ServiceNow发布AI Workflow Factory解决企业工作流瓶颈

ServiceNow推出两款AI解决方案，可帮助企业识别适合自动化的业务流程，构建相应工作流，并通过AI智能体持续改进这些流程。

AI Workflow Factory和Autonomous Engineer于周二发布，将流程发现、AI辅助开发和工作流执行整合到一个系统中，ServiceNow表示这能帮助企业从单一AI项目转向持续的工作流改进。

该公司在声明中表示："企业不必在每次出现业务问题时都启动新的转型项目，每一个成果都有助于发现下一个利用AI进行多流程改进的机会。"

AI Workflow Factory连接了Process Mining（流程挖掘）、Autonomous Engineer、Build Agent和App Engine。声明补充道，Process Mining根据业务指标识别可改进的流程，而开发工具负责构建和测试工作流变更，App Engine则负责大规模运行这些工作流。

ServiceNow将这种方式描述为"持续工作流改进循环"，将流程发现、开发和部署连接起来。该公司表示，这种模式允许企业利用一次改进的结果来识别下一个机会，而不必每次都启动单独的项目。

Greyhound Research首席分析师桑奇特·维尔·戈吉亚表示，这种方法解决了将流程问题转化为已部署改进方案所需的协调工作，但并未消除解决底层业务流程本身的需求。

戈吉亚说："数据和集成仍然是其连接组织。如果企业不明确应对所有权和流程重新设计问题，更快的构建速度仍无法解决这些遗留问题。"

ServiceNow表示，AI Workflow Factory可用于实现特定的业务成果。该公司举例说明了一个案例分流场景：Process Mining识别出哪些案例可以被分流处理，之后AI智能体可以跨业务部门构建和部署工作流，并持续针对目标成果进行优化。

该公司表示，人员将继续把控方向并审批最终成果，而AI将承担更多工作流构建和运营方面的工作。

戈吉亚表示，CIO应该在评估业务收益的同时，考虑运行所产生的自动化系统的持续成本。

他说："当重复性实施工作变得更容易时，流程负责人有理由感到轻松，但这种收益取决于是否接受并维护所构建的系统。CIO应该同时衡量业务成果和经常性的平台成本。"

戈吉亚还表示，企业在计算自动化价值时应考虑工作流退役的情况。他说，真正的检验标准是节省的成本是否能在工作流投入生产后继续维持。

Autonomous Engineer解决了将需求转化为应用程序和工作流所需的开发工作。ServiceNow表示，该产品支持"无人值守编码，实现实施工作的自主规划、构建和测试"，同时允许开发人员保留对关键决策的控制权。

据ServiceNow介绍，该功能可以创建实施计划，并在获得人工批准后，执行开发和测试工作。

戈吉亚表示，企业应根据任务性质来确定可委托多少工作，而不是为自主开发设定一个统一的目标比例。

他说："委托应遵循任务清晰度和可逆性原则，并在发布前进行独立验证。没有一个通用的百分比可以描述企业开发工作中有多少可以安全地委托出去。"

他还警告，当实施工作和为其生成的测试基于对需求的相同理解时，不应完全依赖AI生成的测试。

戈吉亚说："当实施方案和生成的测试对需求的理解相同时，工程负责人保持谨慎态度是合理的。"

ServiceNow表示，其流程包括对实施计划的审批以及对已完成工作的人工验证。戈吉亚表示，限定的权限范围和受限的运行环境可以限制智能体潜在影响的范围，而经过测试的撤销和恢复机制可以帮助企业控制其权限。

他说："即使实施工作是无人值守的，生产环节的责任也必须保持明确。"

ServiceNow还将治理纳入了工作流模型。该公司表示，其AI Control Tower为通过AI Workflow Factory运行的AI工作流、决策和智能体行为提供集中监督。其Action Fabric功能将这种模式扩展到第三方AI智能体和工具。

该公司表示，这种方法为企业提供了"统一的治理视图"，同时允许企业使用其他AI开发工具和第三方智能体。

戈吉亚指出，企业需要在各智能体之间实现协同治理，并为每个系统明确权限。他表示，由于ServiceNow的工作流将业务决策与行动连接起来，因此该公司在这方面确实发挥着作用，但他也提醒，互操作性并不一定意味着等同的治理或执行力度。

戈吉亚说："政策和审计证据才能形成平台的凝聚力。开放协议有助于系统间通信，但并不能建立等同的执行力或可移植的企业控制。"

他指出，对CIO而言，这使得撤销智能体权限并从控制平面故障中恢复的能力成为一个重要考量因素。

戈吉亚说："企业应该能够更换其治理平台，而不丢失其治理过程的相关证据。"

声明还补充道，AI Workflow Factory已全球上线，Autonomous Engineer则通过早期访问计划提供，需申请使用。

本文最初发表于CIO网站。

Q&A

Q1：AI Workflow Factory是什么？

A：AI Workflow Factory是ServiceNow推出的AI解决方案，它连接了Process Mining、Autonomous Engineer、Build Agent和App Engine，可以帮助企业识别可改进的业务流程、构建并测试工作流变更，再大规模运行这些工作流，形成持续的工作流改进循环。

Q2：Autonomous Engineer能做什么？

A：Autonomous Engineer支持无人值守编码，能够自主完成实施工作的规划、构建和测试，可以创建实施计划，并在获得人工批准后执行开发和测试工作，同时允许开发人员保留对关键决策的控制权。

Q3：企业使用这类AI工作流工具需要注意什么？

A：分析师建议企业在评估业务收益时应同时考虑运行自动化系统的持续成本，委托给AI的工作应遵循任务清晰度和可逆性原则，并在发布前进行独立验证，同时生产环节的责任必须保持明确。