Wybrane aspekty rozwiązania Now Assist – dlaczego warto się nimi zainteresować w praktyce

W ostatnich latach sztuczna inteligencja przeszła z fazy eksperymentalnej do realnych zastosowań biznesowych. ServiceNow, jako lider w automatyzacji procesów IT i biznesowych, nie pozostał w tyle i wprowadził do swojej platformy Now Assist zestaw funkcji opartych na generatywnej AI (GenAI), który realnie zmienia sposób pracy z systemem.

Dla administratorów i zaawansowanych użytkowników oznacza to zarówno nowe możliwości, jak i wyzwania, ale przede wszystkim – szansę na znaczną optymalizację codziennych zadań, co zaprezentuję w niniejszym artykule.

AI w służbie automatyzacji

ServiceNow od lat inwestuje w rozwój sztucznej inteligencji – wcześniej głównie w formie silników predykcyjnych (jak Predictive Intelligence czy Performance Analytics). Jednak od wersji Vancouver, a szczególnie w Washington i nowszych, pojawiły się narzędzia oparte na Large Language Models (LLM), działające w ramach tzw. generatywnej AI.

W praktyce oznacza to możliwość korzystania z mechanizmów, które potrafią rozumieć kontekst, analizować dane w czasie rzeczywistym i generować odpowiedzi w języku naturalnym – a wszystko to zintegrowane bezpośrednio z platformą Now.

Now Assist to właśnie taka warstwa inteligencji kontekstowej, która nie działa jako zewnętrzny dodatek, ale jako natywna część ServiceNow, respektująca dostępność danych, uprawnienia użytkowników i kontekst instancji.

Co to jest Now Assist?

Now Assist to zestaw funkcjonalności GenAI, które wspierają użytkownika w interakcji z danymi, procesami i rekordami w ServiceNow. Nie jest to pojedynczy produkt, ale raczej parasol funkcjonalny, pod którym mieszczą się m.in.:

• Agent Assist – narzędzie dla agentów wsparcia, które podpowiada możliwe rozwiązania, automatycznie streszcza zgłoszenia i generuje odpowiedzi.
• Search Assist – rozwiązanie do inteligentnego wyszukiwania wiedzy i danych w sposób konwersacyjny.
• Virtual Agent z GenAI – chatbot, który rozumie język naturalny i potrafi prowadzić wieloetapowe rozmowy.
• Now Assist for Developers – wsparcie dla twórców flowów i skryptów, m.in.: poprzez automatyczne generowanie kroków lub kodu.

Wszystko to oparte jest na modelach LLM, trenowane przez ServiceNow (lub partnerów technologicznych jak Microsoft Azure OpenAI), ale używane w ramach zamkniętego środowiska klienta – z pełną izolacją danych.

Od wersji Washington w górę, ServiceNow udostępnia także możliwość skorzystania z modelu LLM dostarczonego przez klienta – tzw. Bring Your Own LLM (BYO LLM). Oznacza to, że organizacje mogą używać własnych, wcześniej zatwierdzonych modeli językowych (np. hostowanych we własnej chmurze lub na platformach takich jak AWS Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI) i zintegrować je z warstwą GenAI ServiceNow. Rozwiązanie to szczególnie dobrze sprawdza się w środowiskach o zwiększonych wymaganiach dotyczących prywatności, zgodności lub kontroli modeli.

Takie podejście daje administratorom większą elastyczność:

• wybór konkretnego dostawcy i architektury LLM,
• możliwość szkolenia modelu na danych specyficznych dla organizacji,
• kontrolę nad działaniem i kosztami wykorzystania AI.

Co zyskuje administrator?

Z punktu widzenia administratora, Now Assist nie tylko zmienia sposób, w jaki użytkownicy końcowi korzystają z platformy. To także dobre narzędzie do:

• przyspieszenia obsługi zgłoszeń i zadań,
• automatyzacji części konfiguracji (np. tworzenie flowów czy generowanie skryptów),
• ułatwienia analizy danych i poprawy jakości treści (np. artykułów wiedzy, ang. knowledge base).

Dzięki Now Assist można np. automatycznie wygenerować streszczenie zgłoszenia, podpowiedzieć powiązaną usługę biznesową, czy nawet wygenerować nowy topic do Virtual Agenta bez potrzeby pisania reguł konwersacyjnych ręcznie.

To nie tylko oszczędność czasu, ale także zmniejszenie liczby błędów i poprawa standaryzacji danych – AI działa konsekwentnie, na podstawie wzorców z przeszłości.

Czy to już rewolucja?

