ServiceNow altera Now Assist para modelos de terceiros em 2026

A ServiceNow detalhou, nas últimas semanas, uma mudança com impacto direto em projetos corporativos de IA: o ecossistema do Now Assist passará a operar, por padrão, com modelos de terceiros em vez do Now LLM Service.

A transição vem acompanhada de exigências técnicas para evitar “trocas silenciosas” de modelo durante atualizações de apps e versões, algo que pode afetar qualidade, custo e governança em fluxos automatizados.

O ponto central é que, a partir do pacote de mudanças iniciado em 9 de julho de 2026, instâncias que mantiverem configurações OOTB (padrão) podem migrar para provedores externos quando aplicarem updates de Store Apps.

O que este artigo aborda:

• O que muda no Now Assist e por que isso importa
• Como a troca de modelo acontece durante updates
• O que observar nas próximas semanas: patching e governança

O que muda no Now Assist e por que isso importa

Na documentação de atualizações do serviço, a ServiceNow afirma que o “July release” introduz novos modelos de terceiros e determina que o Now LLM não deve mais ser o modelo padrão para skills ou agentes.

Isso força times a explicitarem, em registros de configuração, qual modelo será usado em cada skill, reduzindo ambiguidade operacional em ambientes com múltiplos agentes e rotas.

Em paralelo, notas da suíte Now Assist descrevem alertas de depreciação e a retirada do Now LLM LTS do console administrativo, sinalizando a descontinuidade da opção “long-term stable” na prática diária.

• Modelos de terceiros passam a ser padrão em skills/agentes OOTB em rollouts iniciados em 09/07/2026.
• Equipes precisam nomear explicitamente o modelo em prompts e configurações.
• O SKU Now LLM LTS deixa de estar disponível no Now Assist Admin.

Como a troca de modelo acontece durante updates

Um detalhe operacional elevou o alerta entre administradores: a ServiceNow descreve que a mudança de padrão pode ocorrer ao aplicar atualizações de aplicativos do Store, quando o cliente não alterou o provedor default.

Em artigo técnico na comunidade, a empresa reforça que provedores como Azure OpenAI, AWS Claude e Google Gemini tendem a assumir como padrão, refletindo o ritmo de evolução desses “frontier models”.

Na prática, isso coloca o tema “modelo em produção” no mesmo nível de criticidade de uma mudança de regra de negócio, pois altera respostas, resumos e automações em cadeias de atendimento.

1. Mapear quais skills e agentes ainda usam configuração padrão.
2. Definir um modelo explícito por caso de uso (por sensibilidade e custo).
3. Validar comportamento pós-update com testes regressivos de prompts.
4. Documentar a escolha em governança (risco, compliance e auditoria).

O que observar nas próximas semanas: patching e governança

O movimento ocorre enquanto a ServiceNow acelera o ciclo de correções e versões: o quadro de “available patches and hotfixes” foi atualizado em 23/07/2026, com o registro de disponibilidade do Australia Patch 4m.

Nas notas específicas do Australia Patch 4m, a ServiceNow também posiciona os “m releases” como uma forma de entregar, em conjunto, patches de família e atualizações de apps compatíveis para instâncias da AI Platform.

Para empresas no Brasil, o risco não está apenas na IA: está na coordenação entre patching, Store Apps e governança de modelos. Um update mal planejado pode mudar o modelo e o resultado do agente no mesmo pacote.

Na documentação, a própria ServiceNow lista a virada: o July release desloca o padrão para modelos de terceiros e aposenta o Now LLM LTS.

Já no ecossistema de IA aplicada, a empresa explica que o rollout de provedores externos começou em 09/07/2026, condicionando o comportamento a updates de aplicativos.

E, no calendário de correções, a ServiceNow registra que o Australia Patch 4m foi lançado em 23/07/2026, consolidando a estratégia de entregas mensais para instâncias da AI Platform.