{"id":30604,"date":"2025-09-09T08:46:54","date_gmt":"2025-09-09T14:46:54","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=30604"},"modified":"2025-10-24T14:21:59","modified_gmt":"2025-10-24T20:21:59","slug":"zendesk-informa-una-respuesta-un-30-mas-rapida-y-un-95-de-confiabilidad-despues-de-la-integracion-de-gpt-5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/zendesk-informa-una-respuesta-un-30-mas-rapida-y-un-95-de-confiabilidad-despues-de-la-integracion-de-gpt-5\/","title":{"rendered":"Zendesk informa una respuesta un 30% m\u00e1s r\u00e1pida y un 95% de confiabilidad despu\u00e9s de la integraci\u00f3n de GPT-5"},"content":{"rendered":"<p><span dir=\"auto\">Los agentes de IA no son nada nuevo en la atenci\u00f3n al cliente: todos conocemos esa voz automatizada que nos saluda al llamar a un n\u00famero 800. Normalmente, han gestionado consultas de nivel 1 (generales) y nivel 2 (t\u00e9cnicas de bajo nivel).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Ahora, sin embargo, al menos para la empresa de servicio al cliente basada en IA <\/span><u><span dir=\"auto\">Zendesk<\/span><\/u><span dir=\"auto\"> , la IA agente puede manejar consultas de m\u00faltiples turnos m\u00e1s complejas e incluso ejecutar procesos de varios pasos como devoluciones.<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">El proveedor de software de seguimiento del flujo de trabajo e interacci\u00f3n del centro de soporte ha visto mayores ganancias en estas capacidades desde que implement\u00f3 <\/span><u><span dir=\"auto\">GPT-5<\/span><\/u><span dir=\"auto\"> en su <\/span><u><span dir=\"auto\">plataforma de resoluci\u00f3n Zendesk<\/span><\/u><span dir=\"auto\"> .\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">La empresa ha descubierto que, para la mayor\u00eda de los clientes, los agentes con tecnolog\u00eda GPT-5 pueden resolver m\u00e1s del 50 % de los tickets, y en algunos casos, incluso entre el 80 % y el 90 %. Adem\u00e1s, la \u00faltima versi\u00f3n de OpenAI es m\u00e1s r\u00e1pida, presenta menos fallos y comprende mejor la ambig\u00fcedad.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cHablamos de dos tipos de IA: el agente aut\u00f3nomo y el agente copiloto\u201d, declar\u00f3 Shashi Upadhyay, presidente de producto, ingenier\u00eda e IA de Zendesk, a VentureBeat. \u201cEl agente aut\u00f3nomo toma la iniciativa y, si tiene que ceder el control, el agente copiloto ayuda al agente humano a resolver el problema\u201d.<\/span><\/p>\n<h2><span dir=\"auto\">Resolver m\u00e1s problemas, m\u00e1s r\u00e1pidamente y comprender la complejidad<\/span><\/h2>\n<p><span dir=\"auto\">Con Zendesk, la primera interacci\u00f3n de un cliente siempre es con un agente de IA aut\u00f3nomo; si no puede resolver el problema, lo delega en un agente humano. Incluso hace tan solo un a\u00f1o, las tareas sencillas que pod\u00eda gestionar eran, por ejemplo, recuperar informaci\u00f3n de una base de datos o proporcionar un enlace para ayudar a un cliente a reinstalar el software de su iPhone.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Pero los agentes de hoy no se limitan a proporcionar esos enlaces; los resumen y ofrecen instrucciones paso a paso.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cLo que hemos descubierto es que hay muchas tareas, muchos tickets, muchos problemas que la generaci\u00f3n actual de IA es capaz de resolver bastante bien, y sigue mejorando\u201d, dijo Upadhyay.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Su equipo ha estado trabajando con GPT-5 durante algunos meses (anteriormente la compa\u00f1\u00eda usaba GPT-4o), probando varios escenarios e integraciones orientados a servicios y brindando comentarios a OpenAI antes del lanzamiento del modelo a <\/span><u><span dir=\"auto\">principios de agosto<\/span><\/u><span dir=\"auto\"> .\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Un hallazgo clave: GPT-5 permite un razonamiento medio con ventanas de contexto \u201csignificativamente m\u00e1s largas\u201d, lo que puede ser \u00fatil en conversaciones de m\u00faltiples turnos (di\u00e1logos que se extienden m\u00e1s all\u00e1 de una simple pregunta-respuesta), ejecuci\u00f3n de procedimientos paso a paso y generaci\u00f3n de resultados estructurados a partir de entradas redactadas de manera imprecisa.