Choć funkcje AI w ServiceNow nie zastępują w pełni ludzkiej wiedzy eksperckiej, to z całą pewnością zmieniają krajobraz pracy administratora. Zamiast ręcznie przeszukiwać artykuły wiedzy, analizować historię zgłoszeń lub pisać skomplikowane skrypty, można oprzeć się na inteligentnym asystencie, który wyręczy nas w powtarzalnych i czasochłonnych czynnościach.

Ostatecznie, Now Assist nie jest „magicznym pudełkiem”, ale inteligentnym wsparciem, które – odpowiednio skonfigurowane i używane – potrafi znacząco przyspieszyć i usprawnić codzienną pracę w ServiceNow.

Wprowadzenie do Now Assist – podsumowanie

Now Assist to inteligentne rozszerzenie ServiceNow oparte na generatywnej AI, które wspiera użytkowników i administratorów w pracy z danymi, zgłoszeniami i automatyzacją. Ułatwia wyszukiwanie, streszcza treści, sugeruje działania i przyspiesza konfigurację, otwierając nowy rozdział w efektywności pracy na platformie.

Zalety Now Assist w zestawieniu z tradycyjnym podejściem administracyjnym w ServiceNow.

Architektura i składniki Now Assist – jak to działa od środka?

Now Assist w ServiceNow to nie jeden moduł, a zestaw inteligentnych, ściśle zintegrowanych funkcji wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję. Ich zadaniem jest wspieranie użytkownika – czy to agenta, dewelopera, czy osoby poszukującej wiedzy – w czasie rzeczywistym, z uwzględnieniem kontekstu danych i struktury platformy.

Zrozumienie komponentów i architektury działania Now Assist pozwala świadomie wdrażać i zarządzać jego możliwościami.

Główne komponenty Now Assist

Poniżej przedstawię kluczowe składniki, które razem tworzą ekosystem Now Assist:

1. Agent Assist – to najbardziej zauważalna funkcja dla agentów obsługi. Działa bezpośrednio w interfejsie formularza (np. Incydent, Zmiana, Wniosek), oferując:
   • podpowiedzi rozwiązań (bazujące na artykułach wiedzy i podobnych zgłoszeniach),
   • sugestie odpowiedzi (gotowe wiadomości do wysłania użytkownikowi),
   • streszczenia zgłoszeń (automatyczne podsumowanie opisu, komunikacji i działań).

Dzięki temu agent może szybciej zrozumieć zgłoszenie i zareagować z większą pewnością.

2. Virtual Agent z GenAI – to nowa generacja chatbota, który:
   • rozumie naturalny język użytkownika,
   • potrafi prowadzić dialog kontekstowy (nawet z przeskakiwaniem tematów),
   • może odpowiadać dynamicznie, bez konieczności oparcia się wyłącznie na predefiniowanych „topics”.

Działa na bazie LLM i promptów generowanych dynamicznie, korzystając z danych dostępnych dla użytkownika. Co ważne – nadal można mieszać klasyczne „topics” z odpowiedziami generowanymi przez AI.

3. Search Assist – pozwala na konwersacyjne wyszukiwanie wiedzy i danych, np. przez pytania typu „How do I reset my VPN password?”. AI analizuje zapytanie i kontekst użytkownika (rola, dział, poprzednie zgłoszenia), by zaproponować najbardziej trafne wyniki. Można go osadzić m.in. w Employee Center, formularzach katalogu czy na portalach.
4. Now Assist for Developers – pomaga przy:
   • generowaniu kroków w Flow Designerze (np. „Send email to requester if SLA is breached”),
   • tworzeniu skryptów klienta i serwera w Studio,
   • tworzeniu UI policies, biznesowych reguł i transform scripts – opartych na języku naturalnym.

To duża pomoc przy prototypowaniu i szybszym tworzeniu logiki w systemie.

Jak działa GenAI w ServiceNow?

Now Assist opiera się na modelach LLM – podobnych do tych, które znane są z popularnych chatbotów AI, jednak z istotnymi różnicami:

• Modele są dopasowane do kontekstu ServiceNow – znają pojęcia takie jak „incident”, „KB article”, „workflow”, „change request”.
• Modele są „wbudowane” w architekturę ServiceNow – działają w sposób zabezpieczony, bez wysyłania danych poza chmurę ServiceNow.
• Instancja użytkownika jest odizolowana (data tenancy) – dane użytkownika nie są mieszane z innymi tenantami, a odpowiedzi AI uwzględniają wyłącznie to, do czego użytkownik ma dostęp.

W skrócie: ServiceNow nie buduje własnego LLM od zera, ale wykorzystuje modele dostarczane przez partnerów (głównie Azure OpenAI) i „opakowuje” je w logikę bezpieczeństwa i architektury instancji.

