Zendesk usa OpenAI para crear agentes de servicio adaptativos centrados en la resolución

Zendesk ha ayudado a las empresas a ofrecer excelentes experiencias de cliente durante más de una década. Su plataforma impulsa más de 4,6 mil millones de resoluciones cada año.

A principios de 2023, Zendesk empezó a trabajar estrechamente con OpenAI para explorar cómo la IA podía transformar el servicio y el desarrollo de productos. Hoy, Zendesk está probando una nueva clase de agentes de IA⁠(se abre en una ventana nueva), impulsados por modelos de OpenAI, que no solo gestionan conversaciones completas, sino que planifican y ejecutan respuestas de forma autónoma: 

• Reducen el tiempo de configuración de días a minutos
• Aumentan las tasas de automatización hasta el 80 %
• Dan a los equipos control total sobre cómo se comporta la IA

Incluso las plataformas de servicio más sofisticadas se enfrentan a limitaciones cuando se trata de la automatización tradicional. El modelo estándar se basaba en la clasificación de intenciones: predecir una intención, activar un diálogo o flujo de trabajo predefinido y esperar que el cliente siguiera el guion.

Esta configuración funcionaba para interacciones estructuradas, pero dejaba de ser eficaz en cuanto surgían matices, preguntas de seguimiento o situaciones complejas.

«Antes, el modelo era simple: entraba un mensaje y salía una respuesta», afirma Adrian McDermott, CTO de Zendesk. «Pero los clientes reales cambian de opinión, hacen preguntas aclaratorias y esperan que la IA siga la conversación con naturalidad. En atención al cliente, lo único que importa es la resolución y, hasta ahora, los bots han estado algo limitados en su capacidad para lograrla».

Zendesk empezó a trabajar con OpenAI para adoptar un enfoque generativo usando Retrieval-Augmented generation (RAG) para interacciones básicas de preguntas frecuentes. Hoy, su enfoque ha pasado al razonamiento generativo que permite a los agentes de IA planificar y ejecutar tareas de forma independiente.

La nueva generación de agentes de IA de Zendesk está diseñada específicamente para la atención al cliente. Impulsados por modelos de OpenAI como GPT‑4o, estos agentes no se limitan a responder preguntas: guían la conversación, razonan sobre el contexto y avanzan hacia la resolución.

La plataforma aprovecha una arquitectura multiagente compuesta por agentes especializados como:

• Agente de identificación de tareas: en lugar de depender de la configuración manual, este agente de IA es capaz de mantener una conversación real para entender lo que necesita el usuario, plantear preguntas aclaratorias y distinguir entre problemas similares.
• Agente RAG conversacional: amplía el RAG tradicional al apoyarse en conversaciones de varios turnos. Por ejemplo, cuando un usuario pregunta por opciones de pago, el agente puede hacer una pregunta de seguimiento para saber dónde se encuentra el usuario antes de recuperar políticas específicas de esa región.
• Agente de compilación de procedimientos: equilibra la autonomía y el control al convertir las reglas de negocio expresadas en lenguaje natural en un flujo estructurado y garantizar que la IA entienda y refleje de forma visual cómo ejecutar los procedimientos de la empresa.
• Agente de ejecución de procedimientos: ejecuta acciones al llamar a APIs, activar flujos de trabajo y actualizar sistemas, siempre dentro de la lógica definida por la empresa.

Al combinar RAG con razonamiento, los agentes de IA de Zendesk ahora pueden participar en conversaciones de varios pasos, hacer preguntas de seguimiento y adaptar respuestas en función de la información del usuario. Esto permite a la plataforma resolver problemas complejos de forma autónoma, sin depender de flujos de diálogo rígidos.

«Hemos dado al bot más autonomía para guiar la conversación, sin salirse de las salvaguardas de Zendesk en materia de calidad y precisión», comenta McDermott. «El proceso comenzó por entender el problema del cliente, con un claro enfoque en avanzar hacia la resolución».

Uno de los mayores cambios en el desarrollo de los agentes de IA de Zendesk ha sido su evolución hacia un modelo de desarrollo híbrido, en el que los agentes pueden pasar sin fricciones entre flujos de diálogo y procedimientos generativos dentro de una sola conversación.

Con el nuevo creador de agentes de IA, las empresas pueden definir procesos en lenguaje natural. El agente planifica entonces los pasos a seguir (en lugar de curso de acción) mediante razonamiento adaptativo y muestra una vista previa de los pasos propuestos antes de ejecutarlos. 

Los controles de razonamiento de la IA ofrecen visibilidad en tiempo real sobre cómo piensan los agentes, lo que garantiza que los equipos puedan auditar cada conversación al revisar la cadena de pensamiento (CoT) del agente y entender cómo se tomaron las decisiones.

Este cambio reduce el tiempo de configuración de días a minutos y hace que la automatización generativa sea accesible para un conjunto mucho más amplio de clientes de Zendesk.

En segundo plano, Zendesk lleva a cabo un riguroso programa interno de evaluación comparativa para seleccionar e implantar los mejores modelos y ajustar los prompts a cada caso de uso. El equipo tiene en cuenta la latencia, el coste y la calidad, y prueba nuevos modelos como o3‑mini de OpenAI en casos de uso que abarcan desde RAG hasta tareas de razonamiento en segundo plano.

Este proceso permite a Zendesk evaluar, probar e implementar nuevos modelos en menos de 24 horas.

Zendesk hace un seguimiento del rendimiento tanto antes como después de la implementación, usando evaluaciones offline y métricas en vivo como la tasa de resolución, tasa de edición y tasa de latencia. Cada decisión sobre modelos queda documentada y puede auditarse, lo que garantiza transparencia y fiabilidad a medida que el sistema evoluciona.

Este año, Zendesk planea ir un paso más allá: lanzar una plataforma de evaluación comparativa de autoservicio para que cualquier equipo de ingeniería de Zendesk pueda probar e implantar modelos sin necesidad de apoyo directo de expertos en aprendizaje automático.

Zendesk está probando actualmente la nueva plataforma de IA con agentes junto a clientes pioneros. La plataforma está diseñada para integrarse fácilmente en las configuraciones existentes, lo que acelera el camino de los clientes hacia una automatización del 80 % sin tener que reconstruirlo todo desde cero.

Aunque las métricas más amplias llegarán más adelante en 2025, los primeros comentarios han sido muy positivos: configuración más rápida, respuestas más precisas y recorridos de usuario más fluidos en todos los canales.