Até agora, tudo o que foi abordado diz respeito a como a IA do Zendesk deve funcionar. Agora, vamos falar sobre o que realmente acontece quando usuários ou equipes a colocam à prova. Da teoria à aplicação prática
Resultados superestimados pelo Zendesk?
De acordo com a Zendesk, quando funciona, sua IA acelera sua fila de tickets e alivia seus tempos de resposta inicial. Faz com que seu sistema de suporte pareça um pouco mais coeso, um pouco mais rápido e um pouco mais fácil de gerenciar.
Mas é fácil exagerar. A IA não entenderá sarcasmo. Ela nem sempre marcará as coisas corretamente. Pode sugerir artigos de ajuda que não têm nada a ver com a pergunta. Você precisará ficar atento a essas falhas e ajustar ao longo do tempo.
As ferramentas em si não estão quebradas, mas são tão boas quanto os fluxos de trabalho e o conteúdo que as sustentam. Se seus macros estiverem desatualizados ou seu centro de ajuda estiver uma bagunça, a IA apenas empurrará as respostas erradas mais rapidamente.
É por isso que os resultados em estágio inicial podem ser enganosos. Parece que a automação está funcionando porque as respostas estão saindo mais rápido. Mas se essas respostas estiverem fora do tópico ou os agentes estiverem corrigindo-as depois, você não está economizando nada.
Como são os bons resultados
Quando a IA da Zendesk está configurada corretamente e emparelhada com conteúdo limpo e fluxos de trabalho sólidos, pode aliviar a pressão real sobre sua equipe.
Aqui está como são os bons resultados:
- Os agentes estão lidando com menos tickets manualmente
- O tempo para a primeira resposta diminui, especialmente em questões comuns
- Os tempos de resolução em perguntas frequentes ou atualizações de pedidos caem visivelmente
- As respostas sugeridas correspondem à intenção do cliente e são utilizadas sem edições pesadas
- Os clientes param de reabrir tickets apenas para obter esclarecimentos
Se você está vendo esses sinais, a IA está fazendo seu trabalho. Não perfeitamente, não magicamente, mas de uma forma que realmente ajuda. Se você não está vendo essas coisas, é provável que a IA esteja ou inativa ou criando trabalho extra silenciosamente.
Capítulo 5.1: Casos de uso por tipo de ticket
Com base no que as equipes de suporte estão realmente vendo em produção, aqui está onde a IA da Zendesk tende a funcionar melhor:
Pedidos de reembolso
A IA pode guiar os clientes pelo processo de reembolso, confirmando números de pedidos, vinculando a artigos de políticas e coletando os detalhes corretos desde o início. Ela não emitirá o reembolso em si, mas abre um caminho para que o agente não comece do zero.
Perguntas Frequentes e tickets de como fazer
Estas são as vitórias fáceis. Perguntas como “Como faço para mudar minha senha?” ou “Onde posso ver meus pedidos anteriores?” são perfeitas para automação. A IA pode enviar um macro, sugerir um artigo de ajuda ou fechar automaticamente o ticket, dependendo de como está configurado.
Status do pedido e atualizações de envio
Quando conectado ao seu backend (como Shopify), agentes de IA podem obter informações de envio em tempo real e responder instantaneamente. Isso economiza o trabalho dos agentes que teriam que vasculhar os pedidos apenas para informar a um cliente que seu pacote está em trânsito.
Roteamento baseado em tópico, tom ou idioma
Com a triagem ativada, a IA pode detectar intenção, urgência e até mesmo tom emocional para classificar os tickets de forma mais precisa. Isso significa menos tickets mal direcionados, escalonamentos mais rápidos e menos idas e vindas entre filas.
Estes são os tickets de alta frequência e baixo esforço que atrasam as equipes. O Zendesk AI não resolverá as questões complexas, mas pode eliminar o trabalho repetitivo.
Capítulo 5.2: Como é uma integração funcional (exemplo Shopify)
Um dos casos de uso mais claros onde o Zendesk AI realmente se destaca é com o Shopify.