Przepływ danych i kontekst

Gdy użytkownik korzysta z Now Assist (np. przez pytanie do Virtual Agenta lub wyszukiwarkę), system:

1. Tworzy prompt zbudowany z danych kontekstowych (rola użytkownika, pole, typ zgłoszenia).
2. Wysyła go do LLM w ramach zabezpieczonego endpointa.
3. Odbiera wygenerowaną odpowiedź i przedstawia ją użytkownikowi w interfejsie.
4. W razie potrzeby dodaje opcję przesłania feedbacku lub przejścia do klasycznego flow.

Wszystkie odpowiedzi mogą być logowane i poddawane audytowi, a administratorzy mogą ustalić reguły, które typy danych mogą być używane w promptach (np. wykluczając dane wrażliwe).

Integracja z platformą

Now Assist działa natywnie z następującymi obszarami ServiceNow:

• ITSM: zgłoszenia, problemy, zmiany, artykuły wiedzy,
• CSM/HRSD: chatbot, zgłoszenia klientów/pracowników, dokumenty,
• Developer Tools: Flow Designer, Studio, App Engine Studio.

Ważne: Now Assist nie działa „wszędzie” od razu – wymaga aktywacji i przypisania licencji (np. Now Assist for ITSM Pro Plus). Niektóre komponenty działają tylko w konkretnych interfejsach (np. UI 16, Agent Workspace).

Bezpieczeństwo i prywatność danych

ServiceNow przykłada ogromną wagę do zgodności z RODO i innymi regulacjami:

• Dane nie są używane do trenowania globalnych modeli.
• Klienci mogą skonfigurować zasady promptów (Prompt Management).
• Działa mechanizm „Guardrails” wykrywający niepożądane zachowania modeli (np. generowanie nieprawdziwych danych).

Dzięki temu administrator może mieć pewność, że odpowiedzi AI nie naruszą bezpieczeństwa danych ani zasad governance obowiązujących w organizacji.

Schemat blokowy architektury Now Assist

Co ten diagram przedstawia?

• Użytkownik końcowy wchodzi w interakcję przez dowolny interfejs platformy.
• Żądanie trafia do warstwy Now Assist, gdzie, zależnie od kontekstu, uruchamiany jest np. Agent Assist lub Search Assist.
• Dane są przetwarzane przez warstwę prompt engineeringu, która formatuje dane wejściowe i filtruje dostępne informacje.
• Następnie żądanie trafia do silnika GenAI (LLM) – np. zintegrowanego z Azure OpenAI.
• Wygenerowana odpowiedź wraca do użytkownika i może być dalej wykorzystana (np. jako gotowa odpowiedź, nowy krok w flowie, temat w VA).

Architektura i składniki Now Assist – podsumowanie

Now Assist to nie jeden komponent, ale cały zestaw zintegrowanych funkcji AI, które „rozumieją” ServiceNow i wspierają użytkownika w pracy z systemem. Dzięki wykorzystaniu GenAI, narzędzia te są dynamiczne, kontekstowe i bezpieczne. Administratorzy powinni znać ich działanie od strony architektury, by móc świadomie zarządzać ich wdrożeniem i rozwojem.

Zastosowania praktyczne – przykłady z życia administratora

Now Assist nie jest futurystyczną obietnicą – to realnie działające funkcje, które można zastosować tu i teraz, by usprawnić procesy, zmniejszyć obciążenie zespołów i poprawić jakość usług.

Poniżej przedstawię kilka praktycznych scenariuszy, w których Now Assist przynosi konkretne korzyści administratorom i użytkownikom zaawansowanym.

Automatyczne streszczenia zgłoszeń

Jednym z najbardziej widocznych efektów działania GenAI w ServiceNow są streszczenia (summaries), generowane automatycznie dla incydentów, problemów czy zgłoszeń zmian. System analizuje pełną treść rekordu – w tym opis, komentarze, działania, załączniki – i na ich podstawie tworzy krótkie podsumowanie.

Przykład: Agent otwiera zgłoszenie zawierające kilkanaście wpisów dziennika i trzy załączniki. Zamiast przekopywać się przez historię, widzi automatyczne streszczenie w stylu:

„Użytkownik zgłosił brak dostępu do aplikacji CRM po aktualizacji z 13 czerwca. Po stronie IT stwierdzono problem z synchronizacją SSO. Rozwiązanie zastosowano przez restart integracji. Potwierdzono rozwiązanie”.

Takie streszczenie skraca czas reakcji i ułatwia eskalację lub przejęcie zgłoszenia przez innego agenta.

Sugestie rozwiązań i odpowiedzi

Now Assist może analizować opis zgłoszenia i na jego podstawie zaproponować:

• Artykuły wiedzy pasujące do problemu.
• Podobne zgłoszenia i ich rozwiązania.
• Gotową odpowiedź do użytkownika końcowego.

