Ein Mitarbeiter kann den Arbeitstag beenden, ohne die Aufgabe abgeschlossen zu haben. ServiceNow möchte, dass sein neuer KI-Agent sie von dort aus übernimmt.
ServiceNow gab am 21. Okt. die allgemeine Verfügbarkeit von Arc als Teil seiner erweiterten Partnerschaft mit Nvidia bekannt. Nach Angaben des Unternehmens kann der persönliche Enterprise-KI-Agent umfangreiche Aufgaben in Arbeitsplatzanwendungen unter Einhaltung von IT-definierten Zugriffsrichtlinien bearbeiten.
Für Arbeitgeber stellt sich die Frage, ob ein Agent Aufgaben in sich verändernden Systemen zuverlässig erledigen kann und dabei innerhalb seiner Berechtigungen bleibt. Fehler könnten dazu führen, dass Genehmigungen offenbleiben oder Geschäftsdaten falsch aktualisiert werden – selbst wenn der Agent auf sie zugreifen darf.
Von Nachfassaktionen im Posteingang bis zu individuellen Integrationen
ServiceNow zufolge können Mitarbeiter Arc ein Ziel vorgeben, statt jeden einzelnen Schritt festzulegen. Der Agent entwickelt einen Plan, führt Aktionen in Geschäftssystemen aus, überprüft seinen Fortschritt und passt ihn bei Bedarf an. Aufgaben können Minuten oder Tage lang weiterlaufen, ohne dass jemand jeden Schritt überwachen muss.
Außerdem erkennt der Agent unerledigte Aufgaben im Posteingang, Aufgabenrückstand und in Besprechungsgesprächen eines Mitarbeiters, darunter ausstehende Genehmigungen und Nachfassaktionen. Verbindungen zu ServiceNow-Workflows, E-Mail, Microsoft Teams und anderen Produktivitätstools ermöglichen ihm die Koordination automatisierter Workflows. Im Laufe der Zeit entwickelte Erinnerungen und Fähigkeiten sollen die Bearbeitung wiederkehrender Aufgaben durch den Assistenten verbessern.
Wenn ein vorhandener Konnektor eine Aufgabe nicht unterstützt, kann die Software eine neue Integration schreiben, um mit einer anderen Anwendung zu kommunizieren. Für alltägliche Workloads kann sie kleinere lokale Modelle auf Nvidia-RTX-Spark-Hardware verwenden und bei anspruchsvolleren Anfragen auf Frontier-Modelle zurückgreifen.
Das KI-Tool kann auf dem Desktop eines Mitarbeiters oder auf einem separaten Computer innerhalb einer sicheren Umgebung ausgeführt werden. ServiceNow bietet es mit den Abonnements EmployeeWorks Foundation, Advanced und Prime ohne zusätzliche Kosten an.
Die Mac-Unterstützung ist jetzt verfügbar, die Unterstützung für Windows soll innerhalb weniger Wochen folgen.
IT-Richtlinien steuern die Aktionen von Arc in verschiedenen Systemen
Administratoren legen Berechtigungen des KI-Agenten über ServiceNows Super Intelligence Control Tower fest und bestimmen, auf welche Anwendungen und Daten der Agent zugreifen darf. Nvidia OpenShell stellt eine Sandbox-Umgebung bereit, die diese Einschränkungen während der Ausführung durchsetzt. Vom Assistenten erstellte Integrationen müssen innerhalb derselben Grenzen arbeiten.
Die OpenShell-Referenzarchitektur des Chipherstellers umfasst außerdem die Sentry-Software, die auf BlueField-4-Datenverarbeitungseinheiten ausgeführt werden soll. Nvidia zufolge wird Sentry Agenten unabhängig von ihrer Hostsoftware überwachen und Sicherheitsrichtlinien auf Hardwareebene durchsetzen. Die Verfügbarkeit ist für Anfang 2027 geplant.
ServiceNow plant außerdem, seine Kontrollen über AI Passport zu erweitern – einen Autorisierungsdatensatz, der festlegt, was jeder Agent tun darf. Eine künftige Integration würde es den Software- und Hardware-Durchsetzungsebenen ermöglichen, widerrufene Berechtigungen zu erkennen und unbefugte Aktivitäten zu stoppen. Die Durchsetzung von Passport über diese Ebenen hinweg wird in einer späteren Version erwartet und ist nicht Bestandteil der aktuellen Verfügbarkeit von Arc.
Was eWeek herausgefunden hat: Vorgegebene Pläne verhalfen einem kleineren Modell zum Sieg über ein größeres
Die im März veröffentlichte EnterpriseOps-Gym-Studie von ServiceNow Research untersuchte, wie KI-Modelle bei 1.150 simulierten Arbeitsplatzaufgaben abschnitten.
Als das Unternehmen und Nvidia im Mai Project Arc vorstellten, sprachen sie auch über ihre Arbeit an einem Benchmarking für Enterprise-Agenten. Ein Experiment brachte eine überraschende Erkenntnis über den Zusammenhang zwischen Modellgröße und Planungsqualität zutage.
Die Forscher versorgten kleinere KI-Modelle mit von Experten verfassten Plänen für die Erledigung von Arbeitsplatzaufgaben. Mit diesen Anweisungen übertraf das Modell Qwen3-4B mit vier Milliarden Parametern das größere Modell Qwen3-30B in allen drei getesteten Arbeitsbereichen.
Arbeitsbereich | Qwen3-4B | Qwen3-30B |
| Kundenservice | 37.2% | 33.9% |
| IT-Service-Management | 23.3% | 20.9% |
| Personalwesen | 36.4% | 33.2% |
Aufgabenerledigungsquoten mit von Menschen verfassten Plänen, basierend auf Tabelle 3 der EnterpriseOps-Gym-Studie
Bei den drei Modellen und drei Arbeitsbereichen in diesem Experiment verbesserten von Menschen verfasste Pläne die Aufgabenerledigung im Vergleich zu Modellen ohne vorgegebene Pläne um etwa 14 bis 35 Prozentpunkte.
Das Experiment belegt weder die Genauigkeit noch die Kosteneinsparungen von Arc. Die von Menschen verfassten Referenzpläne gaben den getesteten Modellen Anweisungen, die ein autonomer Agent selbst erstellen oder beschaffen müsste. Die Forscher stellten außerdem fest, dass von Modellen erstellte Pläne geringere Verbesserungen brachten als von Menschen verfasste Pläne.
Für Käufer aus dem Unternehmensbereich ist dieser Unterschied wichtig: Der lokale Betrieb eines kleineren Modells kann die Inferenzkosten senken, aber ein Workflow, der häufig korrigiert werden muss, kann weiterhin Arbeitszeit binden. Evaluierungen sollten messen, ob Aufgaben richtlinienkonform und korrekt abgeschlossen werden – einschließlich des manuellen Aufwands zur Behebung von Fehlern.
IT-Verantwortliche, die dieses Potenzial prüfen, sollten mit bekannten mehrstufigen Aufgaben beginnen und die geplanten Aktionen des Agenten mit etablierten Abläufen der Mitarbeiter vergleichen. Die Tests sollten außerdem Situationen einschließen, in denen sich Arbeitsplatzdaten ändern während der Ausführung, gefolgt von Prüfungen, ob die korrekten Aktualisierungen in den Geschäftssystemen vorgenommen wurden.
Die Erfassung von Eingriffen durch Mitarbeiter, Nacharbeit und Kosten pro erfolgreich abgeschlossener Aufgabe würde helfen festzustellen, ob Arcs Ansatz unter realen Arbeitsplatzbedingungen tatsächlich diese Effizienzgewinne liefert.
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