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行業新聞

不玩虛的!ServiceNow砸出AI組合拳,企業自動化效率直接拉(lā)滿(mǎn)
發布時間:2026-04-15 09:21:49瀏覽次數:51

AI內卷愈演愈烈的(de)當下,很多企業都在喊“AI賦能”的口號,但真正能把(bǎ)AI落地到業務全流程、不搞表麵功夫的,卻少之又少。而近日,ServiceNow的(de)一係列新品發布(bù),直(zhí)接打破了這種“偽AI”困(kùn)境——這(zhè)家深耕企業(yè)服務領域的(de)巨頭,用實打實(shí)的產品(pǐn)升級,清晰地告(gào)訴(sù)市場:AI不是噱頭,而是重構企業工作流、降本增效的核心武器。

負責監管前(qián)沿工程部署,同時統籌與(yǔ)Anthropic、微軟等巨頭戰略合作的ServiceNow高級(jí)副總裁約翰·艾辛(John Aisien),在(zài)接受《The Register》采訪時(shí),詳細拆解了這次的重磅動(dòng)作。他的一句話,精準點出了ServiceNow的戰略野心:“AI如今已融入香蕉视频APP下载安装麵向目標市場提供(gòng)的每一個(gè)產品套餐,沒(méi)有例外。”

說實話,這句話聽著霸氣,但真正讓(ràng)我覺得(dé)“走心”的,是ServiceNow對企業AI落地痛點的精準拿捏——很多企業想擁抱AI,卻卡在(zài)“不知道選哪種、用不起、用不(bú)好”的困境裏,而(ér)ServiceNow這次的第一個大動作,就直接解(jiě)決了這個核心難題:圍(wéi)繞三種AI能力層級(jí),重構了產品定價體係,讓不同AI成熟度的企業,都能找到適配自己的方案。

具體來說,這三個層級特別好理解,完全貼合企業的成長路徑:最基礎的“輔助型AI”,主打(dǎ)一個“幫把手”,比如自動生成內容、提煉數據摘要,幫員工(gōng)節省重複勞動;中間層的(de)“任務自動化”,相當於一個“全能小助手”,能從頭到尾獨立(lì)搞定具體(tǐ)工作,不用人反複幹預;最高階的“完整角色自動化(huà)”,則是“超級員工”級別,AI工作流幾乎能自主運行,人工隻需要偶爾把關(guān)即可。

艾辛也強調:“無論企業處於輔助(zhù)型(xíng)AI階段、AI自動化階段,還是已準備好采用自主AI實現完整角色自動化,香蕉视频APP下载安装的全新打包模式,都能讓他們訪問ServiceNow的完整價(jià)格列(liè)表,按這三個類別靈活整合,不用為用不上的功能(néng)買單。” 這一點(diǎn),其實戳中了很多中小企業的痛點——以往很多企業級AI產品,要麽功能單一不夠(gòu)用,要麽打包太多用不上,ServiceNow這種“分層定價、按需選擇”的模(mó)式,無疑降低(dī)了企(qǐ)業擁抱(bào)AI的門(mén)檻。

如果說分層定價(jià)是“誠意”,那第二個新品Build Agent SDK,就是ServiceNow拿出的“硬(yìng)實力”,艾辛甚至直言它(tā)是“真正(zhèng)具有變革意義的工具”。這句話絕非誇大,因為它解決了一(yī)個長期困擾企業的難(nán)題:開發者的“工具忠誠”。

艾辛舉了一個很真實的例子:賓夕法尼亞州一家(jiā)生命科學公司,有8000名開發者,其中隻有650人在用ServiceNow Studio開發,剩(shèng)下7000多人(rén)不是不認可ServiceNow,而是習慣了自己常用的(de)編程工具,不願意為了一個平(píng)台,重新適(shì)應新的操作環境(jìng)。而Build Agent SDK的核心作用,就是“主動適配開發者”——不管你習慣用GitHub Copilot、Cursor、Codex,還是各類(lèi)自然語言“氛圍編程”工具,都能直接用(yòng)來創建(jiàn)、修改ServiceNow應用,不(bú)用切換環(huán)境、不用重新學習。

在我看來(lái),這才是真(zhēn)正的“以人為本”的技術升級。很多企業推新工具,總想(xiǎng)著讓用(yòng)戶(hù)去適應工(gōng)具,結果往往是(shì)“工具再好,沒人用”;而ServiceNow反其道而行之,讓(ràng)工具去(qù)適應用戶,既保留(liú)了開發者的工作習慣,又能讓他們快速用上(shàng)ServiceNow的能力,這種“柔性適配”,遠比強製推廣更有效,也更能推動技術落地。艾辛也坦言:“香蕉视频APP下载安装希望全球盡可能(néng)多的開發者——無(wú)論他們習慣何種開發形式(shì)、具備何種(zhǒng)開發(fā)經驗(yàn)——都(dōu)能快速構建並運行ServiceNow工作負載,Build Agent SDK就是(shì)把這個承諾落地的關鍵。”

