ServiceNow handelt 90% van de IT-verzoeken van zijn eigen medewerkers autonoom af, waardoor zaken 99% sneller worden opgelost dan menselijke agenten. Donderdag maakte het de producttechnologie bekend die het wil gebruiken om hetzelfde voor alle anderen te doen.
Organisaties hebben drie jaar lang pilots uitgevoerd die vastlopen als AI de uitvoeringslaag bereikt. De agent kan het probleem identificeren en een oplossing aanbevelen, en het vervolgens teruggeven aan een mens omdat deze niet over de machtigingen beschikt om de klus te klaren of omdat niemand erop vertrouwt dat hij autonoom kan handelen binnen een beheerde omgeving.
Het gat dat de meeste teams slaan is niet het vermogen. Het gaat om governance en workflowcontinuïteit. Het antwoord van ServiceNow is een nieuw raamwerk genaamd Autonomous Workforce; een nieuw, op werknemers gericht product genaamd EmployeeWorks, voortbouwend op de overname van Moveworks in december; en een onderliggende architecturale benadering die het ‘rolautomatisering’ noemt.
Van ticketingsysteem tot AI-personeel
ServiceNow bouwt hier al twintig jaar aan. Het platform begon als een ticketingsysteem, evolueerde naar een workflowautomatiseringsengine en heeft de afgelopen twee jaar AI op die basis gelaagd via zijn Nu assisteren product.
Wat anders is, is dat de nieuwe aanpak AI niet langer behandelt als een functie bovenop workflows, maar AI begint te behandelen als een werknemer die daarin opereert. Die verschuiving, van AI die assisteert naar AI die uitvoert, is waar de bredere zakelijke markt naartoe gaat. ServiceNow doet een specifieke architectonische weddenschap over hoe dit te bereiken.
De aankondiging bestaat uit drie delen: Met ServiceNow EmployeeWorks kunnen werknemers een probleem in duidelijke taal beschrijven en laten oplossen zonder een ticket in te dienen; Autonomous Workforce voert het werk van begin tot eind uit; en rolautomatisering is de architecturale laag die bepaalt hoe deze specialisten opereren binnen bestaande bedrijfsmachtigingen. De meeste zakelijke AI-assistenten, waaronder Microsoft Copilot en Google Gemini, vereisen dat werknemers weten welke tool welk probleem oplost. Moveworks, dat vóór de overname in december 5,5 miljoen zakelijke gebruikers had, is gebouwd rond één enkel toegangspunt dat automatisch over die ambiguïteit heen gaat. Bhavin Shah, oprichter van Moveworks en nu SVP bij ServiceNow na de overname, schetste het probleem direct in een briefing met pers en analisten.
“De afgelopen twee jaar hebben organisaties zich ingezet om AI te adopteren, maar in veel gevallen heeft die haast geleid tot gefragmenteerde tools, losgekoppelde AI-ervaringen en werknemers die tussen systemen heen en weer stuiterden om eenvoudige dingen gedaan te krijgen”, zegt hij.
Waarom rolautomatisering anders is dan een reguliere agent
ServiceNow stelt een nieuwe architecturale laag voor die rolautomatisering wordt genoemd en die verschilt van de agents die de meeste ondernemingen al gebruiken.
Conventionele AI-agenten zijn taakgericht: ze krijgen een doel, ze redeneren ernaar toe en zoeken daarbij uit wat ze tijdens runtime mogen doen. Dat zorgt voor problemen in bedrijfsomgevingen waar governance, audit trails en toestemmingsgrenzen niet optioneel zijn.
Met rIn deze automatisering redeneert een AI-specialist niet in de rechten. Het erft ze. Hetzelfde toegangscontroleframework, dezelfde CMDB-configuration management database-context, SLA-logica (Service Level Agreement) en rechtenregels die van toepassing zijn op menselijke werknemers op het ServiceNow-platform zijn van toepassing op de AI-specialist vanaf het moment dat deze wordt ingezet. Het kan zijn gedefinieerde reikwijdte niet overschrijden. Het kan de privileges niet zelf escaleren op basis van wat het tijdens de taak leert.