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">El objetivo principal del equipo era mantener la estructura conversacional, la precisi\u00f3n y la eficiencia de la ventana de contexto, y Upadhyay se\u00f1ala que GPT-5 funciona de manera confiable incluso con cargas de tokens m\u00e1s altas, lo que permite interacciones de servicio automatizadas m\u00e1s fluidas con m\u00faltiples turnos y entradas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Identific\u00f3 los principales casos de uso para <\/span><span dir=\"auto\">GPT-5<\/span><span dir=\"auto\"> :\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span dir=\"auto\">Generaci\u00f3n de respuestas de contexto largo;<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Aclaraci\u00f3n y desambiguaci\u00f3n de intenciones (identificar lo que quiere el usuario incluso si es vago);\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Generaci\u00f3n de respuestas del agente en escenarios de asistencia autom\u00e1tica (generaci\u00f3n de borradores de respuestas para agentes humanos);<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Compilaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de procedimientos (traducir c\u00f3digo de alto nivel en instrucciones de bajo nivel y luego actuar en consecuencia).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span dir=\"auto\">Los primeros resultados han sido impresionantes. Cabe destacar que GPT-5 mostr\u00f3 una alta fiabilidad de ejecuci\u00f3n: m\u00e1s del 95 % en procedimientos est\u00e1ndar, con una reducci\u00f3n del 30 % en fallos en flujos grandes. \u00abEsa mejora es fundamental en un entorno empresarial\u00bb, explic\u00f3 Upadhyay.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">En esencia, la ejecuci\u00f3n mide la eficacia con la que un modelo gestiona las instrucciones, explic\u00f3: cuando se le pide que haga algo, \u00bflo hace directamente? \u00bfO hace otra cosa? \u00bfLe da seguimiento? \u00bfSimplemente se bloquea?\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Upadhyay se\u00f1al\u00f3 que los agentes de IA gen han sido notoriamente malos a la hora de ejecutar \u00f3rdenes. &#8220;Puedes decirles: &#8216;Sigue estos cinco pasos&#8217;, pero como alucinan y se esfuerzan por ser creativos, no siempre siguen los cinco pasos completos&#8221;, explic\u00f3. De hecho, cuantos m\u00e1s pasos se le dan a un modelo, m\u00e1s probable es que alucine.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Otras mejoras notables con GPT-5 incluyen:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span dir=\"auto\">Menos escaladas de emergencia: Reducci\u00f3n de m\u00e1s del 20 %. &#8220;Lo que significa que pudo resolver un 20 % m\u00e1s de problemas que el modelo anterior&#8221;, afirm\u00f3 Upadhyay. &#8220;Eso supone un gran avance en nuestro mundo&#8221;.<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Mayor velocidad: entre un 25 y un 30 % m\u00e1s r\u00e1pida en general y compatible con entre 3 y 4 iteraciones m\u00e1s de indicaciones por minuto.<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Mejor capacidad para manejar la ambig\u00fcedad y aclarar las aportaciones de los clientes, lo que permite una mayor cobertura de los flujos automatizados en m\u00e1s del 65% de las conversaciones.\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Respuestas m\u00e1s completas con menos detalles omitidos, lo que reduce las transferencias de agentes.<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Mantener la estructura en flujos de trabajo largos y adaptarse a la \u201ccomplejidad del servicio del mundo real\u201d sin perder el contexto.<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Asistencia de mayor calidad: un aumento de 5 puntos en la precisi\u00f3n de las sugerencias del agente en cuatro idiomas, lo que proporciona respuestas m\u00e1s concisas y contextualmente relevantes alineadas con las pautas de tono.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span dir=\"auto\">Estas mejoras son fundamentales para Zendesk, se\u00f1ala Upadhyay, ya que la compa\u00f1\u00eda ha introducido precios basados \u200b\u200ben resultados, lo que significa que solo se le paga cuando realmente resuelve un problema utilizando IA.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cCuantos m\u00e1s flujos de trabajo de este tipo pueda gestionar un agente de IA por s\u00ed solo, m\u00e1s valioso ser\u00e1 para nuestros clientes\u201d, afirm\u00f3.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span dir=\"auto\">Un riguroso proceso de evaluaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span dir=\"auto\">Zendesk adopta un enfoque modular para la IA: GPT-5 gestiona la conversaci\u00f3n entre el agente aut\u00f3nomo y el agente humano, operando en conjunto con un flujo de trabajo de clasificaci\u00f3n y razonamiento de intenciones. Otros modelos en la combinaci\u00f3n incluyen Claude de Anthropic, Gemini de Google y Llama de Meta.