Um guia prático para usar IA no gerenciamento de problemas em 2025

Se trabalha em TI ou suporte, conhece bem o sentimento. Aquela pequena contração que sente ao fechar o mesmo ticket pela quinta vez esta semana, sabendo que o seu gémeo provavelmente aparecerá novamente amanhã. Está basicamente preso num ciclo reativo, a apagar os mesmos incêndios repetidamente. Este combate constante ao fogo não só desgasta a sua equipa; abranda toda a empresa e faz com que os utilizadores percam um pouco de fé a cada vez.

A gestão de problemas deveria ser a saída deste ciclo, mas sejamos honestos, geralmente é um processo lento e manual. É aqui que o uso de IA para gestão de problemas pode mudar completamente o jogo. Dá à sua equipa a alavancagem para encontrar e corrigir as causas raiz dos problemas de forma eficiente, transformando uma investigação esporádica em algo que acontece automaticamente em segundo plano.

Este guia irá explicar-lhe tudo sobre a IA para gestão de problemas, mostrar-lhe como funciona na prática e ajudá-lo a descobrir como escolher as ferramentas certas para construir uma operação de TI mais resiliente, sem as dores de cabeça habituais.

O que é a IA para gestão de problemas?

Primeiro, vamos esclarecer as coisas. A gestão de problemas consiste em identificar as causas raiz dos incidentes para impedir que voltem a acontecer. Pense desta forma: a gestão de incidentes é tirar água de um barco furado para se manter à tona, enquanto a gestão de problemas é encontrar e remendar o buraco para que possa parar de tirar água.

A IA para gestão de problemas, então, é simplesmente usar inteligência artificial para acelerar e melhorar todo este processo. Em vez de esperar que um agente de suporte detete manualmente um padrão ou que uma equipa passe dias a vasculhar logs, a IA faz o trabalho pesado por si.

Esta simples mudança leva-o de uma postura reativa para uma proativa:

• Gestão de problemas reativa: Esta é a forma clássica de fazer as coisas. Espera-se por uma grande interrupção ou por uma avalanche de tickets semelhantes antes que alguém inicie uma investigação manual. É lento, depende de alguém notar a tendência e significa que está sempre um passo atrás.

• Gestão de problemas proativa (impulsionada por IA): É para aqui que o suporte de TI moderno se dirige. Os sistemas de IA analisam discretamente dados de tickets, logs de sistema e métricas de desempenho em segundo plano. Detetam padrões e podem até prever problemas potenciais antes de causarem uma grande dor de cabeça, permitindo que a sua equipa se antecipe aos problemas pela primeira vez.

Como a IA para gestão de problemas muda os processos chave

A IA não é um botão mágico único que se prime. É um conjunto de ferramentas que ajudam em todo o ciclo de vida da gestão de problemas, tornando cada passo um pouco mais rápido e muito mais inteligente. Eis como funciona.

Agrupamento automatizado de incidentes e análise de tendências

A sua central de serviços é uma mina de ouro de dados, mas também é incrivelmente ruidosa. Os algoritmos de IA podem peneirar milhares de tickets recebidos em tempo real, agrupando automaticamente incidentes relacionados que podem parecer completamente separados para um agente humano.

Por exemplo, pode receber tickets com descrições como "não consigo iniciar sessão", "a minha aplicação continua a falhar" e "a página de perfil não carrega". Podem vir de utilizadores diferentes em momentos diferentes. Uma IA pode agrupar rapidamente estes casos com base em fatores como a localização do utilizador, o tipo de dispositivo ou alterações recentes no sistema, apontando para um único problema subjacente, como um servidor a falhar num determinado centro de dados. Isto significa que a sua equipa pode parar de semicerrar os olhos para folhas de cálculo a tentar encontrar tendências e, em vez disso, ter problemas potenciais sinalizados automaticamente.

Análise de causa raiz (ACR) mais rápida

Assim que um problema é sinalizado, começa o verdadeiro trabalho: encontrar a causa raiz. É aqui que a IA realmente ajuda. Em vez de um gestor de problemas passar horas (ou até dias) a vasculhar manualmente descrições de tickets, logs de aplicações e alterações recentes de configuração, uma IA pode analisar tudo isso em segundos.