Przykład: W zgłoszeniu opisano: „VPN przestał działać po zmianie hasła”. Agent Assist sugeruje artykuł: „Jak zsynchronizować nowe hasło z dostępem VPN” oraz proponuje odpowiedź: „Aby ponownie połączyć się z VPN po zmianie hasła, proszę zrestartować klienta VPN i zalogować się nowym hasłem. Jeśli problem wystąpi ponownie, proszę wykonać reset w portalu SSO”. Zamiast kopiować treści lub pisać je od nowa, agent może zatwierdzić i wysłać gotową wiadomość.

Inteligentne wyszukiwanie wiedzy

Search Assist to konwersacyjne rozszerzenie klasycznego wyszukiwania, które działa np. w Employee Center, formularzach katalogowych i oknach zgłoszeń. Użytkownik może zadawać pytania w języku naturalnym, a system wyszukuje najbardziej trafne treści, uwzględniając:

• kontekst użytkownika (rola, dział, lokalizacja),
• historię podobnych zapytań,
• aktualność artykułów.

Przykład: Zamiast wpisywać „reset VPN”, użytkownik pisze: „Nie mogę się połączyć zdalnie z biurem po zmianie hasła, co zrobić?”. System analizuje całość i zwraca dopasowany artykuł z uwzględnieniem bieżącego konta użytkownika i używanego systemu operacyjnego.

Wsparcie dla developerów – Flow Assist i Studio AI

Now Assist jest także dostępny dla developerów. W Flow Designerze oraz Studio można korzystać z tzw. GenAI prompts, czyli podpowiedzi i automatycznego generowania:

• kroków workflow na podstawie opisu w języku naturalnym,
• skryptów klienta i serwera (np. w GlideRecord),
• reguł biznesowych (Business Rules) i polityk UI.

Przykład: Administrator chce utworzyć flow, który „wysyła maila do użytkownika, jeśli jego zgłoszenie jest otwarte ponad 48h”. Wystarczy wpisać tę frazę w języku naturalnym – Flow Assist proponuje gotową strukturę flowa z warunkiem i akcją wysyłki e-maila. To znacznie przyspiesza prototypowanie, zwłaszcza dla mniej doświadczonych twórców aplikacji.

Zastosowania nietypowe i przyszłościowe

Now Assist znajduje też zastosowania w obszarach takich jak:

• HR – generowanie odpowiedzi dla pracowników na pytania kadrowe,
• CSM – analizowanie zgłoszeń klientów i generowanie odpowiedzi proaktywnych,
• SPM – streszczenia statusów projektów, podsumowania postępów, wsparcie w governance.

W miarę rozwoju platformy, pojawiają się też eksperymentalne zastosowania, np. generowanie dokumentacji technicznej, testowanie flowów czy wykrywanie luk w danych.

Mapa zastosowań Now Assist

Zastosowanie praktyczne dla administratora – podsumowanie

Now Assist to nie gadżet, ale praktyczne narzędzie, które realnie wpływa na jakość pracy administratorów i agentów. Od generowania odpowiedzi, przez inteligentne wyszukiwanie, aż po tworzenie skryptów – każda z funkcji AI oszczędza czas, poprawia spójność danych i ułatwia utrzymanie wysokiego poziomu usług. Znajomość tych funkcji pozwala administratorom w pełni wykorzystać potencjał platformy i lepiej wspierać użytkowników końcowych.

Wdrożenie i konfiguracja ServiceNow Assist – jak zacząć pracę z Now Assist

ServiceNow Assist to narzędzie, które wspiera organizacje w automatyzacji procesów ITSM, CSM i HR.

W tej części omówimy kluczowe aspekty wdrożenia i konfiguracji Now Assist, aby administratorzy mogli skutecznie zacząć pracę z tym rozwiązaniem.

Wymagania licencyjne i dostępność

Aby móc korzystać z Now Assist, konieczne jest posiadanie odpowiednich licencji. ServiceNow oferuje różne pakiety, w tym Pro Plus dla ITSM, CSM i HR, które zapewniają dostęp do zaawansowanych funkcji. Przed przystąpieniem do wdrożenia, administratorzy powinni dokładnie zapoznać się z wymaganiami licencyjnymi, aby upewnić się, że ich organizacja dysponuje odpowiednimi zasobami.

Aktywacja Now Assist wymaga również odpowiednich uprawnień w systemie. Administratorzy muszą posiadać role, które umożliwią zarządzanie funkcjami sztucznej inteligencji oraz dostęp do konfiguracji Virtual Agent i innych komponentów. Warto zwrócić uwagę na to, że dostępność funkcji może różnić się w zależności od wersji ServiceNow, dlatego regularne aktualizowanie systemu jest kluczowe.

