Copilot и ServiceNow AI для ИТ-операций: какая корпоративная платформа ИИ побеждает?

By Mirko Peters · 2026-04-16

Выбор правильного ИИ для ИТ-операций может определить, насколько успешно пойдёт ваша цифровая стратегия. Microsoft Copilot и ServiceNow Agentic AI задают тон в том, как современные предприятия подходят к управлению сервисами. Эти платформы не сводятся к автоматизации: они открывают новый уровень эффективности, связывают инструменты по всему бизнесу и помогают управлять операционными рисками с помо

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Cover: Fix Microsoft Teams Governance Sprawl with Enforced Decisions

На кону многое: важна не только скорость, но и бесшовная интеграция, надёжное управление и измеримые результаты. Оценивая варианты, руководители ИТ должны смотреть дальше списков функций и задать себе вопрос: какая платформа снизит количество проблем, подойдёт вашей экосистеме и даст реальный операционный эффект? В этом руководстве подробно разбирается, что Copilot и ServiceNow AI предлагают на практике, чтобы вы могли принимать решения о покупке уверенно.

Gen AI и корпоративные копилоты в ИТ-операциях

Перейду сразу к сути: генеративный ИИ, который часто называют «Gen AI», использует алгоритмы для создания нового контента и решений, а не только для сортировки или анализа данных. В корпоративной среде это означает более умную и быструю автоматизацию: например, чат-боты, которые действительно решают проблемы, а не просто пересказывают часто задаваемые вопросы.

Корпоративный копилот — это ваша цифровая правая рука, встроенная в такие инструменты, как Microsoft Copilot или ServiceNow Agentic AI. Эти копилоты работают как ассистенты на основе ИИ: они напрямую обрабатывают запросы на обслуживание, устраняют неполадки и упрощают процессы во всех ИТ-операциях. Сочетая диалоговые интерфейсы с ИИ-агентами, такие платформы автоматизируют повторяющиеся задачи, отвечают на вопросы пользователей и поддерживают работу управления сервисами, экономя драгоценное время сотрудников, которые работают непосредственно с пользователями.

Базовые архитектуры и компоненты интеграции: Microsoft Copilot и ServiceNow AI

Теперь заглянем под капот. Microsoft Copilot опирается на Microsoft Graph, Azure AI и Copilot Studio, благодаря чему получает глубокую связь с Microsoft 365, Teams и Power Platform. Такая архитектура открывает богатые возможности интеграции: ИИ может использовать письма, документы, календари и многое другое, добавляя контекст в каждое взаимодействие. Copilot Studio позволяет настраивать этих ИИ-агентов и создавать рабочие процессы, которые идеально подходят вашему бизнесу.

ServiceNow Agentic AI, в свою очередь, опирается на собственный Virtual Agent Designer, движок рабочих процессов и Now Platform. Он подключается к обширному каталогу сервисов и получает данные из CMDB, HR, службы эксплуатации зданий, ИТ, финансов и других систем. Создание пользовательских агентов в основном выполняется внутри ServiceNow, но коннекторы позволяют связываться с внешними инструментами, включая приложения Microsoft, так что вы не ограничены одной экосистемой.

Обе платформы сильны в расширяемости. Copilot хорошо подходит для низкокодовых коннекторов и Power Automate для пользователей, которые уже глубоко работают в экосистеме Microsoft. ServiceNow предлагает надёжный готовый функционал ITSM и корпоративные рабочие процессы, обеспечивая непревзойдённую глубину процессов для компаний со сложным управлением сервисами. Ваш выбор здесь зависит от двух факторов: от источников данных, на которые вы опираетесь, и от того, насколько далеко вы готовы распространить автоматизацию по всему бизнесу.

Если говорить коротко, Copilot делает ставку на интеграцию с стеком Microsoft и идеально подходит, если ваше цифровое рабочее место построено вокруг Microsoft 365. ИИ ServiceNow создан для масштабирования по всем корпоративным подразделениям и лучше всего подходит организациям с разветвлёнными сервисными операциями, которые хотят всё объединить в единую основу.