除(chú)了適配開發者,ServiceNow還推出了一個“補短板”的新品——Context Engine(上下文引擎)。說通俗點,這就是把Netflix、Amazon那種“猜你喜(xǐ)歡”的個(gè)性化推薦,搬到了(le)企(qǐ)業軟(ruǎn)件裏(lǐ)。香蕉视频APP下载安装平時刷視頻、購物,平台會根據香蕉视频APP下载安装的點擊、懸停、停留,推(tuī)送貼合香蕉视频APP下载安装需(xū)求(qiú)的內(nèi)容(róng),而(ér)企業軟件在這方麵,一直做(zuò)得很滯後。

艾辛也點出了(le)這個痛點:“曆史情境與持續學習,在消費類應用中早已是慣常(cháng)模式,但企業軟件並(bìng)沒(méi)有很(hěn)好地借鑒這一成熟路徑。AI如今正在推動這一理念走(zǒu)進(jìn)企業現實(shí)——因為AI本質上是軟件,最終需要數據來支撐自主決策,而上下文,就是最(zuì)核心的數據(jù)來源(yuán)。”

他把上下文引擎,比作企業級AI自(zì)主運行的“基礎設施”,甚(shèn)至稱(chēng)它是(shì)“企業AI真正落地所需的最後一公裏(lǐ)技術之一”。簡單解釋一下,這個引擎就像一個“懂你的AI大腦”,後端會實時分析:用戶想對這個數字資產做什麽?結(jié)合用戶(hù)的問題、交互方式,以及他的身份、權(quán)限,自動判斷用戶意圖,給出精準的響應。這一下子就解決了企業AI“不懂業務(wù)、不(bú)會變通”的問題,讓(ràng)AI真正(zhèng)融入業務場景,而不是一個孤立的(de)工具。

最後一個新品,更是直擊中小企業的“痛(tòng)點中的痛點”——企業服務管理套件(Enterprise Service Management Suite)。這款產品專(zhuān)門針對1000至5000名員工規模的企業,把IT、人力資源、供應鏈、財務服務的工作流,全部整合到一起,再搭配(pèi)AI驅動的實施智能體,直接把部署周期(qī)從“半年甚至更久”,壓縮到了30天。

艾辛補充說,很多人(rén)以為部署慢是因為係統(tǒng)複雜,其實不然:“大部分耗時來(lái)自組織層麵的協調工作,而非係統配置本身——實(shí)際在(zài)界麵中操作的時間,可能(néng)隻需要一兩天。” 更貼心的是,這(zhè)個實施智能(néng)體有對話式引導界麵,管理員不用具備深厚的ServiceNow專業知識,隻要能(néng)熟練用聊天界(jiè)麵(miàn),就能完成係統設置。

不過艾辛也很實在,沒有過度誇大易用性:“你(nǐ)不需要是我那位隻會用安卓手機的80歲老母親那種水平,但隻要能熟練使用聊天界麵,任何人都應該能夠順利上手。” 這種不吹不擂的態度,反而更讓人信服。

聊(liáo)到(dào)這裏,其實能明顯感受到ServiceNow的戰略邏輯:不追求“高大上”的概念,而是從企業(yè)的(de)實際痛點出發,用AI串聯起定(dìng)價、開發、業務、部署的全流程,讓AI真(zhēn)正落地到每一個環節,而不是停留在宣傳頁上。

在我看來,ServiceNow這(zhè)次的新品發布,不僅是自身的戰略升級,更給整個企業級(jí)AI行業(yè)樹立了一個標杆——當下AI內卷嚴重,很多企業忙著堆參(cān)數、喊口號,卻忘(wàng)了AI的核心價值是“解決問(wèn)題”。而ServiceNow用分層定(dìng)價降低門檻,用Build Agent SDK適配用戶,用上下文引擎補全短板,用管理(lǐ)套件簡化部(bù)署,每一步都踩在企業(yè)的實際需求上。

對於中小(xiǎo)企業來說,這或許是擁抱AI的(de)最好(hǎo)時機——不用投入巨額成本,不用培養專業(yè)團隊,就能(néng)根據自己的需求,逐(zhú)步實現工(gōng)作流自動化,提(tí)升效率、降低成本。而對(duì)於整個行業來說,ServiceNow的動作也在提(tí)醒大家:AI不(bú)是“炫技”,而是“賦能”,隻有真正貼合(hé)企業需求,解決實際痛點,才能走得更遠。

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