كيف يحل Zendesk Agentic AI التذاكر دون تدخل بشري

النقاط الرئيسية

هل تقدم Zendesk Agentic AI؟

نعم، تقدم Zendesk الذكاء الاصطناعي من خلال منصة Resolution Platform، التي كشفت عنها الشركة في مؤتمر Relate 2025 في لاس فيغاس في 26 مارس 2025.

تستخدم المنصة وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين يحلون استفسارات العملاء من البداية إلى النهاية دون توجيه كل سؤال إلى وكيل بشري.

ما يميز Zendesk هو نموذج التسعير القائم على النتائج، مما يجعلها المزود الوحيد للبرامج الخدمية الكبرى الذي يفرض رسومًا على العملاء مقابل كل مشكلة تم حلها بنجاح بدلاً من كل تفاعل أو مقعد.

حقق المستخدمون الأوائل نتائج مبهرة، حيث سجلوا ثلاثة أضعاف الحلول الفورية وزيادة بنسبة 30٪ تقريبًا في سرعة حل المشكلات بشكل عام – وهو نهج ينقل المخاطر من المشتري إلى البائع، وهو أمر نادر في برامج SaaS للمؤسسات.

تدمج منصة حل المشكلات خمسة مكونات أساسية: وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومخطط المعرفة، والإجراءات والتكاملات، والحوكمة والتحكم، والقياس والرؤى. تضمن هذه العناصر مجتمعة أن كل استفسار يجد طريقًا واضحًا لحل المشكلة.

هذه البنية مهمة لأنها تربط عملية اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي مباشرةً بأنظمة الأعمال الحقيقية، مما يسمح للوكلاء بتنفيذ مهام مثل رد أموال الطلبات أو تحديث عناوين الشحن بدلاً من مجرد اقتراح إجابات.

كيف يعمل بالفعل؟

تعمل منصة حل المشكلات من Zendesk كحلقة تغذية راجعة مستمرة.

عندما تصل طلبات الدعم عبر أي قناة، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بقراءة الرسالة، واستخراج سياق العميل، والاستعلام من مخطط المعرفة عن السياسات ذات الصلة، والتذاكر السابقة، ووثائق المنتج.

تدمج المنصة خمسة مكونات أساسية:

يقوم الوكيل بتقييم ما إذا كان بإمكانه حل المشكلة بشكل مستقل.

بالنسبة للحالات البسيطة، يقوم بتنفيذ الإصلاح مباشرة من خلال الإجراءات والتكاملات، باستدعاء واجهات برمجة التطبيقات لمعالجة عمليات الاسترداد أو تحديث سجلات CRM أو تعديل عناوين الشحن.

تقوم طبقات الحوكمة والتحكم بفرض سياسات الشركة وإخفاء البيانات الحساسة وتسجيل كل قرار، بينما تقوم طبقات القياس والرؤى بتتبع معدلات الحلول ودرجات الرضا في الوقت الفعلي.

تحل هذه البنية مشكلة الصندوق الأسود التي كانت تعاني منها روبوتات الدردشة السابقة. يمكن للمسؤولين تتبع المقالة المعرفية أو القاعدة التجارية التي أدت إلى اتخاذ كل قرار على وجه الدقة، وتعديل معايير الاستدلال عند تغير الأولويات.

تتوسع المنصة أفقياً من خلال أدوات إنشاء بدون كود، مما يتيح للفرق إضافة تكاملات أو مصادر معرفة جديدة في دقائق بدلاً من أسابيع من التطوير المخصص.

كيف يبدو ذلك في الواقع؟

تخيل أن أحد معجبي SeatGeek يرسل رسالة إلى خدمة الدعم في الساعة 11 مساءً يسأل فيها: "أين تذاكري؟"، وهي مشكلة شائعة كانت تتطلب في السابق مساعدة شخص حقيقي لحلها.

يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي على الفور بسحب سجل الطلبات، والتأكد من إتمام الدفع، وتحديد موقع البريد الإلكتروني الخاص بتسليم التذكرة الذي وصل إلى البريد العشوائي. في غضون 20 ثانية، يعيد الوكيل إرسال التذاكر، ويحدّث تفضيلات المستخدم لإدراج الرسائل المستقبلية في القائمة البيضاء، ويغلق الحالة باستطلاع رضا العملاء. لم يتدخل أي شخص في هذه العملية.

