A ServiceNow está lidando com 90% das solicitações de TI de seus próprios funcionários de forma autônoma, resolvendo casos 99% mais rápido do que agentes humanos. Na quinta-feira, anunciou a tecnologia de produto que deseja usar para fazer o mesmo com todos os demais.
As organizações passaram três anos executando pilotos que param quando a IA chega à camada de execução. O agente pode identificar o problema e recomendar uma solução e, em seguida, devolvê-lo a um ser humano porque não tem permissão para concluir o trabalho ou porque ninguém confia nele para agir de forma autônoma dentro de um ambiente governado.
A lacuna que a maioria das equipes atinge não é a capacidade. É governança e continuidade do fluxo de trabalho. A resposta da ServiceNow é uma nova estrutura chamada Autonomous Workforce; um novo produto voltado para funcionários, chamado EmployeeWorks, baseado na aquisição da Moveworks em dezembro; e uma abordagem arquitetônica subjacente que chama de “automação de funções”.
Do sistema de tickets à força de trabalho de IA
A ServiceNow vem construindo isso há duas décadas. A plataforma começou como um sistema de tickets, evoluiu para um mecanismo de automação de fluxo de trabalho e passou os últimos dois anos colocando IA nessa base por meio de seu produto Now Assist.
A diferença é que a nova abordagem deixa de tratar a IA como um recurso situado no topo dos fluxos de trabalho e começa a tratá-la como um trabalhador que opera dentro deles. Essa mudança, da IA que auxilia para a IA que executa, é para onde se dirige o mercado empresarial mais amplo. A ServiceNow está fazendo uma aposta arquitetônica específica sobre como chegar lá.
O anúncio tem três partes: ServiceNow EmployeeWorks permite que os funcionários descrevam um problema em linguagem simples e o resolvam sem preencher um ticket; A Força de Trabalho Autônoma executa o trabalho de ponta a ponta; e a automação de funções é a camada arquitetônica que rege como esses especialistas operam dentro das permissões empresariais existentes. A maioria dos assistentes empresariais de IA, incluindo Microsoft Copilot e Google Gemini, exigem que os funcionários saibam qual ferramenta lida com qual problema. A Moveworks, que tinha 5,5 milhões de utilizadores empresariais antes da aquisição de dezembro, foi construída em torno de um único ponto de entrada que ultrapassa automaticamente essa ambiguidade. Bhavin Shah, fundador da Moveworks e agora vice-presidente sênior da ServiceNow após a aquisição, enquadrou o problema diretamente em um briefing com a imprensa e analistas.
“Nos últimos dois anos, as organizações correram para adotar a IA, mas em muitos casos essa pressa criou ferramentas fragmentadas, experiências de IA desconectadas e funcionários alternando entre sistemas apenas para realizar coisas simples”, disse ele.
Por que a automação de funções é diferente de um agente normal
A ServiceNow está propondo uma nova camada arquitetônica que chama de automação de funções e que difere dos agentes que a maioria das empresas já executa.
Os agentes convencionais de IA são orientados para tarefas: eles recebem uma meta, raciocinam em direção a ela e, ao fazê-lo, descobrem o que podem fazer em tempo de execução. Isso cria problemas em ambientes empresariais onde a governança, as trilhas de auditoria e os limites de permissão não são opcionais.
Com rNa automação ole, um especialista em IA não raciocina sobre as permissões. Ele os herda. A mesma estrutura de controle de acesso, contexto de CMDB (banco de dados de gerenciamento de configuração), lógica de SLA (acordo de nível de serviço) e regras de direitos que regem os trabalhadores humanos na plataforma ServiceNow regem o especialista em IA desde o momento em que ele é implantado. Não pode exceder o seu âmbito definido. Ele não pode aumentar privilégios automaticamente com base no que aprende no meio da tarefa.
A empresa faz uma distinção de três níveis: os agentes de tarefas lidam com etapas de automação individuais, os fluxos de trabalho dos agentes misturam execução determinística e probabilística, e a automação de funções está acima de ambas como uma função de funcionário totalmente virtualizada com responsabilidades definidas e governança pré-herdada.
O primeiro produto construído nesta arquitetura, o Level 1 Service Desk AI Specialist, lida com solicitações comuns de TI de ponta a ponta – redefinições de senha, provisionamento de acesso de software e solução de problemas de rede – documentando cada resolução e escalando para um agente humano somente quando ocorre algo fora de seu escopo definido.
‘Não persiga borboletas’
Alan Rosa viu o que acontece quando a governança da IA falha na área da saúde. Como CISO e vice-presidente sênior de infraestrutura e operações da CVS Health, ele gerencia a implantação de IA em 300.000 funcionários onde a conformidade não é opcional.
Falando no mesmo briefing, sua estrutura para dimensionar a IA mapeia diretamente o que a ServiceNow está reivindicando em termos de arquitetura. A CVS Health já era cliente da ServiceNow e da Moveworks antes da aquisição em dezembro. Rosa disse que a combinação das duas plataformas é encorajadora e que o potencial está “ganhando vida”, embora a CVS Health não tenha se comprometido publicamente com a implantação da Força de Trabalho Autônoma.
“Chato é lindo”, disse Rosa. “Previsível. Estável. Você tem que começar com uma IA responsável e explicável. Sem preconceitos, sem alucinações, barreiras de proteção claras. Todos entendem as regras.”
Sobre a tentação de buscar os mais novos recursos de IA antes que a governança esteja em vigor, ele foi direto: “Não persiga borboletas. Concentre-se em casos de uso operacionais, pouco atraentes e corajosos. Aqueles com ROI real que têm impacto na vida das pessoas”.
A abordagem de Rosa trata a IA como um conjunto de capacidades em constante evolução que requer testes dinâmicos em vez de estáticos. A CVS Health executa todos os casos de uso de IA por meio de análises clínicas, jurídicas, de privacidade e segurança antes de entrarem em produção.
“A revisão estática não funciona quando a IA está aprendendo e se adaptando”, disse ele. “Lave, enxágue, repita.”
A estrutura de Rosa exige que a governança seja incorporada na arquitetura de implantação desde o início, e não adaptada após o surgimento de um problema. Essa é precisamente a afirmação que a ServiceNow faz sobre a automação de funções. Os especialistas em IA que herdam as permissões empresariais e a lógica de fluxo de trabalho existentes são estruturalmente menos propensos a quebrar os limites de governança do que os agentes que determinam seu próprio escopo em tempo de execução.
O que isso significa para as empresas
Para qualquer organização que esteja avaliando a IA agente, independentemente do fornecedor, a questão prática é simples: a governança da IA reside dentro da camada de execução ou está em cima dela como um documento de política que os agentes podem raciocinar?
É isso que a ServiceNow está tentando resolver com o Autonomous Workforce e o EmployeeWorks, integrando a governança e o contexto do fluxo de trabalho diretamente na camada de agente, em vez de aplicá-los posteriormente. Para os profissionais, o ponto de partida é a arquitectura de governação e não a capacidade. Antes de implantar qualquer IA de agente, mapeie onde realmente residem suas permissões, lógica de fluxo de trabalho e requisitos de auditoria. Se essa base não estiver estabelecida, nenhuma estrutura de agente se manterá em escala empresarial.
“Escala e confiança andam juntas”, disse Rosa. “Se você perder a confiança, perderá o direito à escala.”
