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ServiceNow AI Agent + Workflow Data Fabric + AI Workflow

Sei interessato all’adozione degli agenti AI di ServiceNow, ma ti chiedi come sia possibile permettere loro di accedere alle informazioni che risiedono su di altre piattaforme?

Desideri potenziare i tuoi Workflow esistenti, passando dagli Workflow predisposti dagli utenti ai Workflow degli AI Agent?

Leggi questo articolo per approfondire come il Workflow Data Fabric di ServiceNow sia a tua disposizione per alimentare gli AI Agent e gli AI Workflow con i dati disponibili su di ogni tipo di sorgente dati.

Sommario

Introduzione

Nell’evoluzione e nella crescita dei processi aziendali, spinte dall’automazione dei Workflow, possiamo identificare 4 fasi:

• Fase 1: Workflow basati sul codice (predisposti dagli utenti)
• Fase 2: Workflow basati su Intelligenza Artificiale (gestiti dagli utenti, con l’assistenza dell’AI)
• Fase 3: Workflow conversazionali (gestiti dagli utenti con la collaborazione dell’AI ad es. AI Generativa).
• Fase 4: Workflow degli AI Agent (gestiti dagli utenti in collaborazione con uno o più AI Agent). Fase attuale

In questo articolo presentiamo gli elementi costitutivi di questo processo evolutivo.

AI Agent di ServiceNow

AI Agent? Chi sono costoro?

Gli AI Agent rappresentano un enorme balzo in avanti nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale, a servizio delle persone.

Gli AI Agent “moltiplicano” ed accelerano ciò che gli utenti possono eseguire. Si tratta di sistemi AI che possono agire ed interagire in maniera efficace ed autonoma con gli utenti, sotto la supervisione di personale esperto e con gli opportuni limiti e controlli. Si tratta di uno spostamento del paradigma: le persone non sono più solamente supportate dall’AI, ma diventano gestori di squadre di AI Agent.

Immaginiamo uno scenario di applicazione degli AI Agent: è possibile istruire gli AI Agent affinché identifichino e risolvano problemi, collaborando con gli utenti. Ciò può portare ad un notevole miglioramento delle esperienze di clienti e dipendenti.

Gli AI Agent offrono una ampia gamma di soluzioni per semplificare il lavoro alle persone, riducendo le attività banali e ripetitive e proponendo soluzioni agli utenti. Ecco i 3 passaggi chiave:

1 Crea i tuoi AI Agent. Ogni azienda ha necessità particolari ed è possibile creare AI Agent ad-hoc con caratteristiche cucite su misura su tali specifiche necessità, usando il Now Assist Skill Kit. Questi AI Agent possono collaborare con gli utenti (es. dipendenti o clienti), aiutandoli a gestire i Workflow, dall’inizio alla fine

2 Mantieni il controllo. L’AI Agent è tecnologia al servizio delle persone. È possibile creare AI Agent che lavorano per e con gli utenti, governati con strumenti di controllo ed analisi.

3 Imbriglia la potenza della piattaforma. Gli AI Agent di ServiceNow vengono eseguiti su di una unica piattaforma, con una unica architettura ed un unico modello dati. Ciò significa che la piattaforma ServiceNow può mettere a disposizione gli AI Agent a tutta l’azienda, per un’ampia gamma di casi d’uso. Gli AI Agent operano in maniera nativa e sicura sulla piattaforma ServiceNow che controlla il loro accesso a dati, Workflow ed integrazioni.

Questo video è utile per farsi un’idea sull’efficienza che gli AI Agent possono portare ad esempio nell’automazione delle richieste di trasferta da parte dei dipendenti in azienda e sulla velocità di creazione degli AI Agent stessi in ServiceNow: https://www.youtube.com/watch?v=KazXLOZfLZ0

Workflow Data Fabric di ServiceNow

Una volta chiarito cosa possono fare gli AI Agent per la vostra azienda, rimane un dubbio: visto che gli AI Agent “girano” sulle istanze di ServiceNow e necessitano di informazioni che sono memorizzate, in maniera strutturata e non strutturata, anche su di altre piattaforme, come fanno ad accedervi “nell’esercizio delle loro funzioni”?