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cSiempre trabajamos con una colecci\u00f3n de modelos\u201d, dijo Upadhyay. \u201cLos probamos y elegimos el que mejor se adapta a cada tarea, considerando la relaci\u00f3n entre rendimiento y coste\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Al evaluar nuevos modelos, su equipo no busca resultados de referencia, sino comprobar si el modelo ofrece resultados tangibles y precisos. Su proceso, perfeccionado al detalle, les permite implementar nuevos modelos en menos de 24 horas y se basa en un marco de evaluaci\u00f3n de cinco factores:\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span dir=\"auto\">Precisi\u00f3n: \u00bfPuede el modelo devolver respuestas precisas y completas basadas en fuentes confiables, como art\u00edculos del centro de ayuda?<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Resoluci\u00f3n automatizada: \u00bfAumenta el porcentaje de problemas resueltos autom\u00e1ticamente sin intervenci\u00f3n humana?<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Ejecuci\u00f3n: \u00bfPuede seguir flujos de trabajo estructurados con alta fidelidad?<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Latencia: \u00bfResponde con la suficiente rapidez en entornos de soporte en vivo?\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span dir=\"auto\">Seguridad: \u00bfEvita las alucinaciones y s\u00f3lo act\u00faa cuando tiene confianza?\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span dir=\"auto\">Como se\u00f1al\u00f3 Upadhyay: \u201cNecesitan protecci\u00f3n para no hacer estupideces\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Las s\u00f3lidas barreras operativas incluyen observabilidad en tiempo real con registro estructurado del comportamiento del agente; enrutamiento previo de la capa de intenci\u00f3n (enrutamiento basado en la intenci\u00f3n en lugar de simplemente reenviar informaci\u00f3n) para reducir el riesgo y mejorar la claridad; gobernanza activada para evitar respuestas fuera de la pol\u00edtica; y protocolos que, de manera predeterminada, recurren a una escalada segura o a la participaci\u00f3n del agente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cTratamos el modelo como una herramienta no determinista dentro de un sistema controlado, no como un sistema independiente para la toma de decisiones\u201d, afirm\u00f3 Upadhyay. \u201cEso nos permite implementarlo en entornos empresariales\u201d.<\/span><\/p>\n<h2><span dir=\"auto\">Los agentes de IA y los agentes humanos deben recibir la misma formaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span dir=\"auto\">En \u00faltima instancia, los agentes de IA deben ser tratados igual que los agentes humanos, enfatiza Upadhyay: deben ser entrenados y gestionados regularmente, y se les debe ense\u00f1ar c\u00f3mo actuar de una manera que se alinee con la misi\u00f3n de la empresa.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cSon inexpertos, son inteligentes, pero hay que ense\u00f1arles a desenvolverse en un entorno completamente nuevo, como un pasante o un ser humano que consigue un nuevo trabajo\u201d, afirm\u00f3 Upadhyay.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Esto se debe a que los modelos preconfigurados son de prop\u00f3sito general y se entrenan con un gran volumen de datos de internet. A menudo, nunca han visto datos dentro de una empresa en particular; no han visto c\u00f3mo se ve un ticket de soporte ni una llamada de ventas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">El enfoque de Zendesk consiste en mapear la informaci\u00f3n vaga en acciones claras, sintetizar las respuestas y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. El equipo de Upadhyay utiliza un banco de pruebas interno, iterando ejemplos y utilizando gr\u00e1ficos de conocimiento y generadores de acciones para que los modelos puedan actuar.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cRestablecemos todos los datos que ya est\u00e1n disponibles, luego ejecutamos los modelos sobre ellos y continuamos modificando el proceso hasta que podamos hacerlo correctamente\u201d, explic\u00f3.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">En producci\u00f3n, las capas incluyen un agente de control de calidad (QA) que supervisa cada conversaci\u00f3n y un agente de an\u00e1lisis. &#8220;Como un coach, realiza una evaluaci\u00f3n: &#8216;\u00bfFue una buena interacci\u00f3n o no?'&#8221;, explic\u00f3 Upadhyay. &#8220;Esa determinaci\u00f3n se utiliza para mejorar el rendimiento de los agentes humanos y de IA&#8221;.