Hasta ahora, todo ha cubierto cómo se supone que debe funcionar Zendesk AI. Ahora hablemos sobre lo que realmente sucede cuando los usuarios o equipos lo ponen a prueba. De la teoría a la aplicación actual práctica
¿Resultados sobrevalorados por Zendesk?
Según Zendesk, cuando funciona, su IA acelera tu cola de tickets y alivia tus tiempos de primera respuesta. Hace que tu sistema de soporte se sienta un poco más ajustado, un poco más rápido y un poco más fácil de gestionar.
Pero es fácil exagerar. La IA no entenderá el sarcasmo. No siempre etiquetará las cosas correctamente. Podría sugerir artículos de ayuda que no tienen nada que ver con la pregunta. Tendrás que estar atento a estas omisiones y ajustar con el tiempo.
Las herramientas en sí no están rotas, pero son tan buenas como los flujos de trabajo y el contenido que las respaldan. Si tus macros están desactualizadas o tu centro de ayuda es un desastre, la IA simplemente empujará las respuestas incorrectas más rápido.
Por eso, los resultados en las primeras etapas pueden ser engañosos. Parece que la automatización está funcionando porque las respuestas se envían más rápido. Pero si esas respuestas están fuera de tema o los agentes las están corrigiendo después, no estás ahorrando nada.
Cómo se ven realmente los buenos resultados
Cuando la IA de Zendesk está configurada correctamente y emparejada con contenido limpio y flujos de trabajo sólidos, puede aliviar la presión real de tu equipo.
Así es como se ven los buenos resultados:
- Los agentes están manejando menos tickets manualmente
- El tiempo hasta la primera respuesta disminuye, especialmente en problemas comunes
- Los tiempos de resolución en preguntas frecuentes o actualizaciones de pedidos disminuyen notablemente
- Las respuestas sugeridas coinciden con la intención del cliente y se utilizan sin necesidad de una edición extensa
- Los clientes dejan de reabrir tickets solo para obtener aclaraciones
Si estás viendo esos signos, la IA está haciendo su trabajo. No perfectamente, no mágicamente, sino de una manera que realmente ayuda. Si no estás viendo esas cosas, es probable que la IA esté inactiva o creando trabajo extra en silencio.
Capítulo 5.1: Casos de uso por tipo de ticket
Basado en lo que los equipos de soporte están viendo en producción, aquí es donde la IA de Zendesk tiende a funcionar mejor:
Solicitudes de reembolso
La IA puede guiar a los clientes a través del proceso de reembolso confirmando números de pedido, enlazando a artículos de políticas y recopilando los detalles correctos desde el principio. No emitirá el reembolso en sí, pero despeja el camino para que el agente no comience desde cero.
Preguntas frecuentes y tickets de cómo hacerlo
Estas son las victorias fáciles. Preguntas como “¿Cómo cambio mi contraseña?” o “¿Dónde puedo ver mis pedidos anteriores?” son perfectas para la automatización. La IA puede enviar un macro, sugerir un artículo de ayuda o cerrar automáticamente el ticket dependiendo de cómo esté configurado.
Estado del pedido y actualizaciones de envío
Cuando está conectado a su backend (como Shopify), los agentes de IA pueden obtener información de envío en tiempo real y responder al instante. Eso ahorra a los agentes tener que buscar entre los pedidos solo para decirle a un cliente que su paquete está en tránsito.
Enrutamiento basado en tema, tono o idioma
Con el triaje habilitado, la IA puede detectar la intención, la urgencia e incluso el tono emocional para clasificar los tickets de manera más precisa. Eso significa menos tickets mal dirigidos, escalaciones más rápidas y menos rebotes entre colas.
Estos son los tickets de alta frecuencia y bajo esfuerzo que ralentizan a los equipos. La IA de Zendesk no resolverá lo complejo, pero puede eliminar el trabajo repetitivo.
Capítulo 5.2: Cómo se ve una integración funcional (ejemplo de Shopify)
Uno de los casos de uso más claros donde la IA de Zendesk realmente funciona bien es con Shopify.