تتكون الرحلة النموذجية من أربع مراحل:

حققت SeatGeek نسبة حل تلقائي بلغت 51 في المائة في غضون أربعة أشهر من نشر Zendesk Agentic AI، حيث عالجت 57000 استفسار بشكل مستقل خلال فترات الذروة. هذا الحجم يحرر الموظفين البشريين للتعامل مع الشكاوى الدقيقة وبناء العلاقات، بدلاً من تكرار إعادة تعيين كلمات المرور.

تتسع الفجوة في الكفاءة بين Zendesk وبرامج مكتب المساعدة القديمة بشكل أكبر عندما تدرس ما يميز هذه المنصة.

ما الذي يميز Zendesk؟

تتميز Zendesk عن منصات الذكاء الاصطناعي الأخرى من خلال التسعير القائم على النتائج والتكامل العميق للمنصة. تفرض معظم الشركات المنافسة رسومًا لكل وكيل أو لكل محادثة، مما يعاقب على ارتفاع حجم التذاكر ويخلق حوافز غير متوافقة.

تقلب Zendesk هذا النموذج: فأنت تدفع ما يقرب من 20 إلى 30 سنتًا فقط عندما يحل وكيل الذكاء الاصطناعي حالة ما بالكامل، وبالتالي لا تكلف التفاعلات غير المحلولة أي شيء. تكافئ هذه الهيكلية الدقة وتدفع Zendesk إلى تحسين نماذجها باستمرار.

تجمع الشركة أيضًا بين AI Agents وأدوات Co-Pilot للموظفين البشريين ومنصة Resolution Platform في مجموعة موحدة، مما يزيل مشاكل التكامل التي تعاني منها الأنظمة متعددة الموردين.

تشمل نقاط القوة الرئيسية ما يلي:

هناك بعض المفاضلات، وتكشف تعليقات المستخدمين الأوائل عن مدى توافق التوقعات مع الواقع.

وجد بعض المسؤولين أن واجهة Agent Builder غير سهلة الاستخدام، وتتطلب تدريبًا أكثر صعوبة مما كان متوقعًا. وصفها أحد مستخدمي Reddit بأنها "الواجهة الأكثر إزعاجًا في العالم"، مشيرًا إلى عدم وجود ميزات مسودة الذكاء الاصطناعي بنقرة واحدة الموجودة في الأدوات المنافسة.

قامت Zendesk بتحسين واجهة المستخدم منذ إطلاقها، ولكن يجب على المشترين تخصيص ميزانية لوقت التهيئة.

تعتمد المنصة أيضًا بشكل كبير على قواعد المعرفة المعدة بعناية. اعترف أحد المعلقين المتمرسين في مجال التكنولوجيا بأن وثائق شركته لم تكن محفوظة بشكل مثالي، وأن الذكاء الاصطناعي واجه صعوبات حتى أضافوا Knowledge Connectors لاستيراد محتوى خارجي.

تصبح هذه التبعية أقل عبئًا بمجرد فهمك لكيفية ارتباط النظام البيئي بالأنظمة المحيطة، ولكن من الجدير بالذكر ذلك مسبقًا.

على الرغم من هذه النقاط الخلافية، تحولت المشاعر إلى إيجابية مع نضوج المنصة. يدافع شركاء إعادة بيع Zendesk عن الأسعار بقوة، ويذكرون أن ميزات Co-Pilot حققت مكاسب في الكفاءة بنسبة 20 إلى 30 في المائة لكل مستخدم في الممارسة العملية.

حجتهم منطقية: بالنسبة لموظف الدعم الذي يكلف حوالي 2000 دولار شهريًا، فإن ترخيص المساعدة بالذكاء الاصطناعي الذي يكلف 50 دولارًا يعوض عن نفسه عدة مرات من خلال الردود الأسرع ورضا العملاء الأعلى. كما قال أحد الشركاء، "إنها صفقة رابحة إذا كانت توفر 30 في المائة من القيمة لكل موظف".

كانت مشكلات المصادقة لمقالات قاعدة المعرفة خلف جدران تسجيل الدخول تسبب الإحباط للمستخدمين في البداية، ولكن Zendesk أضافت دعمًا أصليًا للمحتوى الآمن وقضت على هذه المشكلة.