Włączanie funkcji i testowanie

Po spełnieniu wymagań licencyjnych i uzyskaniu odpowiednich uprawnień, administratorzy mogą przystąpić do włączania funkcji Now Assist. Warto rozpocząć od komponentów takich jak Virtual Agent (VA) oraz Search Assist. Można to przeprowadzić poprzez panel administracyjny ServiceNow, gdzie dostępne są opcje aktywacji poszczególnych komponentów.

Najlepsze praktyki testowe sugerują, aby proces testowania przeprowadzać w dedykowanym środowisku deweloperskim lub testowym. Dzięki temu administratorzy mogą eksperymentować z różnymi ustawieniami i funkcjonalnościami bez wpływu na środowisko produkcyjne. Kontrola dostępu jest również kluczowa – należy zapewnić, że tylko uprawnione osoby mogą wprowadzać zmiany w konfiguracji, co pozwoli na uniknięcie niezamierzonych błędów.

Konfiguracja

Po aktywacji poszczególnych funkcji przyszedł czas na ich konfigurację oraz dostosowanie do specyficznych potrzeb organizacji. Kluczowym krokiem jest dodawanie źródeł wiedzy, które będą wspierać Virtual Agent w udzielaniu odpowiedzi na pytania użytkowników. Można to zrobić poprzez integrację istniejących baz wiedzy oraz dokumentacji, co umożliwi agentom dostęp do aktualnych informacji.

Jednym z najważniejszych aspektów konfiguracji jest trenowanie odpowiedzi na podstawie feedbacku od użytkowników. Dzięki analizie interakcji z Virtual Agentem administratorzy mogą zidentyfikować obszary wymagające poprawy oraz dopasować odpowiedzi do rzeczywistych potrzeb użytkowników. Regularne aktualizowanie i optymalizowanie odpowiedzi zwiększa efektywność działania agenta oraz satysfakcję użytkowników.

Na koniec, konfiguracja Virtual Agent topics pod GenAI to kluczowy element, który pozwala na wykorzystanie zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji. Administratorzy mogą tworzyć tematy, które odpowiadają na konkretne pytania i scenariusze, co znacząco zwiększa użyteczność rozwiązania. Dostosowanie tych tematów do specyficznych procesów czy potrzeb organizacji może przynieść znaczące korzyści.

Dostosowanie i personalizacja

Konfiguracja i dostosowanie Now Assist to kluczowy etap, który pozwala na optymalne wykorzystanie możliwości tego narzędzia w codziennej pracy. Po dodaniu źródeł wiedzy, ważnym krokiem jest stworzenie struktury, która umożliwi Virtual Agentowi efektywne odpowiadanie na zapytania. Administratorzy powinni opracować hierarchię tematów oraz powiązania między nimi, co ułatwi użytkownikom nawigację i szybsze znajdowanie odpowiedzi.

Warto również zwrócić uwagę na personalizację doświadczeń użytkowników. Dostosowywanie interfejsu Virtual Agenta, takie jak zmiana języka, ton i styl komunikacji, może znacząco wpłynąć na satysfakcję. Dzięki tym zmianom agent stanie się bardziej przystępny i przyjazny dla końcowego użytkownika, co może przyczynić się do zwiększenia jego wykorzystania.

Kolejnym istotnym aspektem jest analiza danych dotyczących interakcji użytkowników z Virtual Agentem. Administratorzy mogą korzystać z wbudowanych narzędzi analitycznych ServiceNow, aby monitorować wydajność agenta, identyfikować najczęstsze pytania oraz obszary, w których użytkownicy napotykają trudności. Te informacje pozwalają na bieżąco optymalizować odpowiedzi oraz aktualizować źródła wiedzy, co przyczynia się do ciągłego doskonalenia procesu obsługi klienta.

Podczas konfiguracji Virtual Agent topics pod GenAI, administratorzy powinni również uwzględnić różnorodność scenariuszy, z jakimi mogą się zmierzyć użytkownicy. Stworzenie szerokiego wachlarza tematów, które obejmują różne aspekty działalności organizacji, pozwoli na lepsze dopasowanie odpowiedzi do potrzeb użytkowników. Dobrze przygotowane tematy mogą również zawierać wskazówki dotyczące dalszych kroków, co pozwoli użytkownikom na samodzielne rozwiązywanie problemów.

Na koniec, regularne szkolenie zespołu obsługi klienta w zakresie korzystania z Now Assist oraz interpretacji danych z interakcji z Virtual Agentem jest kluczowe. Zespół powinien umieć szybko reagować na nowe wyzwania oraz wprowadzać niezbędne poprawki, co zapewni, że narzędzie będzie stale dostosowywane do zmieniających się potrzeb organizacji oraz jej użytkowników.