Ora, non è possibile pensare di poter importare tutto lo “scibile aziendale”, Terabyte, per non dire Petabyte, di spazio disco sull’istanza di ServiceNow. Quindi, che si fa?

Workflow Data Fabric, le nuove fondamenta della piattaforma ServiceNow, uniscono i dati presenti in ogni angolo dell’azienda per fornire un accesso in tempo reale, controllato e sicuro ad ogni sorgente dati, per permettere agli utenti (es. dipendenti, clienti) e agli AI Agent di risolvere questioni delicate, come prevenire disservizi, evadere più velocemente le richieste degli utenti stessi ed ottimizzare le operazioni complesse. Tutto in un’unica piattaforma con un’unica architettura e un unico modello dati.

Workflow Data Fabric mette le aziende nella condizione di connettere, comprendere ed agire sulle sorgenti dati, per abilitare i Workflow degli utenti e degli AI Agent. Ecco come:

1 Connettendosi in tempo reale a sorgenti di dati, strutturati, non strutturati ed in streaming, sia all’interno dell’istanza di ServiceNow, che all’esterno, senza la necessità di duplicare le informazioni, trasferirle o sviluppare integrazioni ad-hoc

2 Contestualizzando i dati, integrandoli ed allineandoli alle necessità dei Workflow, per rendere l’esperienza-utente della loro fruizione più personalizzata, le soluzioni più accurate, i Workflow più efficienti, gli AI Agent più efficaci rispetto all’ambito di applicazione

3 In ultimo, grazie all’accesso ed alla completa comprensione dei dati critici dell’azienda e del contesto in cui operano, gli AI Agent potranno lavorare in modo proattivo in ogni area del business, automatizzando i processi più complessi con ai workflow preesistenti e ottenendo maggior valore dagli investimenti e dagli asset aziendali.

Casi d’uso per AI Agent + Workflow Data Fabric

Analizziamo ora 3 scenari, tratti da diversi mercati, in cui vediamo come la sinergia AI Agent + Workflow Data Fabric ci offra soluzioni ai 3 diversi casi d’uso.

Scenario 1: Up-selling e cross-selling su clienti del mercato delle telecomunicazioni

La sfida: le aziende di telecomunicazioni spesso perdono opportunità di far crescere i ricavi da clienti B2B, in quanto i dati sull’utilizzo delle reti, i dettagli dei contratti e le performance di rete sono sparsi in “silos” separati.

La soluzione: con Workflow Data Fabric di ServiceNow le Telco possono connettere tutti i loro dati in tempo reale, usando i “pattern” da Databricks, i dati inerenti ai contratti e all’ARPU (“Average Revenue Per User”) da Snowflake e le metriche sulle prestazioni di rete dal CMDB di ServiceNow.

Caso d’uso: i dati vengono analizzati per identificare i clienti che stanno raggiungendo la saturazione dell’ampiezza di banda, vedono aumentare il numero dei dispositivi IoT (“Internet of Things”) o stanno sotto-utilizzando i propri servizi. Ad esempio, un’azienda di logistica che utilizza l’85% della banda contrattualizzata per le sue sedi può essere considerata come un candidato per un aggiornamento ad una banda con maggiore ampiezza.

Un incremento del traffico IoT viene rilevato su siti industriali, creando opportunità di “cross-selling” per servizi privati 5G e servizi gestiti di “security”.

I dati necessari al rinnovo dei contratti e l’andamento dell’ARPU (“Average Revenue Per User”) tratti da Snowflake evidenziano i clienti che, probabilmente, beneficerebbero da offerte “su misura” o contratti con SLA più performanti.

In tempo reale, le figure commerciali ricevono segnalazioni del tipo “Il cliente sta superando il tetto dell’ampiezza di banda concessa. Si suggerisce l’aggiornamento ad un piano a 10 TB, con un’offerta scontata per servizi gestiti” oppure “Proponi il 5G privato per migliorare la connettività, favorendo l’espansione IoT”. Questo approccio personalizza i messaggi di ingaggio ed il processo LTC (“Lead To Cash”) può poi essere gestito sulla piattaforma ServiceNow.