Интеграция имеет значение: соединение Microsoft Teams и ServiceNow в ИТ-экосистемах

Интеграция — это то, где теория встречается с практикой в корпоративном ИИ. Недостаточно иметь умного ассистента: реальная ценность появляется тогда, когда Copilot и ServiceNow AI бесшовно работают с инструментами для совместной работы и управления процессами, которые вы уже используете, например, с Microsoft Teams или Power Platform.

Когда ИИ-платформы и остальные приложения обмениваются данными, сотрудники остаются в своём рабочем ритме. Заявки на обслуживание не теряются только потому, что переходят из Microsoft в ServiceNow, а совместная работа не превращается в игру в «испорченный телефон». Интеграция повышает уровень автоматизации, экономит время и поддерживает продуктивность без лишних переключений и ручной синхронизации.

Но речь не только о простоте использования. Интеграция поднимает важные вопросы управления: кто владеет данными, как отслеживаются действия, управляемые ИИ, и что происходит, когда рекомендации разных систем противоречат друг другу. На первый план выходят владение решениями, журналы аудита и согласованность политик. Подробнее о сложностях управления Teams читайте в этом разборе иллюзии управления Microsoft Teams, а по безопасности Power Platform обязательно посмотрите эти лучшие практики безопасности и управления.

Переходя к реальным сценариям, помните: чем теснее интеграция, тем быстрее и вместе с тем более управляемым будет ваш корпоративный ИИ.

Сценарии использования интеграции с Microsoft Teams

Создание заявки в службу поддержки: пользователи открывают заявки ИТ-поддержки прямо в чате или на собрании Teams, не покидая окна разговора, а Copilot или ServiceNow AI автоматически фиксирует детали и регистрирует запрос.
Оперативное предоставление устройств: нужно новое оборудование? Попросите Copilot или ServiceNow AI прямо в Teams: система запускает процесс предоставления, а вы получаете обновления о статусе — всё в ветке чата.
Поиск знаний: сотрудники на ходу запрашивают шаги по устранению неполадок или ищут документы с политиками, а ИИ извлекает лучшие ответы из базы знаний и передаёт их прямо в Teams.
Автоматические сводки собраний: Copilot может формировать сводки собраний Teams, выделяя задачи и решения для последующих действий, что снижает объём ручных заметок.
Передача живым агентам: когда ИИ-чат не может решить вопрос, бесшовная эскалация из Teams соединяет пользователя с живой поддержкой без разрыва в работе и лишних сложностей.

Рассматривая эти сценарии, помните о важности постоянного управления Microsoft Teams, которому подробно посвящён этот материал об управлении.

Сценарий: подключение ServiceNow к Microsoft Graph и Power Platform

Автоматизированный онбординг сотрудников: ServiceNow запускает процессы онбординга на основе записей из HR, используя коннекторы Microsoft Graph для создания учётных записей и Power Automate для назначения оборудования или отправки приветственных наборов.
Синхронизация данных об инцидентах: ИТ-инциденты, зарегистрированные в ServiceNow, синхронизируются с Microsoft 365 для наглядности; обновления через Graph позволяют получать уведомления в реальном времени в Teams или Outlook, и заинтересованные стороны остаются в курсе.
Эскалация сервисных запросов: сложные заявки в ServiceNow могут автоматически передаваться в Power Platform, где Power Automate организует согласования, назначение задач и ветвление процессов, исключая ручное вмешательство.
Безопасные потоки данных: ServiceNow и Microsoft используют OAuth 2.0 для надёжной аутентификации и детализированного доступа, что предотвращает утечки конфиденциальных данных и поддерживает соответствие корпоративным ИТ-стандартам. Подробнее о управлении этими потоками читайте в этом руководстве по безопасности Power Platform.

Сценарий: Copilot и расширяемые корпоративные сценарии

ИИ-помощь перестаёт быть модным дополнением: она становится основой современной ИТ-поддержки. И Copilot, и ServiceNow AI берут на себя повторяющиеся запросы, которые отнимают время команды, например сброс паролей или проверку статуса оборудования. С помощью диалогового ИИ пользователи получают готовые решения прямо в окне чата, не выискивая формы и не блуждая по лабиринтам меню.

