“Pela primeira vez em 2026, prevemos na Zendesk que agentes de IA vão lidar com mais interações do que seres humanos.” A projeção feita pelo CEO Tom Eggemeier posiciona a empresa num ponto de inflexão e justifica a série de lançamentos que colocam o que a empresa chama de Autonomous Service Workforce no centro da conversa. Uma visão em que times de agentes de IA especializados operam lado a lado com humanos, distribuídos por todos os canais e fluxos de trabalho, e avaliados pelos problemas que efetivamente resolvem, e não pelo número de interações que processam.
Na abertura do Relate 2026, nesta terça-feira (19/05) em Denver, a Zendesk propôs uma mudança de vocabulário e de modelo de negócio. O princípio da automatização no Atendimento ao Cliente tem a ver com eficiência, melhores processos, mais agilidade e, na outra ponta, um cliente que não ficou pendurado no atendimento e sai mais satisfeito. A Zendesk cobre praticamente todas as pontas ao incluir no portfólio copilotos, interfaces sem código, Voice AI (IA de Voz), uma rede de agentes especializados que cobrem canais, fluxos e sistemas diferentes. Plataformas externas de IA – como o ChatGPT, Claude ou outro usado pela empresa –, podem acessar dados e sistemas da Zendesk de forma governada. Na prática, isso significa que uma empresa pode usar o ChatGPT como canal de atendimento ao cliente com pleno controle sobre as respostas, as ações permitidas e o escalonamento para agentes humanos.
“Passos pequenos não funcionarão mais. Você deve agir com ousadia e rapidez.”
Integração para atingir resolução
No centro da nova arquitetura está a Zendesk Resolution Platform, um sistema unificado que integra dados, inteligência, conhecimento, fluxos de trabalho e governança. A plataforma foi treinada em aproximadamente 20 bilhões de interações de tickets acumuladas ao longo dos anos de operação da empresa – um ativo de dados que, segundo os executivos, é um dos maiores diferenciadores competitivos da Zendesk frente a concorrentes que tentam entrar no mercado de atendimento.
O funcionamento da plataforma é descrito internamente como um Resolution Learning Loop: cada interação gera dados, esses dados alimentam o aprendizado dos modelos de IA, e esse aprendizado produz melhorias operacionais contínuas. Na prática, isso significa que o sistema não é estático: ele melhora a cada ticket resolvido, a cada resposta corrigida, a cada fluxo de trabalho ajustado. “É um ciclo contínuo onde interações geram dados, os dados impulsionam o aprendizado e esse aprendizado alimenta melhorias operacionais”, explicou Peter Hinz, Head de Produto, durante a apresentação aos jornalistas.
A própria Zendesk serve como laboratório. Segundo Craig Flower, que até recentemente era CIO da empresa e assumiu o cargo de COO em fevereiro de 2026, a jornada interna começou quando a automação estava em torno de 20% e chegou a 60%. “Estamos defletindo mais de 80% das consultas que chegam dos clientes”, afirmou Flower durante o painel de executivos para a imprensa. “O CSAT subiu 20% a 25%. O NPS mais que dobrou.” Para atingir esse efeito, adotou-se um pensamento de engenharia reversa. O ponto de partida foi a experiência do cliente. “Não começamos pelo produto. Começamos pela experiência do cliente. Isso significa resolver o problema de fora para dentro.”
Confiança como produto, não como cumprimento regulatório
A IA não pode existir sem confiança e governança. Para Shana Simmons, Chief Legal Officer, e Vinay Patel, Chief Trust and Security Officer (CTSO), confiança em IA não é um tema de compliance e sim uma proposta de valor.
“No passado, compradores delegavam confiança e segurança às empresas como uma reflexão tardia. O que estamos vendo agora na era da IA é que os compradores estão priorizando confiança e segurança como parte central da proposta de valor do produto”, disse Shana Simmons. Segundo ela, uma pesquisa recente com clientes pediu que identificassem seus maiores desafios, as capacidades que mais precisam de seus fornecedores e as maiores barreiras à adoção de IA. “A resposta para as três perguntas foi a mesma: confiança, segurança, conformidade e governança.”