Scenario 2: Processo produttivo del mercato automobilistico

La sfida: gli impianti necessitano di diversi sistemi per supportare il processo produttivo. Questi sistemi sono separati, rendendo difficile una visione olistica attraverso la rete dei diversi impianti. Non soltanto è estremamente complesso estrarre dati relativi ad un impianto, ma è ancora più difficile aggregare dati provenienti da impianti diversi. Ciò provoca una perdita dei dettagli informativi relativi a tutta la rete. Qui la sfida, resa complessa dalla perdita di visibilità, consiste nell’identificare problemi e cause sottostanti di rallentamenti nella produzione, degrado della qualità e altri problemi che impattano l’OEE (“Overall Equipment Effectiveness”).

La soluzione: con Workflow Data Fabric di ServiceNow la gestione delle operazioni su di un impianto e delle operazioni sulla produzione attraverso più impianti possono aggregare dati provenienti da diversi sistemi come IoT, dati da asset aziendali, dati sulla qualità, dati sul MES (“Manufacturing Execution System”), dati sul PLM (“Product Lifecycle Management”), ecc.

Caso d’uso: i dati vengono raccolti da molteplici sistemi, all’interno ed attraverso più impianti, inclusi i dati sulla qualità, dati sulla produzione, dati sui test, dati sui consumi energetici, ecc.

Analizzando i dati raccolti, vengono individuati problemi di efficienza operativa e problemi di qualità produttiva.

Sulle base di queste evidenze, vengono generati automaticamente dei compiti, che vengono assegnati alle opportune risorse, al fine di approfondire e risolvere le criticità emerse, cosicché l’impianto possa raggiungere una operatività ottimale.

Scenario 3: Rischi e Conformità in ambito bancario

La sfida: le banche devono rispettare regolamenti complessi ed in continua evoluzione, come AML (“Anti-Money-Laundering”), KYC (“Know Your Customer”), GDPR (“General Data Protection Regulation”) e DORA (“Digital Operational Resilience Act”), oppure affrontare la minaccia imminente di sanzioni. Oltre al rischio della non conformità, anche la massimizzazione delle performance di una banca dipende da una gestione accurata ed in tempo reale del rischio. Tuttavia, la varietà delle sorgenti e la mancanza di una gestione integrata dei dati rendono quasi impossibile identificare i rischi in tempo utile, per non parlare di risolverli in maniera proattiva.

La soluzione: conWorkflow Data Fabric di Servicenow le banche possono integrare tutti i dati gestiti internamente ed esternamente come “prima linea” (ad es. master data, dati transazionali, dati operativi, ecc.) con le funzionalità ERM (“Enterprise Risk Management”) per un monitoraggio continuo dei rischi e dell’efficacia, nonché una gestione proattiva attraverso i Workflow di GRC (“Governance, Risk, and Compliance”), al fine di mantenere la posizione della banca in linea con la sua propensione al rischio (“Risk appetite”) e ottimizzare il rapporto Risk/Reward.

Zero Copy: dalla partnership tra ServiceNow e Databricks è nata la soluzione Zero Copy. Lo scambio di dati bidirezionale con l’integrazione Zero Copy consentirà ai clienti Databricks di accedere ai dati all’interno della piattaforma ServiceNow tramite il database ad alte prestazioni RaptorDB di ServiceNow per analizzare e combinare diversi tipi di dati aziendali. Inoltre, i clienti ServiceNow saranno in grado di accedere a dati all’interno della piattaforma Databricks per attivare Workflow in ServiceNow.

Caso d’uso: velocizzare il processo di inserimento di nuovi clienti nel rispetto delle normative vigenti, massimizzare la redditività attraverso la consultazione di nuove sorgenti dati al fine di reperire rapidamente ulteriori informazioni relative ai rischi. ServiceNow arricchisce i dati raccolti attraverso Databricks, fornendo aggiornamenti relativi ai rischi (ad es., frodi, debiti, ecc.), AML e KYC. Now Assist può accelerare i “Rimedi al rischio” nelle attività delle prime e seconde linee, con una visione a 360 gradi.