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Como empresa de 18 a\u00f1os con 100.000 clientes y operaciones en casi 150 pa\u00edses, Zendesk tiene una incre\u00edble cantidad de datos a su disposici\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cCon el tiempo, hemos atendido todas las solicitudes de soporte posibles, en todos los sectores\u201d, dijo Upadhyay. \u201cPodemos optimizar al m\u00e1ximo los modelos preconfigurados seg\u00fan el sector o el lenguaje del que hablemos\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Estos datos pueden ayudar a los modelos a comprender c\u00f3mo se ve una buena resoluci\u00f3n o qu\u00e9 podr\u00eda haber hecho mejor un agente humano en una situaci\u00f3n espec\u00edfica. La IA se prueba y se compara con circunstancias id\u00e9nticas dirigidas por humanos; es un proceso continuo de entrenamiento, ajuste y refinamiento de las respuestas para reducir las tasas de alucinaciones y mejorar el seguimiento de instrucciones.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">La precisi\u00f3n es fundamental en entornos empresariales, enfatiz\u00f3 Upadhyay. &#8220;Si aciertas el 90 % de las veces en un entorno de consumo, la gente queda muy impresionada&#8221;, dijo. &#8220;En un entorno empresarial, con el tiempo, hay que alcanzar una precisi\u00f3n del 99 %, o incluso mejor&#8221;.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><b><span dir=\"auto\">De la recuperaci\u00f3n de conocimientos al razonamiento y a los humanos con superpoderes.<\/span><\/b><\/h2>\n<p><span dir=\"auto\">Lo que diferencia a GPT-5 de otros modelos m\u00e1s nuevos es su capacidad de razonar y responder preguntas, no s\u00f3lo recuperar datos y generar contenido, se\u00f1al\u00f3 Upadhyay.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cLos agentes de IA han superado una barrera que les permite resolver problemas m\u00e1s complejos con mucha facilidad gracias a su capacidad de razonamiento\u201d, afirm\u00f3. \u201cPueden usar informaci\u00f3n, a menudo procedente de m\u00faltiples fuentes, y ofrecer una respuesta coherente\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Por ejemplo, supongamos que un cliente compr\u00f3 un mueble en l\u00ednea y desea devolverlo. El proceso puede requerir una serie de pasos complejos: el agente primero debe determinar que es el comprador original extrayendo datos del sistema de gesti\u00f3n de relaciones con el cliente (CRM); luego, debe realizar una validaci\u00f3n cruzada con la plataforma de gesti\u00f3n de pedidos, consultar la documentaci\u00f3n de la pol\u00edtica de devoluciones, determinar si la devoluci\u00f3n es v\u00e1lida, solicitar un cr\u00e9dito o reembolso y gestionar la devoluci\u00f3n del art\u00edculo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Los modelos de razonamiento pueden abordar ese proceso de varios pasos y han demostrado una mejora significativa en los casos en que pueden tomar medidas, afirm\u00f3 Upadhyay. &#8220;El agente puede decidir que usted es elegible para una devoluci\u00f3n, pero tambi\u00e9n tomar medidas para que pueda realizarla&#8221;, se\u00f1al\u00f3. &#8220;Ese es el siguiente nivel, y en eso nos encontramos hoy&#8221;.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">Zendesk cree firmemente en los agentes aut\u00f3nomos de IA, afirm\u00f3. Aun as\u00ed, el futuro de la empresa ser\u00e1 una combinaci\u00f3n de IA con agentes y humanos con superpoderes, asistidos por agentes de IA copilotados. Adem\u00e1s, los roles humanos evolucionar\u00e1n no solo para resolver problemas, sino para ser excelentes supervisores de IA.<\/span><\/p>\n<p><span dir=\"auto\">\u201cEs una gran oportunidad, ya que crear\u00e1 una categor\u00eda de empleos completamente nueva, roles de alto valor, con un profundo conocimiento del producto y la resoluci\u00f3n de problemas, pero tambi\u00e9n una excelente gesti\u00f3n\u201d, dijo Upadhyay. \u201cEso supondr\u00e1 una transformaci\u00f3n radical del soporte t\u00e9cnico\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Fuente.<\/p>\n<p>VentureBeat (2025, 08 de septiembre). <span dir=\"auto\">Zendesk informa una respuesta un 30% m\u00e1s r\u00e1pida y un 95% de confiabilidad despu\u00e9s de la integraci\u00f3n de GPT-5. Recuperado el 09 de septiembre de 2025, de: <a href=\"https:\/\/venturebeat.com\/ai\/zendesk-reports-30-faster-response-95-reliability-after-gpt-5-integration\">https:\/\/venturebeat.com\/ai\/zendesk-reports-30-faster-response-95-reliability-after-gpt-5-integration<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los agentes de IA no son nada nuevo en la atenci\u00f3n al cliente: todos conocemos esa voz automatizada que nos saluda al llamar a un n\u00famero 800. 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