Presentamos Zendesk Outcome AI™: mejores resultados, sin importar dónde comience el servicio

Cuando la mayoría de las soluciones de IA para servicios todavía se evaluaban por la cantidad de conversaciones que lograban desviar, nosotros sosteníamos que debían evaluarse por su capacidad para resolver realmente los problemas. Ese se convirtió en el estándar, y el año pasado Zendesk resolvió más de 4500 millones de problemas de servicio.

En ese momento, la resolución era el estándar adecuado. Pero nunca fue la meta final.

Estar en el centro de miles de millones de interacciones de servicio nos permite ver hacia dónde se mueve el estándar. Un ticket puede cerrarse y, aun así, el cliente quedarse sin una solución o el empleado no poder retomar su trabajo. Los clientes sienten esa brecha: El 83% cree que la experiencia del cliente debería ser mucho mejor de lo que es hoy en día, y el 88% afirma que la calidad del servicio que recibe influye fuertemente en lo que compra.

Los líderes también sienten la brecha. El 79% de los líderes de CX afirma que las métricas tradicionales por sí solas no pueden captar todo el impacto del servicio impulsado por IA. Ya no preguntan si la IA cerró el ticket. Quieren saber qué resultado se obtuvo: si el cliente se quedó, si el pedido se completó y si la nueva incorporación pudo empezar a trabajar desde el primer día.

Una forma confiable de acceder al servicio, sin importar dónde comience el trabajo

La forma en que las personas trabajan está cambiando rápidamente. Los equipos trabajan cada vez más dentro de herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Copilot, y las personas comienzan a transferir las tareas cotidianas a asistentes personales de IA. Casi dos tercios de los consumidores ya utilizan la IA más que hace un año. Pronto, también delegarán sus problemas de servicio.

Eso se está convirtiendo en la nueva norma, y significa que el servicio debe estar presente allí donde se realiza el trabajo. Los equipos necesitan tener Zendesk integrado en las herramientas que ya utilizan, y los asistentes de los clientes necesitan una forma confiable de encontrar la empresa adecuada. 

“En Zendesk, este es el cambio para el que nos venimos preparando: evolucionar el servicio para estar donde las personas ya están y asegurarnos de que la confianza que antes se concentraba en un único punto de contacto para recibir servicio se extienda a todos los canales que un cliente pueda utilizar. Creemos que esta es la reformulación más interesante que ha experimentado nuestra industria en la última década” . — Ram Sangireddy, Vicepresidente de Productos de Plataforma e Ingeniería

Zendesk Bridge lo hace posible. Ayuda a las empresas a ofrecer mejores resultados de servicio al llevar las herramientas especializadas, el contexto y los agentes IA de Zendesk a los agentes, aplicaciones y herramientas que los clientes y empleados ya utilizan hoy en día. Un líder de soporte, por ejemplo, puede investigar un problema de pago en ChatGPT o Claude utilizando un ticket de Zendesk. Un cliente puede obtener ayuda de un agente IA dentro de una aplicación personalizada. Y un empleado puede obtener respuesta a una pregunta sobre la integración en Microsoft Copilot.

Bridge también ayuda a las empresas a mantener el control. Los administradores eligen qué agentes pueden conectarse, quiénes pueden usarlos y qué pueden hacer. Los permisos de usuario existentes aún se aplican, y los equipos pueden ver qué agente actuó y qué sucedió. 

El Open Service Directory extiende esa misma confianza a los propios asistentes de IA de los clientes. Permite que los asistentes personales de IA compatibles encuentren el canal de atención verificado de una marca. Las marcas aprueban sus publicaciones y los asistentes participantes pueden conectar a los clientes con los canales oficiales de atención con su autorización. De esta manera, los clientes cuentan con una vía confiable para comunicarse con la empresa correcta, en lugar de tener que revisar los resultados de búsqueda y adivinar cuál es el canal legítimo.

Agentes diseñados para realizar tareas más complejas

El acceso es solo el comienzo. El siguiente desafío es comprobar si el trabajo se realiza. Una respuesta que deja a alguien teniendo que conseguir aprobaciones, cambiar de sistema o coordinar el siguiente paso es solo una parte del trabajo. Esa es la brecha entre una resolución y un resultado.

Y está especialmente claro en el servicio al empleado. Una solicitud de acceso a software o una carta de empleo puede implicar políticas, aprobaciones y registros repartidos por TI, RR. HH. y Finanzas. Los agentes IA de servicio al empleado, impulsados por flujos de acción avanzados, pueden coordinar esos pasos en todos los sistemas conectados. Por ejemplo, un empleado podría solicitar acceso a través de Slack y el agente podría gestionar la aprobación y llevar a cabo los pasos siguientes, sin que el empleado tenga que averiguar con quién debe comunicarse o adónde debe dirigirse.