Analisa estes enormes conjuntos de dados para encontrar as causas mais prováveis e apresenta-lhe uma lista restrita de culpados de alta probabilidade. Isto liberta os seus especialistas para concentrarem o seu poder cerebral na verificação da causa e na implementação de uma correção, em vez de se perderem num mar de dados. Algumas plataformas, como a eesel AI, podem até ser treinadas com as resoluções históricas de tickets da sua equipa. A IA aprende como resolveu problemas semelhantes no passado e pode sugerir correções que já sabe que funcionam no seu ambiente.

A eesel AI pode ser treinada com resoluções de tickets históricos para aprender como problemas semelhantes foram resolvidos no passado, acelerando a análise de causa raiz.

Criação proativa de base de conhecimento

Uma das maiores lacunas na gestão de problemas tradicional é o último passo: documentar efetivamente a solução para que não tenha de a resolver de novo da próxima vez. É aquela tarefa que todos concordam ser importante, mas que muitas vezes é ignorada quando o próximo incêndio começa. A IA ajuda a fechar este ciclo.

Quando um problema é resolvido, a IA pode gerar um rascunho de artigo para a base de conhecimento explicando os sintomas, a causa raiz e a solução passo a passo. O gestor de problemas só precisa de fazer uma revisão rápida, fazer quaisquer edições e carregar em publicar. Isto garante que o conhecimento valioso não fica preso na cabeça de uma só pessoa. Por exemplo, o Agente de IA da eesel AI pode transformar resoluções de tickets bem-sucedidas diretamente em rascunhos para o centro de ajuda, ajudando-o a encontrar e preencher lacunas de conhecimento com conteúdo que já provou ser útil para os seus utilizadores.

A IA para gestão de problemas ajuda a identificar e preencher lacunas de conhecimento, transformando resoluções de tickets em rascunhos de artigos.

Escolher a solução certa

Nem todas as soluções de IA são iguais. O mercado está cheio de ferramentas que prometem o mundo, mas muitas vezes apenas adicionam mais complexidade. A ferramenta certa deve simplificar o seu fluxo de trabalho, não adicionar outro sistema que tenha de gerir. Eis alguns aspetos chave a procurar.

Integração vs. uma remodelação total

Muitas plataformas de ITSM grandes e tradicionais como o ServiceNow ou o Jira Service Management oferecem agora as suas próprias funcionalidades de IA. A contrapartida? Geralmente esperam que esteja totalmente comprometido com o seu ecossistema. Usar a sua IA muitas vezes envolve extras caros, configuração complicada e ficar preso à forma de fazer as coisas de um único fornecedor.

Uma abordagem mais flexível e moderna é encontrar uma solução que se ligue diretamente às ferramentas que já utiliza. Procure plataformas que se conectem à sua central de ajuda, como o Zendesk ou o Freshdesk, em minutos. A eesel AI é ótima nisto, oferecendo integrações com um clique que lhe permitem adicionar uma IA poderosa sobre a sua configuração existente sem uma migração dolorosa ou interferir com os fluxos de trabalho da sua equipa.

Personalização e controlo

A sua empresa é única, e a sua IA não deve ser uma caixa preta de tamanho único. Muitas ferramentas de IA dão-lhe muito pouco controlo sobre como operam, o que pode parecer arriscado quando está apenas a começar.

Uma solução melhor dá-lhe um controlo detalhado. Deve ser capaz de decidir exatamente que tipos de incidentes a IA analisa, que tipos de ações pode tomar e como reporta as suas descobertas. Por exemplo, com o motor de fluxo de trabalho personalizável da eesel AI, poderia configurar uma regra para realizar análise de causa raiz apenas para problemas simples de redefinição de palavra-passe, enquanto envia automaticamente tudo o que está relacionado com faturação diretamente para um humano. Isto permite-lhe implementar a automação com confiança, começando pequeno e expandindo à medida que se sente confortável com o sistema.

Com um motor de fluxo de trabalho personalizável, pode definir regras específicas sobre como a IA lida com diferentes tipos de incidentes.

Fontes de conhecimento unificadas

A solução para um problema complicado raramente está num só lugar. A causa raiz pode estar sugerida em tickets passados, mas a correção pode estar documentada numa página do Confluence, nas notas de um programador num Documento Google ou enterrada num canal do Slack.

