Q&A: el CEO de Serval explica cómo construyen una alternativa 'AI-native' a ServiceNow

Serval, una startup de gestión de servicios de TI (ITSM) lanzada hace dos años, se presenta como una alternativa "nativa en IA" a proveedores establecidos como ServiceNow y Freshworks. Según Jake Stauch, CEO y cofundador de la compañía, la diferencia central no es que Serval tenga IA y los proveedores tradicionales no, sino que su plataforma fue construida desde el primer día en torno a la IA, sin la carga de dos décadas de tablas personalizadas, reglas de negocio y lógica de flujo de trabajo diseñada para un mundo anterior a la IA. Esa complejidad acumulada, argumenta Stauch, es precisamente lo que hace lentos y costosos incluso los cambios de automatización más simples en las plataformas heredadas, y añadir una capa de IA encima no elimina el problema de fondo.

La propuesta de valor de Serval gira en torno a resolver solicitudes de empleados en lugar de simplemente rastrear tickets. Stauch señala que las herramientas ITSM tradicionales son buenas para registrar que existe trabajo pendiente, pero eso no resuelve nada para el empleado; alguien tiene que construir manualmente todas las automatizaciones que la plantilla necesita. Históricamente esas automatizaciones se han creado como un añadido, mediante constructores de flujos de arrastrar y soltar que tardan meses en desarrollarse y que requieren mantenimiento constante cuando cambia un proceso de negocio, por ejemplo al añadir un nuevo paso de aprobación para el restablecimiento de contraseñas. Serval apuesta en cambio por dejar que la IA haga lo que mejor sabe hacer: escribir código. Su agente de generación de código construye flujos de trabajo tanto para solicitudes simples de soporte técnico como para procesos más largos, incluidos la incorporación y baja de empleados, cambios de puesto y requisitos de reporting.

La arquitectura de Serval se describe, de forma simplificada, como dos agentes separados. Por un lado, un agente de mesa de ayuda orientado a empleados, que puede resolver solicitudes formuladas en lenguaje natural a través de Slack, Teams, teléfono o correo electrónico (por ejemplo, "estoy bloqueado en mi ordenador" o "¿cuál es la contraseña del wifi?"). Por otro, un agente llamado Catalyst, dirigido a administradores, que construye esas automatizaciones y ayuda a desplegarlas. Catalyst, presentado en disponibilidad general la semana previa a la entrevista, amplía las capacidades del anterior Workflow Builder de Serval: mientras este último traducía una instrucción puntual en un flujo de trabajo basado en código, Catalyst puede generar de una vez múltiples flujos relacionados —por ejemplo, restablecimientos de contraseña para distintos proveedores de identidad como Okta, Google y Microsoft—, siendo consciente de lo que ya existe. También puede analizar datos de sistemas como ServiceNow para construir paneles, proponer automatizaciones basadas en ese análisis, e incluso generar interfaces de usuario, como un formulario para solicitar la compra de equipos.

Una de las novedades de Catalyst es la capacidad de crear agentes en segundo plano de ejecución prolongada que detectan problemas a partir del historial de tickets y otros datos, proponiendo soluciones antes de que los empleados lleguen a experimentar el problema. Los casos de uso mencionados incluyen la identificación de vulnerabilidades de seguridad, la recuperación de licencias de software sin usar y la reparación de flujos de trabajo que han fallado.

Sobre los riesgos de que estos agentes de IA actúen de forma inesperada, Stauch explica que la arquitectura se basa en una separación de poderes: un agente construye las automatizaciones y otro, distinto, las utiliza. Catalyst está restringido únicamente a administradores y genera flujos de trabajo deterministas basados en código; el agente de mesa de ayuda que interactúa con los usuarios finales solo puede invocar los flujos ya publicados por los administradores, sin capacidad de crear otros nuevos ni de salir de ese ámbito preaprobado. Cada flujo de trabajo lleva sus propios permisos y puntos de aprobación que no dependen del criterio del modelo de lenguaje, de modo que cualquier acción del agente de mesa de ayuda puede rastrearse hasta una ejecución de flujo concreta, y los auditores pueden revisar tanto las aprobaciones como el código subyacente. Para Stauch, esa combinación de herramientas deterministas y un "air gap" entre el agente que construye y el que usa las herramientas es lo que permite a los equipos de TI beneficiarse de la IA sin ceder acceso amplio del sistema a un modelo que tome decisiones en tiempo real.

