Zendesk folosește OpenAI pentru a construi agenți de servicii adaptivi, concentrați pe rezolvarea problemelor

Zendesk a ajutat companiile să ofere experiențe excelente clienților de peste un deceniu. Platforma sa susține peste 4,6 miliarde de rezolvări în fiecare an.

La începutul lui 2023, Zendesk a început să colaboreze îndeaproape cu OpenAI pentru a explora cum AI-ul ar putea remodela serviciile și dezvoltarea de produse. Astăzi, Zendesk testează o nouă clasă de agenți AI⁠(se deschide într-o fereastră nouă), alimentați de modele OpenAI, care nu doar gestionează conversații complete, ci și planifică și execută răspunsuri în mod autonom:

• Reduc timpul de configurare de la zile la minute
• Cresc ratele de automatizare spre 80%
• Le oferă echipelor control total asupra modului în care se comportă AI-ul

Chiar și cele mai sofisticate platforme de servicii se confruntă cu limitări când vine vorba de automatizarea tradițională. Modelul standard se baza pe clasificarea intenției: prezici o intenție, declanșezi un dialog sau flux de lucru predefinit și speri că utilizatorul urmează scenariul.

Această configurație funcționa pentru interacțiuni structurate, dar ceda rapid în fața nuanțelor, întrebărilor suplimentare sau cazurilor-limită.

„În vechea lume era mesaj la intrare, răspuns la ieșire”, spune Adrian McDermott, CTO la Zendesk. „Clienții reali se răzgândesc, pun întrebări de clarificare și se așteaptă ca AI-ul să țină pasul în mod natural. În servicii, singurul rezultat care contează este rezolvarea, iar până acum boții au fost oarecum limitați în capacitatea lor de a o obține.”

Zendesk a început să lucreze cu OpenAI pentru a adopta o abordare generativă folosind generarea augmentată prin recuperare (RAG) pentru interacțiuni de bază de tip FAQ. Astăzi, accentul lor s-a mutat către raționamentul generativ, care permite agenților AI să planifice și să execute sarcini în mod independent.

Noua clasă de agenți AI agentivi de la Zendesk este creată special pentru servicii. Alimentați de modele OpenAI precum GPT‑4o, agenții nu doar răspund la întrebări — ei conduc conversațiile, raționează în funcție de context și urmăresc rezolvarea.

Platforma folosește o arhitectură multi-agent alcătuită din agenți specializați precum:

• Agent de identificare a sarcinilor: în loc să se bazeze pe antrenare manuală, acest agent AI poartă o conversație reală pentru a înțelege de ce are nevoie utilizatorul, punând întrebări de clarificare și dezambiguizând probleme similare.
• Agent RAG conversațional: extinde RAG-ul tradițional prin ancorarea în conversații cu mai multe schimburi. De exemplu, când un utilizator întreabă despre opțiunile de plată, agentul poate reveni cu o întrebare despre locul în care se află utilizatorul înainte de a prelua politici specifice regiunii.
• Agent de compilare a procedurilor: echilibrând autonomia cu controlul, agentul de conformitate procedurală al Zendesk convertește regulile de business din limbaj natural într-un flux structurat, asigurând că AI-ul înțelege și reflectă vizual modul de executare a procedurilor companiei.
• Agent de executare a procedurilor: realizează acțiuni prin apelarea de API-uri, declanșarea fluxurilor de lucru și actualizarea sistemelor, toate în logica definită de companie.

Prin combinarea RAG cu raţionament, agenții AI de la Zendesk pot acum purta conversații în mai mulți pași, pot pune întrebări de follow-up și pot adapta răspunsurile în funcție de inputul utilizatorului. Acest lucru permite platformei să rezolve autonom probleme complexe, fără a se baza pe fluxuri rigide de dialog.

„I-am oferit botului mai multă autonomie în ghidarea conversației, funcționând totodată în limitele de siguranță ale Zendesk pentru calitate și acuratețe”, spune McDermott. „Procesul a început prin înțelegerea problemei clientului, cu un accent puternic pe orientarea către rezolvare.”

Una dintre cele mai mari schimbări în dezvoltarea agenților AI la Zendesk a fost evoluția către un model de dezvoltare hibrid, în care agenții pot trece fără întreruperi între fluxuri de dialog și proceduri generative în cadrul unei singure conversații.

Cu noul constructor de agenți AI, companiile pot defini proceduri în limbaj natural. Agentul AI planifică apoi un curs de acțiune folosind raţionament adaptiv și prezintă o previzualizare a pașilor propuși înainte de lansare.

Controalele de raţionament AI oferă vizibilitate în timp real asupra modului în care gândesc agenții AI, asigurându-se că echipele pot audita fiecare conversație prin revizuirea lanțului de gândire al agentului (CoT) pentru a înțelege cum au fost luate deciziile.

Această schimbare reduce timpul de configurare de la zile la minute și face automatizarea generativă accesibilă pentru un set mult mai larg de clienți Zendesk.

În culise, Zendesk rulează un program intern riguros de evaluare comparativă pentru a selecta și implementa cele mai bune modele și pentru a ajusta solicitările pentru fiecare caz de utilizare. Echipa ia în considerare latența, costul și calitatea, testând modele noi precum OpenAI o3‑mini pentru cazuri de utilizare variind de la RAG până la sarcini de raționament în fundal.

Acest proces permite Zendesk să evalueze, să testeze și să implementeze modele noi în mai puțin de 24 de ore.

Zendesk urmărește performanța atât înainte, cât și după implementare, folosind evaluări offline și metrici live precum rata de rezolvare, rata de editare și latența. Fiecare decizie privind modelul este documentată și auditabilă, asigurând transparență și fiabilitate pe măsură ce sistemul evoluează.

Anul acesta, Zendesk intenționează să meargă cu un pas mai departe: lansând o platformă de evaluare comparativă autonomă, astfel încât orice echipă de inginerie Zendesk să poată testa și implementa modele fără a avea nevoie de suport practic din partea experților în învățare automată.

Zendesk pilotează în prezent noua platformă de AI agentiv cu clienți care o adoptă timpuriu. Platforma este concepută pentru a se integra ușor în configurațiile existente, accelerând drumul clienților către 80% automatizare fără a le cere să reconstruiască totul de la zero.

Deși indicatori mai cuprinzători vor urma mai târziu în 2025, feedbackul timpuriu a fost puternic: configurare mai rapidă, răspunsuri mai precise și parcursuri ale utilizatorilor mai fluide pe toate canalele.