ServiceNow automatiza el 90% de sus solicitudes y busca revolucionar la gestión empresarial.

ServiceNow avanza hacia la automatización total del trabajo empresarial con su nuevo marco autónomo

La compañía tecnológica ServiceNow ha alcanzado un hito interno al conseguir que su sistema gestione de manera autónoma el 90% de las solicitudes de soporte informático de sus empleados, resolviéndolas un 99% más rápido que un agente humano. Este éxito, lejos de quedarse en un caso de estudio interno, ha impulsado el lanzamiento de una oferta comercial ambiciosa: un ecosistema diseñado para replicar esa eficiencia en cualquier organización, superando las barreras que durante años han estancado los proyectos de inteligencia artificial en entornos corporativos.

El sector ha experimentado una disonancia notable. Durante los últimos tres años, innumerables pilotos de IA han demostrado capacidad para identificar problemas y sugerir soluciones, pero han fracasado en el paso crítico: la ejecución autónoma dentro de un entorno gobernado. La razón de este estancamiento no radica en la capacidad analítica de los modelos, sino en la desconexión entre la lógica de la IA y los estrictos marcos de permisos, auditoría y continuidad de flujos de trabajo que definen las empresas. ServiceNow propone cerrar esa brecha con una arquitectura propia denominada Autonomous Workforce, que incluye un producto para empleados —EmployeeWorks— y un concepto estructural clave: la automatización por roles.

Este movimiento representa un cambio de paradigma en la plataforma de ServiceNow. Su evolución历史 —desde un sistema básico de tickets hasta un motor de automatización de procesos, y más recientemente con la capa de IA generativa Now Assist— ha preparado el terreno. La novedad ahora es tratar la inteligencia artificial no como un asistente que sugiere acciones, sino como un trabajador virtual ejecutor integrado en los flujos operativos. Este giro, de la asistencia a la ejecución, responde a la dirección que está tomando el mercado empresarial, donde se exige no solo diagnóstico, sino resolución tangible sin intervención humana constante.

El corazón de la propuesta es la automatización por roles, un enfoque que difiere sustancialmente de los agentes de IA tradicionales. Mientras estos últimos suelen ser orientados a tareas y determinan sus permisos en tiempo de ejecución mediante razonamiento (un enfoque riesgoso en entornos regulados), los «especialistas autónomos» de ServiceNow heredan un conjunto de permisos predefinidos. Funcionan bajo las mismas reglas de control de acceso, la lógica de acuerdos de nivel de servicio (SLA), las reglas de titularidad y el contexto de la base de datos de gestión de configuraciones (CMDB) que rigen a un empleado humano desde el momento de su despliegue. No pueden autoescalar privilegios ni exceder el ámbito de su rol virtual asignado.

ServiceNow jerarquiza su propuesta en tres niveles: los agentes de tarea, que automatizan pasos concretos; los flujos de trabajo agénticos, que combinan ejecución determinista y probabilística; y, por encima, la automatización por roles, que simula un puesto de trabajo completo con responsabilidades y gobierno integrado. El primer fruto de esta arquitectura es el Especialista de Soporte de Nivel 1 (AI Specialist), diseñado para gestionar de extremo a extremo solicitudes comunes de TI: restablecimiento de contraseñas, solicitudes de acceso a software o diagnóstico de problemas de red. Documenta cada resolución y solo escala a un humano cuando encuentra una solicitud fuera de su ámbito conocido.

La gobernanza no es una capa añadida, sino el cimiento. Esta premisa ha sido defendida con énfasis por Alan Rosa, Director de Seguridad de la Información y Vicepresidente Senior de Infraestructura y Operaciones en CVS Health, una organización con 300.000 empleados donde el cumplimiento normativo es ineludible. Rosa, whose compañía ya era cliente de ServiceNow y Moveworks (adquirida en diciembre), subrayó la importancia de una inteligencia artificial «aburrida» pero confiable: predecible, estable, explicable y sin alucinaciones. Su lema, «no persigas mariposas» —en referencia a la tentación de adoptar las capacidades de IA más novedosas sin una base de gobierno sólida—, es un manifiesto por centrarse en casos de uso operativos, «poco sexys», con ROI claro y impacto real en la productividad diaria.

Para Rosa, la gobernanza debe ser dinámica y estar incrustada en la arquitectura de despliegue, no ser una revisión estática posterior. Su framework exige que cada uso de IA pase por filtros clínicos, legales, de privacidad y seguridad antes de tocar producción, en un ciclo continuo de «lavar, enjuagar, repetir». Esto coincide directamente con la promesa de ServiceNow: al heredar los límites de permisos existentes, los especialistas autónomos tienen una probabilidad estructuralmente menor de transgredir las barreras de gobierno, ya que no «razonan» para saltarse restricciones, sino que operan dentro de un corsé preaprobado.

Para las empresas que evalúen IA agéntica, independientemente del proveedor, la pregunta crucial es: ¿su gobierno de IA vive dentro de la capa de ejecución, o es solo un documento de políticas que los agentes pueden «razonar» e ignorar? ServiceNow apuesta a que la única vía para escalar con confianza es integrar el gobierno y el contexto del flujo de trabajo en la propia capa agéntica, no añadirlo después. Los profesionales deben, antes de cualquier implementación, mapear con precisión dónde residen realmente sus permisos, lógica de flujos y requisitos de auditoría. Sin ese mapa y sin esa arquitectura de gobierno sólida, ningún marco agéntico podrá mantener la estabilidad en entornos empresariales a gran escala.

El mensaje final de los expertos es claro: escala y confianza son inseparables. «Si pierdes la confianza, pierdes el derecho a escalar», sentencia Rosa. ServiceNow, con su apuesta por la automatización por roles, no solo está vendiendo un producto; está ofreciendo un camino arquitectónico para que la promesa de la autonomía en la empresa deje de ser un experimento de laboratorio y se convierta en un pilar operativo, regulado y predecible. La carrera ya no es por poseer la IA más inteligente, sino por implementar la más confiable dentro de un estructurado marco de responsabilidad.

«