Respecto a por qué proveedores incumbentes como ServiceNow no podrían simplemente replicar este enfoque, Stauch matiza que el obstáculo no es que no puedan lanzar funciones de construcción de agentes —de hecho, varios ya lo han hecho—, sino que sus clientes existentes dependen de años de personalización construida sobre la arquitectura antigua, y esos proveedores no pueden retirarla sin romper lo que esos clientes ya utilizan. Serval, en cambio, construyó desde el inicio el motor de automatización y el sistema de registro de forma conjunta, sin estructura heredada, de modo que crear un flujo de trabajo, aplicar gobernanza y capturar los datos que mejoran automatizaciones futuras ocurre en un mismo lugar. Según Stauch, esta es la razón por la que muchos clientes optan por sustituir por completo su herramienta ITSM anterior en lugar de usar Serval como una capa añadida: cuando Serval es el sistema de registro y no una capa sobre otro, cada ticket y flujo de trabajo retroalimenta directamente mejores sugerencias de automatización con el tiempo.

Dicho esto, Serval sí puede implementarse inicialmente sobre ServiceNow u otra herramienta ITSM existente, como punto de partida para clientes que tardaron años en implementar su sistema heredado y no están dispuestos a abandonarlo de inmediato. En ese escenario, Serval sincroniza datos de vuelta hacia ServiceNow mientras actúa como capa de automatización y orquestación, y a la vez funciona como su propio sistema de registro, generando tickets y construyendo su propia base de datos de gestión de configuración. Esto supone, según Stauch, tener temporalmente dos sistemas haciendo lo mismo, uno de los cuales además automatiza el trabajo y no tiene veinte años de antigüedad. Algunos clientes migran toda la plataforma de inmediato si se acerca la renovación de su contrato de ServiceNow; otros, con renovaciones más lejanas, adoptan un enfoque más gradual.

Sobre el alcance de Serval más allá de TI, Stauch afirma que ningún cliente utiliza la plataforma exclusivamente para ese departamento: TI es en realidad una minoría de los equipos que hoy usan Serval, aunque sea el comprador típico de esta categoría de producto porque es quien lo introduce en la organización, desde donde se extiende a recursos humanos, finanzas y legal. Según él, un cliente típico de Serval tiene 13 departamentos distintos desplegados, incluyendo TI, seguridad, finanzas, legal, ventas y operaciones.

En cuanto al impacto de la automatización sobre los propios equipos de TI, Stauch sostiene que, para muchas empresas, el equipo de TI es el recurso más técnico —y a menudo más caro— y, sin embargo, dedica su jornada a restablecer contraseñas y mover usuarios entre grupos, lo que considera un desaprovechamiento de su talento. Cuando los administradores dejan de hacer ese trabajo, según Stauch, pueden desplegarse hacia otras funciones de la organización, actuando como ingenieros internos que construyen automatizaciones para el resto del negocio, transformando así la función de TI de un servicio a una función constructora. Preguntado directamente sobre si la automatización reduce la plantilla de TI, Stauch responde que lo que observan de forma consistente es redistribución, no reducción: la automatización libera tiempo de los administradores —en el caso de Perplexity, cliente de Serval, entre una y dos horas al día por administrador— y ese tiempo se reinvierte en construir automatizaciones para recursos humanos, finanzas, legal, seguridad e ingeniería. En muchos casos, señala, se trata menos de que TI se reduzca y más de que TI logre seguir el ritmo del crecimiento de plantilla en el resto de la empresa sin tener que sumar personal propio, si bien los administradores siguen verificando flujos de trabajo y aprobando aquellos que tocan sistemas sensibles.

En el plano corporativo, el artículo señala que Serval cuenta entre sus clientes con Spotify, Fox y Live Nation, y que ha recibido financiación de capital riesgo significativa de Sequoia y otros inversores, con una valoración más reciente de aproximadamente 1.000 millones de dólares.