تشير هذه الإصلاحات المتكررة إلى الاستجابة للتعليقات، وتواصل الشركة تحسين التجربة وفقًا لخطة عمل عامة.

التكامل والتوافق مع النظام البيئي

يتصل Zendesk Agentic AI بسير عمل المؤسسات من خلال ثلاث آليات: موصلات مسبقة الصنع، وتنسيق بدون كود، وواجهات برمجة تطبيقات مفتوحة.

يأتي Action Builder مزودًا بروابط جاهزة للتطبيقات الشائعة، بحيث يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء تذاكر Jira أو نشر تنبيهات Slack أو مزامنة سجلات Salesforce دون الحاجة إلى كود مخصص.

تمتد الموصلات القادمة إلى منصات الأعمال مثل Shopify و Microsoft Teams، مما يتيح للموظفين التعامل مع تعديلات الطلبات وطلبات تكنولوجيا المعلومات الداخلية من واجهة واحدة.

تسمح Knowledge Connectors للذكاء الاصطناعي بالاستفادة من مستودعات المحتوى الخارجية مثل Confluence wikis ومجلدات Google Drive ومواقع SharePoint، مما يوحد السياق عبر قواعد المعرفة المتباينة دون الحاجة إلى ترحيل البيانات.

للتخصيص الأعمق، يوفر Integration Builder منسق API بدون كود يستدعي أي نقطة نهاية REST خارجية أو قاعدة بيانات من خطوة وكيل AI.

يذهب App Builder إلى أبعد من ذلك، حيث يتيح للفرق إنشاء أدوات واجهة مستخدم مخصصة داخل Zendesk باستخدام مطالبات اللغة الطبيعية، ثم نشر تلك التطبيقات داخليًا أو مشاركتها عبر Zendesk Marketplace.

يوازن هذا النهج ثلاثي المستويات بين السرعة في حالات الاستخدام الشائعة والمرونة في سير العمل المتخصص.

الجدول الزمني للتنفيذ وإدارة التغيير

أذكى طريقة لتطبيق Zendesk’s agentic AI هي البدء على نطاق صغير وإثبات قيمته قبل التوسع.

نقترح عليك اختيار مشكلة واحدة ذات حجم كبير وتعقيد منخفض، مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو البحث عن حالة الطلب، وتجربة ذلك لمدة أربعة إلى ستة أسابيع.

تتبع دقة الحلول ومعدلات التصعيد ورضا العملاء مقارنة بخط الأساس الحالي الذي يعتمد على البشر فقط. بمجرد أن تثبت الأرقام أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعامل مع الأمر، قم بالتوسع إلى المزيد من أنواع المشكلات.

إليك كيفية سير معظم عمليات الطرح الناجحة:

ستحتاج إلى دعم من عدة فرق لتحقيق ذلك. يضع مديرو الدعم قواعد التصعيد، وتقوم قسم تكنولوجيا المعلومات بالتكامل، ويقوم قسم الامتثال بمراقبة معالجة البيانات.

تسعى Zendesk جاهدة إلى تعيين مدير مشروع مخصص واحد يمكنه تجاوز الضوضاء بين الأقسام المختلفة والحفاظ على سير العمل عندما تتعارض الأولويات.

خارطة الطريق وتوقعات النظام البيئي

تركز Zendesk على تطوير الأتمتة بشكل أعمق، وتوسيع نطاق تغطية القنوات، والتحليلات المتقدمة.

أضافت الشركة قدرات جديدة بشكل مطرد منذ إطلاق المنصة في مارس 2025، مع تخطيطها لتحقيق إنجازات مهمة حتى عام 2026 وما بعده.

يمثل وكلاء الذكاء الاصطناعي الصوتي الحدود التالية. بعد الإصدار التجريبي في أكتوبر 2025، سيصبح وكلاء الدعم الهاتفي المستقلون بالكامل متاحين للجميع في أوائل عام 2026، مدعومين بنماذج GPT-4 و GPT-5 التي تتحدث بشكل طبيعي وتنفذ الإجراءات وتحل المشكلات دون الحاجة إلى تصعيدها إلى وكيل مباشر.

