Zendesk, çözüm odaklı ve uyum sağlayabilen hizmet ajanları geliştirmek için OpenAI'ı kullanıyor

Zendesk, on yılı aşkın süredir işletmelerin mükemmel müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı oluyor. Platformu her yıl 4,6 milyardan fazla çözümü destekliyor.

2023'ün başlarında Zendesk, yapay zekanın hizmet ve ürün geliştirmeyi nasıl yeniden şekillendirebileceğini keşfetmek için OpenAI ile yakın iş birliği kurdu. Zendesk bugün, OpenAI modelleriyle desteklenen ve yalnızca tüm konuşmaları yönetmekle kalmayıp yanıtları otonom olarak planlayıp uygulayan yeni bir yapay zeka ajanı sınıfını denemeye başladı.⁠(yeni bir pencerede açılır) Böylece:

• Kurulum süresi günlerden dakikalara indi
• Otomasyon oranları %80'e yükseldi
• Ekipler yapay zeka davranışları üzerinde tam kontrol sahibi olmaya başladı

En gelişmiş hizmet platformları bile geleneksel otomasyon söz konusu olduğunda bazı sınırlamalarla karşılaşıyor. Klasik yaklaşım, niyet sınıflandırmasına dayanıyordu: Kullanıcının niyeti tahmin ediliyor, önceden tanımlı bir diyalog veya iş akışı başlatılıyor ve müşterinin bu akışı takip etmesi bekleniyordu.

Bu yapı, belirli ve net etkileşimlerde işe yarasa da daha karmaşık durumlarda, takip sürecinde veya istisnai senaryolarda hızla yetersiz kalıyordu.

Zendesk'in Teknoloji Genel Müdür Yardımcısı Adrian McDermott şöyle açıklıyor: "Eski dünyada mantık basitti: Mesaj gelirdi, yanıt verilirdi. Gerçek müşteriler ise fikir değiştirir, açıklayıcı sorular sorar ve yapay zekanın buna doğal şekilde uyum sağlamasını bekler. Hizmet tarafında önemli olan tek sonuç çözüm üretmektir ve bugüne kadar botlar bunu sağlama konusunda oldukça sınırlı kaldı."

Zendesk, temel Sık Sorulan Sorular etkileşimleri için RAG (Retrieval-Augmented Generation, Veri Çekme Destekli Üretim) yaklaşımını kullanarak üretken bir modele geçmek üzere OpenAI ile çalışmaya başladı. Bugün ise odak, yapay zeka ajanlarının görevleri bağımsız olarak planlayıp yerine getirmesini sağlayan üretken akıl yürütmeye kaymış durumda.

Zendesk'in yeni nesil otonom yapay zeka ajanları, müşteri hizmetleri için özel olarak geliştirildi. GPT‑4o gibi OpenAI modelleriyle çalışan bu ajanlar yalnızca soruları yanıtlamakla kalmaz, konuşmayı yönlendirir, bağlam üzerinden akıl yürütür ve çözüm üretmeye odaklanır.

Platform, farklı görevler için özelleşmiş ajanlardan oluşan çok ajanlı bir mimari kullanır. Bunlar arasında şunlar yer alır:

• Görev tespit ajanı: Yapay zeka ajanı, manuel eğitimden faydalanmak yerine kullanıcıyla gerçek bir diyalog kurarak ihtiyacı anlar; açıklayıcı sorular sorar ve benzer sorunlar arasındaki belirsizliği giderir.
• Konuşma tabanlı RAG ajanı: Geleneksel RAG yaklaşımını, çok turlu konuşma bağlamına dayanaklandıracak şekilde genişletir. Örneğin, bir kullanıcı, ödeme seçeneklerini sorduğunda ajan, bölgeye özel politikaları sunmadan önce kullanıcının bulunduğu yeri netleştirmek için ek sorular sorabilir.
• Prosedür derleme ajanı: Yetkinlik ile kontrol arasında denge kuran bu ajan, iş kurallarını doğal dilden yapılandırılmış akışlara dönüştürür. Böylece yapay zeka, şirket prosedürlerini nasıl uygulaması gerektiğini hem anlar hem de bunu görsel olarak yansıtabilir.
• Prosedür yürütme ajanı: API çağrıları yaparak, iş akışlarını tetikleyerek ve sistemleri güncelleyerek eylemleri hayata geçirir; tüm bunları işletme tarafından tanımlanan kurallar çerçevesinde gerçekleştirir.