Wdrożenie i konfiguracja ServiceNow Assist – podsumowanie

Wdrożenie i konfiguracja ServiceNow Assist to proces, który wymaga staranności i przemyślanej strategii. Zrozumienie wymagań licencyjnych, umiejętność włączania funkcji oraz dostosowywanie rozwiązań do potrzeb organizacji to kluczowe elementy sukcesu. Dzięki właściwemu podejściu do testowania oraz konfiguracji, administratorzy mogą skutecznie wykorzystać potencjał Now Assist, co przełoży się na lepszą obsługę użytkowników oraz sprawniejsze zarządzanie procesami w organizacji.

Pułapki i możliwości – na co uważać i co w przyszłości planuje ServiceNow

Choć Now Assist otwiera nowe możliwości dla użytkowników i administratorów ServiceNow, to jak każda technologia oparta na sztucznej inteligencji, niesie ze sobą również istotne ograniczenia i ryzyka.

W tym rozdziale przyjrzymy się temu:

• na co warto uważać,
• jak najlepiej wdrażać rozwiązania AI w ekosystemie ServiceNow,
• co planuje producent w nadchodzących wydaniach.

Ograniczenia technologiczne

1. Język (głównie angielski, lokalizacje w rozwoju) – obecne możliwości ServiceNow Now Assist są najbardziej rozwinięte dla języka angielskiego. Wprawdzie trwają prace nad obsługą wielu języków, ale na razie lokalizacja jest ograniczona – asystent generatywny „myśli” po angielsku. W praktyce oznacza to, że pytania zadane w innych językach są tłumaczone na angielski dla modelu AI, a wygenerowana odpowiedź znów przekładana na język użytkownika.ServiceNow zapewnia wbudowane mechanizmy tłumaczenia: natywne (wykorzystujące ich własny wielojęzyczny model LLM) oraz dynamiczne (w oparciu o usługi Azure). Lista języków obsługiwanych natywnie stopniowo rośnie, ale pełna lokalizacja (np. dostosowanie stylu odpowiedzi do języka) wciąż jest w fazie rozwoju. Administratorzy powinni mieć świadomość, że najlepsze rezultaty uzyskuje się obecnie dla konwersacji prowadzonych po angielsku, a przy innych językach trzeba polegać na automatycznym tłumaczeniu, co może czasem wpływać na jakość odpowiedzi.
2. Kontekst rozmowy – jak AI „rozumie” dane – generatywna AI w Now Assist stara się interpretować intencje użytkownika w oparciu o kontekst aktualnej rozmowy, jednak jej „rozumienie” danych ma ograniczenia. Model językowy nie posiada prawdziwej świadomości – opiera się na statystycznych zależnościach i informacjach dostarczonych w promptach (w pytaniu i poprzednich interakcjach).Oznacza to, że jeśli wprowadzimy niepełne lub niejasne dane, asystent może je błędnie zinterpretować lub uzupełnić własnymi domysłami (tzw. halucynacje). Now Assist co prawda został wytrenowany, by rozpoznawać kontekstowe zależności i używać danych historycznych (np. poprzednich ticktetów czy rozmów) przy generowaniu odpowiedzi, ale nadal działa w granicach określonych przez context window modelu.Dlatego przy bardzo długich rozmowach wcześniejsze wątki mogą „wypaść” z pamięci modelu – warto zatem podsumowywać lub przypominać kluczowe informacje, jeśli rozmowa jest rozbudowana. Należy też mieć na uwadze, że AI odpowiada tylko na podstawie dostępnych danych (np. baz wiedzy, opisów zgłoszeń). Jeśli tych danych brakuje lub są nieaktualne, odpowiedzi mogą być niedokładne. Dobrym zwyczajem jest więc zapewnienie asystentowi jak najbardziej precyzyjnego kontekstu – wtedy generowane podpowiedzi będą trafniejsze.

