Zendesk Relate 2026 heeft één ding heel duidelijk gemaakt: Zendesk positioneert AI niet langer als een ondersteunende functie.
Het positioneert AI als de operationele laag van de gehele serviceorganisatie.
Na onze persoonlijke deelname aan Relate was de belangrijkste les voor ons niet één specifieke aankondiging of een opvallende demo. Het was de bredere koers die Zendesk inslaat met wat het nu de ‘Autonomous Service Workforce’noemt .
Zendesk gaat verder dan:
naar een geïntegreerd systeem waarin:
verbeteren zich allemaal voortdurend samen.
Dit vormt de basis van hetnieuwe Resolution Platformvan Zendesk en de bijbehorende Resolution Learning Loop™.
En operationeel gezien is dit waarschijnlijk de grootste platformverschuiving die we in jaren van Zendesk hebben gezien.
Tijdens het hele evenement legde Zendesk herhaaldelijk de nadruk op één kernidee:
Elke interactie moet het systeem verbeteren.
Dat betekent:
Zendesk noemt dit de Resolution Learning Loop™.
In plaats van AI als een statisch configuratieproject te zien, bouwt Zendesk een platform waarop automatisering zich voortdurend ontwikkelt op basis van operationele gegevens.
Zoals Ignacio de la Llave het tijdens het evenement verwoordde:
“De grootste verandering is dat Zendesk AI niet langer als een functie beschouwt. Ze beschouwen het oplossen van problemen zelf als het product.”
De belangrijkste aankondiging op Relate was Zendesk’s nieuwe visie op een Autonomous Service Workforce.
Het idee is simpel:
AI-agenten, copiloten en mensen werken samen binnen één enkel servicesysteem.
Dit omvat:
Het belangrijke detail hier is dat Zendesk probeert al deze lagen operationeel te verenigen.
Voorheen hadden veel organisaties:
Zendesk probeert deze nu te centraliseren in één operationeel model.
Voor veel ondersteuningsorganisaties zou dat de complexiteit aanzienlijk kunnen verminderen.
Een van de meest interessante aankondigingen was ‘Automation Potential’.
Dit nieuwe dashboard toont:
Dit is belangrijk omdat de meeste organisaties moeite hebben met het beantwoorden van fundamentele operationele vragen zoals:
Automation Potential zet die beslissingen in de praktijk.
Benoit Smagghe vatte het na een van de productsessies goed samen:
“Veel teams bouwen automatisering nog steeds op basis van aannames. Zendesk probeert nu operationele gegevens rechtstreeks in het besluitvormingsproces te integreren.”
Voor Zendesk-beheerders en CX-leiders zou dit wel eens een van de meest waardevolle optimalisatietools op het platform kunnen worden.
Zendesk heeft ook de nieuwe Custom Agent Builderaangekondigd .
Hiermee kunnen teams gespecialiseerde AI-agenten maken met behulp van natuurlijke taal, in plaats van ingewikkeld ontwikkelingswerk.
Deze agents kunnen:
Dit is een grote vooruitgang ten opzichte van traditionele ondersteuningsbots.
In het verleden had AI moeite met:
Zendesk evolueert nu duidelijk in de richting van meer agentgericht gedrag.
Operationeel gezien vergroot dit echter ook het belang van governance.
Hoe autonomer AI wordt, hoe meer organisaties behoefte zullen hebben aan:
Op dit punt hebben veel bedrijven nog steeds ervaren Zendesk-partners nodig om schaalbare implementaties op te zetten.
Zendesk heeft ook zijn Copilot-strategie aanzienlijk uitgebreid.
Tijdens Relate kondigde Zendesk het volgende aan:
Dit weerspiegelt opnieuw een belangrijke strategische verschuiving:
AI ondersteunt niet langer alleen agenten.
Het ondersteunt in toenemende mate de operationele teams zelf.
Admin Copilot identificeert:
Het kan ook automatischaanbevelingen doen en wijzigingen inde workflow en routeringdoorvoeren .
Knowledge Copilot controleert:
Dit is met name belangrijk omdat de kwaliteit van AI tegenwoordig rechtstreeks gekoppeld is aan de kwaliteit van de kennis.
Analyst Copilot introduceert natuurlijke-taalanalyses gericht op:
In combinatie met de nieuwe analyse-infrastructuur van Zendesk, die is ontstaan na de overname van HyperArc, brengt dit Zendesk dichter bij veel toegankelijkere operationele intelligentie.
Voor veel leidinggevenden in de klantenservice zou dit de afhankelijkheid van speciale BI-middelen voor dagelijkse analyses kunnen verminderen.
Een ander belangrijk thema op Relate was de ondersteuning van medewerkers.
