Como usar as transcrições de conversas do agente de IA do Zendesk: Um guia prático

Quando você implanta um agente de IA para lidar com conversas com clientes, você quer saber como ele está se saindo. Os clientes estão obtendo respostas para suas perguntas? Onde a IA está com dificuldades? Quais lacunas existem em sua base de conhecimento?

É aqui que as transcrições de conversas do agente de IA do Zendesk entram em cena. Desde o final de 2025, o Zendesk tornou essas conversas visíveis como tickets em seu Agent Workspace, dando a você uma visibilidade sem precedentes de suas operações de suporte automatizadas.

Neste guia, você aprenderá um fluxo de trabalho prático para revisar essas transcrições, identificar oportunidades de melhoria e transformar insights em ação. Se você está apenas começando com agentes de IA ou procurando otimizar uma implantação existente, esta abordagem sistemática ajudará você a obter mais valor de seus dados de conversas.

O que você vai precisar

Antes de mergulhar na revisão da transcrição, certifique-se de que você tem:

• Uma conta Zendesk com o agente de IA habilitado (plano Suite Team ou superior)
• O recurso de tickets de agente de IA ativado (isso se tornou obrigatório para todas as contas em 4 de maio de 2026)
• Acesso ao Admin Center para visualizar os insights da conversa
• Opcional: Uma conta eesel AI se você quiser executar simulações ou analisar transcrições em escala

Passo 1: Acesse suas transcrições de conversas do agente de IA do Zendesk

O primeiro passo é saber onde encontrar seus dados de conversa. O Zendesk organiza as transcrições do agente de IA no Admin Center, na seção de agentes de IA.

Veja como acessá-las:

1. Navegue até Admin Center > IA > Agentes de IA
2. Selecione o agente de IA que você deseja revisar
3. Clique na guia Insights para abrir o painel
4. Na parte inferior do painel, clique em Visualizar conversas não resolvidas ou Visualizar resoluções automatizadas

Você verá duas categorias de conversas:

• Resoluções automatizadas: Conversas que o agente de IA resolveu sem intervenção humana. Elas só aparecem após 72 horas de inatividade.
• Não resolvidas: Conversas que não foram resolvidas pelo agente de IA, incluindo aquelas que foram transferidas para um agente ao vivo.

Tenha em mente algumas limitações: as transcrições estão disponíveis apenas nos últimos 30 dias, e cada transcrição exibe as primeiras 100 mensagens trocadas. Se uma conversa ultrapassar 100 mensagens, você verá apenas o começo.

Passo 2: Revise as transcrições para garantia de qualidade

Depois de acessar suas transcrições, o trabalho real começa. A garantia de qualidade não se trata de ler cada conversa individual (isso seria esmagador). Em vez disso, concentre-se em identificar padrões e outliers.

Ao revisar as transcrições de resolução automatizada, pergunte a si mesmo:

• O agente de IA realmente resolveu o problema do cliente, ou o cliente simplesmente desistiu?
• As respostas foram precisas e baseadas em sua base de conhecimento?
• A conversa fluiu naturalmente, ou a IA pareceu confusa?

Procure o espaço reservado "Cliente enviou detalhes" nas transcrições resolvidas. Quando os clientes fornecem informações confidenciais, como números de pedidos ou detalhes da conta, o Zendesk as mascara na visualização da transcrição para privacidade. O espaço reservado indica que as informações foram compartilhadas, mas os detalhes específicos estão ocultos.

O Zendesk também permite que você envie feedback sobre resoluções automatizadas diretamente na visualização da transcrição. Você pode avaliar se a resolução foi totalmente resolvida, parcialmente resolvida ou não resolvida e fornecer os motivos para sua avaliação. Este feedback ajuda o Zendesk a melhorar seus algoritmos de classificação, embora não impacte diretamente as métricas de resolução automatizada de sua conta.

Passo 3: Identifique lacunas de conhecimento a partir de conversas não resolvidas

Conversas não resolvidas são minas de ouro para oportunidades de melhoria. Estes são casos em que o agente de IA não conseguiu lidar com a solicitação, seja porque não tinha o conhecimento ou porque a situação exigia julgamento humano.

Ao revisar as transcrições não resolvidas, categorize-as em temas comuns:

• Artigos da central de ajuda ausentes: O cliente perguntou algo que não está documentado
• Respostas pouco claras: A IA deu uma resposta, mas o cliente não a entendeu
• Casos extremos: A solicitação era válida, mas incomum, ficando fora dos padrões normais
• Limitações do sistema: A IA não conseguiu realizar uma ação que o cliente precisava

Crie uma planilha simples para rastrear esses padrões. Observe o ID da conversa, a categoria e uma breve descrição do que deu errado. Com o tempo, você começará a ver quais problemas surgem com mais frequência.