Но самое интересное начинается дальше: успех в ИТ — это только начало. Те же базовые фреймворки ИИ-агентов, на которых работают Copilot и ServiceNow, адаптируются для других подразделений, например HR, финансов или facilities. Вместо того чтобы начинать с нуля, вы повторно используете шаблоны, потоки и ИИ-навыки, чтобы масштабировать автоматизацию везде, где бизнесу нужен рост эффективности.

Следующие разделы разбирают конкретные сценарии, в которых ИИ-помощники обеспечивают скорость, точность и немного цифровой магии в ИТ-операциях, а также показывают, как эти результаты распространяются на другие задачи управления корпоративными сервисами. Посмотрим, насколько далеко это может зайти.

Сценарий: Copilot в ИТ-поддержке

Диагностика устройств: Copilot анализирует отчёты об ошибках и предлагает решения прямо в чате службы поддержки, сокращая простои как для сотрудников, так и для ИT-специалистов.
Предоставление программ: Пользователи запрашивают новое программное обеспечение через Teams, а Copilot проверяет право на доступ, запрашивает согласования и запускает автоматическую установку буквально за несколько минут.
Эскалация инцидентов: Если ИИ не может решить проблему, он передаёт обращение живому специалисту поддержки, вместе с историей переписки и диагностическими данными, чтобы ускорить обработку.
Сброс паролей: Copilot выполняет проверку личности и автоматизирует самостоятельный сброс паролей, сокращая количество обращений в службу поддержки и ускоряя восстановление доступа для пользователей.

Расширяемые сценарии для управления корпоративными сервисами

Управление обращениями HR: Адаптируйте шаблоны ИИ-агентов для ИТ-поддержки, чтобы автоматизировать заявления на отпуск, запросы о льготах и адаптацию новых сотрудников.
Поддержка административно-хозяйственной службы: Регистрируйте и направляйте заявки на обслуживание зданий по тем же ИИ-процессам, сокращая время реакции и объём бумажной работы.
Согласование финансовых операций: Автоматизируйте обработку заказов на закупку и проверку бюджета, повторно используя процессы согласования из ИТ-сценариев, чтобы ускорить работу финансового отдела.
Межотраслевые FAQ-боты: Масштабируйте ИИ-агентов в чате, чтобы они давали единообразные и точные ответы на вопросы о политиках, соответствии требованиям и командировках во всей организации.

Пошаговая стратегия внедрения и пути миграции

Внедрение корпоративного ИИ — это не «подключил и работает»: нужен продуманный план. Выбираете ли вы Copilot или ServiceNow AI, поэтапный подход помогает управлять рисками и смягчает переход для сотрудников. Начните с определения бизнес-целей, выявления узких мест в процессах и описания желаемого состояния ИТ-поддержки и не только.

После стратегической работы настаёт время доказательства концепции. Пилотные команды тестируют процессы на реальных запросах. Поступает обратная связь, и вы корректируете конфигурации ИИ-агентов так, чтобы они соответствовали вашим потребностям: универсального решения здесь нет. Далее идёт обучение сотрудников, ведь без подготовки персонала гладкого внедрения не добиться. Полезные советы по обучению Copilot и непрерывному развитию навыков собраны в этом руководстве.

А если вы переходите с устаревших инструментов? Оценка базы управления конфигурациями (CMDB) поможет понять, что требует обновления и где автоматизация принесёт наибольшую пользу. Путь от старых заявок к процессам на основе ИИ строится на прозрачности активов, безопасности и картировании точек взаимодействия, и планирование на этом этапе окупается в операционном плане. Наведение порядка в управлении и контроле данных по ходу работ, как в продвинутых стратегиях управления Copilot, — завершающий штрих к миграции с учётом рисков.

Поэтапная пошаговая стратегия внедрения

Планирование и оценка потребностей: Определите цели автоматизации, опишите устаревшие процессы и выявите быстрые победы, которые помогут набрать деловой импульс.
Настройка пилота: Запустите ограниченный proof-of-concept с целевой командой; протестируйте процессы на основе ИИ на реальных сервисных запросах.
Конфигурация и тестирование: Доработайте правила агентов, подключения к данным и пути эскалации по результатам пилота; сделайте приоритетом удобство использования и надёжность.
Обучение всей организации: Обеспечьте пользователей и ИТ-персонал целевым обучением с учётом ролей, используя ресурсы вроде управляемого центра обучения Copilot, чтобы повысить вовлечённость и сократить количество обращений в службу поддержки.
Масштабирование и поддержка: Постепенно расширяйте внедрение на другие подразделения или сложные сценарии, подключая циклы обратной связи и проверки управления, чтобы оптимизировать результаты и держать риски под контролем.