RAG ile akıl yürütmeyi birleştiren Zendesk'in yapay zeka ajanları artık çok adımlı konuşmalar yürütebiliyor, takip soruları sorabiliyor ve kullanıcı girdilerine göre yanıtlarını uyarlayabiliyor. Bu sayede platform, katı diyalog akışlarına bağlı kalmadan karmaşık sorunları otonom şekilde çözebiliyor.

McDermott şöyle diyor: "Botu, Zendesk’in kalite ve doğruluk için belirlediği sınırlar içinde kalarak konuşmayı yönlendirme konusunda daha fazla inisiyatif alacak şekilde geliştirdik. Süreç, müşterinin sorununu anlamakla başladı; ancak en büyük odak, konuşmayı çözüme ulaştıracak şekilde ilerletmekti."

Zendesk'in yapay zeka ajanı geliştirme sürecindeki en büyük değişimlerden biri, hibrit bir geliştirme modeline yönelmesi oldu. Bu modelde ajanlar, tek bir konuşma içinde diyalog akışları ile üretken süreçler arasında sorunsuz şekilde geçiş yapabiliyor.

Yeni yapay zeka ajan oluşturucu sayesinde işletmeler, süreçleri doğal dille tanımlayabiliyor. Yapay zeka ajanı ise uyarlanabilir akıl yürütme ile bir aksiyon planı oluşturuyor ve devreye almadan önce önerdiği adımların önizlemesini sunuyor.

Yapay zeka akıl yürütme kontrolleri, ajanların nasıl düşündüğünü gerçek zamanlı olarak görünür kılıyor. Böylece ekipler, her konuşmayı inceleyerek kararların nasıl alındığını anlamak için ajanın düşünce zincirini takip edebiliyor.

Bu yaklaşım, kurulum süresini günlerden dakikalara indirirken, üretken otomasyonu çok daha geniş bir Zendesk müşteri kitlesi için erişilebilir hale getiriyor.

Arka planda ise Zendesk, en iyi modelleri seçip kullanıma almak ve her kullanım senaryosu için komutları optimize etmek üzere kapsamlı bir test ve karşılaştırma programı yürütüyor. Ekip; gecikme süresi, maliyet ve kaliteyi dikkate alarak OpenAI'ın o3‑mini modeli gibi yeni modelleri RAG'den arka plan akıl yürütme görevlerine kadar farklı senaryolarda test ediyor.

Bu süreç sayesinde Zendesk, yeni modelleri 24 saatten kısa sürede değerlendirip test edebiliyor ve devreye alabiliyor.

Zendesk, performansı hem devreye almadan önce hem de sonrasında takip ediyor; çevrimdışı değerlendirmeler ve çözüm oranı, düzenleme oranı ve gecikme süresi gibi canlı metriklerden yararlanıyor. Her model kararı belgelenmiş ve denetlenebilir durumda olduğundan, sistem geliştikçe şeffaflık ve güvenilirlik sağlanıyor.

Bu yıl Zendesk bir adım daha ileri gidiyor: Makine öğrenimi uzmanlarının doğrudan desteğine ihtiyaç duymadan, tüm mühendislik ekiplerinin modelleri test edip devreye alabileceği self-servis bir karşılaştırma platformunu hayata geçirmeyi planlıyor.

Zendesk, yeni otonom yapay zeka platformunu şu anda erken erişim müşterileriyle test ediyor. Mevcut sistemlerle kolayca entegre olacak şekilde tasarlanan bu platform sayesinde müşteriler sıfırdan yeniden kurulum yapmadan %80 otomasyona çok daha hızlı ulaşabiliyor.

2025'in ilerleyen dönemlerinde daha kapsamlı metrikler paylaşılacak olsa da ilk geri bildirimler oldukça olumlu: Daha hızlı kurulum, daha doğru yanıtlar ve tüm kanallarda daha akıcı kullanıcı deneyimi bunlardan bazıları.