Nutzt Zendesk OpenAI? Die ganze Geschichte für 2025

Bei dem ganzen Hype um KI hören wir ständig die Frage: Nutzen die großen Anbieter wie Zendesk tatsächlich Tools wie OpenAI? Die kurze Antwort lautet: Ja, das tun sie. Aber das ist wirklich nur der Anfang der Geschichte, und sie hat so einige Einschränkungen.

Dieser Leitfaden erklärt genau, wie Zendesk OpenAI nutzt, beleuchtet die Vor- und Nachteile des integrierten Ansatzes und geht auf den überraschend komplizierten Weg ein, eine eigene Integration zu entwickeln. Vor allem aber zeigen wir Ihnen eine wesentlich flexiblere Methode, um leistungsstarke KI in Ihren Zendesk-Workflow zu integrieren, ohne sich dabei einzuschränken.

Wie Zendesk OpenAI nutzt: Die offizielle Partnerschaft

Zendesk hat eine offizielle Partnerschaft mit OpenAI bekannt gegeben, um seine KI-Funktionen für den Kundensupport zu verstärken. Aber bevor Sie annehmen, dass "Zendesk AI" nur ChatGPT mit einem anderen Logo ist, sollten Sie wissen, dass es sich tatsächlich um ein Hybridmodell handelt.

Sie kombinieren ihre eigenen internen Modelle, die mit riesigen Mengen an eigenen Kundenservicedaten trainiert wurden, mit leistungsstarken Sprachmodellen von Partnern, einschließlich OpenAI. Dieses Setup ermöglicht es Zendesk, ziemlich fortschrittliche generative KI-Funktionen direkt in seine Plattform zu integrieren.

Hier sind einige der wichtigsten Punkte, die sie aus dieser Partnerschaft hervorheben:

• Tickets zusammenfassen: Schnell den Kern langer, komplizierter Support-Tickets erfassen, damit Agenten nicht jedes einzelne Wort lesen müssen.

• Erstellen von Inhalten für die Wissensdatenbank: Unterstützung von Admins beim Entwerfen neuer Help-Center-Artikel oder beim Erstellen von Makros.

• Antworten ausformulieren: Ein Agent gibt ein paar kurze Stichworte ein und die KI formuliert daraus eine vollständige, gut geschriebene Antwort.

• Intelligentere KI-Agenten: Unterstützung ihrer neueren KI-Agenten, die tatsächlich Kontext verstehen und Aufgaben selbstständig erledigen können.

Zendesk betont auch schnell das Thema Sicherheit und erwähnt, dass sie Endpunkte bei OpenAI verwenden, die keine Daten speichern, und Datenspeicheroptionen in der EU anbieten. Das schafft eine gute Vertrauensbasis, aber wie wir sehen werden, führt die Struktur des Ganzen zu einem anderen Problem.

Wie Zendesk OpenAI innerhalb seiner Plattform nutzt

Zendesk integriert KI direkt in seine Produkte, wie die KI-Agenten und den Copilot. Das sorgt für ein reibungsloses Erlebnis, wenn Ihr Team den ganzen Tag in Zendesk lebt und atmet, aber es lohnt sich, einen Moment innezuhalten, um die Kompromisse zu verstehen.

Die Vorteile einer integrierten KI-Lösung

Das größte Verkaufsargument eines nativen Tools ist der reine Komfort. Die KI ist bereits im Arbeitsbereich der Agenten vorhanden, sodass man nicht zwischen verschiedenen Tabs oder Apps wechseln muss. Alles, von Tickets bis zu den KI-Einstellungen, wird an einem Ort verwaltet. Es ist von Anfang an darauf ausgelegt, mit Zendesk-Daten zu arbeiten, und bietet sofort Funktionen wie intelligentes Ticket-Routing und Self-Service-Tools.

Die Nachteile eines geschlossenen Systems

Obwohl eine integrierte Lösung auf dem Papier großartig klingt, sperrt sie Sie oft in einen sogenannten "Walled Garden" (geschlossenes System) ein.

• Informationen sind gefangen. Die Zendesk-KI funktioniert am besten, wenn sie Informationen nutzt, die bereits in Zendesk gespeichert sind, wie zum Beispiel Ihre Help-Center-Artikel. Aber was ist mit all dem anderen Wissen, auf dem Ihr Unternehmen basiert? Die meisten Teams haben wichtige Informationen verstreut in Google Docs, Confluence-Seiten oder alten Slack-Threads. Die native KI von Zendesk dazu zu bringen, aus diesen externen Quellen zu lernen, ist eine enorme Herausforderung, wenn nicht sogar unmöglich. Dadurch hat Ihre KI massive blinde Flecken.

