Zendesk wykorzystuje OpenAI do tworzenia adaptacyjnych agentów usługowych dostosowanych do rozwiązywania spraw

Zendesk od ponad dekady pomaga zwiększać satysfakcje z rozwiązań oferowanych przez inne firmy. Platforma Zendesk przetwarza ponad 4,6 miliarda rozwiązanych spraw rocznie.

Na początku 2023 roku firma Zendesk rozpoczęła bliską współpracę z OpenAI, aby zbadać, jak AI może usprawnić obsługę i rozwój produktów. Dziś Zendesk testuje nową klasę agentów AI⁠(otwiera nowe okno) opartych na modelach OpenAI, które nie tylko prowadzą całe rozmowy z klientami, ale także autonomicznie planują i realizują odpowiedzi: 

• Skrócenie czasu konfiguracji z wielu dni do kilku minut
• Zwiększenie poziomu automatyzacji do 80%
• Zapewnienie zespołom pełnej kontroli nad sposobem działania AI

Nawet najbardziej zaawansowane platformy usługowe napotykają ograniczenia w przypadku tradycyjnej automatyzacji. W modelu standardowym stosowano klasyfikację intencji: przewidzieć intencję, uruchomić zdefiniowany wcześniej dialog lub przepływ pracy i liczyć na to, że klient będzie postępował zgodnie ze scenariuszem.

To podejście sprawdzało się przy ustrukturyzowanych interakcjach, ale szybko zawodziło w przypadku niuansów, pytań uzupełniających czy sytuacji nieszablonowych.

„W ujęciu tradycyjnym działania polegały na odebraniu komunikatu i przesłaniu odpowiedzi” — mówi Adrian McDermott, CTO w Zendesk. „Prawdziwi klienci zmieniają zdanie, zadają pytania dodatkowe i oczekują, że AI naturalnie będzie się dostosowywać do procedury. W przypadku usług jedynym wynikiem, który ma znaczenie, jest rozwiązanie sprawy, a dotychczas boty nie do końca sobie z tym dobrze radziły”.

Zendesk rozpoczął współpracę z OpenAI, aby wdrożyć podejście generatywne z użyciem generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG) w podstawowych interakcjach w sekcji Częstych pytań. Aktualnie zaczęli się skupiać na rozumowaniu generatywnym, które pozwala agentom AI na samodzielne planowanie i wykonywanie zadań.

Nowa klasa agentowo działających agentów AI dla Zendesk została stworzona specjalnie z myślą o usługach. Agenty bazujące modelach OpenAI, takich jak GPT‑4o, odpowiadają na pytania, prowadzą rozmowy, analizują kontekst i dążą do rozwiązywania problemów.

Platforma wykorzystuje architekturę złożoną z wielu specjalistycznych agentów, takich jak:

• Agent identyfikacji zadania: zamiast polegać na ręcznym treningu, ten agent AI prowadzi prawdziwą rozmowę, aby zrozumieć, czego potrzebuje użytkownik, zadaje pytania doprecyzowujące i różnicuje podobne problemy.
• Agent konwersacyjnego RAG: rozszerza tradycyjny proces RAG, osadzając go w rozmowie wieloturowej. Na przykład gdy użytkownik pyta o dostępne formy płatności, agent może dopytać, gdzie użytkownik się znajduje, zanim pobierze zasady właściwe dla danego regionu.
• Agent zgodności procedur: równoważąc sprawczość z kontrolą, agent zgodności procedur Zendesk przekształca reguły biznesowe z języka naturalnego w uporządkowany przepływ, zapewniając, że AI zrozumie i wizualnie odzwierciedli sposób wykonywania procedur firmowych.
• Agent wykonywania procedur: realizuje działania przez wywoływanie API, uruchamianie przepływów pracy i aktualizowanie systemów — wszystko w ramach logiki zdefiniowanej przez firmę.

Łącząc RAG z rozumowaniem, agenty AI Zendesk mogą teraz prowadzić wieloetapowe rozmowy, zadawać pytania uzupełniające i dostosowywać odpowiedzi na podstawie danych od użytkownika. Dzięki temu platforma może autonomicznie rozwiązywać złożone problemy stosowania sztywnych przepływów dialogowych.

„Daliśmy botowi większą sprawczość w prowadzeniu rozmowy, przy jednoczesnym zachowaniu zabezpieczeń Zendesk dotyczących jakości i dokładności”, mówi McDermott. „Proces zaczynał się od zrozumienia problemu klienta przy zdecydowanym nastawieniu na doprowadzenie do rozwiązania problemu”.

Jedną z największych zmian w rozwoju agentów AI w Zendesk była ewolucja do hybrydowego modelu tworzenia, w którym agenci mogą w ramach jednej rozmowy płynnie przechodzić między przepływami dialogowymi i procedurami generatywnymi.

Dzięki nowemu kreatorowi agentów AI firmy mogą definiować procedury w języku naturalnym. Agent AI następnie planuje działania, wykorzystując rozumowanie adaptacyjne, i prezentuje podgląd proponowanych kroków przed zrealizowaniem ich. 

Mechanizmy kontroli rozumowania AI pozwalają na podglądanie w czasie rzeczywistym sposobu myślenia agentów AI, dzięki czemu zespoły mogą sprawdzać każdą rozmowę, przeglądając łańcuch rozumowania agenta (CoT), aby zrozumieć, w jaki sposób decyzja została podjęta.

Ta zmiana skraca czas konfiguracji z wielu dni do kilku minut i sprawia, że automatyzacja generatywna staje się dostępna dla znacznie szerszego grona klientów Zendesk.

Zendesk prowadzi także rygorystyczny wewnętrzny program analizowania wydajności systemów, aby wybierać i wdrażać najlepsze modele oraz dostrajać polecenia do każdego zastosowania. Zespół bierze pod uwagę opóźnienia, koszty i jakość, testując nowe modele, takie jak o3‑mini od OpenAI, w zastosowaniach od RAG po zadania związane z rozumowaniem w tle.

Ten proces pozwala Zendesk oceniać, testować i wdrażać nowe modele w mniej niż 24 godziny.

Zendesk śledzi wydajność przed wdrożeniem i po, wykorzystując ewaluacje offline oraz metryki na żywo, takie jak wskaźnik rozwiązania spraw, wskaźnik edycji i opóźnienie. Każda decyzja podejmowana przez model jest dokumentowana i można ją sprawdzić, co zapewnia przejrzystość i niezawodność w miarę rozwijania systemu.

W tym roku Zendesk planuje zrealizować kolejny etap działań i wdrożyć samoobsługową platformę benchmarkingu, aby każdy zespół inżynieryjny Zendesk mógł testować i wdrażać modele bez wsparcia ekspertów ds. uczenia maszynowego.

Zendesk obecnie testuje nową platformę agentowej AI z klientami z grona wczesnych użytkowników. Platforma została zaprojektowana tak, aby łatwo integrować się z istniejącymi konfiguracjami, przybliżając klientów do 80% automatyzacji zadań bez konieczności tworzenia systemów od podstaw.

Dokładniejsze wskaźniki będą w późniejszym okresie w 2025 roku, jednak już wstępne opinie są bardzo pozytywne: szybsza konfiguracja, trafniejsze odpowiedzi i płynniejsze ścieżki użytkownika we wszystkich kanałach.