أدى الاستحواذ على HyperArc في يوليو 2025 إلى تسريع عملية تحليل المحادثات في خطة العمل: سيتمكن المسؤولون قريبًا من طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة والحصول على رؤى فورية من بيانات الدعم، مع تحليل الاتجاهات والكشف عن الحالات الشاذة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

سيتم قريبًا إطلاق تكامل Microsoft 365 Teams و Outlook لتضمين دعم Zendesk AI مباشرة في الأدوات اليومية للموظفين، مما يطمس الحدود الفاصلة بين خدمة العملاء وخدمة الموظفين.

تضع هذه الالتزامات في خطة العمل Zendesk في موقع تنافسي مع Salesforce وServiceNow في مجال قدرات الوكلاء المستقلين، مع الحفاظ على سهولة النشر والنتائج القابلة للقياس كعوامل تمييز.

كم تبلغ تكلفة Zendesk Agentic AI؟

يتكون نموذج التسعير في Zendesk من ثلاث طبقات: رسوم حلول الذكاء الاصطناعي القائمة على النتائج، والإضافات الاختيارية لإنتاجية الوكلاء، واشتراكات المنصة الأساسية.

يدفع العملاء ما يقرب من 0.20 إلى 0.30 دولارًا أمريكيًا لكل تذكرة ينجح وكيل الذكاء الاصطناعي في حلها بالكامل، مما يعني أن التفاعلات التي لم يتم حلها لا تتكبد أي رسوم للذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الفوترة القائمة على النتائج على مواءمة التكلفة مع القيمة الملموسة وتقليل المخاطر للمشترين الذين يختبرون التكنولوجيا.

تكلفة الإضافة المتقدمة للذكاء الاصطناعي، التي توفر ميزات Co-Pilot مثل الملخصات التلقائية وتعديل النبرة وتوصيات الإجابة للموظفين البشريين، 50 دولارًا أمريكيًا لكل موظف شهريًا.

غالبًا ما تؤدي الخصومات على الكميات من خلال شركاء Zendesk إلى خفض هذا المعدل، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 20 إلى 30 في المائة لكل وكيل مقابل تكلفة شهرية قدرها 50 دولارًا، مما يحقق عائدًا قويًا على الاستثمار.

تحت هذه الرسوم الخاصة بالذكاء الاصطناعي، توجد ترخيص Zendesk Suite الأساسي المطلوب، والذي يتراوح سعره بين 115 و150 دولارًا أمريكيًا لكل وكيل شهريًا للمستويات الاحترافية أو المؤسسية.

Zendesk AI ليس منتجًا مستقلًا؛ إنه يعزز منصة Suite. قد تشمل التكاليف الخفية خدمات التكامل لأنظمة المؤسسات المعقدة، ورسوم الحوسبة إذا تجاوز حجم مكالمات API الحصص القياسية، ونفقات التدريب لتأهيل فرق الدعم على سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

يجب على المشترين أيضًا تخصيص ميزانية لتنظيم قاعدة المعرفة، لأن الوثائق القليلة أو القديمة تضعف أداء الذكاء الاصطناعي وتؤدي إلى ارتفاع معدلات التصعيد.

على الرغم من هذه الاعتبارات، يوفر نموذج الدفع مقابل كل حل اقتصاديات وحدة يمكن التنبؤ بها مقارنة بالأسعار التقليدية لكل مقعد التي تتناسب خطيًا مع نمو الفريق.

خاتمة

كما هو الحال مع أي تقنية قوية، يقدم Zendesk Agentic AI الوعد والحذر في آن واحد.

تكمن الفرصة في تقليل وقت حل المشكلات بنسبة 30 في المائة أو أكثر، مع تحرير الموظفين البشريين للتركيز على بناء العلاقات وحل المشكلات المعقدة.

يتمثل الخطر في تعقيد التنفيذ: فقد تؤدي قواعد المعرفة غير المنظمة جيدًا، وإدارة التغيير غير الملائمة، وتقدير الجداول الزمنية للتدريب بشكل أقل من اللازم إلى تأخير عائد الاستثمار وإحباط المستخدمين الأوائل.

ابدأ على نطاق صغير من خلال برنامج تجريبي خاضع للرقابة يستهدف نوعًا واحدًا من المشكلات ذات الحجم الكبير، وقم بقياس النتائج بدقة، وقم بالتوسع فقط بعد التحقق من الدقة ورضا المستخدمين.

هذا النهج المنضبط يحول الذكاء الاصطناعي المستقل من مجرد ضجة إعلامية إلى ميزة تنافسية.