• Sie haben wenig Kontrolle. Letztendlich sind Sie an Zendesks voreingestellte Workflows gebunden. Möchten Sie die Persönlichkeit der KI anpassen, detaillierte Regeln für die Eskalation eines Tickets festlegen oder spezielle Aktionen erstellen, die sich mit Ihren anderen Tools verbinden? Wahrscheinlich werden Sie an Ihre Grenzen stoßen. Im Gegensatz dazu bieten Lösungen wie eesel AI einen vollständigen Workflow-Editor, mit dem Sie die totale Kontrolle haben.

• Es ist ein Alles-oder-Nichts-Ansatz. Die KI von Zendesk bietet den größten Mehrwert, wenn Sie sich vollständig für ihre gesamte Produktpalette entschieden haben. Es ist keine flexible Ebene, die Sie einfach über eine Mischung verschiedener Tools legen können. Wenn die Informationen und Prozesse Ihres Teams verteilt sind, kann sich eine native Lösung eher wie ein Käfig als wie ein Werkzeug anfühlen.

Der Aufwand, eine eigene Integration zu entwickeln

Nachdem sie die Grenzen nativer Tools erkannt haben, denken einige technisch versierte Teams: "Warum bauen wir nicht einfach unsere eigene?" <quote text="Ein Entwickler auf Reddit teilte mit, wie er eine maßgeschneiderte Lösung baute, weil die bestehenden Optionen "teuer... und weniger flexibel" waren." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://danielsodkiewicz.github.io/zendesk-openai-integration.html">

Und obwohl dieser Weg Ihnen ultimative Freiheit gibt, ist er voller ernsthafter Hürden, die ihn für die meisten Unternehmen zu einem No-Go machen.

Die typischen Wege, wie man es zu bauen versucht

Im Allgemeinen gibt es zwei Wege, die Teams einschlagen, wenn sie versuchen, Zendesk und OpenAI selbst zu verbinden:

1. Verwendung von Middleware-Tools: Plattformen wie Make.com oder n8n.io ermöglichen es Ihnen, die APIs von Zendesk und OpenAI visuell zu verbinden, ohne ein Programmier-Experte sein zu müssen. Sie können per Drag-and-Drop Regeln einrichten wie "Wenn ein neues Zendesk-Ticket eingeht, sende es an OpenAI, um einen Antwortentwurf zu erhalten."

2. Von Grund auf neu programmieren: Das bedeutet, eigenen Code (normalerweise Python oder JavaScript) zu schreiben, um direkt mit den APIs von Zendesk und OpenAI zu interagieren. Es ist die leistungsstärkste Option, erfordert aber Entwickler, die sie erstellen und, was noch wichtiger ist, am Laufen halten.

Warum eine Eigenentwicklung meist eine schlechte Idee ist

Eine eigene Integration zu entwickeln, kann sich wie die perfekte Antwort anfühlen, aber es wird fast immer zu einem ressourcenzehrenden Albtraum.

• Es ist kompliziert und geht leicht kaputt. Diese Eigenentwicklungen sind fragil. Ein winziges Update einer API auf Seiten von Zendesk oder OpenAI kann Ihr gesamtes System lahmlegen und Ihre Entwickler zwingen, alles stehen und liegen zu lassen, um das Problem zu beheben. Es wird zu einem endlosen Wartungsjob.

• Es skaliert nicht gut. Wie ein Redditor scharfsinnig fragte: "Wie gehst du mit Dingen wie neuen Wissensartikeln oder Updates um?" Jedes Mal, wenn sich ein Dokument ändert, manuell neue Dateien in Ihr benutzerdefiniertes Modell einzuspeisen, ist einfach nicht realistisch. Eine gute KI muss sich automatisch mit Ihren Wissensquellen synchronisieren.

• Es birgt Sicherheitsrisiken. Wenn Sie anfangen, sensible Kundendaten durch Ihre eigenen Skripte oder andere Middleware-Tools zu leiten, schaffen Sie neue Sicherheitslücken. <quote text="Ein anderer Reddit-Nutzer wies darauf hin, dass Sicherheits- und Datenrichtlinien "für viele Unternehmen ein Hauptanliegen" sind." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/Zendesk/comments/1i0mxpc/i_connected_zendesk_to_openaichatgpt_assistant/">

Es ist unglaublich schwierig für eine selbst entwickelte Lösung, die Sicherheitsstandards einer dedizierten Plattform zu erreichen.