Zendesk kondigde nieuwe AI-agenten voor personeelsdienstenaan , ontwikkeld voor:
Dit weerspiegelt de groeiende investering van Zendesk in ITSM en intern servicemanagement.
Het doel is duidelijk om Zendesk te positioneren als:
Voor organisaties die Zendesk al extern gebruiken, zorgt dit voor een veel sterkere interne uitbreidingsmogelijkheid.
Zendesk kondigde ook het volgende aan:
Een bijzonder belangrijk detail is continuïteit.
Zendesk richt zich steeds meer op het behoud van de context in:
Die continuïteitslaag is van cruciaal belang voor de ondersteuningsactiviteiten van ondernemingen.
Zonder die laag verwordt omnichannel meestal tot gefragmenteerd kanaalbeheer in plaats van echte operationele coördinatie.
Zendesk heeft ook zijn externe kennisecosysteem uitgebreid met connectoren, waaronder:
Dit is van belang omdat veel organisaties hun kennis niet binnen Zendesk zelf centraliseren.
In plaats daarvan is kennis vaak verspreid over meerdere systemen.
Zendesk probeert die versnippering operationeel bruikbaar te maken voor AI-agenten en copiloten.
Maar dit zorgt ook voor een nieuwe uitdaging:
kennisbeheer wordt nog belangrijker.
Zoals Benoit tijdens een van de AI-sessies opmerkte:
“Meer onderling verbonden kennis is krachtig, maar alleen als organisaties weten welke inhoud ze operationeel kunnen vertrouwen.”
Een aankondiging die voor een niet-technisch publiek wellicht onder de radar is gebleven, was de ondersteuning door Zendesk voor het Model Context Protocol (MCP).
Hierdoor kunnen de AI-agenten van Zendesk op een slimmere manier verbinding maken met externe tools en systemen.
Operationeel gezien betekent dit dat AI-agenten in toenemende mate:
Hierdoor komt Zendesk een stuk dichter bij het worden van een AI-coördinatielaag in plaats van louter een ticketplatform.
Voor technische teams is dit een van de strategisch belangrijkste aankondigingen van Relate 2026.
Zendesk Expert Note — Ignacio de la Llave
Een veelvoorkomende misvatting is dat MCP alleen relevant is voor AI-agenten. In werkelijkheid speelt het ook een belangrijke rol voor copilots en bredere toepassingen van AI-orkestratie.
Het is ook belangrijk om te begrijpen dat de MCP-aanpak van Zendesk uit twee afzonderlijke componenten met verschillende doelstellingen bestaat:
Dit onderscheid is belangrijk omdat het Zendesk zowel positioneert als gebruiker van externe AI-mogelijkheden als een operationele AI-laag waarmee andere systemen verbinding kunnen maken.
Relate 2026 bevestigde dat Zendesk een nieuwe operationele fase ingaat.
Het platform is in toenemende mate gebaseerd op:
Maar deze mogelijkheden brengen ook nieuwe complexiteit met zich mee.
De organisaties die succes boeken met Zendesk AI zullen waarschijnlijk niet degenen zijn die de meeste functies implementeren.
Het zullen de organisaties zijn met:
Bij Premium Plus zijn dit precies de gebieden waarop we onze klanten steeds vaker ondersteunen:
Want de uitdaging is niet langer simpelweg 'AI toevoegen'.
De uitdaging is het opzetten van een dienstverlening die zich in de loop van de tijd voortdurend kan verbeteren.
Zendesk Relate 2026 draaide niet om losstaande productaankondigingen.
Het ging erom dat Zendesk een nieuwe invulling gaf aan hoe serviceoperaties eruit zouden kunnen zien in een AI-native omgeving.
De grootste verschuiving is deze:
Zendesk verschuift van het helpen van teams bij het beheren van tickets…
naar het helpen van organisaties bij het beheren van een autonoom oplossingssysteem.
Dat is een veel ingrijpendere transformatie dan automatisering via chatbots.
En in de komende jaren zal dit waarschijnlijk de manier waarop ondersteuningsorganisaties hun bedrijfsvoering opzetten volledig veranderen.
De meeste teams beschikken al over de gegevens, workflows en het ondersteuningsvolume die nodig zijn om van AI te profiteren.
Het moeilijkste is meestal:
Dat is waar ervaren ondersteuning bij de strategie en implementatie van Zendesk het verschil maakt.
Bij Premium Plus helpen we organisaties om de AI-mogelijkheden van Zendesk om te zetten in praktische operationele verbeteringen — van het ontwerp van AI-agenten en automatiseringsstrategieën tot kennisbeheer en workflowoptimalisatie.
Of u nu voor het eerst met AI aan de slag gaat of een bestaande Zendesk-omgeving wilt opschalen, wij helpen u graag te beoordelen wat voor uw teams de beste aanpak is.