ServiceNow maneja el 90 % de las solicitudes de TI de sus propios empleados de forma autónoma, resolviendo casos un 99 % más rápido que los agentes humanos. El jueves anunció la tecnología de producto que quiere utilizar para hacer lo mismo con todos los demás.
Las organizaciones han pasado tres años ejecutando programas piloto que se detienen cuando la IA llega a la capa de ejecución. El agente podría identificar el problema y recomendar una solución, luego devolvérselo a un humano porque no se le permite completar el trabajo o porque nadie confía en que actúe de forma autónoma dentro de un entorno gobernado.
La brecha que alcanzan la mayoría de los equipos no es la capacidad. Es gobernanza y continuidad del flujo de trabajo. La respuesta de ServiceNow es un nuevo marco llamado Fuerza Laboral Autónoma; un nuevo producto centrado en los empleados llamado EmployeeWorks, basado en la adquisición de Moveworks en diciembre; y un enfoque arquitectónico subyacente que llama “automatización de funciones”.
Del sistema de tickets a la fuerza laboral de IA
ServiceNow lleva dos décadas construyendo esto. La plataforma comenzó como un sistema de emisión de tickets, evolucionó hasta convertirse en un motor de automatización del flujo de trabajo y ha pasado los últimos dos años incorporando la IA a esa base a través de su Ahora ayuda producto.
La diferencia es que el nuevo enfoque deja de tratar la IA como un recurso que se encuentra por encima de los flujos de trabajo y comienza a tratarla como un trabajador que opera dentro de ellos. Este cambio, de una IA que ayuda a una IA que funciona, es hacia donde se dirige el mercado empresarial en general. ServiceNow está haciendo una apuesta arquitectónica concreta sobre cómo llegar allí.
El anuncio tiene tres partes: ServiceNow EmployeeWorks permite a los empleados describir un problema en lenguaje sencillo y resolverlo sin presentar un ticket; La Fuerza Laboral Autónoma realiza el trabajo de principio a fin; y la automatización de roles es la capa arquitectónica que gobierna cómo operan estos expertos dentro de los permisos empresariales existentes. La mayoría de los asistentes de IA empresarial, incluidos Microsoft Copilot y Google Gemini, requieren que los empleados sepan qué herramienta soluciona cada problema. Moveworks, que tenía 5,5 millones de usuarios empresariales antes de la adquisición de diciembre, se construyó en torno a un único punto de entrada que supera automáticamente esta ambigüedad. Bhavin Shah, fundador de Moveworks y ahora vicepresidente senior de ServiceNow después de la adquisición, planteó la cuestión directamente en una sesión informativa con la prensa y los analistas.
“Durante los últimos dos años, las organizaciones se han apresurado a adoptar la IA, pero en muchos casos esta prisa ha creado herramientas fragmentadas, experiencias de IA desconectadas y empleados cambiando entre sistemas sólo para hacer cosas simples”, dijo.
Por qué la automatización de roles es diferente a la de un agente normal
ServiceNow propone una nueva capa arquitectónica que llama automatización de roles y que difiere de los agentes que la mayoría de las empresas ya ejecutan.
Los agentes de IA convencionales están orientados a tareas: se les asigna un objetivo, razonan para alcanzarlo y, al hacerlo, descubren qué pueden hacer en tiempo de ejecución. Esto crea problemas en entornos empresariales donde la gobernanza, los registros de auditoría y los límites de permisos no son opcionales.
con rEn la automatización antigua, un experto en IA no razona sobre permisos. Él los hereda. El mismo marco de control de acceso, contexto de base de datos de gestión de configuración (CMDB), lógica de acuerdo de nivel de servicio (SLA) y reglas de derechos que rigen a los trabajadores humanos en la plataforma ServiceNow rigen al especialista en IA desde el momento en que se implementa. No puede exceder su alcance definido. No puede escalar automáticamente los privilegios en función de lo que aprende a mitad de la tarea.
La empresa hace una distinción de tres niveles: los agentes de tareas manejan pasos de automatización individuales, los flujos de trabajo de los agentes combinan ejecución determinista y probabilística, y la automatización de roles se ubica por encima de ambos como un rol de empleado totalmente virtualizado con responsabilidades definidas y gobernanza preheredada.
El primer producto construido sobre esta arquitectura, Level 1 Service Desk AI Specialist, maneja solicitudes de TI comunes de extremo a extremo (restablecimiento de contraseñas, aprovisionamiento de acceso al software y resolución de problemas de red), documentando cada resolución y escalando a un agente humano solo cuando ocurre algo fuera de su alcance definido.
‘No persigas mariposas’
Alan Rosa ha visto lo que sucede cuando la gobernanza de la IA falla en la atención sanitaria. Como CISO y vicepresidente senior de infraestructura y operaciones de CVS Health, gestiona la implementación de IA en 300.000 empleados donde el cumplimiento no es opcional.
Hablando del mismo informe, su marco para escalar la IA se relaciona directamente con lo que ServiceNow afirma en términos de arquitectura. CVS Health ya era cliente de ServiceNow y Moveworks antes de la adquisición de diciembre. Rosa dijo que la combinación de las dos plataformas es alentadora y que el potencial está “cobrando vida”, aunque CVS Health no se ha comprometido públicamente a implementar la Fuerza Laboral Autónoma.
“Aburrir es hermoso”, dijo Rosa. “Predecible. Estable. Hay que empezar con una IA responsable y explicable. Sin prejuicios, sin alucinaciones, con barreras de seguridad claras. Todo el mundo entiende las reglas”.
Con respecto a la tentación de buscar las capacidades más nuevas de IA antes de que la gobernanza esté en su lugar, fue directo: “No persigas mariposas. Concéntrate en casos de uso operativos, poco atractivos y valientes. Aquellos con un retorno de la inversión real que tienen un impacto en la vida de las personas”.
El enfoque de Rosa trata la IA como un conjunto de capacidades en constante evolución que requieren pruebas dinámicas en lugar de estáticas. CVS Health ejecuta todos los casos de uso de IA a través de revisiones clínicas, legales, de privacidad y seguridad antes de que entren en producción.
“La revisión estática no funciona cuando la IA está aprendiendo y adaptándose”, dijo. “Lavar, enjuagar, repetir”.
El marco de Rosa requiere que la gobernanza se incorpore a la arquitectura de implementación desde el principio y no se adapte después de que surja un problema. Esta es precisamente la afirmación que hace ServiceNow sobre la automatización de funciones. Los expertos en IA que heredan los permisos empresariales y la lógica de flujo de trabajo existentes tienen estructuralmente menos probabilidades de romper los límites de la gobernanza que los agentes que determinan su propio alcance en tiempo de ejecución.
¿Qué significa esto para las empresas?
Para cualquier organización que evalúe la IA de los agentes, independientemente del proveedor, la pregunta práctica es simple: ¿la gobernanza de la IA reside dentro de la capa de ejecución o se ubica encima de ella como un documento de política sobre el cual los agentes pueden razonar?
Esto es lo que ServiceNow intenta resolver con Andalusian Workforce y EmployeeWorks integrando la gobernanza y el contexto del flujo de trabajo directamente en la capa del agente en lugar de aplicarlo más tarde. Para los profesionales, el punto de partida es la arquitectura de gobernanza, no la capacidad. Antes de implementar cualquier agente de IA, determine dónde residen realmente sus permisos, lógica de flujo de trabajo y requisitos de auditoría. Si no se establece esta base, no se mantendrá ninguna estructura de agentes a escala empresarial.
“La escala y la confianza van de la mano”, dijo Rosa. “Si pierdes la confianza, pierdes el derecho a escalar”.
