NowmasterAI FAQ
Antworten zu Produkt, Governance, Runtime, Integration und Betrieb
NowmasterAI ist eine AI-Operations-Anwendung für ServiceNow-basierte ITSM- und CMDB-Prozesse. Sie liest operative Datensätze wie Incident, Problem, Change Request und CMDB CI und erzeugt daraus kontrollierte, nachvollziehbare und veröffentlichbare AI-Ergebnisse.
Viele IT-Organisationen kämpfen mit verteilten Informationen über Tickets, Journals, Referenzen, CMDB und Anhänge, langsamer und uneinheitlicher Statuskommunikation und fehlender Governance bei generativer AI. NowmasterAI verbindet operative Geschwindigkeit mit Governance.
Technische Zielgruppen: Service Desk, Resolver-Teams, Incident Manager, Change Manager, Problem Manager, CMDB- und Service Owner. Business-Zielgruppen: CIO, COO, IT-Leitung, Service Owner und Betriebsleiter.
Weniger manueller Aufwand für Status- und Management-Kommunikation, schnellere Entscheidungsfähigkeit bei Incident, Change und Problem, standardisierte Qualität von Updates, Handoffs und Wissensentwürfen sowie bessere Nachvollziehbarkeit für Revision und Governance.
NowmasterAI macht aus operativen ServiceNow-Daten verwertbare Entscheidungen und Kommunikationsbausteine, ohne die Governance zu verlieren.
Summary, Recommendations, Blast Radius Analysis, Change Risk / CAB Brief, Service Desk Internal Note, Customer Update, Executive Update, Stakeholder Update, Technical Resolver Handoff, Email Draft, Major Incident Manager Output und Knowledge Article Artifact.
Aktuell zentral im Produktpfad: incident, problem, change_request und cmdb_ci.
Artifact ist ein internes, persistiertes AI-Ergebnis der Runtime. Publication ist die veröffentlichte Form eines Ergebnisses, aktuell vor allem über u_nowmaster_ai_summary.
Nein. Knowledge-Inhalte werden nicht direkt in kb_knowledge, sondern in u_nowmaster_ai_summary mit passendem workflow_kind, insbesondere knowledge_article, geschrieben.
Sauberere Governance, menschliche Freigabe bleibt möglich, kein unkontrolliertes Direktpublishing und bessere Auditierbarkeit.
Über ServiceNow REST APIs. Die Anwendung liest Quellrecords, Journals, Referenzen und CMDB-Zusammenhänge sowie Anhänge und schreibt Veröffentlichungen in u_nowmaster_ai_summary.
Fachlich ja, technisch ist ServiceNow ein externes System.
Der grobe Laufzeitpfad ist: Pull oder direkter Workflow-Trigger, Context Build, Snapshot-Erzeugung oder Snapshot-Wiederverwendung, Consolidated Context, Prompt- und Payload-Auflösung, LLM-Generierung, Artifact-Persistenz, optionale Publication und Audit Event.
Ein Snapshot ist die persistierte Momentaufnahme eines Source Records für eine konkrete recordVersionRef.
Der Consolidated Context bündelt entscheidungsrelevante Informationen wie Hauptrecord, Task SLA, Supporting Records, Related Records, Attachment Summaries, Blast Radius Analysis und Main Record Analysis.
Er ist die Brücke zwischen Rohdaten und fachlicher AI-Ausgabe.
Prompt Templates, Record Access Policies, Rulesets, State Mappings, Record Profiles, Watermarks, Artifacts, Audit Events und nm_properties.
Sie definieren den fachlichen Auftrag an das Modell, das Output-Format, Prioritäten, Varianten und Versionen.
Sie definieren, welche Felder aus dem Quellkontext an das Modell gehen.
Rulesets bestimmen, welche Jobs aus einer fachlichen Phase geplant werden.
State Mappings übersetzen Source-Zustände in kanonische Phasen.
Record Profiles definieren use-case- und persona-spezifisch relevante Felder, Referenzfelder, Journal-Verhalten und Attachment-Verhalten.
Watermarks speichern den letzten verarbeiteten Pull-Zustand pro Tabelle.
nm_properties ist die datenbankgestützte Runtime-Konfiguration.
Priorität: Environment / Spring-Konfiguration, nm_properties, Default-Werte.
Sichere Startkonfiguration bleibt möglich, DevOps kann kritische Werte zentral steuern und business-nahe Runtime-Konfiguration kann trotzdem im Produkt gepflegt werden.
Die LLM-Schicht ist konfigurierbar. Der aktuelle Default-Stack enthält Ollama als Provider, gpt-oss:20b als Standardmodell und zusätzliche erlaubte Modelle wie gemma3:12b, qwen3-coder:30b und qwen3-vl:*.
