Zendesk usa OpenAI para criar agentes de atendimento adaptativos focados em resolução

A Zendesk ajuda empresas a oferecer excelentes experiências ao cliente há mais de uma década. Sua plataforma viabiliza mais de 4,6 bilhões de resoluções por ano.

No início de 2023, a Zendesk começou a trabalhar de perto com a OpenAI para explorar como a IA poderia transformar o atendimento e o desenvolvimento de produtos. Hoje, a Zendesk está testando uma nova classe de agentes de IA⁠(abre em uma nova janela), impulsionados por modelos da OpenAI, que não apenas gerenciam conversas inteiras, mas também planejam e executam respostas de forma autônoma: 

• Reduzindo o tempo de configuração de dias para minutos
• Aumentando as taxas de automação para 80%
• Dando às equipes controle total sobre como a IA se comporta

Até mesmo as plataformas de serviço mais sofisticadas enfrentam limitações quando se trata da automação tradicional. O modelo padrão se baseava na classificação de intenção: prever uma intenção, acionar um diálogo ou fluxo de trabalho predefinido e torcer para que o cliente seguisse o roteiro.

Essa configuração funcionava para interações estruturadas, mas se desfazia rapidamente diante de nuances, perguntas de acompanhamento ou casos extremos.

“O mundo antigo era mensagem entra, resposta sai”, diz Adrian McDermott, CTO da Zendesk. “Clientes reais mudam de ideia, fazem perguntas de esclarecimento e esperam que a IA acompanhe isso naturalmente. Em atendimento, o único resultado que importa é a resolução e, até agora, os bots tinham capacidades um tanto limitadas para alcançá-la.”

A Zendesk começou a trabalhar com a OpenAI para adotar uma abordagem generativa usando geração aumentada por recuperação (RAG) para interações básicas de FAQ. Hoje, seu foco mudou para o raciocínio generativo, que permite que agentes de IA planejem e executem tarefas de forma independente.

A nova classe de agentes de IA agentic da Zendesk foi criada especificamente para atendimento. Impulsionados por modelos da OpenAI como o GPT‑4o, os agentes não apenas respondem perguntas — eles conduzem conversas, raciocinam com base no contexto e avançam em direção à resolução.

A plataforma aproveita uma arquitetura multiagente composta por agentes especializados, como:

• Agente de identificação de tarefas: Em vez de depender de treinamento manual, esse agente de IA mantém uma conversa real para entender do que o usuário precisa, fazendo perguntas de esclarecimento e desambiguando problemas semelhantes.
• Agente de RAG conversacional: Expande o RAG tradicional ao se basear em conversas de múltiplos turnos. Por exemplo, quando um usuário pergunta sobre opções de pagamento, o agente pode dar sequência perguntando onde o usuário está localizado antes de recuperar políticas específicas da região.
• Agente de compilação de procedimentos: Equilibrando autonomia e controle, o agente de conformidade de procedimentos da Zendesk converte regras de negócios de linguagem natural em um fluxo estruturado, garantindo que a IA compreenda e reflita visualmente como executar os procedimentos da empresa.
• Agente de execução de procedimentos: Realiza ações chamando APIs, acionando fluxos de trabalho e atualizando sistemas, tudo dentro da lógica definida pelo negócio.

Ao combinar RAG com raciocínio, os agentes de IA da Zendesk agora podem conduzir conversas de múltiplas etapas, fazer perguntas de acompanhamento e adaptar respostas com base na entrada do usuário. Isso permite que a plataforma resolva problemas complexos de forma autônoma, sem depender de fluxos de diálogo rígidos.

“Demos ao bot mais autonomia para guiar a conversa, operando dentro das salvaguardas da Zendesk para qualidade e precisão”, diz McDermott. “O processo começou entendendo o problema do cliente com forte foco em avançar rumo à resolução.”

Uma das maiores mudanças no desenvolvimento dos agentes de IA da Zendesk foi a evolução para um modelo de desenvolvimento híbrido, no qual os agentes podem transitar perfeitamente entre fluxos de diálogo e procedimentos generativos em uma única conversa.

Com o novo criador de agentes de IA, as empresas podem definir procedimentos em linguagem natural. O agente de IA então planeja um curso de ação usando raciocínio adaptativo e apresenta uma prévia das etapas propostas antes de entrar em operação. 

Os controles de raciocínio de IA oferecem visibilidade em tempo real sobre como os agentes de IA pensam, garantindo que as equipes possam auditar cada conversa ao revisar a cadeia de pensamento (CoT) do agente para entender como as decisões foram tomadas.

Essa mudança reduz o tempo de configuração de dias para minutos e torna a automação generativa acessível a um conjunto muito mais amplo de clientes da Zendesk.

Nos bastidores, a Zendesk executa um rigoroso programa interno de benchmarking para selecionar e implantar os melhores modelos e ajustar prompts para cada caso de uso. A equipe considera latência, custo e qualidade, testando novos modelos como o o3‑mini da OpenAI em casos de uso que vão de RAG a tarefas de raciocínio em segundo plano.

Esse processo permite que a Zendesk avalie, teste e implante novos modelos em menos de 24 horas.

A Zendesk acompanha o desempenho tanto antes quanto depois da implantação, usando evals offline e métricas ao vivo, como taxa de resolução, taxa de edição e latência. Cada decisão de modelo é documentada e auditável, garantindo transparência e confiabilidade à medida que o sistema evolui.

Neste ano, a Zendesk planeja ir um passo além: lançar uma plataforma de benchmarking self-service para que qualquer equipe de engenharia da Zendesk possa testar e implantar modelos sem precisar de suporte prático de especialistas em machine learning.

No momento, a Zendesk está testando a nova plataforma de IA agentic com clientes pioneiros. A plataforma foi projetada para se integrar facilmente às configurações existentes, acelerando o caminho dos clientes para 80% de automação sem exigir que reconstruam tudo do zero.

Embora métricas mais amplas sejam divulgadas depois, em 2025, o feedback inicial tem sido forte: configuração mais rápida, respostas mais precisas e jornadas do usuário mais fluidas em todos os canais.