ServiceNow AI Workflow Factory für KI-Workflows

Was passiert ist

ServiceNow hat am Dienstag zwei KI-Lösungen vorgestellt, AI Workflow Factory und Autonomous Engineer. Sie sollen Unternehmen dabei helfen, Geschäftsprozesse zu erkennen, die sich für Automatisierung eignen, die passenden Workflows zu entwickeln und diese mithilfe von KI-Agenten laufend zu verbessern. Laut InfoWorld, das die Ankündigung aufgegriffen hat, führt das System Prozesserkennung, KI-gestützte Entwicklung und Workflow-Ausführung in einer einzigen Umgebung zusammen.

Die Plattform verknüpft mehrere Bausteine. Process Mining identifiziert Prozesse, die auf Basis von Geschäftskennzahlen verbessert werden können. Autonomous Engineer und Build Agent entwickeln und testen die Änderungen am Workflow, während App Engine diese Workflows im großen Maßstab ausführt. ServiceNow verspricht damit einen Übergang von einzelnen KI-Vorhaben hin zu einer kontinuierlichen Verbesserung ganzer Arbeitsabläufe.

Anstatt bei jedem auftauchenden Geschäftsproblem ein neues Transformationsprojekt aufzusetzen, zeigt jedes Ergebnis die nächste Chance für die Verbesserung mehrerer Prozesse mit KI auf, so das Unternehmen in seiner Mitteilung.

Warum das wichtig ist

Die Neuerung verschiebt den Schwerpunkt der Unternehmens-KI. Bisher scheitern viele Initiativen weniger an den Modellen selbst als an der Übersetzung in belastbare Abläufe: Prozesse müssen gefunden, neu gestaltet, getestet und im Betrieb überwacht werden. Wenn Erkennung, Entwicklung und Ausführung in einem System zusammenlaufen, verkürzt sich dieser Weg erheblich. Organisationen könnten damit schneller von Pilotprojekten zu wiederholbarer Prozessverbesserung kommen.

Für Führungskräfte in Transformation und Digitalisierung ist das ein Hinweis auf ein verändertes Betriebsmodell. Die Frage lautet dann weniger, welches KI-Projekt als Nächstes startet, sondern wie die Organisation Prozessdaten, Verantwortlichkeiten und Entwicklungszyklen so aufstellt, dass Verbesserungen fortlaufend entstehen.

Die Renascence-Einordnung

Die meisten Leser werden sich auf die Plattform-Funktionen konzentrieren. Entscheidend ist aber, wer den Prozess eigentlich versteht. Eine Process-Mining-Analyse zeigt, was tatsächlich passiert, nicht, was im Handbuch steht. Wer Workflows automatisiert, ohne die Erlebnisse der Kunden und Mitarbeitenden in diesen Prozessen zu kennen, optimiert im Zweifel nur interne Kennzahlen.

Automatisierung macht Fehler im Service schneller sichtbar, aber auch schneller wiederholbar. Der eigentliche Hebel liegt im Verständnis der Übergabepunkte, an denen Kunden warten, wiederholen oder aufgeben. Wer kundenorientiert arbeiten will, sollte daher zuerst die Erlebnisse entlang dieser Übergaben kartieren und erst danach entscheiden, welche Workflows KI-Agenten übernehmen dürfen. Kennzahlen wie Bearbeitungszeit sind nur dann aussagekräftig, wenn sie mit dem wahrgenommenen Ergebnis aus Kundensicht abgeglichen werden.