Пути миграции и преимущества оценки CMDB

Инвентаризация устаревших систем: Составьте список всех ручных или устаревших средств автоматизации, чтобы спланировать объём миграции и минимизировать перебои.
Проведите оценку CMDB: Используйте базу управления конфигурациями, чтобы выявить пробелы в прозрачности активов, безопасности или потоках данных до развёртывания ИИ.
Картируйте зависимости данных: Убедитесь, что источники данных, политики безопасности и интеграции рабочих процессов задокументированы, чтобы избежать сбоев после миграции.
Внедрите продвинутое управление: Интегрируйте продвинутые стратегии управления DLP и коннекторами, чтобы предотвратить утечку данных и сохранить соответствие требованиям при работе ИИ.

Безопасность, соответствие требованиям и измерение бизнес-результатов

Безопасность и соответствие требованиям не подлежат обсуждению, когда вы автоматизируете ИТ-операции, особенно если ИИ-агенты работают с чувствительными задачами и данными. И Copilot, и ServiceNow серьёзно инвестируют в корпоративные средства контроля: от управления идентификацией в Azure AD и протоколов OAuth до набора правил политик в ServiceNow. Главное — обеспечить нужный доступ на каждом этапе и отслеживать, кто, что, когда и зачем сделал.

Этот раздел также выводит на первый план измерение результатов. При пристальном внимании к ИТ-бюджетам необходимо показать, что ИИ — это не просто хайп: он должен давать измеримые улучшения, например, более быстрое решение инцидентов, более высокую удовлетворённость пользователей и более низкие операционные расходы. Согласование KPI с техническими и бизнес-целями необходимо, чтобы доказать ценность и обосновать дальнейшие инвестиции.

Более подробно о деталях управления и накопленном опыте читайте в материалах о стратегиях безопасности Copilot с управлением и о роли Microsoft Purview в управлении агентами. Эти материалы содержат множество практических подходов к защите ИИ, к балансу между инновациями и контролем, а также к оценке реального влияния ИИ на бизнес.

Вопросы безопасности, соответствия требованиям и контроля

Контроль доступа к данным: Применяйте принцип наименьших привилегий через Azure AD, политики ServiceNow и сегментированный доступ к коннекторам, чтобы снизить риск избыточного доступа.
Управление идентификацией: Тесная интеграция с провайдерами идентификации, такими как Entra ID, обеспечивает надёжную аутентификацию и жёстко закреплённые роли и разрешения.
Отчётность о соответствии требованиям: Обе платформы предлагают встроенные панели и отчёты о соответствии, которые фиксируют, кто к чему обращался, что повышает готовность к аудиту.
Журналы аудита: Фиксируйте все ключевые взаимодействия, действия агентов и эскалации, чтобы поддерживать расследования и проверки рисков — это критически важно для регулируемых отраслей.
Подробные рекомендации см. в этом руководстве по безопасности Copilot об использовании DLP, групп ролей и Sentinel для соответствия требованиям и мониторинга.

Измерение успеха ИИ и бизнес-эффекта

Время решения инцидентов: Отслеживайте, сколько времени ИИ требуется на решение (или эскалацию) запросов по сравнению с прежними базовыми показателями.
Доля автоматизации: Измеряйте долю заявок, рабочих процессов или согласований, которые ИИ-агенты полностью обрабатывают без участия человека.
Удовлетворённость пользователей: Используйте опросы и показатель Net Promoter Score, чтобы оценить, как конечные пользователи воспринимают поддержку на базе ИИ в повседневной работе.
Экономия средств: Отслеживайте сокращение ручной работы, звонков в службу поддержки и сверхурочных благодаря внедрению ИИ.
Непрерывное совершенствование: Регулярно проводите обзоры ROI, чтобы выявлять, что работает, и добиваться дальнейшего роста эффективности процессов, а не просто «настроил и забыл».