Las marcas de comercio electrónico que utilizan Zendesk con Shopify ven resultados rápidos porque el volumen es alto y las preguntas tienden a ser repetitivas. Es el tipo de entorno donde la automatización puede hacer una diferencia notable rápidamente.
Así es como se ve eso en la práctica:
Los agentes de IA pueden responder a preguntas sobre el seguimiento de pedidos y envíos extrayendo datos en vivo de Shopify. Los clientes obtienen respuestas de inmediato sin esperar a que un agente inicie sesión y verifique manualmente.
Las solicitudes de reembolso o devolución están parcialmente automatizadas. La IA recopila la información necesaria, confirma el pedido e incluso enlaza a las políticas de devolución. En la mayoría de los casos, el agente solo necesita revisar y hacer clic en aprobar.
Copilot ayuda con casos especiales redactando respuestas a situaciones como un paquete perdido o un artículo incorrecto. Los agentes obtienen un buen punto de partida y hacen pequeñas ediciones en lugar de escribir desde cero.
Mientras tanto, agentes humanos pasan menos tiempo respondiendo tickets rutinarios y más tiempo lidiando con quejas, problemas logísticos o escalaciones.
No es algo que se configura y se olvida. Aún necesitas datos limpios de Shopify y un proceso de reembolso claro. Pero una vez que la integración es sólida, la IA se convierte en un verdadero ahorro de tiempo en lugar de solo otro botón en el panel de control.
Antes y después de la IA en los flujos de trabajo de soporte
| Antes de la IA | Después de la IA |
|---|---|
| Los agentes etiquetan, dirigen y responden a todo | La IA maneja tickets comunes automáticamente |
| Las mismas preguntas frecuentes se responden una y otra vez | Se sugieren macros y respuestas en tiempo real |
| Los tickets se acumulan en una cola general | La triage dirige los tickets a los equipos correctos más rápido |
| Las macros y los documentos de ayuda se utilizan poco | Copilot los hace visibles y fáciles de usar |
| Los tiempos de respuesta siguen siendo lentos, incluso en problemas simples | El tiempo de primera respuesta disminuye sin aumentar el personal |
| Los agentes se sienten atrapados en trabajos repetitivos | Los agentes se enfocan en escalaciones y casos especiales |
Capítulo 5.3: Lo que dicen los equipos reales
Has visto las características, los casos de uso y los flujos de trabajo. Ahora aquí está lo que realmente importa. Estas son reseñas reales de usuarios que han implementado Zendesk AI en entornos de soporte en vivo.
Los comentarios provienen de fuentes públicas como Capterra y SoftwareReviews. Algunos son positivos. Algunos son críticos. Todo refleja lo que los equipos realmente están experimentando cuando confían en Zendesk AI en el soporte diario.
Comentarios de usuarios sobre Zendesk AI
"Es bastante malo, honestamente. Lo intentamos durante 30 días, y el modelo de intención no está construido para todos los negocios. Y es caro. Ahora estamos revisando ultimate o Jochem.ai. Lo único que funcionó bien fue la función de transcripción para Zendesk talk. Eso debería ser una función predeterminada en Zendesk profesional."
— Usuario de Reddit
Fuente: Reddit"Zendesk parece estar en la misma situación, adquiriendo empresas y añadiendo IA donde puede. Pero estoy luchando por ponerme al día con ello y hacerlo útil. Pero cuando miro algunas otras alternativas a ZD, se han integrado mucho más sin problemas con la IA y han hecho que todo sea parte de la interfaz."
— Usuario de Reddit
Fuente: Reddit
"Algunos usuarios encuentran las funciones avanzadas complejas y señalan que la plataforma puede no ser ideal para pequeñas empresas debido a los costos más altos y las empinadas curvas de aprendizaje."
— Blog de Desku
Fuente: Desku"Zendesk, a pesar de recibir el mayor número de reseñas con 422, tiene la calificación promedio más baja de 1.58 y un número significativamente mayor de reseñas negativas (354)."
— Competitors App
Fuente: Competitors App
