Zendesk koristi OpenAI za izgradnju prilagodljivih servisnih agenata usmjerenih na rješavanje

Zendesk više od decenije pomaže kompanijama da pruže sjajna korisnička iskustva. Njegova platforma svake godine omogućava više od 4,6 milijardi rješenja.

Početkom 2023. Zendesk je počeo blisko sarađivati s OpenAI-em kako bi istražio kako AI može preoblikovati servis i razvoj proizvoda. Danas Zendesk pilotira novu klasu AI agenata⁠(otvara se u novom prozoru), koje pokreću OpenAI modeli, a koji ne samo da upravljaju cijelim razgovorima nego i autonomno planiraju i izvršavaju odgovore:

• Smanjenje vremena postavljanja s dana na minute
• Povećanje stope automatizacije prema 80%
• Davanje timovima pune kontrole nad tim kako se AI ponaša

Čak i najsofisticiranije servisne platforme imaju ograničenja kada je riječ o tradicionalnoj automatizaciji. Standardni model se oslanjao na klasifikaciju namjere: predvidi namjeru, pokreni unaprijed definisan dijalog ili radni tok i nadaj se da će korisnik pratiti skriptu.

Ova postavka je funkcionisala za strukturirane interakcije, ali bi se brzo raspala kod nijansi, dodatnih pitanja ili rubnih slučajeva.

„Stari svijet je bio poruka unutra, odgovor vani“, kaže Adrian McDermott, CTO u kompaniji Zendesk. „Stvarni korisnici mijenjaju mišljenje, postavljaju dodatna pitanja i očekuju da ih AI prirodno prati. U servisu je jedini ishod koji je važan rješenje, a do sada su botovi bili donekle ograničeni u svojoj sposobnosti da ga postignu.“

Zendesk je počeo raditi s OpenAI-jem kako bi usvojio generativni pristup koristeći Retrieval-Augmented generation (RAG) za osnovne FAQ interakcije. Danas se njihov fokus pomjerio na generativno rezonovanje koje omogućava AI agentima da samostalno planiraju i izvršavaju zadatke.

Zendeskova nova klasa agentskih AI agenata namjenski je izgrađena za servis. Pokretani OpenAI modelima kao što je GPT‑4o, ovi agenti ne odgovaraju samo na pitanja — oni vode razgovore, rezoniraju kroz kontekst i usmjeravaju ka rješenju.

Platforma koristi arhitekturu s više agenata koja se sastoji od specijalizovanih agenata kao što su:

• Agent za identifikaciju zadataka: Umjesto oslanjanja na ručnu obuku, ovaj AI agent vodi stvaran razgovor kako bi razumio šta korisniku treba, postavlja dodatna pitanja i razrješava slične probleme.
• Konverzacijski RAG agent: Proširuje tradicionalni RAG utemeljenjem u razgovoru s više razmjena. Na primjer, kada korisnik pita o opcijama plaćanja, agent može postaviti dodatno pitanje o tome gdje se korisnik nalazi prije nego što dohvati politike specifične za regiju.
• Agent za kompilaciju procedura: Balansirajući samostalnost i kontrolu, Zendeskov agent za usklađenost procedura pretvara poslovna pravila iz prirodnog jezika u strukturirani tok, osiguravajući da AI razumije i vizuelno prikazuje kako izvršiti procedure kompanije.
• Agent za izvršavanje procedura: Izvršava radnje pozivanjem API-a, pokretanjem radnih tokova i ažuriranjem sistema, sve unutar logike koju definiše poslovanje.

Kombinovanjem RAG-a s rezonovanjem, Zendeskovi AI agenti sada mogu voditi razgovore u više koraka, postavljati dodatna pitanja i prilagođavati odgovore na osnovu korisničkog unosa. To omogućava platformi da autonomno rješava složene probleme, bez oslanjanja na krute tokove dijaloga.

„Botu smo dali više samostalnosti u vođenju razgovora, a da pritom radi unutar Zendeskovih zaštitnih okvira za kvalitet i tačnost“, kaže McDermott. „Proces je počeo razumijevanjem korisnikovog problema uz snažan fokus na usmjeravanje ka rješenju.“

Jedna od najvećih promjena u razvoju Zendeskovih AI agenata bila je evolucija prema hibridnom razvojnom modelu, gdje se agenti mogu neprimjetno kretati između tokova dijaloga i generativnih procedura unutar jednog razgovora.

Uz novi alat za izradu AI agenata, kompanije mogu definisati procedure prirodnim jezikom. AI agent zatim planira tok djelovanja koristeći adaptivno rezonovanje i prikazuje pregled predloženih koraka prije puštanja u rad.

Kontrole AI rezonovanja pružaju vidljivost u realnom vremenu u to kako AI agenti razmišljaju, osiguravajući da timovi mogu revidirati svaki razgovor pregledom agentovog lanca misli (CoT) kako bi razumjeli kako su odluke donesene.

Ova promjena skraćuje vrijeme postavljanja s dana na minute i čini generativnu automatizaciju dostupnom mnogo širem krugu Zendesk korisnika.

Iza kulisa, Zendesk provodi rigorozan interni benchmarking program kako bi odabrao i implementirao najbolje modele te prilagodio upite za svaki slučaj upotrebe. Tim uzima u obzir latenciju, trošak i kvalitet, testirajući nove modele poput OpenAI-evog o3‑mini u slučajevima upotrebe od RAG-a do pozadinskih zadataka rezonovanja.

Ovaj proces omogućava Zendesku da procijeni, testira i implementira nove modele za manje od 24 sata.

Zendesk prati performanse i prije i nakon implementacije, koristeći offline evals i metrike uživo kao što su stopa rješavanja, stopa uređivanja i latencija. Svaka odluka o modelu je dokumentovana i podložna reviziji, čime se osiguravaju transparentnost i pouzdanost kako se sistem razvija.

Ove godine Zendesk planira otići korak dalje: uvesti samouslužnu benchmarking platformu kako bi svaki Zendesk inženjerski tim mogao testirati i implementirati modele bez potrebe za direktnom podrškom stručnjaka za mašinsko učenje.

Zendesk trenutno pilotira novu agentsku AI platformu s korisnicima koji su među prvim usvojili ovu tehnologiju. Platforma je osmišljena tako da se lako integriše s postojećim postavkama, ubrzavajući put korisnika do 80% automatizacije bez potrebe da sve ponovo grade od nule.

Iako će širi pokazatelji uslijediti kasnije tokom 2025, rane povratne informacije su snažne: brže postavljanje, precizniji odgovori i jednostavniji korisnički tokovi na svakom kanalu.