Haciendo de la IA de Zendesk una herramienta, no un juguete: Una guía práctica para 2025

La IA nativa de Zendesk a menudo se percibe como limitada porque extrae información principalmente de tu centro de ayuda, que podría no contener todo el conocimiento disperso de tu empresa. También se basa en modelos generales de la industria y ofrece funciones avanzadas solo a través de costosos complementos por agente, lo que limita su utilidad práctica sin una mayor inversión o personalización.

Los desafíos clave incluyen la "brecha de conocimiento", donde la IA no puede acceder a toda la información de la empresa, y los modelos de entrenamiento "universales" que no entienden los matices únicos del negocio. Una barrera significativa también es la falta de capacidades robustas de prueba y simulación, lo que erosiona la confianza y hace que la automatización completa parezca arriesgada.

Unificar el conocimiento permite que la IA acceda a toda la información relevante, incluyendo tickets pasados, wikis internas y documentos compartidos, no solo el centro de ayuda. Esta visión completa permite que la IA proporcione respuestas más precisas, contextualizadas y completas, reduciendo la necesidad de que los agentes busquen información manualmente.

Sí, una plataforma de IA dedicada a menudo incluye un modo de simulación que te permite ejecutar la IA en miles de tus tickets pasados. Esto proporciona un pronóstico claro de su tasa de resolución y las respuestas predichas, generando confianza antes de la implementación en vivo y eliminando las conjeturas.

Las funciones nativas de IA de Zendesk a menudo implican costos de complementos por agente, lo que significa que tus gastos crecen con el tamaño de tu equipo, independientemente del éxito de la automatización. Las plataformas dedicadas suelen basar sus precios en el uso (por ejemplo, interacciones de IA por mes), ofreciendo costos más predecibles que se alinean con el valor derivado de la automatización.

Para lograr una resolución autónoma, la IA necesita un motor de flujo de trabajo que le permita realizar acciones personalizadas como actualizar campos de tickets, hacer llamadas a la API de sistemas internos (por ejemplo, Shopify) o escalar problemas. Esto transforma la IA de un simple bot de preguntas y respuestas en un agente que puede gestionar tickets de principio a fin.