Now Assist einführen: 5 Lektionen aus der Praxis

Now Assist ist schnell aktiviert. Ein Plugin, ein paar Skills, fertig. Genau das ist die Falle, denn die Technik ist der mit Abstand einfachste Teil der Einführung. Nach inzwischen einer ganzen Reihe von Now-Assist-Projekten, von der ersten Pilotierung 2024 bis zu agentischen Ausbaustufen heute, haben sich für mich fünf Lektionen herauskristallisiert, die zuverlässig über Erfolg und Enttäuschung entscheiden.

1. Die Wissensbasis entscheidet, nicht das Modell

Now Assist ist nur so gut wie die Daten, auf denen es arbeitet. Veraltete Knowledge-Artikel, leere Kurzbeschreibungen in Incidents, inkonsistente Kategorien: All das schlägt ungefiltert auf die Qualität der Zusammenfassungen und Antwortvorschläge durch, nur eben in besserer Grammatik und mit größerer Reichweite als früher.

Vor dem Rollout lohnt deshalb ein ehrlicher Blick auf die Knowledge Base und die Ticket-Hygiene im Zielbereich. Die Faustregel, die sich bewährt hat: lieber 200 gepflegte Artikel als 2.000 ungepflegte, und lieber die fünfzig meistgenutzten zuerst saniert als alle ein bisschen. Diese Arbeit ist unglamourös und entscheidet trotzdem mehr über das Ergebnis als jede Konfigurationsoption.

2. Mit wenigen Skills starten und messen

Der Katalog an Now-Assist-Skills wächst mit jedem Release weiter. Der Reflex, alles zu aktivieren, was die Lizenz hergibt, ist verständlich und trotzdem falsch, denn wer alles gleichzeitig einschaltet, kann hinterher nicht sagen, was wie wirkt.

Besser: zwei oder drei Skills mit klarem Nutzen auswählen, erfahrungsgemäß sind Incident Summarization und Resolution Notes die dankbarsten Kandidaten, dann die Baseline messen, vier Wochen laufen lassen, bewerten, erst dann erweitern. Die Akzeptanzrate der Vorschläge ist dabei die ehrlichste Metrik: Sie zeigt, ob die Mitarbeiter die Ergebnisse tatsächlich übernehmen oder still wegklicken. Ein Skill mit 70 Prozent Übernahmequote trägt sich selbst durch jede Budget-Diskussion, einer mit 15 Prozent braucht keine zweite Chance, sondern eine Ursachenanalyse.

3. Agents brauchen Leitplanken, bevor sie Freiheit bekommen

Mit AI Agents und dem Agent Studio verschiebt sich die zentrale Frage von "Was kann die KI sagen?" zu "Was darf die KI tun?". Diese Verschiebung passiert schleichend, oft mit dem zweiten oder dritten Use Case, und genau dann fehlt die Governance, wenn man sie braucht.

Bevor ein Agent eigenständig Aktionen ausführt, gehören drei Dinge definiert: der Scope, also welche Werkzeuge und Tabellen er überhaupt nutzen darf, die Eskalationspfade, also wann ein Mensch übernimmt, und die Beobachtung, idealerweise zentral über den AI Control Tower. Das Prinzip der abgestuften Autonomie, lesend autonom, schreibend mit Kontrolle, nach außen nur mit Freigabe, hat sich dabei als tragfähiger Standard erwiesen. Governance nachträglich einzuziehen ist um ein Vielfaches teurer als sie mitzubauen, das ist keine Vermutung, das ist inzwischen mehrfach beobachtete Projektrealität.

4. Das Lizenzmodell früh klären

Now Assist wird über Assist-Einheiten abgerechnet, und der Verbrauch variiert je nach Skill erheblich. Eine Zusammenfassung kostet anders als eine Generierung, ein hochfrequenter Skill anders als ein gelegentlicher. Wer erst nach dem Rollout auf den Verbrauch schaut, erlebt Überraschungen, und Budget-Überraschungen sind das Letzte, was eine junge KI-Initiative gebrauchen kann.

Die Abhilfe ist simpel: ein Verbrauchs-Dashboard ab Tag eins, mit Verbrauch je Skill und Hochrechnung auf das Jahr. Das schafft Transparenz gegenüber dem Management und liefert nebenbei die Datengrundlage für die Frage, welcher Skill seinen Verbrauch wert ist. Seit dem Zurich-Release ist die Verwaltung der Einheiten spürbar übersichtlicher geworden, die Hausaufgabe, sie auch anzuschauen, bleibt.

5. Die Nutzer entscheiden über den Erfolg

Die beste Zusammenfassung nützt nichts, wenn die Agents im Service Desk ihr nicht trauen oder sie schlicht nicht finden. Die menschliche Seite der Einführung wird in Projektplänen regelmäßig auf eine Schulungs-Mail reduziert, und das rächt sich.

Was funktioniert: kurze, praxisnahe Enablement-Sessions im Team statt Folien-Schulungen. Ein klarer Feedback-Kanal, über den schlechte Vorschläge gemeldet werden können, und sichtbare Reaktionen darauf. Und bewusst eingeplante Quick Wins in den ersten Wochen, denn die Erzählung "das Ding hilft mir wirklich" verbreitet sich im Team schneller als jede offizielle Kommunikation. Die Sorge, durch die KI ersetzt zu werden, ist in den ersten Wochen real und verschwindet erfahrungsgemäß genau dann, wenn die Mitarbeiter merken, dass die lästigen Anteile der Arbeit schrumpfen und nicht die Arbeit selbst.

Das Muster hinter den fünf Lektionen

Wer die Liste durchliest, erkennt das Muster: Keine der fünf Lektionen handelt von der Technik. Datenqualität, fokussierter Rollout, Governance, Kostentransparenz, Akzeptanz, das sind Organisations- und Führungsthemen. Genau deshalb scheitern Now-Assist-Einführungen auch fast nie an ServiceNow und fast immer am Drumherum.

Die gute Nachricht steckt im selben Befund: All diese Faktoren sind gestaltbar, vor dem Start, mit überschaubarem Aufwand. Wer sie ernst nimmt, bekommt messbare Entlastung im Service Desk. Alle anderen bekommen eine Demo, die nach drei Monaten niemand mehr nutzt.