ИИ-агенты Zendesk решают 80% запросов
При поддержке Zendesk
Агентный ИИ в настоящее время преобразует три ключевые сферы деятельности — творческую, программирование и службу поддержки, — говорит Шаши Упадхьяи (Shashi Upadhyay), президент по разработке, искусственному интеллекту и продукции в компании Zendesk. Однако он отмечает, что поддержка представляет собой особую сложность.
«Поддержка особенна тем, что вы ставите автономного ИИ-агента прямо перед вашим клиентом, — говорит Упадхьяи. — Вы должны быть уверены, что он поступит правильно по отношению к клиенту и в интересах клиента. Каждый шаг вперед в области ИИ должен делать обслуживание более надежным как для клиентов, так и для живых операторов».
Компания Zendesk, недавно признанная лидером в «Магическом квадранте Gartner 2025 года для центров взаимодействия с клиентами в сфере CRM» (2025 Gartner Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center), начала внедрять ИИ-агентов около полутора лет назад. С тех пор они убедились, что ИИ-агенты способны самостоятельно решать почти 80% всех входящих запросов клиентов. Для оставшихся 20% ИИ-агент может передать задачу человеку, чтобы помочь в решении более сложных проблем.
«Автономные ИИ-агенты работают круглосуточно и без выходных, без времени ожидания или очередей. У вас есть проблема — они сразу дают ответ. Всё это складывается воедино, — говорит он. — Вы не только получаете более высокий процент решения вопросов и более высокую степень автоматизации, но и можете одновременно повысить показатель удовлетворенности клиентов (CSAT). Поскольку 80% — это столь многообещающий показатель, а результаты настолько надежны, мы верим, что переход на эту технологию — лишь вопрос времени. Мы уже наблюдаем это повсеместно».
Усилия компании по повышению стандартов удобства использования, глубины аналитики и скорости получения окупаемости для организаций любого масштаба требуют постоянного тестирования, интеграции передовых моделей, таких как ChatGPT-5, а также масштабного обновления аналитических возможностей и получения инсайтов на базе генеративного ИИ в реальном времени благодаря приобретению HyperArc — ИИ-нативной аналитической платформы.
Проектирование, тестирование и развертывание лучшего агента
«Особенно в контексте службы поддержки важно, чтобы ИИ-агенты вели себя в полном соответствии с брендом компании, внутренними регламентами и нормативными требованиями, — говорит Упадхьяи. — Мы постоянно тестируем каждого агента и каждую модель по всем нашим клиентам. Мы делаем это как до релиза, так и после него в рамках пяти категорий».
Эти категории — уровень автоматизации, качество выполнения, точность, задержка и безопасность — составляют основу текущей программы бенчмаркинг-тестирования Zendesk. Каждая модель оценивается по тому, насколько точно она решает проблемы, насколько хорошо следует инструкциям, как быстро реагирует и находится ли в рамках четко определенных ограничений. Цель состоит не просто в том, чтобы сделать ИИ быстрее, а в том, чтобы сделать его надежным, подотчетным и соответствующим стандартам, которые определяют превосходное обслуживание клиентов.
Это тестирование подкрепляется QA-агентом Zendesk — автоматизированным монитором, который постоянно следит за каждым диалогом. Если беседа начинает отклоняться от курса по тону или точности, система немедленно фиксирует это и предупреждает оператора-человека о необходимости вмешаться. Это дополнительный уровень гарантии, который поддерживает неизменно высокий уровень клиентского опыта, даже когда первый рубеж поддержки обслуживает ИИ.
GPT-5 для агентов нового уровня
В мире поддержки и сервиса переход от простых чат-ботов, отвечающих на базовые запросы или решающих несложные проблемы, к агентам, способным реально действовать, является прорывным. Агент, который способен понять, что клиент хочет вернуть товар, подтвердить право на возврат, оформить его и выпустить возврат средств — это мощное обновление. С появлением ChatGPT-5 компания Zendesk увидела возможность интегрировать эту способность в свою платформу Resolution Platform.
