Zendesk, GPT-5·HyperArc로 에이전틱 AI와 실시간 인사이트 가속

개요: Zendesk 에이전틱 AI의 이중 도약

Presented by Zendesk. Zendesk의 엔지니어링·AI·프로덕트 총괄 샤시 우파드야이가 밝히듯, 에이전틱 AI(자율 에이전트형 AI)는 창작, 코딩, 지원 3대 업무를 재편하고 있다. 특히 고객 지원은 고객 앞에 자율 에이전트를 직접 세운다는 점에서 더 높은 신뢰성과 일관성이 요구된다. Zendesk는 가트너 2025년 CRM 고객 참여 센터 매직 쿼드런트 리더로 선정됐으며, 약 1년 반 전부터 AI 에이전트를 본격 도입해 전체 유입 문의의 약 80%를 자동 해결하고, 남은 20%는 사람 상담사에게 넘겨 복잡한 문제를 처리한다. 24/7 무대기 시간 응대로 CSAT(고객만족도) 향상과 자동화 확대를 동시에 달성했다.

더 나은 에이전트를 설계·테스트·배포하기

브랜드·정책·규제에 맞춘 거버넌스(Zendesk 에이전틱 AI)

지원 맥락에서 에이전트는 기업의 브랜드, 내부 정책, 규제 요구사항과 일관되게 행동해야 한다. Zendesk는 출시 전·후 전 고객 환경에서 모든 에이전트와 모델을 연속적으로 시험해 품질을 보증한다.

5대 지표: 자동화율, 실행, 정밀도, 지연, 안전

Zendesk의 벤치마킹은 다섯 가지 카테고리로 구성된다. 문제 해결 정확도와 지시 이행 능력, 응답 속도, 명확한 가드레일 준수를 평가해 단순한 속도 향상을 넘어 신뢰성과 책임성, 서비스 표준 정렬을 보장한다.

QA 에이전트: 실시간 대화 품질 감시

Zendesk의 QA 에이전트는 모든 대화를 상시 모니터링한다. 톤이나 사실이 흐트러지면 즉시 플래그하고 사람 상담사 개입을 알림으로써, 1차 대응을 AI가 맡더라도 고객 경험을 레일 위에 올려둔다.

GPT-5로 도약하는 행동형 지원 에이전트

질문 답변에서 추론·행동으로: Resolution Platform 통합

반품 의사 파악, 자격 확인, 반품 처리, 환불 발행까지 실제 행동을 수행하는 에이전트는 기존 챗봇을 넘어선다. Zendesk는 ChatGPT-5(GPT-5)를 Resolution Platform에 통합하며 이 능력을 대폭 강화했다.

핵심 성과: 자율 해결력·의도 이해·95%+ 실행 신뢰도

GPT-5는 자율 문제 해결을 크게 개선하고, 고객 의도 파악 능력을 높여 “이해받는” 경험을 제공한다. 실행 정확도는 95% 이상으로 보고되며, 예기치 않은 복잡성에도 맥락을 잃지 않아 워크플로 실패를 30% 줄이고, 폴백 에스컬레이션을 20% 이상 감소시켰다.

Copilot·App Builder 전반의 생산성 향상

모호한 입력을 명확히 해 라우팅 품질을 높이고, 대화의 65%+에서 자동화된 워크플로가 확대됐다. 5개 언어 전반의 정확도와 톤 가이드 정렬도 개선됐으며, App Builder에서는 분당 프롬프트 반복이 늘어나 전반 성능이 25~30% 빨라졌다.

분석 격차 해소: HyperArc 인수로 실시간 인텔리전스

구조화+비정형 데이터 융합 분석(Zendesk 에이전틱 AI 인사이트)

전통적 지원 분석은 티켓 개폐 시간, 담당자, 처리 시간 같은 표형 데이터에 치우쳤다. 그러나 진짜 통찰은 이메일·채팅·음성·메신저(WhatsApp 등)에 흩어진 대화 데이터에 있다. Zendesk는 AI-네이티브 분석 플랫폼 HyperArc(하이퍼그래프 엔진, 생성형 인사이트) 인수로 Explore를 현대화해, 대화형 인터페이스와 영속 메모리를 바탕으로 과거 상호작용을 맥락으로 활용한다.

가시화에서 권고까지: 실행 가능한 인텔리전스

수백만 건의 티켓이 말해주는 “지금 비즈니스에서 작동하지 않는 것”을 완전히 드러내고, 반복 패턴·병목을 특정해 해결책을 제안한다. 블랙프라이데이처럼 고부하 시기엔 과거 데이터를 분석해 재발 이슈를 플래그하고 새로운 병목을 예측, 사전 조치를 권고함으로써 대응형 지원을 선제 전략으로 바꾼다.

의미와 전망

Zendesk 에이전틱 AI가 여는 지속 학습형 고객 서비스

HyperArc의 AI-네이티브 지능과 GPT-5 통합으로 Zendesk 에이전틱 AI는 매 상호작용에서 신뢰를 축적하고 성능을 날카롭게 다듬는다. 그 결과는 더 빠른 해결, 적은 이관, 그리고 전사적 개선으로 이어지는 실시간 인사이트다.

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