A Zendesk az OpenAI-jal adaptív ügyfélszolgálati ügynököket épít, amelyek a megoldásokra összpontosítanak
A Zendesk több mint egy évtizede segíti a vállalkozásokat kiváló ügyfélélmények nyújtásában. Platformja évente több mint 4,6 milliárd ügyet old meg.
2023 elején a Zendesk szorosan együtt kezdett dolgozni az OpenAI-jal annak feltárására, hogyan alakíthatja át az MI a szolgáltatásokat és a termékfejlesztést. Ma a Zendesk az MI-ügynökök új osztályát teszteli(új ablakban nyílik meg), amelyeket OpenAI modellek hajtanak, és amelyek nemcsak teljes beszélgetéseket kezelnek, hanem önállóan megtervezik, és végre is hajtják a szükséges lépéseket.
- A beállítási idő csökkentése napokról percekre
- Az automatizálási arány növelése 80% felé
- A csapatoknak teljes kontroll adása afelett, hogyan viselkedik az MI
Még a legfejlettebb ügyfélszolgálati platformoknak is vannak korlátaik a hagyományos automatizálás terén. A megszokott modell a szándékfelismerésre épült: megjósolni a szándékot, elindítani egy előre definiált párbeszédet vagy munkafolyamatot, és remélni, hogy az ügyfél követi a forgatókönyvet.
Ez a felállás működött strukturált interakciók esetén, de az árnyalatok, a visszakérdezések vagy a szélső esetek mellett gyorsan összeomlott.
„A régi világ úgy működött, hogy üzenet be, válasz ki” – mondja Adrian McDermott, a Zendesk műszaki igazgatója. „A valódi ügyfelek meggondolják magukat, pontosító kérdéseket tesznek fel, és elvárják, hogy az MI természetesen kövesse őket. A szolgáltatásban az egyetlen fontos eredmény a probléma megoldása, és eddig a botok kissé korlátozottak voltak abban, hogy ezt elérjék.”
A Zendesk az OpenAI-jal kezdett együtt dolgozni, hogy Retrieval-Augmented generation (RAG) alapú generatív megközelítést alkalmazzon az alapvető GYIK-interakciókhoz. Ma már a hangsúly a generatív érvelésre helyeződött át, amely lehetővé teszi, hogy az MI-ügynökök önállóan tervezzék meg és hajtsák végre a feladatokat.
A Zendesk új, autonóm MI-ügynök osztályát kifejezetten ügyfélszolgálati használatra fejlesztették. Az olyan OpenAI modellekre épülő ügynökök, mint a GPT‑4o, nem csupán kérdésekre válaszolnak — vezetik a beszélgetéseket, végiggondolják a kontextust, és a megoldás felé terelik a folyamatot.
A platform többügynökös architektúrát használ, amely olyan specializált ügynökökből áll, mint:
- Feladatazonosító ügynök: A kézi betanításra támaszkodás helyett ez az MI-ügynök valódi beszélgetést folytat, hogy megértse, mire van szüksége a felhasználónak, pontosító kérdéseket tesz fel, és tisztázza az egymáshoz hasonló problémák közötti különbségeket.
- Társalgási RAG-ügynök: Kiterjeszti a hagyományos RAG-et azzal, hogy többfordulós beszélgetésekben alapozza meg a válaszokat. Például amikor egy felhasználó a fizetési lehetőségekről kérdez, az ügynök visszakérdezhet, hol tartózkodik a felhasználó, mielőtt régióspecifikus szabályzatokat keresne elő.
- Eljárás-összeállító ügynök: Az önállóság és a kontroll egyensúlyát megteremtve a Zendesk eljárásmegfelelőségi ügynöke a természetes nyelvű üzleti szabályokat strukturált folyamattá alakítja, biztosítva, hogy az MI megértse és vizuálisan is tükrözze, hogyan kell végrehajtani a vállalat eljárásait.
