A Zendesk usa a OpenAI para criar agentes de serviço adaptativos focados na resolução

A Zendesk ajuda as empresas a proporcionar excelentes experiências ao cliente há mais de uma década. A sua plataforma suporta mais de 4,6 mil milhões 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 serviço e o desenvolvimento de produto. Hoje, a Zendesk está a testar uma nova classe de agentes de IA⁠(abre numa nova janela), alimentados por modelos da OpenAI, que não só gerem conversas completas como também planeiam e executam respostas de forma autónoma: 

• Redução do tempo de configuração de dias para minutos
• Aumento das taxas de automação para 80%
• Dar às equipas controlo total sobre a forma como a IA se comporta

Mesmo as plataformas de serviço mais sofisticadas enfrentam limitações no que diz respeito à automação tradicional. O modelo padrão baseava-se na classificação de intenções: prever uma intenção, acionar um diálogo ou fluxo de trabalho predefinido e esperar que o cliente seguisse o guião.

Esta configuração funcionava para interações estruturadas, mas falhava rapidamente perante nuances, perguntas de seguimento ou casos-limite.

«O mundo antigo era mensagem entra, resposta sai», diz Adrian McDermott, CTO da Zendesk. «Os clientes reais mudam de ideias, fazem perguntas de esclarecimento e esperam que a IA acompanhe isso naturalmente. No serviço, o único resultado que importa é a resolução e, até agora, os bots têm sido algo limitados na sua capacidade de a alcançar.»

A Zendesk começou a trabalhar com a OpenAI para adotar uma abordagem generativa usando Retrieval-Augmented generation (RAG) para interações básicas de FAQ. Hoje, o foco mudou para o raciocínio generativo que permite aos agentes de IA planear e executar tarefas de forma independente.

A nova classe de agentes de IA agentic da Zendesk foi criada especificamente para o serviço. Alimentados por modelos da OpenAI como o GPT‑4o, os agentes não se limitam a responder a perguntas — lideram conversas, raciocinam com base no contexto e avançam em direção à resolução.

A plataforma tira partido de uma arquitetura multiagente composta por agentes especializados, como:

• Agente de identificação de tarefas: Em vez de depender de treino manual, este agente de IA mantém uma conversa real para perceber o que o utilizador precisa, fazendo perguntas de esclarecimento e distinguindo problemas semelhantes.
• Agente de RAG conversacional: Expande o RAG tradicional ao ancorar-se numa conversa de múltiplas interações. Por exemplo, quando um utilizador pergunta sobre opções de pagamento, o agente pode fazer uma pergunta de seguimento para saber onde o utilizador se encontra antes de recuperar políticas específicas da região.
• Agente de compilação de procedimentos: Ao equilibrar autonomia e controlo, o agente de conformidade processual da Zendesk converte regras de negócio em linguagem natural num fluxo estruturado, garantindo que a IA compreende e reflete visualmente como executar os procedimentos da empresa.
• Agente de execução de procedimentos: Executa ações ao chamar APIs, acionar fluxos de trabalho e atualizar sistemas, tudo dentro da lógica definida pela empresa.

Ao combinar RAG com raciocínio, os agentes de IA da Zendesk conseguem agora participar em conversas de múltiplas etapas, fazer perguntas de seguimento e adaptar respostas com base na entrada do utilizador. Isto permite à plataforma resolver autonomamente problemas complexos, sem depender de fluxos de diálogo rígidos.

«Demos ao bot mais autonomia para orientar a conversa, operando ao mesmo tempo dentro das proteções da Zendesk em matéria de qualidade e precisão», diz McDermott. «O processo começou por compreender o problema do cliente com um grande foco em conduzir à resolução.»

Uma das maiores mudanças no desenvolvimento de agentes de IA da Zendesk foi a evolução para um modelo de desenvolvimento híbrido, em que os agentes podem passar sem fricção entre fluxos de diálogo e procedimentos generativos numa única conversa.

Com o novo construtor de agentes de IA, as empresas podem definir procedimentos em linguagem natural. O agente de IA planeia então um curso de ação usando raciocínio adaptativo e apresenta uma pré-visualização das etapas propostas antes de entrar em produção. 

Os controlos de raciocínio da IA oferecem visibilidade em tempo real sobre a forma como os agentes de IA pensam, garantindo que as equipas podem auditar cada conversa ao rever a chain of thought (CoT) do agente para compreender como as decisões foram tomadas.

Esta 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 implementar os melhores modelos e ajustar prompts para cada caso de uso. A equipa 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.

Este processo permite à Zendesk avaliar, testar e implementar novos modelos em menos de 24 horas.

A Zendesk acompanha o desempenho antes e depois da implementação, usando evals offline e métricas em tempo real como taxa de resolução, taxa de edição e latência. Cada decisão sobre modelos é documentada e auditável, garantindo transparência e fiabilidade à medida que o sistema evolui.

Este ano, a Zendesk planeia ir mais longe: lançar uma plataforma de benchmarking self-service para que qualquer equipa de engenharia da Zendesk possa testar e implementar modelos sem precisar de apoio prático de especialistas em machine learning.

Atualmente, a Zendesk está a testar a nova plataforma de IA agentic com clientes early adopters. A plataforma foi concebida para se integrar facilmente em configurações existentes, acelerando o percurso dos clientes até 80% de automação sem exigir que reconstruam tudo de raiz.

Embora métricas mais abrangentes só surjam mais tarde em 2025, o feedback inicial tem sido forte: configuração mais rápida, respostas mais precisas e jornadas do utilizador mais fluidas em todos os canais.