Ryzyka i dobre praktyki

1. Kontrola jakości danych wejściowych – stare powiedzenie „garbage in, garbage out” ma tu pełne zastosowanie. Jakość i struktura danych, na podstawie których Now Assist udziela odpowiedzi, bezpośrednio wpływa na skuteczność AI. Jeżeli baza wiedzy jest nieaktualna, a opisy incydentów chaotyczne, to nawet najlepszy model wygeneruje odpowiedź słabej jakości. Jak podkreślają eksperci, „as with any AI system, poor input yields poor output” – słabe dane wejściowe oznaczają słabe wyniki.
   Dlatego dobrą praktyką jest utrzymywanie wysokiej jakości danych: aktualizowanie artykułów wiedzy, ujednolicanie formatów opisów zgłoszeń, czyszczenie duplikatów. Warto przed wdrożeniem Now Assist przeprowadzić przegląd i poprawę baz wiedzy oraz innych treści, aby AI miała solidny fundament do generowania trafnych odpowiedzi. Zespoły wdrożeniowe często zaczynają od audytu „zdrowia danych” i wprowadzają usprawnienia tam, gdzie wykryją braki.
2. Audit i monitoring wypowiedzi AI – mimo coraz lepszego dopasowania i fine-tuningu modeli, generatywna AI nadal może popełniać błędy lub udzielać niepożądanych odpowiedzi. Mogą to być zarówno merytoryczne pomyłki (halucynacje), jak i treści nieodpowiednie (np. ton niezgodny z polityką firmy) czy wręcz potencjalnie wrażliwe dane pojawiające się w odpowiedziach.
   Z tego powodu ServiceNow wprowadziło mechanizmy nadzoru, takie jak Now Assist Guardian – wbudowaną warstwę bezpieczeństwa i zgodności. Guardian monitoruje zarówno wpisy użytkowników, jak i wygenerowane przez AI odpowiedzi pod kątem szkodliwych treści (mowa nienawiści, uprzedzenia, dezinformacja) oraz prób nadużyć (np. prompt injection). Administrator może zdecydować, czy wykryte przypadki mają być tylko zalogowane do audytu, czy też zablokowane zanim treść trafi do użytkownika końcowego. Na przykład, jeśli model wygeneruje potencjalnie obraźliwą odpowiedź, system może ją zastąpić neutralnym komunikatem o błędzie zanim zostanie wyświetlona.
   Regularny audyt rozmów prowadzonych przez AI jest rekomendowany – pozwala wyłapać ewentualne pomyłki i ocenić, czy asystent nie przekracza swoich kompetencji. ServiceNow udostępnia logi i raporty (np. w konsoli Now Assist Admin czy tabelach metryk generatywnej AI) do analizy takich przypadków. Wrażliwe organizacje mogą również skonfigurować własne filtry lub rozszerzyć guardian o wewnętrzne słowniki niedozwolonych fraz. Monitoring działania AI i szybka reakcja na odstępstwa to klucz do utrzymania zaufania użytkowników i bezpiecznego wykorzystania Now Assist.
3. Feedback jako mechanizm treningowy – jako opiekunowie systemu AI mamy wpływ na jego dalsze doskonalenie. Każda interakcja użytkownika z Now Assist to cenna informacja, którą można wykorzystać do poprawy modeli – pod warunkiem, że zbierzemy i przekażemy ten feedback twórcom systemu.
   ServiceNow umożliwia dzielenie się danymi z interakcji w celu trenowania modeli (domyślnie zbieranie danych startuje 30 dni po instalacji, aby dać czas na ewentualne wyłączenie tej opcji). Jeśli organizacja wyrazi zgodę, jej anonimowe dane posłużą do „uczenia” modeli, czyniąc je dokładniejszymi. Ma to realne korzyści: dzięki takim danym ServiceNow może zmniejszać podatność AI na błędy jak halucynacje i lepiej dopasować podpowiedzi do specyfiki zgłoszeń klientów.
   Po stronie użytkownika końcowego mechanizm informacji zwrotnej też odgrywa rolę – Virtual Agent z Now Assist pozwala np. oznaczyć odpowiedź AI jako pomocną lub nie, co staje się sygnałem do ulepszenia przyszłych odpowiedzi.
   Dobrą praktyką jest aktywne zbieranie opinii od agentów i klientów korzystających z AI (np. poprzez krótkie ankiety po sesji czatu czy analizę najczęściej edytowanych przez agentów sugestii). Takie informacje zwrotne można wykorzystać dwojako: do ulepszania samego modelu (przez przekazanie ich ServiceNow w ramach treningu) oraz do usprawnienia konfiguracji systemu (np. dodania brakujących artykułów wiedzy, doprecyzowania promptów w Now Assist for VA itp.).
   Feedback loop sprawia, że Now Assist uczy się na podstawie rzeczywistych przypadków, dzięki czemu z czasem będzie coraz trafniej odpowiadał na pytania specyficzne dla naszej organizacji.

Co dalej z Now Assist?

Planowane usprawnienia (większa integracja z DevOps, Virtual Agent w aplikacjach mobilnych)

Patrząc w przyszłość, ServiceNow zapowiada dalsze poszerzanie możliwości Now Assist i jego głębszą integrację z różnymi aspektami platformy.