Con demasiada frecuencia, los empleados pierden tiempo intentando conseguir aprobaciones y navegando por los sistemas internos, en lugar de dedicarse al trabajo para el que fueron contratados. Esa es la promesa de una experiencia del empleado agentic: menos fricción para los empleados y más tiempo para el trabajo que realmente importa” . — Shashi Upadhyay, Presidente de Producto, Ingeniería e IA

Los primeros resultados muestran cuánto trabajo manual pueden asumir los agentes IA para servicio al empleado. Durante los dos primeros meses de uso por parte de los clientes, 300 clientes ejecutaron 9 millones de flujos de trabajo, una cantidad de trabajo que, según las estimaciones de Zendesk, habría requerido 750 000 horas de trabajo manual.  

El mismo principio se aplica al servicio de atención al cliente, aunque el trabajo varía según el negocio. Una devolución, un reclamo de salud y una consulta sobre facturación dependen de distintas políticas y sistemas. Los agentes especializados por industria aportan conocimientos específicos para atender necesidades de servicio habituales, mientras que las empresas pueden usar Agent Builder para crear agentes personalizados que se adapten a sus propios flujos de trabajo y casos excepcionales.

Y cuando una conversación pasa de los canales digitales a una llamada telefónica, los agentes IA por vozpueden ayudar a mantener el contexto. La traducción en tiempo real y los seguimientos proactivos ayudan a los clientes a seguir avanzando sin tener que volver a empezar.

La medida no es cuántas tareas puede asumir un agente. Es si los clientes y empleados obtienen el resultado con menos espera, menos derivaciones y menos esfuerzo. 

Mejora el trabajo, no solo el volumen

Un buen resultado importa. Al igual que facilitar el siguiente paso. A medida que la IA asume más tareas de servicio, los patrones que surgen de esas interacciones pueden mostrarles a los equipos en qué puntos el proceso sigue fallando. Los contactos repetidos pueden significar que la primera respuesta no resolvió el problema. Las preguntas sin respuesta pueden apuntar a lagunas de conocimiento. Los casos que requieren una escalación pueden revelar una política que necesita el criterio de un humano. En todo el servicio de atención al cliente y al empleado, estas señales ayudan a los equipos a ver dónde se interpone el esfuerzo.

Zendesk ayuda a los equipos a utilizar esa evidencia para mejorar el servicio. El análisis agentic les ayuda a comprender qué corregir y por qué. El administrador del copiloto puede ayudar a convertir esos aprendizajes en una propuesta de cambio. La plataforma de lanzamiento de agentes IA ayuda a los equipos a descubrir oportunidades de automatización a partir de conversaciones pasadas, generar conocimientos y procedimientos, y probar agentes IA antes de ponerlos en marcha. Las simulaciones muestran dónde tienen éxito los agentes y dónde necesitan mejoras, mientras que las pruebas A/B ayudan a comparar versiones para comprender cuál ofrece mejores resultados.

Las personas revisan y aprueban los cambios antes de ponerlos en marcha. Después, los equipos pueden medir lo que cambió y decidir qué mejorar a continuación con una Puntuación de calidad. 

El trabajo consiste en un ciclo continuo de retroalimentación: identificar patrones, hacer cambios, ponerlos a prueba y comprobar si dieron resultado. Los equipos pueden hacer un seguimiento de si los clientes tuvieron que volver a comunicarse con menos frecuencia, si los problemas se resolvieron más rápido y si se mantuvo la calidad del servicio.

Cobrar por el valor que genera el trabajo

Si lo que importa son los resultados, también deberían ser la base de lo que pagan las empresas. Un modelo de precios por licencia puede dificultar esto, especialmente cuando una solicitud requiere la intervención de alguien ajeno al equipo principal de servicio.

Los precios basados en resultados vinculan el gasto con el trabajo que realiza la IA, en lugar del número de personas involucradas. Como explica Lucy Field, Vicepresidenta de Producto:  “Les damos a los clientes más libertad para automatizar con IA y sumamos a más personas para ayudar a resolver los problemas de los clientes. Los puestos ilimitados y un presupuesto flexible basado en resultados permiten que los equipos resuelvan los problemas a su manera, con la visibilidad y las medidas de protección necesarias para mantener el control”.

El gasto está vinculado a dos tipos de resultados: Resultados conversacionales, cuando un problema se resuelve satisfactoriamente durante una interacción con un cliente, y resultados operativos de IA, cuando se completa un flujo de trabajo automatizado en distintos sistemas empresariales.

El modelo se basa en dos años de implementación en entornos empresariales reales, cientos de clientes que utilizan IA y miles de millones de resultados automatizados. A medida que el software asume tareas cada vez más relevantes, su valor y la forma en que las organizaciones pagan por él deberían reflejar los resultados que permite alcanzar.

El resultado es la experiencia

El valor de la IA no se mide por lo bien que habla sobre el trabajo. Se mide por si las personas obtienen el resultado que esperan.

Para eso está diseñada la plataforma Outcome AI™. Bridge permite que la IA acceda al trabajo, sin importar dónde comience. Los agentes especializados se encargan de tareas más complejas y de mayor profundidad. Y Zendesk, que mejora continuamente, aprende de cada resultado para que el siguiente sea mejor que el anterior.

Ayudamos a hacer de la resolución el estándar para la IA en el servicio. Ahora estamos estableciendo uno más alto.