Zendesk quiere cambiar la forma en que las empresas atienden a sus clientes y empleados. Durante Relate 2026, la compañía presentó Autonomous Service Workforce, una visión centrada en agentes de inteligencia artificial especializados que no solo responden preguntas, sino que también pueden operar en distintos canales, ejecutar tareas y trabajar junto a equipos humanos dentro de una misma plataforma.
La diferencia principal frente a los bots tradicionales está en el objetivo. Zendesk asegura que muchas soluciones de automatización han estado enfocadas en desviar tickets, pero no siempre en resolver realmente los problemas de los usuarios. Con Autonomous Service Workforce, la compañía busca que los agentes de IA trabajen con contexto, sigan reglas de negocio, se conecten con sistemas externos y resuelvan casos completos de forma verificable.
Esta visión se apoya en Zendesk Resolution Platform, un sistema unificado que integra datos, inteligencia, conocimiento, flujos de trabajo y gobernanza. La plataforma fue entrenada con aproximadamente 20 mil millones de interacciones de tickets y utiliza Resolution Learning Loop, un mecanismo que aprende de cada interacción para detectar vacíos de información, mejorar respuestas automatizadas y ajustar procesos en tiempo real.
Uno de los anuncios más importantes es Agent Builder, una herramienta no-code que permite crear, probar, implementar y optimizar agentes de IA personalizados usando lenguaje natural. Esto significa que los equipos de servicio pueden desarrollar agentes adaptados a sus políticas, datos, procesos internos y lógica de negocio sin escribir código. Según Zendesk, tareas que antes podían tomar meses de desarrollo personalizado ahora pueden configurarse en cuestión de minutos.
Agent Builder también busca extender la automatización más allá del front office. Los agentes personalizados pueden apoyar procesos en middle office y back office, lo que permite atender casos más complejos sin separar la experiencia del cliente de los sistemas internos que hacen posible la resolución. Para empresas grandes, esto puede ser clave, porque el servicio no depende únicamente de responder rápido, sino de coordinar información entre distintas áreas.
Zendesk también amplió sus AI Agents para que funcionen en mensajería, correo electrónico, voz y plataformas de IA como ChatGPT y Gemini. La idea es que los usuarios puedan recibir respuestas con contexto compartido, sin importar desde dónde pidan ayuda. Esta capacidad se refuerza con Zendesk MCP Server, que conecta tickets, conocimiento y datos de clientes con sistemas externos de IA para entregar respuestas más personalizadas y verificadas.
La atención por voz también recibió una actualización importante. Los Voice AI Agents ahora tendrán soporte para más de 60 idiomas, capacidades multi-marca y la posibilidad de cambiar de idioma durante una misma interacción sin perder el contexto. Esta expansión se integra con Amazon Connect y fortalece la oferta CCaaS de Zendesk, especialmente para empresas que atienden a clientes en diferentes países o con múltiples marcas.
El soporte interno para empleados también forma parte de esta nueva etapa. Zendesk presentó agentes de IA autónomos para Employee Service, impulsados por la adquisición de Unleash. Estos agentes pueden trabajar dentro de herramientas como Slack y Microsoft Teams, buscar información en sistemas empresariales y respetar permisos a nivel de fuente, para que cada empleado reciba únicamente la información que está autorizado a consultar.
La compañía también presentó avances en su portafolio de copilotos. Agent Copilot está diseñado para conectarse con fuentes internas y externas, generar procedimientos y actuar sobre al menos el 30% de los tickets desde el primer día. Admin Copilot, ya disponible, ayuda a identificar problemas operativos, recomendar soluciones y aplicar cambios en flujos de trabajo en tiempo real. Zendesk señala que esta herramienta puede ahorrar entre 10 y 12 horas de trabajo administrativo por semana en empresas como Kaizen.
Knowledge Copilot, actualmente en acceso anticipado, se enfoca en detectar vacíos de información, contenido desactualizado e inconsistencias a partir de conversaciones reales con clientes. Analyst Copilot, también en acceso anticipado, ayuda a los equipos a identificar tendencias, entender causas raíz y definir siguientes pasos mediante una experiencia de analítica impulsada por IA.
Otro anuncio relevante es Quality Score, una función de medición automatizada y continua de calidad para planes Suite Professional y superiores. Esta herramienta analiza el 100% de las interacciones, tanto humanas como gestionadas por IA, para ofrecer una visión objetiva del servicio. En lugar de revisar solo una muestra limitada de casos, los equipos pueden detectar oportunidades de mejora con una lectura más completa del desempeño.
Zendesk también presentó Context Graph, una capa de memoria operativa que conserva análisis previos, razonamiento agentic y contexto de desempeño para mejorar futuras recomendaciones. A esto se suman nuevos conectores para Knowledge Graph, compatibles con fuentes como SharePoint, Google Drive, Notion, Guru, Contentful y Document360, lo que permite que la IA trabaje con información empresarial más amplia y actualizada.
La automatización de procesos también se refuerza con Action Flows para AI Agents, una capacidad que permite crear flujos de trabajo integrados directamente desde Action Builder. Con esto, los agentes de IA pueden ejecutar acciones entre distintos sistemas con mayor control y gobernanza. Zendesk también anunció una biblioteca inicial de 40 conectores preconfigurados para servicios como Okta, Claude y OneDrive, además de más de 100 aplicaciones adicionales planeadas para finales de año.
Otro punto central del anuncio es el modelo de precios basado en resultados. Zendesk ampliará este esquema para que los clientes paguen únicamente cuando una resolución sea comprobada. Cada caso cobrado será verificado por el agente de IA que resolvió la interacción de principio a fin y por un modelo independiente de evaluación. La compañía también señala que el spam y los intercambios rutinarios quedan fuera de este modelo.
Para Zendesk, esta estrategia responde a una necesidad clara del mercado: las empresas no solo quieren automatizar más, también necesitan demostrar que la automatización mejora la experiencia. El enfoque de Autonomous Service Workforce plantea una operación donde la IA atiende, analiza, ejecuta y aprende, mientras los equipos humanos mantienen supervisión, diseño de procesos y control sobre los estándares del servicio.
Con estos anuncios, Zendesk busca que la inteligencia artificial deje de funcionar como una capa aislada dentro del soporte y se convierta en parte central de la operación. ¿Crees que los agentes autónomos pueden mejorar la atención al cliente o todavía prefieres que los casos importantes queden en manos humanas? Cuéntanos qué opinas y sigue atento a T3 Latam para más noticias sobre inteligencia artificial, tecnología empresarial y estilo de vida digital.
