Knowledge è il momento in cui ServiceNow scopre le carte sulle direttrici di avanzamento della propria piattaforma. E l’evento di Las Vegas (5-7 maggio) arriva quest’anno al termine di un trimestre già denso di novità: a febbraio la presentazione dell’Autonomous Workforce – soluzione AI che impiega agenti specializzati per automatizzare flussi di lavoro complessi end-to-end – e l’integrazione di MoveWorks; a inizio aprile il lancio del Context Engine, il layer di contesto di business che àncora ogni azione AI al contesto; e poi BuildAgent Skills, la capability che permette agli sviluppatori di costruire agenti utilizzando ambienti come Claude Code, Cursor, Codex o Windsurf per poi distribuirli sotto la governance unificata della piattaforma. È in questa cornice che si inseriscono gli annunci più recenti di Knowledge declinati in occasione dell’incontro con Nenshad Bardoliwalla, group vice president of Product Management di ServiceNow.
Il filo conduttore è chiaro e lo svela subito Bardoliwalla: “Nella maggiorparte delle organizzazioni l’AI ‘in produzione’ è più di quella effettivamente censita, e l’ansia su controllo, sicurezza e fiducia non sta diminuendo, anzi cresce nel momento in cui gli agenti spostano denaro reale e prendono decisioni che producono effetti sulla vita delle persone”. Per ServiceNow la risposta non è una nuova categoria di prodotti, ma il consolidamento di una piattaforma costruita su quattro pilastri – Sense, Decide, Act, Secure – capace di trasformare quello che Bardoliwalla definisce “agentic chaos” in business agentico governato. E da qui la strategia di ServiceNow che apre Knowledge 2026 qualificando l’AI Control Tower come “piattaforma per la business reinvention”.
AI Control Tower, il centro di comando dell’AI enterprise
Il fulcro degli annunci di Knowledge 2026 è l’evoluzione dell’AI Control Tower, presentata un anno fa come layer di governance e oggi rilanciata come centro di comando enterprise. Con la release della Now Platform Australia – al debutto a Knowledge – la Control Tower opera lungo cinque dimensioni: Discover, Govern, Secure, Observe e Measure. Sul fronte Discover, ServiceNow introduce 30 nuovi connettori enterprise che coprono i tre principali hyperscaler oltre alle applicazioni più diffuse, da Sap a Oracle, a Workday. L’obiettivo è permettere all’AI Control Tower di intercettare gli asset AI ovunque siano in esecuzione, e non solo dentro la piattaforma ServiceNow. La prospettiva è cross-vendor, cross-cloud e cross-applicativa: “Non si può governare ciò che non si vede”, sintetizza Bardoliwalla.
Sulla governance, AI Control Tower estende il proprio perimetro di azione su modelli, dataset, prompt e perfino modelli classici di machine learning, non solo sugli agenti. Vi si aggiungono cinque nuovi framework di analisi del rischio allineati ai requisiti Nist e dell’AI Act per l’Europa, con assessment del rischio AI-driven e remediation automatizzata pronti all’uso. La promessa è quella di controllo sulla compliance perché il deployment è già possibile dal primo giorno, senza dover scrivere policy da zero.
Per quanto riguarda il pilastro Secure, l’integrazione di Veza porta in AI Control Tower la Access graph technology brevettata dalla società acquisita (ne parliamo anche in seguito), estendendo l’identity access governance agli ambienti AI degli hyperscaler e a ogni dispositivo connesso. Ogni agente, ogni modello, ogni azione dispone di permessi legati allo scopo dell’azione, di enforcement del privilegio minimo e di catene di identità verificabili. “Quando un fornitore aggiorna un modello o un agente – evento sempre più frequente nel ciclo di vita dell’AI – la piattaforma intercetta i cambi di permesso e attiva un workflow di re-scoping in modo automatico”, spiega Bardoliwalla.