O framework de confiança da Zendesk é estruturado em três pilares: Governança, Controle e Gestão de Consequências. No pilar de Governança, Shana destacou que a empresa possui certificações independentes (ISO 42001 e CSA Star AI levels 1 e 2) que verificam externamente que os controles declarados existem de fato. Ela também citou um exemplo concreto de como a cultura de confiança funciona internamente: ao revisar o documento de ideação do produto Agent Builder, encontrou, escritas pelo próprio gerente de produto (sem solicitação do time jurídico) preocupações sobre escala, segurança, orquestração, guardrails e governança. “Isso é o que o gerente de produto escreveu no documento de ideação. E é o que construímos.”
Sobre o pilar de Controle, Vinay Patel detalhou a infraestrutura técnica de segurança: ferramentas automatizadas para monitorar e bloquear interações de alto risco em tempo real, parcerias com empresas de cibersegurança para simulações de ataque, e observabilidade aprimorada sobre fluxos de dados de terceiros. “Quando um cliente conecta a Zendesk a outros sistemas, queremos saber quem são esses fornecedores e conseguir prevenir ingestão ou exfiltração maliciosa de dados.”
No pilar de Gestão de Consequências, a ênfase está na capacidade de resposta a incidentes: a Zendesk conta com uma equipe global de resposta disponível 24 horas por dia, sete dias por semana, e uma arquitetura de nuvem que permite aplicar correções sem que os clientes precisem tomar qualquer ação.
Internamente, a Zendesk implantou uma espécie de app store para uso interno no qual desenvolvedores podem registrar e publicar aplicações de IA, com segurança, autenticação e conjuntos de dados aprovados já embutidos.
A transformação interna como espelho da transformação externa
Para que seus produtos fossem capazes de atender a demandas de um mercado que opera sob crescente mudança, a Zendesk se transformou internamente para se tornar o que está vendendo externamente. Shashi Upadhyay, presidente de Produto, Engenharia e IA, descreveu um experimento radical: 30 de suas 200 equipes de produto foram colocadas em modo “hands off”, sem escrever código diretamente, apenas interagindo com IA para especificar, revisar e corrigir o que os modelos produzem. “Os resultados têm sido absolutamente assombrosos e positivos. Estamos vendo a produtividade quase dobrar nas equipes que têm feito isso.”
O COO Craig Flower complementou com um exemplo concreto: a equipe responsável pela base de conhecimento interna assumiu como meta se tornar desnecessária nessa função. Conseguiu. “Eles trabalharam até zerar o esforço necessário para manter a base de conhecimento. E então nós redirecionamos esse mesmo time na criação de novas capacidades para a empresa.” Essa equipe é hoje responsável pela relançamento das comunidades da Zendesk e pela criação da Zendesk University, algo que estava fora do escopo anterior.
A CLO Shana Simmons descreveu como o time jurídico teve que retirar de sua agenda tarefas de baixo risco e baixo impacto para conseguir estar presente desde a ideação dos produtos. “Advogados adoram ticar tarefas. Mas eu disse ao departamento: preciso que meus advogados estejam pensando no que está acontecendo no Brasil, por exemplo, conversando com os modelos de fronteira, entendendo o que vem por aí para clientes de Saúde ou de Serviços Financeiros.”
Ao ser perguntado sobre o futuro das interações no mundo agentic, Eggemeier foi direto: “Dentro de cinco anos, acredito que a maioria das interações será de agente para agente. Pode ser em três anos. Pode ser em dois.” Para isso, a Zendesk está apostando em uma plataforma aberta — onde agentes construídos pela empresa, por parceiros ou pelos próprios clientes coexistam e operem com uma única voz. “A IA é a base. Os especialistas humanos são os arquitetos.”
A pergunta que fica, para os 80.000 clientes da Zendesk em mais de 130 países, é quanto dessa transformação está pronta para ser entregue e quanto ainda é uma visão em construção.
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