Inoltre, è possibile ottenere una vista aggregata dei rischi e delle conformità attraverso i dovuti controlli, sfruttando i Databricks e le connessioni Zero Copy. Now Assist è in grado di identificare immediatamente i possibili impatti dovuti a variazioni nei regolamenti o nelle politiche aziendali per velocizzare le opportune le risposte.

Quel tassello in più: AI Workflow

Da sempre, ServiceNow si è distinta per la sua visione “consumer” delle sue soluzioni, ovvero ha sempre fornito applicazioni facili da usare, intuitive, per esperienze utente piacevoli ed efficaci allo stesso tempo.

Come? Automatizzando i processi manuali e ripetitivi, risparmiando all’utente finale la seccatura di reinserire i propri dati, di compilare moduli dalla lunghezza sempiterna e di dover scartabellare mille altre sorgenti dati per raccogliere le informazioni richieste da un processo aziendale.

L’automazione in ServiceNow è resa possibile grazie al concetto di Workflow. Infatti, il Workflow è in grado di dare vita ai processi aziendali, tagliando le operazioni manuali ove possibile e lasciando agli utenti solo le attività non automatizzabili, facilitando la collaborazione tra gli utenti, interni ed esterni all’azienda.

Il Workflow che permette la collaborazione tra gli utenti e AI Agent diventa, quindi, AI Workflow e costituisce il tassello che mancava agli elementi già presentati.

In questo scenario complessivo, quindi, la proposta AI di ServiceNow è costituita da 3 elementi:

AI Agent: permettono di aumentare l’efficienza dei tuoi processi di Business ed affiancare al tuo Personale una forza lavoro digitale, senza limiti.

Grazie all’AI Agent Orchestrator, squadre di AI Agent collaborano con gli uffici IT, Risorse Umane e Customer Care; per non parlare di soluzioni “custom” che puoi creare con AI Agent Studio.

Il tutto su di una unica piattaforma, dove puoi controllare sia AI Agent nativi, che ti terze parti. E quella piattaforma può essere unicamente ServiceNow.

Workflow Data Fabric: permette di unificare tutti dati dell’azienda in unico modello dati.

I Workflow e gli AI Agent possono prendere vita grazie ai dati, a tutti i dati presenti in azienda. Il Knowledge Graph ti permette di visualizzare come i dati a tua disposizione siano tra loro “intrecciati” e relazionati.

Sia i dati strutturati, che quelli non strutturati, presenti su diversi sistemi, vengono riportati ad un unico modello che gli AI Agent utilizzano per guidare le proprie azioni.

Grazie ad un database costruito per l’elaborazione di ingenti moli di dati, puoi calibrare la velocità e l’estensione dell’adozione degli AI Agent, avvalendoti di Dati Analitici, Automazione e Ottimizzazione di processo.

AI Workflow: praticamente senza limiti, intelligenti, si connettono ad ogni angolo della tua azienda e abilitano la collaborazione tra gli utenti e AI Agent.

È possibile creare ed orchestrare AI Workflow dinamici con gli strumenti nativi di ServiceNow, tra cui le AI Action, ovvero azioni basate su regole e repository di informazioni.

Gli AI Workflow sfruttano le skill, basate su Large Language Model, progettate per compiti specifici come la sintesi (“summarization”) e la generazione di testo. Gestiscono azioni “una tantum”, che non necessitano una pianificazione.

Infine, gli AI Workflow rendono possibile l’automazione di processi completi e con le relative logiche di background, senza la necessità di sviluppare righe e righe di codice, grazie a strumenti come Playbook, Flow, Sub-Flow, Action e Spoke.

Per approfondire:

• Agenti AI (Agentic AI)
• Now Assist (Generative AI)
• Responsible AI
• Workflow Data Fabric
• Zero Copy
• Databricks
• Snowflake
• Flow Designer
• Virtual Agent (AI-powered)
• Playbook