Sul fronte Observe, centrale si rivela l’acquisizione di TraceLoop, integrata nell’AI Control Tower per fornire AI observability in profondità con monitoraggio continuo, alert in runtime e la possibilità di seguire i ragionamenti degli agenti, individuare i punti decisionali e correggere la rotta mentre operano. È la rottura definitiva con la pratica diffusa degli audit periodici manuali.
L’ultima dimensione è il Measure, “quella che più di altre risuona nelle orecchie dei Cfo”. Strumenti di tracciamento dei costi e dashboard sul Roi permettono di vedere quanto sta costando l’AI – fino al numero di token e di assist consumati – “e di legare ogni dollaro speso a un outcome di business misurabile”. ServiceNow, che usa la propria AI Control Tower per gestire oltre 1.600 asset AI interni, dichiara di aver tracciato nel 2025 mezzo miliardo di dollari di valore cumulato sui propri use case interni. A completare il pacchetto arriva l’AI Gateway, annunciato proprio nei giorni di Knowledge, che fornisce controlli in tempo reale sui carichi di lavoro agentici di terze parti.
ServiceNow Otto e Action Fabric per l’esperienza unificata
Sopra il layer di controllo si innesta l’esperienza utente. ServiceNow con Otto, propone un nuovo modello per l’AI experience che converte l’intenzione in lavoro enterprise per qualsiasi persona e su qualsiasi workflow. Otto consolida su un’architettura AI-native quanto costruito negli ultimi due anni: NowAssist, l’AI experience come front door unificato, le modalità voce, il Data Explorer, Lens, i Web Agent e la Conversational Experience portata dall’innesto delle tecnologie MoveWorks: La promessa è che ogni interazione – parlare, chattare, cercare, navigare, analizzare, costruire – inizia in Otto e viene completata orchestrando i sistemi sottostanti”.
A Otto, ServiceNow affianca l’Action Fabric, dalla logica speculare e complementare. “Se Otto è l’esperienza per gli umani, l’Action Fabric è la porta di ingresso per agenti AI esterni” – da Claude a Copilot di Microsoft, fino agli agenti sviluppati internamente dai clienti – che attraverso il server Mcp possono attivare azioni governate sulla piattaforma. La differenza, sottolinea ServiceNow, sta nel non limitarsi a leggere e scrivere dati ma “nell’eseguire workflow, playbook, approvazioni e cataloghi: come un sistema di azione completo, basato su identità verificate, con autorizzazioni legate a specifici scopi, e sotto l’audit dell’AI Control Tower”.
Autonomous Workforce: AI specialist per Crm, security e operation
A febbraio ServiceNow aveva presentato il primo AI specialist dell’Autonomous Workforce, dedicato al level 1 del service desk IT e oggi generalmente disponibile. A Knowledge 2026 la roadmap si allarga con nuovi AI specialist per Crm, employee services, IT operations, site reliability, security operations e gestione delle vulnerabilità. Si tratta di figure digitali che eseguono workflow completi, dall’intent all’outcome, ma all’interno dei guardrail definiti dal cliente. Tutti condividono la stessa data connectivity attraverso la Workflow Data Fabric, lo stesso punto d’accesso per i dipendenti via ServiceNow Employee Works e la stessa governance attraverso l’AI Control Tower.
Gli avanzamenti nell’ambito del Crm sono quelli illustrati da Terence Chesire, Product Management leader di ServiceNow. L’Autonomous Crm è presentato come il primo Crm “pensato per completare il lavoro in autonomia”: a differenza dei sistemi nati sulla base della registrazione di record, la proposta ServiceNow si basa sull’azione nei processi di business end-to-end. E’ lo scenario costruito, per esempio, attorno a Panasonic Avionics, oggi impegnata in una trasformazione Crm con ServiceNow, che mostra il passaggio fluido da un’interazione di servizio – con un cliente in fase di rinnovo contratto – a un’opportunità di vendita su nuovi prodotti, fino al deal approvato, all’ordine finale ed alla sua validazione. A sostegno arrivano i numeri di chi sta già adottando la soluzione: Keysight ha ridotto del 40% il tempo di processing dei quote, Blackhawk Network ha incrementato del 45% le risposte automatizzate via AI.