Het bedrijf maakt een onderscheid op drie niveaus: taakagenten behandelen individuele automatiseringsstappen, agentische workflows combineren deterministische en probabilistische uitvoering, en rolautomatisering staat boven beide als een volledig gevirtualiseerde werknemersrol met gedefinieerde verantwoordelijkheden en vooraf overgenomen governance.
Het eerste product dat op deze architectuur is gebouwd, de Level 1 Service Desk AI Specialist, handelt algemene IT-verzoeken end-to-end af – het opnieuw instellen van wachtwoorden, het inrichten van softwaretoegang en het oplossen van netwerkproblemen – waarbij elke oplossing wordt gedocumenteerd en alleen wordt geëscaleerd naar een menselijke agent als deze iets tegenkomt dat buiten het gedefinieerde bereik valt.
‘Ga niet achter vlinders aan’
Alan Rosa heeft gezien wat er gebeurt als AI-beheer in de gezondheidszorg faalt. Als CISO en SVP infrastructuur en operaties bij CVS Health beheert hij de AI-implementatie bij 300.000 werknemers, waar compliance niet optioneel is.
Tijdens dezelfde briefing zei hij dat zijn raamwerk voor het schalen van AI rechtstreeks aansluit bij wat ServiceNow architectonisch beweert. CVS Health was vóór de overname in december al klant van zowel ServiceNow als Moveworks. Rosa zei dat de combinatie van de twee platforms bemoedigend is en dat het potentieel “tot leven komt”, hoewel CVS Health zich niet publiekelijk heeft gecommitteerd aan de inzet van Autonomous Workforce.
‘Saai is mooi’, zei Rosa. “Voorspelbaar. Stabiel. Je moet beginnen met verantwoordelijke, verklaarbare AI. Geen vooroordelen, geen hallucinaties, duidelijke vangrails. Iedereen begrijpt de regels.”
Over de verleiding om de nieuwste AI-mogelijkheden na te jagen voordat het bestuur er is, was hij direct: “Jaag geen vlinders na. Focus op ruige, onsexy, operationele gebruiksscenario’s. Degenen met een echte ROI die impact hebben op de levens van mensen.”
Rosa’s aanpak beschouwt AI als een voortdurend evoluerende reeks mogelijkheden die dynamische in plaats van statische tests vereisen. CVS Health doorloopt elke AI-gebruikscasus door middel van een klinische, juridische, privacy- en veiligheidsbeoordeling voordat deze in aanraking komt met de productie.
“Statische beoordeling volstaat niet als AI leert en zich aanpast”, zei hij. “Wassen, spoelen, herhalen.”
Het raamwerk van Rosa vereist dat governance vanaf het begin wordt ingebed in de implementatiearchitectuur, en niet achteraf wordt aangepast nadat een probleem zich voordoet. Dat is precies de claim die ServiceNow maakt over rolautomatisering. AI-specialisten die bestaande bedrijfsmachtigingen en workflowlogica overnemen, zullen structureel minder snel de governancegrenzen overschrijden dan agenten die hun eigen reikwijdte tijdens runtime bepalen.
Wat dit betekent voor bedrijven
Voor elke organisatie die agentische AI evalueert, ongeacht de leverancier, is de praktische vraag eenvoudig: bevindt uw AI-beheer zich binnen uw uitvoeringslaag, of zit het er bovenop als een beleidsdocument waar agenten voorbij kunnen redeneren?
Dat is wat ServiceNow probeert op te lossen met Autonomous Workforce en EmployeeWorks, door de governance- en workflowcontext rechtstreeks in de agentische laag te plaatsen in plaats van deze achteraf vast te leggen. Voor praktijkmensen is het uitgangspunt de governance-architectuur, en niet het vermogen. Voordat u een agent-AI inzet, brengt u in kaart waar uw machtigingen, workflowlogica en auditvereisten zich daadwerkelijk bevinden. Als dat fundament niet aanwezig is, zal geen enkel agentframework op ondernemingsniveau standhouden.
“Schaal en vertrouwen gaan hand in hand”, zegt Rosa. “Als je het vertrouwen verliest, verlies je het recht op schaalvergroting.”