- Eljárás-végrehajtó ügynök: Műveleteket hajt végre API-k meghívásával, munkafolyamatok indításával és rendszerek frissítésével, mindezt a vállalat által meghatározott logikán belül.
A RAG és az érvelés kombinálásával a Zendesk MI-ügynökei ma már több lépésből álló beszélgetéseket is képesek folytatni, visszakérdezni, és a felhasználói bemenet alapján alakítani a válaszokat. Ez lehetővé teszi a platform számára, hogy önállóan oldjon meg összetett problémákat anélkül, hogy merev párbeszédfolyamatokra támaszkodna.
„Nagyobb önállóságot adtunk a botnak a beszélgetés irányításában, miközben a Zendesk minőségi és pontossági védőkorlátain belül működik” — mondja McDermott. „A folyamat az ügyfél problémájának megértésével indult, erős fókuszban a megoldás felé haladással.”
A Zendesk MI-ügynök fejlesztésének egyik legnagyobb váltása a hibrid fejlesztési modellre való átállás volt, ahol az ügynökök zökkenőmentesen tudnak váltani a párbeszédfolyamatok és a generatív eljárások között egyetlen beszélgetésen belül.
Az új MI-ügynöképítővel a vállalkozások természetes nyelven határozhatják meg az eljárásokat. Az MI-ügynök ezután adaptív érveléssel megtervezi a teendőket, és még az éles indulás előtt előnézetben megmutatja a javasolt lépéseit.
Az MI érvelését felügyelő vezérlők valós idejű rálátást adnak arra, hogyan gondolkodnak az MI-ügynökök, így a csapatok minden beszélgetést auditálhatnak az ügynök gondolatmenetének (CoT) áttekintésével, hogy megértsék, hogyan születtek a döntések.
Ez a váltás a beállítási időt napokról percekre csökkenti, és a generatív automatizálást a Zendesk ügyfeleinek sokkal szélesebb köre számára teszi elérhetővé.
„Lebontottuk az MI bevezetésének legnagyobb akadályait. Az ügyfelek mostantól azonnal használhatják ezeket az új, autonóm MI-ügynököket.”
A háttérben a Zendesk szigorú belső benchmarkprogramot működtet a legjobb modellek kiválasztására és bevezetésére, valamint az utasítások hangolására minden felhasználási esetre. A csapat a késleltetést, a költséget és a minőséget mérlegeli, és olyan új modelleket tesztel, mint az OpenAI o3‑mini modellje, a RAG-tól a háttérben futó érvelési feladatokig terjedő használati esetekben.
Ez a folyamat lehetővé teszi a Zendesk számára, hogy 24 órán belül értékeljen, teszteljen és bevezessen új modelleket.
A Zendesk a teljesítményt a bevezetés előtt és után is követi, offline kiértékelésekkel és élő mutatókkal, mint a megoldási arány, a szerkesztési arány és a késleltetés. Minden modelldöntés dokumentált és auditálható, ami átláthatóságot és megbízhatóságot biztosít a rendszer fejlődése során.
Idén a Zendesk egy lépéssel tovább megy: bevezet egy önkiszolgáló benchmarkplatformot, hogy bármely Zendesk mérnöki csapat tesztelhessen és bevezethessen modelleket anélkül, hogy gépi tanulási szakértők gyakorlati támogatására lenne szüksége.
A Zendesk jelenleg a korai bevezetésben részt vevő ügyfelekkel teszteli az új autonóm MI-platformot. A platformot úgy tervezték, hogy könnyen integrálható legyen a meglévő rendszerekhez, így felgyorsítja az ügyfelek előrehaladását a 80%-os automatizálás felé anélkül, hogy mindent az alapoktól kellene újraépíteniük.
Bár a szélesebb körű mutatók később, 2025 folyamán érkeznek, a korai visszajelzések nagyon erősek: gyorsabb beállítás, pontosabb válaszok és gördülékenyebb felhasználói utak minden csatornán.
