¿Qué es Zendesk?

Zendesk integra inteligencia artificial para automatizar tareas repetitivas de atención al cliente. Es decir, un robot que responde por ti las preguntas frecuentes como: tiempos de envío, políticas de devolución o instrucciones de montaje. De esta forma, Zendesk te libera para que puedas poner el foco en tareas más importantes o en interacciones que requieren un toque humano.

IA Conversacional:

Los clientes no siempre formulan sus preguntas de forma clara. Sin embargo, Zendesk está preparado para interpretar preguntas formuladas de manera informal, con errores ortográficos o incluso usando jerga específica de tu sector. Esto permite una comunicación más fluida y evita malentendidos que puedan frustrar a tus clientes.

No obstante, Zendesk va más allá de proporcionar respuestas a tus clientes. Puede guiar a los mismos paso a paso a través de la resolución de problemas comunes: cómo restablecer contraseñas o rastrear pedidos. Además, la IA analiza el historial de compras y preferencias para sugerir productos complementarios, aumentando las ventas y mejorando la satisfacción del cliente.

Además, a medida que interactúa con los clientes, Zendesk prende continuamente de sus consultas y las respuestas proporcionadas por tu equipo. Esto le permite mejorar la precisión de sus respuestas, adaptarse a nuevos patrones de preguntas y anticiparse a las necesidades de los clientes.

Máster en Inteligencia Artificial:

El máster en Inteligencia Artificial de Grupo IOE es una gran opción para poder desarrollar e integrar en tu empresa soluciones como Zendesk.

• Programación orientada a inteligencia artificial: Comienza con una introducción a la inteligencia artificial y se sumerge en lenguajes como Python y R. También aborda herramientas como Git y análisis exploratorio.
• Matemáticas y estadística para inteligencia artificial: Esta sección se centra en los fundamentos matemáticos necesarios para comprender los algoritmos de IA, incluyendo probabilidad, estadística, álgebra lineal y cálculo.
• Machine learning I y II: Estas asignaturas exploran el machine learning desde la regresión lineal hasta modelos supervisados avanzados y técnicas no supervisadas como la reducción de dimensiones y la detección de anomalías.
• Deep learning: Aquí se profundiza en las redes neuronales y se abordan temas como Keras, TensorFlow, redes convolucionales y recurrentes.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Se explora el NLP, incluyendo la clasificación de documentos multilingüe y el etiquetado secuencial.
• Robótica e inteligencia artificial: Esta sección cubre los fundamentos matemáticos de la robótica, la cinemática y el modelado dinámico.
• Visión artificial y sistemas de percepción: Se abordan temas como el procesamiento de imágenes, la extracción de características y la segmentación.
• Aplicaciones de la inteligencia artificial: Desde la educación hasta la banca y la salud, se analizan diversas áreas donde la IA tiene un impacto significativo.

Para más entregas sobre inteligencia artificial puede acceder aquí.

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