ServiceNow ve svém platformovém releasu Yokohama přidal sadu předpřipravených AI agentů a nástroje pro jejich správu. Zajímavé na tom není ani tak „další AI asistent", ale směr, kterým se agentní AI v podnicích posouvá: od pokusů k ostrému provozu, kde je potřeba agenty nejen spustit, ale taky řídit a změřit, jestli se vůbec vyplatí.
Předpřipravení agenti pro IT, HR a bezpečnost
Noví agenti ServiceNow cílí na konkrétní firemní agendy. Bezpečnostní agenti pro SecOps mají zvládnout celý životní cyklus bezpečnostního incidentu: převzít rutinní úkony, vyhodnotit hrozbu a nechat lidi soustředit se na skutečné zastavení útoku. Agenti pro změnové řízení fungují jako zkušený change manager – sami vygenerují plán implementace, testů i návratu zpět na základě dopadu a historických dat. Třetí skupina, agenti pro síť, má detekovat a opravovat výpadky dřív, než ovlivní provoz.
Podstatné je, že tyhle agenty firma nemusí programovat od nuly. Jsou předkonfigurované a podle ServiceNow jsou dostupné přes ServiceNow Store. IT oddělení tak může zkrátit cestu mezi „chceme agenta" a „agent běží".
Kdo uhlídá tisíce agentů naráz
Tady se dostáváme k jádru věci. Jednotlivý agent je dnes snadný, vygenerovat odpověď umí spousta nástrojů. Problém nastane, když jich ve firmě běží stovky až tisíce a každý má přístup k jiným datům a může měnit jiné systémy.
Guardian agent je v tomto kontextu obecný koncept či přístup, při kterém jeden agent autonomně sleduje a kontroluje, co dělají ostatní agenti. Jde o jednu z možných odpovědí na situaci, kdy se agentní AI ve firmě rozšíří do mnoha procesů. Nejde přitom o statisticky doloženou prognózu, že ho bude vyžadovat určitý podíl ředitelů IT, ani zde není doloženo, že by ho ServiceNow nabízela jako vlastní konkrétní řešení.
ServiceNow svou platformu v rámci své strategie a marketingového pozicování staví právě do této role. Ze zmíněné řídící věže má být podle popisu společnosti vidět na agenty napříč CRM, IT, HR i financemi. Řada AI dodavatelů funguje jako izolované nástroje, které vyžadují složité integrace. ServiceNow sází na to, že vše běží na jedné platformě se sdílenými daty.
Od stavby agenta k měření návratnosti
K tomu přibývají AI Agent Orchestrator a AI Agent Studio. Studio má zjednodušit tvorbu agentů popisem v přirozeném jazyce – místo klikání v konfigurátoru napíšete, co má agent dělat, a systém ho sestaví. Orchestrator pak řeší, kdo agenta spustí, kdy a v jakém pořadí.
Nejvíc mě na tom zajímá měření. Podle ServiceNow dashboard ukazuje využití, kvalitu a hodnotu jednotlivých agentů a napojuje je na firemní KPI. To je podle mě nejvíc opomíjená část agentní AI: firmy agenta nasadí, ale nevědí, jestli se jim vrátil. Bez měření návratnosti zůstává agentní AI drahým experimentem.
Propojená data místo roztříštěných systémů
Agent bez dat je jen hezké rozhraní. Proto ServiceNow rozšiřuje Workflow Data Fabric a znalostní graf přes Common Service Data Model (CSDM). Podle oficiálního popisu ServiceNow je CSDM standardizovaný způsob popisu IT a byznys služeb, který pomáhá sjednotit data napříč platformou. Praktickou interpretací je, že agenti mohou předat práci mezi sebou nebo lidskému kolegovi, aniž by se informace cestou ztratila.
Součástí je i správa a auditovatelná data. V regulovaných odvětvích, kde je potřeba každý krok doložit, to není kosmetická funkce – podle konkrétního použití a regulace může být odpovídající dohled, dokumentace a auditovatelnost pro nasazení agentů zásadní.
Dostupnost v Česku a evropská regulace
ServiceNow je v Česku zavedená platforma a využívají ji některé banky, telekomunikační firmy a velké korporace. To ale samo o sobě neznamená, že noví agenti jsou automaticky součástí jejich stávající licence. Dostupnost závisí na konkrétním plánu, modulu a licenčních podmínkách. Ceník ServiceNow není veřejný a pohybuje se na úrovni enterprise předplatného. Malé firmě tahle sada smysl nedává, míří na organizace, které už na platformě běží.
Z evropského pohledu záleží na klasifikaci konkrétního AI systému a roli organizace podle AI Actu. U systémů s vyšším rizikem mohou být důležité požadavky na dohled, transparentnost a dokumentaci. Auditovatelná data a centrální řízení agentů mohou pomoci s řízením rizik, samotné centrální řízení ale automaticky neznamená splnění regulace.
ServiceNow na stejném poli posiluje i akvizicemi. Koupil startup Moveworks za 2,85 miliardy dolarů. Moveworks staví AI asistenty pro zaměstnance a zapadá do strategie, kdy firma chce podnikům dodat agentní AI jako jeden řízený celek.
Konkrétní čísla návratnosti zatím chybí. ServiceNow mluví o produktivitě a předvídatelných výsledcích, ale nezávislá měření, kolik hodin či korun konkrétní agent firmě ušetří, zůstávají na zákaznících. Před nákupem by proto firmy měly sledovat nejen licenční náklady, ale také oprávnění agentů, podobu auditní stopy, možnosti lidského schvalování a měřitelné KPI. Agentní AI je ve firemním provozu pořád mladá disciplína a nejtvrdší otázka, jestli se investice vrátí, teprve čeká na odpověď.
Jsou noví agenti ServiceNow dostupní i v češtině?
Jazyková podpora se může lišit podle konkrétního agenta. Před nasazením je proto třeba ověřit podporované jazyky u jeho záznamu ve ServiceNow Store nebo v produktové dokumentaci.
Vyjde to i pro menší firmu?
Spíš ne. ServiceNow je enterprise platforma s cenou na úrovni firemního předplatného a dostupnost nových agentů závisí na konkrétním plánu, modulu a licenčních podmínkách. Ne každý stávající zákazník je získá automaticky. Malé firmě bez ServiceNow se tato sada obvykle nevyplatí, levnější cestou jsou generické agentní nástroje pro jednotlivé úkoly.
Co je to guardian agent?
Je to obecný koncept agenta, jehož úkolem není dělat práci, ale hlídat práci ostatních agentů – sledovat jejich kroky, omezovat je a zasáhnout, když se odchýlí. V tomto článku nejde o doložené konkrétní produktové řešení ServiceNow ani o statistiku Gartneru.
