Analyse de micro-friction
Why most auto-tagging projects fail in Zendesk
Seven ways auto-tagging programmes actually fail in Zendesk, in the order they usually bite.
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22 avril 2026
Labs.
Analyses fondées sur la pratique et les approches que nous testons.
Là où nous documentons des problèmes opérationnels, testons les approches que nous envisageons pour nos produits ou services, et publions ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Essais bihebdomadaires. Outils et rapports occasionnels. Collaborations avec des partenaires.
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The Kanso Filter
Six questions avant qu'un changement soit livré. Un processus de décision pour les changements en opérations de service.
Évaluation Maturity Mapping
Évaluation de la maturité IA à sept dimensions. Nous en finançons un nombre limité. Postulez avec l'indicateur que vous souhaitez faire évoluer.
Auto-évaluation de la maturité IA (version courte)
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Une partie de ce que nous testons ici est intégrée dans des logiciels. Nous éprouvons d'abord un outil face à de vrais problèmes d'équipes de service, puis nous promouvons ceux qui tiennent en produits à part entière. En ce moment, nous explorons des patterns IA hybrides, un échantillonnage QA allégé, et quelques petits outils qui ne sont pas encore prêts à montrer.
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Rapports et références de long format. Publiés approximativement chaque trimestre.
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Pourquoi 74 % des programmes IA CX échouent
Fondé sur la recherche, interprété par des praticiens. Modes d'échec documentés et comment y remédier.
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L'EU AI Act pour les équipes de service
Référence canonique sur ce que la loi implique, où les niveaux de risque s'appliquent, à quoi ressemble la conformité dans un environnement Zendesk.
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Le benchmark de l'écart de maturité IA
Benchmark annuel issu des données anonymisées d'auto-évaluation Maturity Mapping.
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