Apresentado por Zendesk
Atualmente, a Agentic AI está transformando três áreas principais de trabalho – criação, codificação e suporte – diz Shashi Upadhyay, presidente de engenharia, IA e produto da Zendesk. Mas ele observa que o apoio apresenta um desafio distinto.
“O suporte é especial porque você coloca um agente autônomo de IA bem na frente do seu cliente,” Upadhyay diz. “Você precisa ter certeza de que fará a coisa certa para o cliente e para o cliente. Cada passo em frente na IA deverá tornar o serviço mais confiável tanto para os clientes como para os agentes humanos.”
Zendesk, recentemente nomeada Líder no Quadrante Mágico do Gartner 2025 para o CRM Customer Engagement Center, começou a implementar agentes de IA há cerca de um ano e meio. Desde então, eles perceberam que os agentes de IA podem resolver sozinhos quase 80% de todas as solicitações recebidas dos clientes. Para os 20% restantes, o agente de IA pode entregá-los a um ser humano para ajudar a resolver problemas mais complexos.
“Os agentes autônomos de IA trabalham 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem espera ou tempo de fila. Você tem um problema; eles fornecem uma resposta imediatamente. Tudo isso soma,” ele diz. “Você não apenas obtém resoluções mais altas e maior automação, mas também pode melhorar o CSAT ao mesmo tempo. Como 80% é um número tão promissor e os resultados são tão sólidos, acreditamos que é apenas uma questão de tempo até que todos adotem esta tecnologia. Já vemos isso em todos os aspectos.”
Os esforços da empresa para aprimorar seu padrão de usabilidade, profundidade de insights e tempo de obtenção de valor para organizações de todos os tamanhos exigem testes contínuos, integração de modelos avançados como ChatGPT-5 e uma grande atualização de seus recursos de análise e insights em tempo real alimentados por IA de geração com a aquisição da HyperArc, uma plataforma de análise nativa de IA.
Projetando, testando e implantando um agente melhor
“Especialmente em um contexto de suporte, é importante que os agentes de IA se comportem de forma consistente com a marca da empresa, as políticas e os requisitos regulatórios que você possa ter,” Upadhyay diz. “Testamos cada agente, cada modelo continuamente em todos os nossos clientes. Fazemos isso antes de lançá-lo e depois de lançá-lo, em cinco categorias.”
Essas categorias — taxa de automação, execução, precisão, latência e segurança — formam a base do programa contínuo de benchmarking da Zendesk. Cada modelo é pontuado de acordo com a precisão com que resolve problemas, quão bem segue as instruções, quão rápido responde e se permanece dentro de barreiras de proteção claramente definidas. O objetivo não é apenas tornar a IA mais rápida – é torná-la confiável, responsável e alinhada com os padrões que definem um excelente atendimento ao cliente.
Esses testes são reforçados pelo agente de controle de qualidade da Zendesk — um monitor automatizado que mantém um olhar constante sobre cada conversa. Se uma troca começar a se desviar do curso, seja no tom ou na precisão, o sistema sinaliza imediatamente e alerta um agente humano para intervir. É uma camada adicional de garantia que mantém a experiência do cliente no caminho certo, mesmo quando a IA está executando a primeira linha de suporte.
GPT-5 para agentes de próximo nível
No mundo do suporte e do serviço, a mudança de simples chatbots que respondem a dúvidas básicas ou resolvem problemas descomplicados para agentes que realmente agem é inovadora. Um agente que consegue entender que um cliente deseja devolver um item, confirmar se ele é elegível para devolução, processar a devolução e emitir um reembolso é uma atualização poderosa. Com a introdução do ChatGPT-5, a Zendesk reconheceu uma oportunidade de integrar essa capacidade em sua plataforma de resolução.
