Cómo utilizar las transcripciones de conversaciones del agente de IA de Zendesk: Una guía práctica

Cuando implementa un agente de IA para manejar las conversaciones con los clientes, quiere saber cómo está funcionando. ¿Están los clientes obteniendo respuestas a sus preguntas? ¿Dónde tiene dificultades la IA? ¿Qué lagunas existen en su base de conocimientos?

Aquí es donde entran en juego las transcripciones de conversaciones del agente de IA de Zendesk. Desde finales de 2025, Zendesk ha hecho que estas conversaciones sean visibles como tickets en su Agent Workspace, lo que le brinda una visibilidad sin precedentes de sus operaciones de soporte automatizadas.

En esta guía, aprenderá un flujo de trabajo práctico para revisar estas transcripciones, identificar oportunidades de mejora y convertir las ideas en acción. Ya sea que esté comenzando con los agentes de IA o buscando optimizar una implementación existente, este enfoque sistemático le ayudará a obtener más valor de los datos de sus conversaciones.

Lo que necesitará

Antes de sumergirse en la revisión de transcripciones, asegúrese de tener:

• Una cuenta de Zendesk con el agente de IA habilitado (plan Suite Team o superior)
• La función de tickets del agente de IA activada (esto se hizo obligatorio para todas las cuentas el 4 de mayo de 2026)
• Acceso al Centro de administración para ver la información de las conversaciones
• Opcional: Una cuenta de eesel AI si desea ejecutar simulaciones o analizar transcripciones a escala

Paso 1: Acceda a las transcripciones de conversaciones del agente de IA de Zendesk

El primer paso es saber dónde encontrar los datos de sus conversaciones. Zendesk organiza las transcripciones del agente de IA en el Centro de administración, en la sección de agentes de IA.

Así es como se accede a ellas:

1. Vaya a Centro de administración > IA > Agentes de IA
2. Seleccione el agente de IA que desea revisar
3. Haga clic en la pestaña Insights (Información) para abrir el panel
4. En la parte inferior del panel, haga clic en View unresolved conversations (Ver conversaciones no resueltas) o en View automated resolutions (Ver resoluciones automatizadas)

Verá dos categorías de conversaciones:

• Automated resolutions (Resoluciones automatizadas): Conversaciones que el agente de IA resolvió sin intervención humana. Estas solo aparecen después de 72 horas de inactividad.
• Unresolved (No resueltas): Conversaciones que no fueron resueltas por el agente de IA, incluidas las que fueron transferidas a un agente en vivo.

Tenga en cuenta algunas limitaciones: las transcripciones solo están disponibles durante los últimos 30 días, y cada transcripción muestra los primeros 100 mensajes intercambiados. Si una conversación superó los 100 mensajes, solo verá el principio.

Paso 2: Revise las transcripciones para el control de calidad

Una vez que puede acceder a sus transcripciones, comienza el verdadero trabajo. El control de calidad no se trata de leer cada conversación (eso sería abrumador). En cambio, concéntrese en identificar patrones y valores atípicos.

Al revisar las transcripciones de resolución automatizada, pregúntese:

• ¿El agente de IA realmente resolvió el problema del cliente, o el cliente simplemente se rindió?
• ¿Las respuestas fueron precisas y se basaron en su base de conocimientos?
• ¿La conversación fluyó de forma natural, o la IA parecía confundida?

Busque el marcador de posición "Customer sent details" (El cliente envió detalles) en las transcripciones resueltas. Cuando los clientes proporcionan información confidencial como números de pedido o detalles de la cuenta, Zendesk los enmascara en la vista de transcripción por motivos de privacidad. El marcador de posición indica que se compartió información, pero los detalles específicos están ocultos.

Zendesk también le permite enviar comentarios sobre las resoluciones automatizadas directamente en la vista de transcripción. Puede calificar si la resolución se resolvió por completo, se resolvió parcialmente o no se resolvió, y proporcionar las razones de su calificación. Estos comentarios ayudan a Zendesk a mejorar sus algoritmos de clasificación, aunque no afectan directamente las métricas de resolución automatizada de su cuenta.

Paso 3: Identifique las lagunas de conocimiento a partir de las conversaciones no resueltas

Las conversaciones no resueltas son minas de oro para las oportunidades de mejora. Estos son los casos en los que el agente de IA no pudo manejar la solicitud, ya sea porque no tenía el conocimiento o porque la situación requería el juicio humano.

A medida que revise las transcripciones no resueltas, clasifíquelas en temas comunes:

• Missing help center articles (Faltan artículos del centro de ayuda): El cliente preguntó algo que no está documentado
• Unclear responses (Respuestas poco claras): La IA dio una respuesta, pero el cliente no la entendió
• Edge cases (Casos límite): La solicitud era válida pero inusual, y estaba fuera de los patrones normales
• System limitations (Limitaciones del sistema): La IA no pudo realizar una acción que el cliente necesitaba

Cree una hoja de cálculo sencilla para realizar un seguimiento de estos patrones. Anote el ID de la conversación, la categoría y una breve descripción de lo que salió mal. Con el tiempo, comenzará a ver qué problemas surgen con mayor frecuencia.