«Мы работали очень тесно с OpenAI, потому что GPT-5 продемонстрировала значительный скачок в возможностях моделей, перейдя от способности отвечать на вопросы к умению рассуждать и совершать действия, — говорит Упадхьяи. — Во-первых, она гораздо лучше справляется с автономным решением проблем. Во-вторых, она намного лучше понимает ваши намерения, что улучшает клиентский опыт, так как человек чувствует себя понятым. И последнее, но не менее важное: она обеспечивает точность выполнения на уровне более 95%».
Эти достижения отражаются на ИИ-агентах Zendesk, Copilot и App Builder. GPT-5 сокращает число сбоев в рабочих процессах на 30% благодаря способности адаптироваться к неожиданной сложности без потери контекста, а также уменьшает количество эскалаций более чем на 20% за счет более полных и точных ответов. Результат: более быстрое решение вопросов, меньше передач задач специалистам и ИИ, который ведет себя скорее как опытный профессионал поддержки, а не как сценарий помощника.
Кроме того, GPT-5 лучше справляется с двусмысленностью и умеет уточнять расплывчатые формулировки клиентов, что улучшает маршрутизацию и увеличивает долю автоматизированных рабочих процессов более чем в 65% диалогов. У нее выше точность на пяти языках, а также она делает агентов более продуктивными за счет более лаконичных, контекстно релевантных ответов, соответствующих рекомендациям по тону общения.
А в конструкторе приложений App Builder модель GPT-5 обеспечила на 25–30% более высокую общую производительность при большем количестве итераций подсказок в минуту, что ускорило рабочие процессы разработки приложений.
Устранение пробелов в аналитике
Традиционно аналитика службы поддержки была сосредоточена на структурированных данных — тех, которые аккуратно помещаются в таблицу: когда был открыт тикет, кто его обрабатывал, сколько времени ушло на решение и когда он был закрыт. Но самые ценные инсайты часто кроются в неструктурированных данных — самих диалогах, распределенных по электронной почте, чатам, голосовым каналам и мессенджерам вроде WhatsApp.
«Клиенты часто не осознают, какой огромный объем информации скрыт в их взаимодействиях со службой поддержки, — говорит Упадхьяи. — Чего мы добиваемся с помощью аналитики, так это способов улучшить работу всей компании за счет инсайтов, содержащихся в данных службы поддержки».
Чтобы извлечь эти более глубокие инсайты, компания Zendesk обратилась к HyperArc, компании, занимающейся разработкой ИИ-нативной аналитики и известной своим проприетарным движком HyperGraph и инсайтами на базе генеративного ИИ. Это приобретение дало вторую жизнь Explore, аналитической платформе Zendesk, превратив ее в современное решение, способное объединять структурированные и неструктурированные данные, поддерживать интерфейсы на основе естественного языка и использовать персистентную память для применения прошлых взаимодействий в качестве контекста для новых запросов.
«Ваше взаимодействие со службой поддержки рассказывает вам обо всем, что сегодня не работает в вашем бизнесе; вся эта информация содержится в миллионах тикетов, накопленных за долгое время, — говорит Упадхьяи. — Мы хотели сделать это совершенно прозрачным. Теперь у нас есть этот гениальный ИИ-агент, который может проанализировать все данные и выдать четкие рекомендации. Это улучшает не просто поддержку. Это улучшает всю компанию».
Теперь эта прозрачность превращается в действенные аналитические данные. Система способна точно определять, где проблемы возникают чаще всего, выявлять лежащие в их основе закономерности и предлагать способы их решения. Она может даже предвосхищать проблемы до их возникновения. Например, во время событий с высокой нагрузкой, таких как Черная пятница, система может проанализировать исторические данные, чтобы выявить повторяющиеся проблемы, спрогнозировать появление новых «узких мест» и порекомендовать превентивные меры, превращая реактивную поддержку в проактивную стратегию.
«В этом и заключается сильная сторона HyperArc, — говорит Упадхьяи. — Она не просто помогает понять прошлое — она помогает лучше планировать будущее».
Интегрируя ИИ-нативный интеллект HyperArc, Zendesk направляет обслуживание клиентов по пути непрерывного обучения, где каждое взаимодействие укрепляет доверие и повышает эффективность, закладывая основу для ИИ, способного предвидеть то, что будет дальше.
Спонсорские статьи — это материалы, подготовленные компанией, которая либо платит за размещение публикации, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко маркируются. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