“Nós trabalhamos muito de perto com OpenAI porque o GPT-5 foi uma grande melhoria nas capacidades do modelo, passando da capacidade de responder perguntas à capacidade de raciocinar e agir,” Upadhyay diz. “Primeiro, ele faz um trabalho muito melhor na resolução de problemas de forma autônoma. Em segundo lugar, é muito melhor compreender a sua intenção, o que melhora a experiência do cliente porque você se sente compreendido. Por último, mas não menos importante, ele tem mais de 95% de confiabilidade na execução correta.”
Esses ganhos se espalham pelos agentes de IA, Copilot e App Builder da Zendesk. O GPT-5 reduz as falhas de fluxo de trabalho em 30%, graças à sua capacidade de se adaptar à complexidade inesperada sem perder o contexto, e reduz os escalonamentos de fallback em mais de 20%, com respostas mais completas e precisas. O resultado: resoluções mais rápidas, menos transferências e IA que se comporta mais como um profissional de suporte experiente do que como um assistente com script.
Além disso, o GPT-5 é melhor para lidar com ambiguidades e é capaz de esclarecer informações vagas do cliente, o que melhora o roteamento e aumenta os fluxos de trabalho automatizados em mais de 65% das conversas. Possui maior precisão em cinco idiomas e torna os agentes mais produtivos com respostas mais concisas e contextualmente relevantes que se alinham às diretrizes de tom.
E no App Builder, o GPT-5 proporcionou desempenho geral 25% a 30% mais rápido, com mais iterações imediatas por minuto, acelerando os fluxos de trabalho de desenvolvimento do criador de aplicativos.
Preenchendo a lacuna analítica
Tradicionalmente, a análise de suporte concentra-se em dados estruturados — o tipo que cabe perfeitamente em uma tabela: quando um ticket foi aberto, quem o tratou, quanto tempo levou para ser resolvido e quando foi fechado. Mas os insights mais valiosos geralmente residem em dados não estruturados – as próprias conversas, espalhadas por e-mail, chat, voz e aplicativos de mensagens como o WhatsApp.
“Os clientes muitas vezes não percebem quanta inteligência existe em suas interações de suporte,” Upadhyay diz. “O que buscamos com a análise são maneiras pelas quais podemos melhorar toda a empresa com os insights contidos nos dados de suporte.”
Para revelar esses insights mais profundos, a Zendesk recorreu à HyperArc, uma empresa de análise nativa de IA, conhecida por seu mecanismo proprietário HyperGraph e por insights generativos alimentados por IA. A aquisição deu nova vida ao Explore, a plataforma analítica da Zendesk, transformando-a em uma solução moderna capaz de mesclar dados estruturados e não estruturados, suportando interfaces conversacionais e aproveitando a memória persistente para usar interações passadas como contexto para novas consultas.
“Suas interações de suporte estão lhe contando tudo o que não está funcionando em seu negócio hoje, todas essas informações estão nesses milhões de tickets que você coletou ao longo do tempo,” Upadhyay diz. “Queríamos tornar isso completamente visível. Agora temos esse agente genial de IA que pode analisar tudo e retornar com recomendações explícitas. Isso não apenas melhora o suporte. Melhora toda a empresa.”
Essa visibilidade agora se traduz em inteligência acionável. O sistema pode identificar onde os problemas são mais persistentes, identificar os padrões por trás deles e sugerir maneiras de resolvê-los. Pode até antecipar problemas antes que eles aconteçam. Durante eventos de alta pressão como a Black Friday, por exemplo, ele pode analisar dados históricos para sinalizar problemas recorrentes, prever onde novos gargalos podem aparecer e recomendar medidas preventivas — transformando o apoio reativo em estratégia proativa.
“É aí que o HyperArc brilha,” Upadhyay diz. Isso não apenas ajuda você a entender o passado – mas também a planejar melhor o futuro.”
Ao integrar a inteligência nativa de IA do HyperArc, a Zendesk está levando o atendimento ao cliente em direção ao aprendizado contínuo – onde cada interação cria confiança e aprimora o desempenho, preparando o terreno para a IA que pode ver o que está por vir.
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