Nein. Modellrouting ist je nach Intent und Einsatzfall steuerbar.
Ja, in kontrollierter Form. Bildbasierte Anhänge können über Vision-Pfade berücksichtigt werden; textbasierte Anhänge wie txt, log, json, csv, xml, yml, properties und md können textuell zusammengefasst werden.
Nicht in derselben Qualität wie textbasierte Dateien. Für binäre Office-/PDF-Dokumente wäre eine zusätzliche Extraktionsstufe sinnvoll.
Die Architektur unterstützt Supporting und Related Records im Consolidated Context.
Pull: Scheduler erkennt Änderungen und erzeugt Jobs automatisch. Direkter Workflow-Trigger: API oder ServiceNow UI Action stößt einen konkreten Workflow sofort an.
Auto-Enqueue erzeugt aus einem Ereignis mehrere sinnvolle Folgepfade.
Lanes sind logische Verarbeitungsbahnen: interactive, background und publish.
Interaktive Pfade bleiben schnell, Hintergrundarbeiten blockieren nicht alles und Publications können separat gesteuert werden.
Executive Update, Stakeholder Update, Customer Update, Service Desk Internal Note, Resolver Handoff und Major Incident Bridge / Executive Brief.
Schnellere Management-Briefings, klarere Risiko- und Auswirkungsdarstellung und einheitliche Kommunikation bei Störungen und Changes.
Weniger manuelles Zusammenfassen, schnellere Übergaben und bessere Wissensbasis.
Alle AI-Ergebnisse sind artefaktbasiert nachvollziehbar, Konfigurationen sind versioniert, Veröffentlichungen sind getrennt von Generierung und Audit Events dokumentieren Laufzeit- und Governance-Aktionen.
NowmasterAI ist keine einfache Chat-Schicht, sondern eine governte Orchestrierungs- und Veröffentlichungsplattform für ITSM-Prozesse.
Aktuell unterstützt die Anwendung optionale Security-Aktivierung, Basic-Auth-basierte Benutzerdefinitionen und Secret-Markierung in nm_properties.
Ja, die Security ist konfigurierbar.
Secrets werden in der Management Console maskiert dargestellt und als Secret-Felder gekennzeichnet.
Management Console, Logs, Prometheus-Endpunkt, Dashboard, Audit Events sowie Artifact- und Job-Listen.
Sie ist die operative Admin- und Betriebsoberfläche für Runtime-Daten, Governance-Daten, Properties, Logs, API-Dokumentation, LLM Health und Prometheus.
Nein. Geschäftlich ist es ein Beschleuniger für Servicequalität, Entscheidungsfähigkeit und kontrollierte AI-Einführung.
Nicht als AI Chatbot, sondern als governte AI-Operations-Plattform für ServiceNow.
Zeit bis zum managementtauglichen Update, Zeit bis zum Resolver-Handoff, Zeit bis zum Kundenupdate, Knowledge-Draft-Geschwindigkeit und Reduktion manueller Reporting-Aufwände.
Empfohlene Startsequenz: Incident Summary, Service Desk Note, Executive / Stakeholder Update, Knowledge Draft und Change CAB / Blast Radius.
Weil kontrollierte Einführung besser skaliert.
Saubere ServiceNow-Daten, brauchbare Referenz- und CMDB-Qualität, klare Kommunikationsstandards und Governance-Verantwortung.
Eine gute CMDB erhöht den Wert von Blast Radius Analysis, Service Context und Stakeholder-Ermittlung.
Ja. Summary, Recommendations, Handoffs und Kommunikationspfade funktionieren auch ohne perfekte CMDB.
Qualität hängt von den Quellinformationen ab; binäre Dokumente benötigen für hochwertige Inhaltsanalyse zusätzliche Extraktion; UAT deckt primär API-/Runtime-Pfade ab, nicht visuelle UI-Regressionen.
Primär ein Produkt mit stark konfigurierbarer Governance-Schicht.
Partner können schnelle Mehrwerte zeigen und ein wiederverwendbares Operating Model verkaufen.
Zuerst ein klarer, sichtbarer Pilot, dann gezielte Erweiterung um weitere Kommunikations- und Knowledge-Pfade, danach Betriebsmodell und KPI-Steuerung verankern.
NowmasterAI macht aus ServiceNow-Betriebsdaten kontrollierte, nachvollziehbare und publishbare AI-Ergebnisse für Incident, Change, Problem und CMDB.
NowmasterAI beschleunigt ITSM-Entscheidungen und Kommunikation, ohne Governance und Nachvollziehbarkeit aufzugeben.
NowmasterAI ist eine Spring-Boot-basierte, governance-gesteuerte Orchestrierungs- und Publishing-Plattform für ServiceNow-Records, Artifacts und AI-Workflows.