Conheça o Zendesk Outcome AI™: resultados melhores onde quer que o atendimento comece

Quando a maioria das soluções de IA para atendimento ainda era avaliada pelo número de conversas que evitava, nós defendíamos outro critério: saber se elas realmente resolviam o problema. Isso se tornou o padrão: no ano passado, a Zendesk resolveu mais de 4,5 bilhões de problemas de atendimento.

A resolução era o padrão certo naquele momento. Nunca foi pensada para ser a linha de chegada.

Como estamos no centro de bilhões de momentos de atendimento, conseguimos ver o caminho a seguir. Um ticket pode ser fechado, mas o cliente ainda pode ir embora ou o funcionário pode continuar sem conseguir voltar ao trabalho. Os clientes percebem essa lacuna: 83% acreditam que a experiência do cliente deveria ser muito melhor do que é hoje, enquanto 88% afirmam que a qualidade do atendimento que recebem influencia muito as compras que fazem.

Os líderes também sabem que isso acontece. 79% dos líderes de CX afirmam que as métricas tradicionais, por si só, não mostram todo o impacto do atendimento com IA. Eles não estão mais perguntando se a IA fechou o ticket. Querem saber qual resultado ela proporcionou: se o cliente permaneceu, se o pedido foi concluído e se a pessoa recém-contratada já estava pronta para trabalhar no primeiro dia.

Um caminho confiável para o atendimento, onde quer que o trabalho comece

A forma como as pessoas trabalham está mudando rapidamente. As equipes trabalham cada vez mais dentro de ferramentas de IA, como ChatGPT, Claude e Copilot, e as pessoas estão começando a delegar tarefas diárias a assistentes pessoais de IA. Quase dois terços dos consumidores já usam IA mais do que usavam há um ano. Em breve, eles também vão confiar à IA suas demandas de atendimento.

Essa é a nova realidade: o atendimento precisa estar presente onde o trabalho acontece. As equipes precisam do Zendesk nas ferramentas que já usam, enquanto os assistentes dos clientes precisam de uma maneira confiável de encontrar a empresa certa. 

“Na Zendesk, esta é a mudança para a qual estamos nos preparando: fazer o atendimento evoluir para atender as pessoas onde elas já estão e garantir que a confiança que antes ficava concentrada em uma única porta de entrada para o atendimento esteja presente em todas as portas que um cliente possa usar. Acreditamos que essa é a mudança mais impressionante que nosso setor teve em uma década.” — Ram Sangireddy, vice-presidente de produtos e engenharia de plataforma

O Zendesk Bridge torna isso possível. Ele ajuda as empresas a oferecer resultados de atendimento melhores porque leva as ferramentas especializadas, o contexto e os agentes de IA da Zendesk para os agentes, apps e ferramentas que clientes e funcionários já utilizam hoje. Um líder de suporte, por exemplo, pode investigar um problema de pagamento no ChatGPT ou no Claude usando um ticket do Zendesk. Um cliente pode obter ajuda de um agente de IA em um aplicativo personalizado. E um funcionário pode encontrar a resposta para uma dúvida sobre integração no Microsoft Copilot.

O Bridge também ajuda as empresas a manter o controle. Os administradores escolhem quais agentes podem se conectar, quem pode usá-los e o que eles podem fazer. As permissões de usuário existentes ainda se aplicam. As equipes podem ver qual agente atuou e o que aconteceu. \nbsp;O

Open Service Directory leva essa mesma confiança aos próprios assistentes de IA dos clientes. Ele ajuda assistentes pessoais de IA compatíveis a encontrar o canal de suporte verificado de uma marca. As marcas aprovam seus anúncios e os assistentes participantes podem conectar os clientes ao suporte oficial com a autorização deles. Dessa forma, os clientes obtêm uma maneira confiável de chegar à empresa certa, em vez de ter que classificar os resultados da pesquisa e adivinhar qual rota é legítima.

Agentes criados para fazer o trabalho mais profundo

O acesso é apenas o começo. O próximo teste é se o trabalho foi concluído. Uma resposta que faz alguém correr atrás de aprovações, mudar de sistema ou coordenar a próxima etapa é apenas parte do trabalho. Essa é a diferença entre uma resolução e um resultado.

Isso fica especialmente evidente no atendimento ao funcionário. Uma solicitação de acesso a software ou uma declaração de vínculo empregatício pode envolver políticas, aprovações e registros espalhados pelos departamentos de TI, RH e Finanças. Agentes de IA do Employee Service, impulsionados por fluxos de ação avançados, podem coordenar essas etapas entre sistemas conectados. Um funcionário pode solicitar acesso no Slack, por exemplo, e o agente pode encaminhar a aprovação e realizar as próximas etapas sem que o funcionário precise descobrir com quem falar ou aonde ir.

