A gestão de chamados de TI é um desafio constante para muitas organizações, uma vez que os problemas frequentemente ficam parados por várias horas antes de serem analisados. A análise da Moveworks revela que, em média, um agente de suporte leva cinco horas para começar a resolver um chamado, o que pode atrasar significativamente a produtividade dos funcionários. Em resposta, a Moveworks desenvolveu uma abordagem de automação para resolver problemas comuns rapidamente, mas ainda existem obstáculos a serem superados.

Os modelos de suporte de TI são organizados em três níveis: L1, L2 e L3. O nível L1 é responsável por questões simples, como redefinição de senhas, enquanto problemas mais complexos precisam ser encaminhados para o L2. No entanto, a triagem manual pode resultar em erros de encaminhamento, aumentando o tempo de solução. O efeito ping-pong é comum, onde os chamados são reassignados várias vezes entre os grupos de suporte, causando frustração tanto para os funcionários quanto para as equipes de TI.

As organizações enfrentam desafios únicos ao tentar equilibrar a precisão na triagem com a complexidade do sistema. Algumas empresas optaram por terceirizar o suporte, mas isso não resolve o problema da triagem automatizada. É aqui que a aprendizagem de máquina pode entrar em cena. Ela pode lidar com a complexidade e a quantidade de dados necessários para melhorar o encaminhamento de chamados.

1. As limitações dos modelos tradicionais de machine learning.

2. O impacto do problema de pequenos dados na triagem.

3. Como a aprendizagem profunda pode aprimorar a triagem.

4. Exemplos de erros comuns na triagem manual.

5. A importância de analisar cada campo do chamado.

A utilização de machine learning oferece promessas significativas, como a redução do tempo necessário para classificar e encaminhar os problemas. No entanto, as soluções atuais ainda enfrentam vários desafios, como a falta de contexto e a dependência de suposições, que podem prejudicar o desempenho da triagem automatizada.

- Desafios do modelo tradicional. - O potencial da aprendizagem profunda. - Importância da análise de dados abrangente. - Soluções necessárias para superação de barreiras. - Benefícios da triagem automatizada.

A triagem de chamados de suporte de TI representa um campo onde as melhorias tecnológicas podem levar a processos significativamente mais eficientes. Ao adotar novas tecnologias como a aprendizagem profunda, as empresas não apenas melhoram a experiência do usuário, mas também aumentam a eficiência operacional.

A automação na triagem de chamados de TI não é apenas uma tendência, mas uma necessidade crescente em um mundo digital com demandas cada vez mais rápidas. Para continuar recebendo atualizações sobre como tecnologias como IA estão mudando a forma como interagimos com a TI, inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro das novidades sobre este e outros assuntos diariamente.

FONTES:

1. Moveworks Blog

2. Moveworks Blog

3. KPMG