É aqui que um processo de revisão sistemático compensa. Em vez de revisar as transcrições aleatoriamente, defina um cronograma. Revisões semanais de 10 a 20 conversas lhe darão melhores insights do que mergulhos profundos esporádicos. Concentre-se em uma categoria por vez: uma semana procure lacunas de conhecimento, na semana seguinte examine a qualidade da resposta.

Passo 4: Transforme insights em ação

Identificar problemas é apenas metade da batalha. O valor real vem de corrigi-los.

Para cada lacuna de conhecimento que você identificou, priorize com base na frequência e no impacto. Um artigo ausente que ajudaria 50 clientes por mês é mais urgente do que um que ajudaria 5. Crie um calendário de conteúdo para suas atualizações da central de ajuda, abordando primeiro as lacunas de alto impacto.

Ao atualizar os materiais de treinamento ou as respostas do seu agente de IA, meça a melhoria. Após implementar uma correção, verifique as transcrições das semanas seguintes para ver se conversas semelhantes agora estão sendo resolvidas com sucesso. Esta comparação antes e depois valida seus esforços e mostra o progresso.

Para equipes que procuram acelerar este processo, o eesel AI oferece capacidades de simulação. Você pode testar as atualizações propostas da base de conhecimento em seus tickets históricos para ver como elas teriam se comportado antes de entrar em produção. Isso permite que você valide as melhorias com dados em vez de esperar que elas funcionem.

Nossa integração com o Zendesk também permite ações automatizadas com base no conteúdo da transcrição. Embora os tickets de agente de IA nativos do Zendesk sejam somente leitura e não acionem fluxos de trabalho, o eesel AI pode aplicar tags, definir prioridades e rotear tickets com base no que foi discutido na conversa.

Erros comuns a evitar

Mesmo com as melhores intenções, é fácil cair em armadilhas ao revisar as transcrições. Aqui estão as armadilhas mais comuns:

Revisar sem um sistema. Clicar aleatoriamente nas transcrições pode trazer à tona conversas interessantes, mas não lhe dará tendências acionáveis. Defina o que você está procurando antes de começar e rastreie suas descobertas de forma consistente.

Concentrar-se em casos individuais em vez de padrões. Um cliente tendo uma má experiência é lamentável. Cinquenta clientes tendo a mesma má experiência é um problema que você precisa corrigir. Procure temas recorrentes em vez de incidentes isolados.

Não agir rápido o suficiente. Os dados da transcrição têm um prazo de validade. Se você identificar uma lacuna de conhecimento, mas não atualizar sua central de ajuda por três meses, centenas de clientes podem ter a mesma experiência frustrante nesse ínterim. Defina SLAs para seus ciclos de melhoria.

Mal-entendido da regra das 72 horas. As resoluções automatizadas só aparecem nessa guia após 72 horas de inatividade. Uma conversa que parece não resolvida hoje pode ser classificada como resolvida daqui a três dias. Não entre em pânico se seus números parecerem errados; verifique novamente após o período de espera.

Esperar que os tickets de agente de IA se comportem como tickets regulares. Eles são somente leitura por um motivo. Eles não acionarão suas automações, não aparecerão nos relatórios do Explore e não podem ser editados em massa. Compreender estas limitações ajuda você a trabalhar dentro delas em vez de lutar contra elas.

Levando sua análise de transcrição de conversas do agente de IA do Zendesk adiante

A revisão de transcrição nativa do Zendesk é uma base sólida, mas tem limitações. A janela de 30 dias significa que você não pode analisar tendências de longo prazo. A falta de exportação em massa dificulta a realização de análises em larga escala. E a natureza somente leitura dos tickets de agente de IA limita o que você pode automatizar.

É aqui que ferramentas complementares podem ajudar. Na eesel AI, construímos capacidades que estendem o que você pode fazer com seus dados de conversa:

• Fontes de conhecimento unificadas: Conecte sua central de ajuda do Zendesk com documentação interna do Confluence, Google Docs, Notion e muito mais. Isso dá ao seu agente de IA uma base de conhecimento completa para se basear.
• Análise avançada: Identifique tendências em milhares de conversas, não apenas nas que você revisa manualmente. Detecte problemas emergentes antes que se tornem grandes problemas.
• Teste de simulação: Teste as atualizações da base de conhecimento e as alterações de resposta em seus tickets históricos para prever seu impacto antes de entrar em produção.
• Ações automatizadas: Embora os tickets de agente de IA do Zendesk sejam somente leitura, o eesel AI pode realizar ações em tickets regulares com base na análise da conversa, incluindo marcação, roteamento e priorização.

O objetivo não é substituir as capacidades nativas do Zendesk, mas construir sobre elas. Use o Zendesk para revisão diária de transcrições e garantia de qualidade. Use ferramentas adicionais quando precisar de análises mais profundas, identificação de tendências ou fluxos de trabalho automatizados.