Autonomous Security & Risk, gestire asset, accessi e decisioni
Nell’evoluzione della proposta di ServiceNow, dalle prime release della Now Platform, è cresciuta passo a passo l’attenzione per la sicurezza, come elemento sempre più legato ed integrato alla proposizione. Oggi per certi aspetti ServiceNow stessa si qualifica come attore nell’ambito cybersec ma proprio perchè le sue soluzioni non possono prescindere dall’idea della sicurezza “built-in”.
A presentare questa prospettiva è John Aisien, senior VP e GM Central Product Management, Security and Risk di ServiceNow. Il punto di partenza è un’analisi che non teme smentite: “Le minacce AI-powered si muovono più velocemente di quanto i team possano rispondere con il solo lavoro umano, e la stratificazione degli strumenti – detection, response, identity management, asset visibility – è alla base delle fragilità che gli attaccanti cercano e poi utilizzano”.
La risposta di ServiceNow combina tre elementi sopra una base preesistente, il Configuration Management Database, definito da Aisien come “il più affidabile registro IT delle dipendenze tra asset enterprise”. Il primo elemento della proposta è il Cyber Asset Graph alimentato da Armis Centrix: il vendor acquisito traccia in tempo reale circa 7 miliardi di asset connessi tra OT, IoT, dispositivi medicali, AI fisica, codice e workload cloud, senza richiedere un agent framework di integrazione. Il secondo è Access Graph portato in casa con Veza – transazione chiusa a marzo – che mappa oltre 30 miliardi di permessi fine-grained a livello di create, read, update e delete, per identità umane, di servizio e di agenti AI. Il terzo è il Decision Trace Graph rafforzato dall’integrazione di TraceLoop. Il framework che ne nasce è dichiaratamente aperto: permette di consumare segnali da terze parti – netflow, log applicativi, workload custom – e di esporre verso esperienze e workflow esterni i propri segnali tramite l’Action Fabric. È su queste fondamenta che ServiceNow lavora sull’idea di Autonomous Risk and Security: “AI specialist che individuano e risolvono le minacce, con triage, routing e remediation che, se la postura di sicurezza del cliente lo consente, possono procedere in modo autonomo, sempre sotto la regia del Control Tower”.
L’esperienza di Rolls-Royce
A confermare la maturità delle capacità nell’evoluzione della proposta ServiceNow è il caso Rolls-Royce, raccontato da Phil Priest, head of Global Business Services del gruppo, nel confronto con Chris Bedi, chief customer officer e AI Enterprise Advisor di ServiceNow. Lanciato ad agosto 2025 con il nome interno Merlin, il virtual agent basato su AI Assist serve oggi 12mila dipendenti con oltre 10mila conversazioni al mese, una proiezione di circa 1,4 milioni l’anno.
Da quel momento ha generato efficienza per il service desk (per 5mila ore risparmiate), un deflection rate del 54% e un tempo medio di soluzione dei casi sceso a due giorni. Il dato più rilevante per il business però è un altro: 38mila incident risolti grazie alla predictive intelligence si sono tradotti in 300mila ore recuperate in officina, ovvero “più tempo per i nostri dipendenti per costruire motori”, ha sintetizzato Priest. La roadmap 2026 prevede l’estensione di Now Assist a tutti i servizi entro ottobre, l’introduzione di HR Service Delivery, e la scelta di “MoveWorks come single pane of glass per le esperienze dei dipendenti”. È l’immagine concreta di “una digital workforce che produce valore”: la promessa che ServiceNow porta a Las Vegas con gli annunci di Knowledge 2026.
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