Zendesk inatumia OpenAI kujenga mawakala wa huduma wanaobadilika wanaolenga utatuzi

Zendesk imesaidia biashara kutoa uzoefu bora wa wateja kwa zaidi ya muongo mmoja. Jukwaa lake linawezesha zaidi ya utatuzi bilioni 4.6 kila mwaka.

Mwanzoni mwa 2023, Zendesk ilianza kufanya kazi kwa karibu na OpenAI kuchunguza jinsi AI ingeweza kubadili huduma na ukuzaji wa bidhaa. Leo Zendesk inajaribu aina mpya ya mawakala wa AI⁠(fungua katika dirisha jipya), inayowezeshwa na miundo ya OpenAI, ambao si tu wanasimamia mazungumzo yote bali pia hupanga na kutekeleza majibu kwa kujitegemea: 

• Kupunguza muda wa usanidi kutoka siku hadi dakika
• Kuongeza viwango vya uwekaji otomatiki kuelekea 80%
• Kuzipa timu udhibiti kamili wa jinsi AI inavyotenda

Hata majukwaa ya huduma yaliyoendelea zaidi hukumbana na mipaka linapokuja suala la uwekaji otomatiki wa jadi. Muundo wa kawaida ulitegemea uainishaji wa nia: tabiri nia, anzisha mazungumzo au mtiririko kazi uliobainishwa mapema, na utumaini mteja atafuata mpangilio huo.

Mfumo huu ulifanya kazi kwa mwingiliano uliopangwa, lakini ulivunjika haraka kulipokuwa na nuance, maswali ya ufuatiliaji, au hali za kipekee.

“Ulimwengu wa zamani ulikuwa ujumbe unaingia, jibu linatoka,” anasema Adrian McDermott, CTO wa Zendesk. “Wateja halisi hubadili mawazo yao, huuliza maswali ya ufafanuzi, na hutegemea AI ifuate kwa njia ya asili. Katika huduma, matokeo pekee muhimu ni utatuzi, na hadi sasa, bots zimekuwa na mipaka kiasi katika uwezo wao wa kuufanikisha.”

Zendesk ilianza kufanya kazi na OpenAI ili kupitisha mbinu ya kizalishaji kwa kutumia Retrieval-Augmented generation (RAG) kwa mwingiliano wa msingi wa FAQ. Leo, mkazo wao umehamia kwenye uwazaji wa kizalishaji unaowezesha mawakala wa AI kupanga na kutekeleza majukumu kwa kujitegemea.

Aina mpya ya mawakala wa AI wenye uwezo wa kutenda ya Zendesk imeundwa mahsusi kwa huduma. Ikiwezeshwa na miundo ya OpenAI kama GPT‑4o, mawakala hawa hawajibu tu maswali—wanaongoza mazungumzo, wanatafakari muktadha, na kusukuma kuelekea utatuzi.

Jukwaa linatumia usanifu wa mawakala wengi unaojumuisha mawakala maalum kama:

• Wakala wa utambuzi wa kazi: Badala ya kutegemea mafunzo ya mikono wakala huyu wa AI huwa na mazungumzo halisi ili kuelewa mtumiaji anahitaji nini, akiuliza maswali ya ufafanuzi na kutofautisha matatizo yanayofanana.
• Wakala wa mazungumzo wa RAG: Hupanua RAG ya jadi kwa kuijenga juu ya mazungumzo ya zamu nyingi. Kwa mfano, mtumiaji anapouliza kuhusu chaguo za malipo, wakala anaweza kuuliza kwanza mtumiaji yuko eneo gani kabla ya kupata sera maalum za eneo.
• Wakala wa kukusanya taratibu: Kwa kusawazisha uwezo wa kutenda na udhibiti, wakala wa Zendesk wa uzingatiaji wa taratibu hubadilisha sheria za biashara kutoka lugha ya kawaida kuwa mtiririko uliopangwa, kuhakikisha AI inaelewa na kuonyesha kwa macho jinsi ya kutekeleza taratibu za kampuni.
• Wakala wa utekelezaji wa taratibu: Hutekeleza vitendo kwa kuita API, kuanzisha mtiririko kazi, na kusasisha mifumo, yote ndani ya mantiki iliyofafanuliwa na biashara.

Kwa kuchanganya RAG na uwazaji, mawakala wa AI wa Zendesk sasa wanaweza kushiriki katika mazungumzo ya hatua nyingi, kuuliza maswali ya ufuatiliaji, na kurekebisha majibu kulingana na maingizo ya mtumiaji. Hii huruhusu jukwaa kutatua masuala changamano kwa kujitegemea, bila kutegemea mtiririko migumu wa mazungumzo.

“Tumelipa bot uwezo mkubwa zaidi wa kuongoza mazungumzo huku ikifanya kazi ndani ya vizuizi vya Zendesk vya ubora na usahihi,” anasema McDermott. “Mchakato ulianza kwa kuelewa tatizo la mteja huku ukilenga sana kusukuma kuelekea utatuzi.”

One of the biggest shifts in Zendesk’s AI agent development has been their evolution to a hybrid development model, where agents can seamlessly move between dialogue flows and generative procedures within a single conversation.

With the new AI agent builder, businesses can define procedures in natural language. The AI agent then plans a course of action using adaptive reasoning and presents a preview of its proposed steps before going live. 

AI reasoning controls provide real-time visibility into how AI agents think, ensuring teams can audit every conversation by reviewing the agent’s chain of thought (CoT) to understand how decisions were made.

This shift reduces setup time from days to minutes, and makes generative automation accessible to a far broader set of Zendesk customers.

Kwa ndani, Zendesk inaendesha programu madhubuti ya ndani ya kupima viwango ili kuchagua na kupeleka miundo bora zaidi na kurekebisha dokeza kwa kila matumizi. Timu huzingatia ucheleweshaji, gharama na ubora, ikijaribu miundo mipya kama o3‑mini ya OpenAI katika matumizi yanayoanzia RAG hadi kazi za uwazaji wa usuli.

Mchakato huu huiruhusu Zendesk kutathmini, kujaribu na kupeleka miundo mipya ndani ya saa 24.

Zendesk hufuatilia utendaji kabla na baada ya utekelezaji, kwa kutumia tathmini za nje ya mtandao na vipimo vya moja kwa moja kama kiwango cha utatuzi, kiwango cha uhariri na ucheleweshaji. Kila uamuzi wa muundo huandikwa na unaweza kukaguliwa, kuhakikisha uwazi na kutegemewa kadri mfumo unavyoendelea.

Mwaka huu, Zendesk inapanga kwenda hatua moja zaidi: kuzindua jukwaa la kujihudumia la kupima viwango ili timu yoyote ya uhandisi ya Zendesk iweze kujaribu na kupeleka miundo bila kuhitaji msaada wa moja kwa moja kutoka kwa wataalamu wa machine learning.

Zendesk kwa sasa inajaribu jukwaa jipya la wakala wa AI wenye uwezo wa kutenda pamoja na wateja wa awali waliolipokea. Jukwaa hili limeundwa kuunganishwa kwa urahisi na mipangilio iliyopo, na kuharakisha njia ya wateja kufikia uwekaji otomatiki wa 80% bila kuhitaji kujenga upya kutoka mwanzo.

Ingawa vipimo vya jumla zaidi vitafuata baadaye mwaka 2025, maoni ya awali yamekuwa mazuri: usanidi wa haraka, majibu sahihi zaidi, na safari laini zaidi za watumiaji katika kila kanali.