Aquí es donde un proceso de revisión sistemático da sus frutos. En lugar de revisar las transcripciones al azar, establezca un horario. Las revisiones semanales de 10 a 20 conversaciones le darán mejores ideas que las inmersiones profundas esporádicas. Concéntrese en una categoría a la vez: una semana busque lagunas de conocimiento, la semana siguiente examine la calidad de la respuesta.

Paso 4: Convierta las ideas en acción

Identificar los problemas es solo la mitad de la batalla. El verdadero valor proviene de solucionarlos.

Para cada laguna de conocimiento que identifique, priorice en función de la frecuencia y el impacto. Un artículo faltante que ayudaría a 50 clientes por mes es más urgente que uno que ayudaría a 5. Cree un calendario de contenido para las actualizaciones de su centro de ayuda, abordando primero las lagunas de alto impacto.

Al actualizar los materiales de capacitación o las respuestas de su agente de IA, mida la mejora. Después de implementar una solución, revise las transcripciones de las semanas siguientes para ver si las conversaciones similares ahora se están resolviendo con éxito. Esta comparación antes y después valida sus esfuerzos y muestra el progreso.

Para los equipos que buscan acelerar este proceso, eesel AI ofrece capacidades de simulación. Puede probar las actualizaciones propuestas de la base de conocimientos con sus tickets históricos para ver cómo se habrían desempeñado antes de ponerlas en marcha. Esto le permite validar las mejoras con datos en lugar de esperar que funcionen.

Nuestra integración de Zendesk también permite acciones automatizadas basadas en el contenido de la transcripción. Si bien los tickets nativos del agente de IA de Zendesk son de solo lectura y no activan los flujos de trabajo, eesel AI puede aplicar etiquetas, establecer prioridades y enrutar los tickets en función de lo que se discutió en la conversación.

Errores comunes que debe evitar

Incluso con las mejores intenciones, es fácil caer en trampas al revisar las transcripciones. Estas son las trampas más comunes:

Revisar sin un sistema. Hacer clic al azar en las transcripciones puede revelar conversaciones interesantes, pero no le dará tendencias procesables. Defina lo que está buscando antes de comenzar y realice un seguimiento de sus hallazgos de manera consistente.

Centrarse en casos individuales en lugar de patrones. Que un cliente tenga una mala experiencia es desafortunado. Que cincuenta clientes tengan la misma mala experiencia es un problema que debe solucionar. Busque temas recurrentes en lugar de incidentes aislados.

No actuar lo suficientemente rápido. Los datos de las transcripciones tienen una vida útil. Si identifica una laguna de conocimiento pero no actualiza su centro de ayuda durante tres meses, cientos de clientes pueden tener la misma experiencia frustrante mientras tanto. Establezca SLA para sus ciclos de mejora.

Malinterpretar la regla de las 72 horas. Las resoluciones automatizadas solo aparecen en esa pestaña después de 72 horas de inactividad. Una conversación que parece no resuelta hoy podría clasificarse como resuelta dentro de tres días. No se asuste si sus números parecen estar mal; vuelva a consultar después del período de espera.

Esperar que los tickets del agente de IA se comporten como tickets normales. Son de solo lectura por una razón. No activarán sus automatizaciones, no aparecerán en los informes de Explore y no se pueden editar en masa. Comprender estas limitaciones le ayuda a trabajar dentro de ellas en lugar de luchar contra ellas.

Llevando su análisis de transcripciones de conversaciones del agente de IA de Zendesk más allá

La revisión nativa de transcripciones de Zendesk es una base sólida, pero tiene limitaciones. La ventana de 30 días significa que no puede analizar las tendencias a largo plazo. La falta de exportación masiva dificulta la realización de análisis a gran escala. Y la naturaleza de solo lectura de los tickets del agente de IA limita lo que puede automatizar.

Aquí es donde las herramientas complementarias pueden ayudar. En eesel AI, hemos creado capacidades que amplían lo que puede hacer con los datos de sus conversaciones:

• Unified knowledge sources (Fuentes de conocimiento unificadas): Conecte su centro de ayuda de Zendesk con la documentación interna de Confluence, Google Docs, Notion y más. Esto le da a su agente de IA una base de conocimiento completa de la cual extraer.
• Advanced analytics (Análisis avanzados): Identifique tendencias en miles de conversaciones, no solo en las que revisa manualmente. Detecte los problemas emergentes antes de que se conviertan en problemas importantes.
• Simulation testing (Pruebas de simulación): Pruebe las actualizaciones de la base de conocimientos y los cambios de respuesta con sus tickets históricos para predecir su impacto antes de ponerlos en marcha.
• Automated actions (Acciones automatizadas): Si bien los tickets del agente de IA de Zendesk son de solo lectura, eesel AI puede tomar medidas en los tickets normales en función del análisis de la conversación, incluido el etiquetado, el enrutamiento y la priorización.

El objetivo no es reemplazar las capacidades nativas de Zendesk, sino construir sobre ellas. Utilice Zendesk para la revisión diaria de transcripciones y el control de calidad. Utilice herramientas adicionales cuando necesite un análisis más profundo, la identificación de tendencias o flujos de trabajo automatizados.