ServiceNow stärkt Governance für autonome KI-Agenten

Unternehmen investieren zunehmend in autonome KI-Systeme und agentenbasierte Automatisierung. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenqualität, Governance, Transparenz und operative Steuerung. Auf seiner Konferenz Knowledge 2026 hat ServiceNow mehrere Erweiterungen seiner Plattform vorgestellt, die genau diese Herausforderungen adressieren sollen. Im Mittelpunkt stehen neue Daten- und Governance-Funktionen für den produktiven Einsatz von KI-Agenten in Unternehmensprozessen.

Dabei rückt weniger die reine Bereitstellung von KI-Modellen in den Vordergrund, sondern vielmehr die Frage, wie KI-Systeme mit aktuellen, vertrauenswürdigen und operativ nutzbaren Unternehmensdaten verbunden werden können. Laut ServiceNow scheitern viele KI-Projekte heute nicht an den Modellen selbst, sondern an fragmentierten Datenlandschaften, isolierten Systemen und fehlender Governance.

Datenkontext statt isolierter KI-Modelle

Ein zentraler Bestandteil der neuen Plattformstrategie ist die sogenannte «Context Engine». Sie soll Informationen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen – darunter Assets, Workflows, Personen, Richtlinien und operative Historien – in Echtzeit zusammenführen und KI-Systemen damit einen umfassenderen Geschäftskontext liefern. Ergänzt wird dies durch «Autonomous Data Analytics», das auf Technologien des übernommenen Unternehmens Pyramid Analytics basiert. Nutzer und KI-Agenten sollen dadurch Unternehmensdaten per natürlicher Sprache abfragen können.

Darüber hinaus erweitert ServiceNow seine Plattform um Funktionen für Datenkatalogisierung, Datenqualität und Datenschutzkontrollen. Der neue «ServiceNow Data Catalog» soll Datenquellen automatisiert erfassen und nachvollziehbar dokumentieren. Gleichzeitig überwacht «Autonomous Data Governance» die Datenqualität sowie die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien kontinuierlich und automatisiert.

Echtzeitdaten für agentenbasierte Prozesse

Mit Blick auf agentenbasierte KI-Workloads erweitert ServiceNow zudem seine Datenbanktechnologie «RaptorDB Pro». Ziel ist es, operative und analytische Prozesse auf derselben Infrastruktur in Echtzeit auszuführen. Dadurch sollen Unternehmen auf separate Analyseplattformen, zusätzliche Datenpipelines oder Datenkopien verzichten können.

Neu sind unter anderem Funktionen wie:

• «Live Connect» für den direkten Zugriff externer Analysewerkzeuge auf operative ServiceNow-Daten,
• «Live Archive» für die gemeinsame Analyse historischer und aktueller Daten,
• sowie Unterstützung für Graph- und Zeitreihendaten zur Verarbeitung komplexer Zusammenhänge.

Damit adressiert ServiceNow insbesondere Unternehmen, die KI-Agenten in Echtzeit mit aktuellen Prozess- und Betriebsdaten verbinden wollen.

Governance für KI-Agenten gewinnt an Bedeutung

Neben Datenintegration rückt auch die Governance von KI-Agenten stärker in den Fokus. Laut ServiceNow entsteht derzeit eine neue Kontrolllücke: KI-Agenten greifen zunehmend autonom auf externe Systeme, Services und Datenquellen zu, häufig ohne zentrale Überwachung oder nachvollziehbare Freigabeprozesse.

Als Reaktion darauf führt das Unternehmen ein eigenes «MCP Registry»-System ein. Dabei handelt es sich um einen internen Katalog freigegebener Model-Context-Protocol-Server, über den KI-Agenten nur auf autorisierte Dienste zugreifen dürfen. Die Steuerung erfolgt über den bereits bekannten «AI Control Tower», der weiterhin eine wichtige Governance-Komponente der Plattform bleibt, diesmal jedoch weniger als eigenständiges Produkt, sondern stärker als Kontroll- und Orchestrierungsebene innerhalb der gesamten Architektur.

Ausbau der Zusammenarbeit mit AWS

Parallel dazu erweitert ServiceNow auch seine Zusammenarbeit mit Amazon Web Services. Beide Unternehmen gaben bekannt, dass ServiceNow inzwischen Transaktionen im Wert von über einer Milliarde US-Dollar über den AWS Marketplace abgewickelt hat.

Im Zentrum der Partnerschaft steht eine gemeinsame Architektur für Governance und Orchestrierung von KI-Agenten. Dabei kombiniert AWS seine Infrastruktur- und Modellplattform «Amazon Bedrock AgentCore» mit den Governance- und Workflow-Funktionen von ServiceNow. Unternehmen sollen dadurch KI-Agenten unterschiedlicher Systeme zentral verwalten und überwachen können.

Darüber hinaus präsentierten die Unternehmen konkrete Einsatzszenarien für Sicherheits-, IT-Operations- und Telekommunikationsprozesse. In diesen Szenarien arbeiten ServiceNow-KI-Spezialisten mit AWS-Agenten zusammen, um Anomalien zu erkennen, Risiken zu analysieren und automatisierte Gegenmassnahmen vorzubereiten, wobei kritische Entscheidungen weiterhin durch Menschen freigegeben werden.

Auch Entwickler sollen stärker eingebunden werden: Über eine Integration in die AWS-Entwicklungsumgebung «Kiro» können Anwendungen und KI-Agenten künftig direkt auf der ServiceNow-Plattform entwickelt und bereitgestellt werden.

Fokus verschiebt sich von KI-Modellen zu operativer Steuerung

Die Ankündigungen zeigen insgesamt einen strategischen Wandel im Enterprise-KI-Markt. Statt ausschliesslich neue KI-Modelle bereitzustellen, konzentrieren sich Anbieter zunehmend auf Themen wie Datenqualität, Echtzeitintegration, Governance und operative Steuerung. Besonders bei agentenbasierten KI-Systemen wird deutlich, dass Skalierung allein nicht ausreicht, wenn Transparenz, Kontrolle und Datenkontext fehlen.

ServiceNow positioniert sich dabei zunehmend als operative Steuerungsplattform zwischen Dateninfrastruktur, KI-Modellen und Unternehmensprozessen. Der Fokus liegt weniger auf einzelnen KI-Funktionen als auf der Integration und kontrollierten Ausführung autonomer Systeme innerhalb bestehender Unternehmensabläufe.