ServiceNow Zurich Release: was sich für Now Assist und AI Agents ändert
Pünktlich zum Herbst ist das Zurich-Release da. Nach dem Feature-Feuerwerk der letzten Releases wirkt Zurich auf den ersten Blick unaufgeregt, und genau das halte ich für eine gute Nachricht. Die Plattform konsolidiert, was in den letzten anderthalb Jahren an KI-Funktionen dazugekommen ist, und Konsolidierung ist exakt das, was Produktivumgebungen jetzt brauchen.
Ich habe die ersten Wochen auf einer Testinstanz verbracht. Hier meine Einordnung, wie immer ohne Anspruch auf Release-Notes-Vollständigkeit.
Die Agenten-Werkzeuge werden erwachsen
Der wichtigste Fortschritt liegt für mich im Handwerkszeug rund um AI Agents. Das Bauen, Testen und Beobachten von Agenten fühlt sich deutlich weniger nach Beta an als noch im Frühjahr beim Yokohama-Release.
Vor allem beim Testen hat sich spürbar etwas getan. Man kann das Verhalten eines Agenten jetzt vernünftig durchspielen, bevor er auf echte Daten losgelassen wird, verschiedene Eingaben simulieren, die Werkzeugnutzung nachvollziehen, Schwachstellen in den Anweisungen finden. Das war bisher ein wunder Punkt: Wer im Frühjahr Agenten gebaut hat, hat viel auf Produktionsähnlichkeit testen müssen und einiges schlicht erst im Betrieb gelernt. Ein ordentlicher Testzyklus vor dem Deployment macht den Unterschied zwischen Experiment und Engineering, und genau diese Schwelle überschreitet die Plattform gerade.
Auch die Beobachtbarkeit im Betrieb profitiert. Die Frage "Was hat der Agent gestern Nacht eigentlich getan und warum?" lässt sich besser beantworten als noch vor zwei Releases. Für die Governance-Diskussionen, die in den Unternehmen gerade laufen, ist das die technische Grundlage.
Now Assist: mehr Skills, vor allem aber mehr Ordnung
Now Assist wächst weiter in die Module hinein, es kommen erneut Skills quer durch ITSM, HR und den Creator-Bereich dazu. Die Liste ist lang, der Einzelfall lohnt den Blick in die Release Notes.
Wichtiger als jeder einzelne Skill ist aus meiner Sicht die Verwaltungsebene. Die Konfiguration wird zentraler und übersichtlicher, und wer mehrere Skills im Einsatz hat, merkt das sofort bei der Steuerung der Verbrauchseinheiten. Das Assist-Verbrauchsmodell ist und bleibt erklärungsbedürftig, aber die Transparenz darüber, welcher Skill wie viel verbraucht, ist deutlich besser geworden. Für die Kostendiskussionen mit dem Management ist das Gold wert, denn nichts beschädigt eine KI-Initiative schneller als eine Verbrauchsabrechnung, die niemand vorhergesagt hat.
Die unauffällige Plattform-Arbeit
Ein Thema, das in den Release Notes leicht untergeht, aber Erwähnung verdient: Performance und Plattformbasis. Einige der Verbesserungen unter der Haube zahlen direkt auf große Instanzen ein, schnellere Listen, flottere Abfragen, stabilere Hintergrundverarbeitung. Unauffällige Release-Arbeit, die niemand feiert, bis sie fehlt. Wer eine Instanz mit zehntausenden Nutzern betreibt, liest diesen Teil der Release Notes zuerst, und das zu Recht.
Was das für die Praxis bedeutet
Aus Projektsicht ergibt sich ein klares Bild. Wer 2024 mit Now Assist gestartet ist und das Agenten-Thema bisher aus guten Gründen beobachtet hat, findet mit Zurich einen vernünftigen Zeitpunkt für den ersten ernsthaften Piloten: Die Bausteine sind stabil genug, die Test- und Kontrollmechanismen sind mitgewachsen, und die Lernkurve lässt sich jetzt in geordneten Bahnen durchlaufen statt im Blindflug.
Wer schon Agenten betreibt, sollte die neuen Test- und Beobachtungsmöglichkeiten in seine Routinen einbauen, sie sind der Unterschied zwischen "läuft bei uns" und "wissen wir, belegbar".
Beim Upgrade-Zeitpunkt bleibe ich bei meiner üblichen Linie: nicht in den ersten Wochen springen, aber den Anschluss nicht verlieren. Wer noch auf Xanadu unterwegs ist, sollte die Planung jetzt starten, denn zwei Releases Rückstand sind die Grenze, ab der Upgrades vom Routinevorgang zum Projekt werden.
Über den Autor
Abbes Ghaddar
Abbes Ghaddar ist ServiceNow Certified Technical Architect (CTA) und schreibt hier über die Now Platform, Conversational AI und den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI im Unternehmen.
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