Zendesk kasutab OpenAI-d, et luua kohanduvaid teenindusagente, mis keskenduvad lahendustele

Zendesk on aidanud ettevõtetel pakkuda suurepärast kliendikogemust juba üle kümne aasta. Selle platvorm võimaldab igal aastal enam kui 4,6 miljardit lahendust.

2023. aasta alguses alustas Zendesk tihedat koostööd OpenAI-ga, et uurida, kuidas tehisaru võiks ümber kujundada teenindust ja tootearendust. Täna katsetab Zendesk uut tüüpi tehisaru agente⁠(avaneb uues aknas), mida käitavad OpenAI mudelid ning mis mitte ainult ei halda terveid vestlusi, vaid planeerivad ja täidavad vastuseid autonoomselt: 

• Seadistusaja vähendamine päevadelt minutitele
• Automatiseerimismäärade tõstmine 80% suunas
• Tiimidele täieliku kontrolli andmine selle üle, kuidas tehisaru käitub

Isegi kõige keerukamatel teenindusplatvormidel on traditsioonilise automatiseerimise puhul piirangud. Tavapärane mudel tugines kavatsuse klassifitseerimisele: ennusta kavatsus, käivita ettemääratud dialoog või töövoog ja looda, et klient järgib stsenaariumi.

See lähenemine toimis struktureeritud suhtluste korral, kuid nüansside, järelküsimuste või erandjuhtumite puhul lagunes kiiresti.

„Vanas maailmas oli sõnum sisse, vastus välja,“ ütleb Zendeski tehnoloogiajuht Adrian McDermott. „Päris kliendid muudavad meelt, esitavad täpsustavaid küsimusi ja ootavad, et tehisaru loomulikult kaasa tuleks. Teeninduses on ainus oluline tulemus lahendus ja siiani on botid olnud selle saavutamisel mõnevõrra piiratud.“

Zendesk alustas koostööd OpenAI-ga, et võtta kasutusele generatiivne lähenemine, mis kasutab Retrieval-Augmented generation’it (RAG) põhiliste KKK-suhtluste jaoks. Täna on nende fookus nihkunud generatiivsele arutlusele, mis võimaldab tehisaru agentidel iseseisvalt ülesandeid planeerida ja täita.

Zendeski uut tüüpi agentsed tehisaru agendid on loodud spetsiaalselt teeninduse jaoks. OpenAI mudelite, nagu GPT‑4o, toel ei vasta need agendid lihtsalt küsimustele – nad juhivad vestlusi, arutlevad konteksti üle ja liiguvad lahenduse suunas.

Platvorm kasutab mitme agendi arhitektuuri, mis koosneb näiteks järgmistest spetsialiseeritud agentidest:

• Ülesande tuvastamise agent: käsitsi treenimisele tuginemise asemel peab see tehisaru agent päris vestlust, et mõista, mida kasutaja vajab, esitades täpsustavaid küsimusi ja eristades sarnaseid probleeme.
• Vestluslik RAG-agent: laiendab traditsioonilist RAG-i, sidudes selle mitmevoorulise vestlusega. Näiteks kui kasutaja küsib maksevõimaluste kohta, saab agent enne piirkonnapõhiste reeglite hankimist täpsustada, kus kasutaja asub.
• Protseduuri koostamise agent: tasakaalustades agentsust ja kontrolli, teisendab Zendeski protseduuride järgimise agent ärireeglid loomulikust keelest struktureeritud voogu, tagades, et tehisaru mõistab ja kajastab visuaalselt, kuidas ettevõtte protseduure täita.
• Protseduuri täitmise agent: viib toimingud ellu, kutsudes API-sid, käivitades töövooge ja uuendades süsteeme – seda kõike ettevõtte määratud loogika piires.

Kombineerides RAG-i arutlusega, saavad Zendeski tehisaru agendid nüüd pidada mitmeastmelisi vestlusi, esitada järelküsimusi ja kohandada vastuseid kasutaja sisendi põhjal. See võimaldab platvormil keerukaid probleeme autonoomselt lahendada, ilma et peaks tuginema jäikadele dialoogivoogudele.

„Oleme andnud botile rohkem agentsust vestluse suunamisel, samal ajal tegutsedes Zendeski kvaliteedi- ja täpsuspiirangute raames,“ ütleb McDermott. „Protsess algas kliendi probleemi mõistmisest, pöörates suurt tähelepanu lahenduse poole liikumisele.“

Üks suurimaid muutusi Zendeski tehisaru agentide arenduses on olnud üleminek hübriidsele arendusmudelile, kus agendid saavad ühe vestluse jooksul sujuvalt liikuda dialoogivoogude ja generatiivsete protseduuride vahel.

Uue tehisaru agendi koostajaga saavad ettevõtted määratleda protseduure loomulikus keeles. Seejärel planeerib tehisaru agent kohanduva arutluse abil tegevuskava ja esitab enne käivitamist eelvaate pakutud sammudest. 

Tehisaru arutluse juhtnupud annavad reaalajas nähtavuse sellesse, kuidas tehisaru agendid mõtlevad, tagades tiimidele võimaluse auditeerida iga vestlust, vaadates üle agendi mõttekäigu ahela (CoT), et mõista, kuidas otsused tehti.

See muutus vähendab seadistusaega päevadelt minutitele ja teeb generatiivse automatiseerimise kättesaadavaks palju laiemale Zendeski klientide ringile.

Taustal kasutab Zendesk ranget sisemist võrdlustestimise programmi, et valida ja juurutada parimad mudelid ning häälestada viibad iga kasutusjuhtumi jaoks. Tiim arvestab latentsust, kulu ja kvaliteeti ning testib uusi mudeleid, nagu OpenAI o3‑mini, kasutusjuhtumites alates RAG-ist kuni taustal toimuvate arutlusülesanneteni.

See protsess võimaldab Zendeskil hinnata, testida ja juurutada uusi mudeleid vähem kui 24 tunniga.

Zendesk jälgib jõudlust nii enne kui ka pärast juurutamist, kasutades võrguväliseid hindamisi ja reaalaja mõõdikuid, nagu lahendusmäär, muutmismäär ja latentsus. Iga mudeliotsus on dokumenteeritud ja auditeeritav, tagades süsteemi arenedes läbipaistvuse ja töökindluse.

Sel aastal plaanib Zendesk minna sammu võrra edasi: võtta kasutusele iseteenindusliku võrdlustestimise platvormi, et iga Zendeski arendusmeeskond saaks mudeleid testida ja juurutada ilma masinõppeekspertide otsese toeta.

Zendesk katsetab praegu uue agentse tehisaru platvormi kasutamist varajaste klientidega. Platvorm on loodud olemasolevate seadistustega hõlpsalt integreeruma, kiirendades klientide teekonda 80% automatiseerimiseni, ilma et nad peaksid kõike nullist ümber ehitama.

Kuigi laiemad mõõdikud järgnevad hiljem 2025. aastal, on varajane tagasiside olnud tugev: kiirem seadistus, täpsemad vastused ja sujuvamad kasutajateekonnad kõigis kanalites.