"Muitas vezes, os funcionários perdem tempo correndo atrás de aprovações e navegando pelos sistemas internos em vez de fazer o trabalho para o qual foram contratados. Essa é a promessa de uma experiência do funcionário Agentic: menos obstáculos e mais tempo para o trabalho que importa.” — Shashi Upadhyay, presidente de produto, engenharia e IA

Os primeiros resultados mostram quanto trabalho manual os agentes de IA do Employee Service podem assumir. Nos primeiros dois meses de uso do cliente, 300 clientes executaram 9 milhões de fluxos de trabalho. A Zendesk estima que eles teriam levado 750 mil horas para concluir esse trabalho manualmente. \{p>O mesmo princípio se aplica ao atendimento ao cliente, embora o trabalho varie de acordo com a empresa. Uma devolução, um pedido de reembolso de despesas médicas e uma dúvida sobre faturamento dependem de diferentes políticas e sistemas. Os agentes do setor trazem conhecimento especializado para necessidades comuns de atendimento, enquanto as empresas podem usar o Agent Builder para criar agentes personalizados para seus próprios fluxos de trabalho e exceções.

E, quando uma conversa passa dos canais digitais para uma ligação telefônica, os agentes de IA de voz podem ajudar a manter o contexto nessa transição. A tradução em tempo real e os contatos proativos ajudam os clientes a avançar sem precisar recomeçar.

O que importa não é quantas tarefas um agente pode assumir. É se os clientes e funcionários alcançam o resultado com menos espera, menos transferências e menos esforço. 

Melhore o atendimento, não só o volume

Um bom resultado faz a diferença. Tornar o próximo resultado mais fácil de alcançar também. À medida que a IA assume mais trabalho de atendimento, os padrões nessas interações podem mostrar às equipes onde o processo ainda não funciona. Contatos repetidos podem significar que a primeira resposta não resolveu o problema. Perguntas sem respostas podem indicar lacunas no conhecimento. Os escalonamentos podem revelar uma política que exige avaliação humana. Em todo o atendimento a clientes e funcionários, esses sinais ajudam as equipes a identificar onde o esforço ainda atrapalha.

O Self-Improving Zendesk ajuda as equipes a usar essas evidências para melhorar o atendimento. As análises Agentic ajudam as equipes a entender o que corrigir e por quê. O Copiloto do Administrador pode ajudar a transformar o que as equipes aprendem em uma proposta de mudança. O AI Agent Launchpad ajuda as equipes a descobrir oportunidades de automação com base em conversas anteriores, gerar conhecimento e procedimentos e testar agentes de IA antes de entrarem em operação. Simulações mostram onde os agentes têm sucesso e onde precisam de melhoria, enquanto o teste A/B ajuda a comparar as versões para entender qual oferece melhores resultados.

As pessoas revisam e aprovam as alterações antes de entrarem em operação. Em seguida, as equipes podem medir o que mudou e decidir o que melhorar a seguir com um Quality Score.

O trabalho é um ciclo de feedback contínuo: encontre o padrão, faça uma alteração, teste-o e veja se ele ajudou. As equipes podem monitorar se os clientes tiveram que voltar com menos frequência, se os problemas foram resolvidos mais cedo e se a qualidade do serviço manteve-se.

Avalie o trabalho pelo valor que ele oferece

Se os resultados são o que importa, eles também devem ser o que as empresas pagam. Um modelo por licença de usuário pode tornar isso mais difícil, especialmente quando uma solicitação precisa de alguém além da equipe principal de atendimento.

A precificação baseada em resultados vincula os gastos ao trabalho realizado pela IA, e não ao número de pessoas envolvidas. Como Lucy Field, vice-presidente de produto, explica: “Estamos dando aos clientes mais liberdade para automatizar com a IA e envolvendo mais pessoas para ajudar a resolver os problemas deles. Licenças de usuário ilimitadas e um orçamento de resultados flexível ajudam as equipes a resolver problemas do jeito que quiserem, com a visibilidade e as proteções de que precisam para se manterem no controle.”

O gasto está vinculado a dois tipos de resultados: Resultados conversacionais, quando um problema é resolvido com sucesso em uma interação com o cliente, e Resultados operacionais de IA, quando um fluxo de trabalho automatizado é concluído entre sistemas de negócios.

O modelo se baseia em dois anos de implantação corporativa em tempo real, centenas de clientes de IA e bilhões de resultados automatizados. À medida que o software assume um trabalho mais significativo, o valor e a forma como as organizações pagam por ele devem refletir o que é realizado.

O resultado é a experiência

Para avaliar a IA, não queremos saber se ela fala bem sobre o trabalho. É preciso saber se as pessoas obtêm o resultado que vieram buscar.

É para isso que a Outcome AI™ Platform foi criada. Com o Bridge, a IA tem acesso ao trabalho, onde quer que ele comece. Agentes especializados assumem tarefas mais avançadas e complexas. E o Self-Improving Zendesk aprende com cada resultado para que o próximo seja melhor que o anterior.

Ajudamos a tornar a resolução o padrão para a IA no atendimento. Agora estamos estabelecendo um padrão ainda mais elevado.