Jednym z kierunków rozwoju jest obszar DevOps – można spodziewać się, że generatywna AI zostanie wykorzystana do wsparcia zespołów deweloperskich i operacyjnych. Przykładowo, Now Assist mógłby pomagać w analizie zmian w pipeline DevOps, generować opisy zmian (change requests) czy nawet proponować fragmenty kodu/skryptów w oparciu o zgłoszenia błędów. Choć nie ogłoszono jeszcze dedykowanego modułu Now Assist for DevOps, trend rynkowy wskazuje, że integracja AI w cykl życia oprogramowania jest naturalnym krokiem – być może zobaczymy wkrótce asystenta podpowiadającego podczas przeglądu kodu albo automatyzującego pisanie testów.

Innym usprawnieniem, nad którym pracuje ServiceNow, jest udostępnienie funkcji Now Assist w natywnych aplikacjach mobilnych. Już teraz pojawiają się opcje korzystania z generatywnego Virtual Agent na urządzeniach mobilnych, co pozwala pracownikom zadawać pytania asystentowi AI bezpośrednio z poziomu smartfona czy tabletu.

Now Assist w aplikacji mobilnej oferuje te same inteligentne podpowiedzi i konwersacyjne doświadczenie, ale dostosowane do interfejsu na małym ekranie. Dzięki temu wsparcie AI będzie dostępne anytime, anywhere – np. technik w terenie będzie mógł przez telefon zapytać chatbota o procedurę lub rozwiązanie problemu i otrzymać natychmiastową odpowiedź. ServiceNow kładzie nacisk, aby doświadczenie na mobile było równie bogate, włączając możliwość przekazywania feedbacku na odpowiedzi AI także w aplikacji mobilnej. Integracja Now Assist z kanałem mobilnym zwiększy dostępność tej funkcjonalności i wpisuje się w trend mobilnego ITSM.

Rozszerzenia dla innych domen (SPM, ESG, SecOps)

Now Assist jest stopniowo wprowadzany do kolejnych domen biznesowych obsługiwanych przez platformę ServiceNow. W ostatnich wydaniach otrzymaliśmy już np. Now Assist for ITSM, CSM, HRSD oraz Creator (App Engine), a także rozwiązania branżowe jak Now Assist for Field Service Management (FSM) do wspierania techników w terenie.

Kolejnym naturalnym krokiem było sięgnięcie po obszar bezpieczeństwa – w 2024 roku udostępniono Now Assist for Security Operations (SecOps), który potrafi między innymi automatycznie podsumować incydent bezpieczeństwa czy wygenerować notatki po jego zamknięciu. Dzięki temu analitycy SOC zyskują narzędzie skracające czas potrzebny na przejrzenie masy danych i ułatwiające dokumentowanie podjętych działań.

W planach znajduje się dalsza ekspansja AI na inne moduły. Podczas konferencji Knowledge 2024 zapowiedziano Now Assist dla Strategic Portfolio Management (SPM) – generatywna AI ma pomóc również w podsumowywaniu feedbacku od klientów i priorytetyzacji inicjatyw projektowych. Można sobie wyobrazić, że manager portfolio otrzyma jednym kliknięciem streszczenie dziesiątek pomysłów i głosów klientów, co ułatwi podejmowanie decyzji.

Równie ciekawym obszarem jest ESG (Environmental, Social, Governance), gdzie ServiceNow rozwija rozwiązania dla raportowania zrównoważonego rozwoju – Now Assist mógłby w przyszłości wspomagać generowanie raportów ESG, podsumowywać dane środowiskowe czy sugerować działania naprawcze na podstawie trendów. Choć o Now Assist for ESG jeszcze oficjalnie nie wspomniano, rozszerzenie AI na tę domenę wydaje się prawdopodobne, zważywszy na rosnące znaczenie raportowania ESG w firmach.

Przyszłość – podsumowanie

Kierunek rozwoju Now Assist to pełna platformowa integracja: ServiceNow chce dodać inteligentne, generatywne funkcje we wszystkich kluczowych modułach, od IT przez HR i bezpieczeństwo, po obszary biznesowe jak zarządzanie portfelem projektów czy inicjatywy zrównoważonego rozwoju.

Dla administratorów oznacza to, że w najbliższych aktualizacjach mogą spodziewać się kolejnych pluginów Now Assist dedykowanych różnym działom organizacji. Warto śledzić roadmapę – ServiceNow już zapowiada jedną z najbardziej ambitnych strategii GenAI w branży, aby „AI First” stało się rzeczywistością w codziennych workflowach. Korzyścią ma być zwiększenie produktywności w skali całego przedsiębiorstwa, przy zachowaniu bezpieczeństwa i kontroli, co jest nadrzędnym celem przy wprowadzaniu Now Assist we wszystkich zakątkach platformy.

Źródła

• What is generative AI?
• World works with ServiceNow
• Yokohama Release Notes
• Using external LLMs with Now Assist
• Now Assist FAQs
• Configure a generic large language model (LLM) connector