Marcas de ecommerce que utilizam o Zendesk com o Shopify veem resultados rápidos porque o volume é alto e as perguntas tendem a ser repetitivas. É o tipo de ambiente onde a automação pode fazer uma diferença notável rapidamente.
Aqui está como isso se parece na prática:
Agentes de IA podem responder a perguntas sobre rastreamento de pedidos e envio puxando dados ao vivo do Shopify. Os clientes recebem respostas imediatamente, sem esperar que um agente faça login e verifique manualmente.
Pedidos de reembolso ou devolução são parcialmente automatizados. A IA coleta as informações necessárias, confirma o pedido e até fornece links para as políticas de devolução. Na maioria dos casos, o agente só precisa revisar e clicar em aprovar.
Copilot ajuda com casos especiais, redigindo respostas para situações como pacote perdido ou item incorreto. Os agentes têm um bom ponto de partida e fazem pequenas edições em vez de escrever do zero.
Enquanto isso, agentes humanos despendem menos tempo respondendo a tickets rotineiros e mais tempo lidando com reclamações, problemas logísticos ou escalonamentos.
Não é algo que você configura e esquece. Você ainda precisa de dados limpos do Shopify e de um processo de reembolso claro. Mas uma vez que a integração esteja sólida, a IA se torna um verdadeiro economizador de tempo, em vez de apenas mais um botão no painel.
Antes e depois da IA nos fluxos de trabalho de suporte
| Antes da IA | Depois da IA |
|---|---|
| Agentes marcam, roteiam e respondem a tudo | IA lida com tickets comuns automaticamente |
| As mesmas perguntas frequentes são respondidas repetidamente | Macros e respostas são sugeridas em tempo real |
| Tickets se acumulam em uma fila geral | Triagem roteia tickets para as equipes certas mais rapidamente |
| Macros e documentos de ajuda são subutilizados | Copilot os torna visíveis e fáceis de usar |
| Os tempos de resposta permanecem lentos, mesmo em questões simples | O tempo de primeira resposta cai sem aumentar o número de funcionários |
| Agentes se sentem presos em trabalhos repetitivos | Agentes se concentram em escalonamentos e casos especiais |
Capítulo 5.3: O que as equipes reais estão dizendo
Você viu os recursos, os casos de uso e os fluxos de trabalho. Agora aqui está o que realmente importa. Estas são avaliações reais de usuários que colocaram a IA do Zendesk em ambientes de suporte ao vivo.
O feedback vem de fontes públicas como Capterra e SoftwareReviews. Parte dele é positivo. Parte é crítica. Tudo reflete o que as equipes estão realmente experimentando ao confiar na IA do Zendesk no suporte do dia a dia.
Feedback dos usuários sobre a IA do Zendesk
"É bem ruim, para ser honesto. Tentamos por 30 dias, e o modelo de intenção não é construído para todos os negócios. E é caro. Estamos verificando agora o ultimate ou Jochem.ai. A única coisa que funcionou bem foi o recurso de transcrição para o Zendesk talk. Isso deveria ser um recurso padrão no Zendesk profissional."
— Usuário do Reddit
Fonte: Reddit"O Zendesk parece estar no mesmo barco, adquirindo empresas e integrando IA onde pode. Mas estou lutando para me atualizar e torná-lo útil. Mas quando olho para algumas outras alternativas ao ZD, elas se integraram muito mais perfeitamente com a IA e tornaram tudo parte da interface."
— Usuário do Reddit
Fonte: Reddit
"Alguns usuários acham as funcionalidades avançadas complexas e observam que a plataforma pode não ser ideal para pequenas empresas devido aos custos mais altos e às curvas de aprendizado acentuadas."
— Blog Desku
Fonte: Desku"Zendesk, apesar de receber o maior número de avaliações com 422, tem a menor média de classificação de 1.58 e um número significativamente maior de avaliações negativas (354)."
— Competitors App
Fonte: Competitors App