• Sie verpassen erweiterte Funktionen. Vielleicht bekommen Sie eine grundlegende Verbindung zum Laufen, aber was ist mit den Funktionen, die eine KI-Lösung wirklich nützlich machen? Dinge wie eine Simulations-Engine zum Testen der Leistung, hilfreiche Berichte oder das automatische Erstellen von Hilfeartikeln aus Konversationen sind für sich genommen riesige Softwareprojekte. Hier kommt eine dedizierte Plattform wie eesel AI ins Spiel, die Ihnen all das sofort bietet.

Ein besserer Ansatz mit einer Plug-and-Play-KI-Ebene

Was wäre, wenn Sie die Leistung einer benutzerdefinierten OpenAI-Einrichtung ohne die technischen Kopfschmerzen und die Einfachheit eines nativen Tools ohne Eingeschlossen-Sein haben könnten? Das ist die Idee hinter einer Plug-and-Play-KI-Ebene. Sie setzt auf den Tools auf, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, und führt Ihr gesamtes Wissen zusammen, um den Support dort zu automatisieren, wo Sie ihn am meisten benötigen.

In Minuten startklar, nicht in Monaten

Anstelle eines mehrwöchigen, benutzerdefinierten Projekts bietet eesel AI eine Ein-Klick-Integration mit Zendesk. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk verbinden und innerhalb weniger Minuten sehen, wie die KI bei Ihren vergangenen Tickets abschneiden würde. Keine obligatorischen Verkaufsdemos, kein Warten auf Entwickler. Dieser Self-Service-Ansatz bedeutet, dass Sie fast sofort sehen können, ob es gut passt.

Verbinden Sie sofort Ihr gesamtes Wissen

eesel AI wurde speziell entwickelt, um das Problem der "gefangenen Informationen" zu lösen. Es lernt nicht nur aus Ihrem Zendesk Help Center. Es verbindet sich mit allen Wissensquellen Ihres Unternehmens, von der bisherigen Ticket-Historie bis hin zu Dokumenten in Google Docs, Confluence und Notion. Dadurch erhält die KI das vollständige Bild und kann genaue, kontextreiche Antworten liefern, mit denen isolierte, native Tools einfach nicht mithalten können.

Volle Kontrolle erhalten und alles zuerst testen

Mit dem leistungsstarken Simulationsmodus von eesel AI können Sie Ihr Setup an Tausenden Ihrer echten historischen Tickets testen, bevor es jemals mit einem einzigen Kunden spricht. So sehen Sie genau, wie sich die KI verhalten wird, und können Dinge wie Lösungsraten und Kosteneinsparungen mit echten Daten prognostizieren.

Außerdem erhalten Sie durch eine anpassbare Workflow-Engine eine feingranulare Kontrolle. Sie können genau entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll, welchen Ton sie haben soll und welche speziellen Aktionen sie ausführen kann, sei es das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify oder das automatische Taggen und Eskalieren eines Tickets.

Wenn man alles zusammenzählt, ist der Unterschied ziemlich deutlich. Die native Zendesk-KI ist schnell einzurichten, aber sehr begrenzt. Ein individuelles DIY-Projekt ist flexibel, aber langsam, riskant und aufwendig in der Wartung. Ein Plug-and-Play-Tool wie eesel AI bietet Ihnen das Beste aus beiden Welten: Es ist unglaublich schnell einsatzbereit, verbindet sich mit Ihrem gesamten Wissen und bietet Ihnen tiefgreifende Self-Service-Anpassungen, ohne dass Sie eine einzige Zeile Code schreiben müssen.

Dieses Video zeigt einen KI-Assistenten innerhalb von Zendesk, der eine leistungsstarke Alternative zur nativen Zendesk-KI bietet.

Was ist das Fazit?

Ja, Zendesk nutzt OpenAI. Aber die wichtigere Frage ist, ob die integrierte KI-Lösung Ihrem Team die Flexibilität und Intelligenz bietet, die Sie tatsächlich benötigen, um großartigen Kundensupport zu leisten. Für viele Teams lautet die Antwort nein.

Das native Tool schafft Informationssilos und sperrt Sie in ein einziges Ökosystem ein, während der Versuch, eine eigene Lösung zu entwickeln, ein langsamer, komplexer und riskanter Weg ist.

Eine Plug-and-Play-KI-Ebene wie eesel AI bietet eine viel bessere Alternative. Sie verbindet sich in Minuten mit Zendesk, zieht all Ihr verstreutes Unternehmenswissen zusammen und gibt Ihnen die Möglichkeit, den Support nach Ihren eigenen Vorstellungen zu automatisieren.

Geben Sie sich nicht mit einer gebündelten KI zufrieden, die nicht ganz passt. Entdecken Sie, was eine dedizierte, flexible KI-Plattform für Ihr Team tun kann.

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