Infelizmente, muitas ferramentas de IA apenas olham para o conhecimento armazenado dentro da sua central de ajuda. Isto leva a análises incompletas e a ligações perdidas. Para ser verdadeiramente útil, a sua IA precisa da imagem completa. Escolha uma ferramenta que se possa conectar a todas as suas fontes de conhecimento. A eesel AI conecta-se a mais de 100 aplicações diferentes, garantindo que as suas análises e recomendações se baseiam em tudo o que a sua organização sabe.

Uma IA eficaz para gestão de problemas conecta-se a todas as fontes de conhecimento organizacionais, não apenas à central de ajuda, para uma análise completa.

Obstáculos comuns e porque alguns projetos de IA falham

Adotar IA parece ótimo no papel, mas muitos projetos tropeçam logo no início. Conhecer as armadilhas comuns é o primeiro passo para as evitar. Eis o que deve ter em atenção.

Não ter um lugar seguro para testar

Implementar uma nova IA que mexe com os seus sistemas em produção é bastante enervante. E se errar num problema crítico ou sugerir uma má correção? A maioria dos fornecedores mostrar-lhe-á uma demonstração polida, mas isso não lhe diz como a ferramenta se comportará realmente com os seus dados e os seus processos.

Um modo de simulação permite-lhe testar a IA em tickets históricos para ver como se comporta antes de a implementar em dados reais.

Implementações que demoram meses

Os projetos de IA e ITSM da velha guarda são famosos por demorarem uma eternidade a serem configurados. Muitas vezes requerem consultores caros, codificação personalizada e sessões de formação obrigatórias, o que significa que não verá qualquer valor real durante meses. A alternativa moderna deve ser de autoatendimento. Deveria ser capaz de se inscrever, conectar a sua central de ajuda e começar a ver valor em minutos. Ser capaz de começar gratuitamente e configurar tudo sozinho, como pode fazer com a eesel AI, é um bom sinal de que encontrou uma plataforma fácil de usar, construída para as equipas de hoje.

Custos confusos e imprevisíveis

Alguns fornecedores usam um modelo de preços "por resolução" ou "por incidente". Isto pode parecer justo, mas cria uma situação estranha em que eles ganham mais dinheiro quando você tem mais problemas. A sua fatura pode disparar após um mês movimentado, tornando impossível orçamentar corretamente.

Uma abordagem moderna aos preços das ferramentas de IA

Perceber os preços das ferramentas de IA pode ser uma dor de cabeça. Eis um resumo rápido do que encontrará e do que procurar.

• Modelo Por Resolução/Por Ticket: Este modelo é comum, mas vincula os seus custos diretamente ao número de incidentes que tem. Leva a faturas imprevisíveis e basicamente penaliza-o por ter um mês movimentado.

• Modelo de Subscrição de Plataforma: Este é frequentemente incluído em grandes pacotes de ITSM. Pode ser um bom negócio se usar todas as funcionalidades, mas provavelmente acabará por pagar por muitas ferramentas que não precisa realmente para a gestão de problemas.

• Modelo Transparente, Baseado em Interações: Esta é a abordagem mais justa e previsível. Paga uma taxa fixa por um certo número de interações de IA (como uma análise, uma sugestão ou um artigo redigido). Este modelo significa que o fornecedor tem sucesso quando você é mais eficiente, que é como deveria ser.

eesel AI usa este modelo transparente. Não há taxas por resolução, pelo que os seus custos são sempre previsíveis e nunca é punido por automatizar mais do seu trabalho. Os planos também são flexíveis, com opções mensais que pode cancelar a qualquer momento.

Pare de apagar fogos e comece a resolver com IA

Usar IA para gestão de problemas já não é uma ideia distante, é uma ferramenta prática que pode ajudá-lo a construir uma organização de TI mais estável e eficiente hoje. Ao automatizar o trabalho pesado de encontrar e corrigir as causas raiz, pode finalmente libertar-se do ciclo reativo de lidar com os mesmos incidentes repetidamente.

O resultado? Um menor volume de incidentes, resoluções mais rápidas quando os problemas surgem e mais tempo para a sua equipa de TI qualificada se focar em projetos interessantes que realmente fazem o negócio avançar. O truque é escolher uma ferramenta que seja fácil de configurar, que lhe dê controlo total e que funcione com os sistemas que já tem.

Não deixe que incidentes recorrentes drenem o tempo e a energia da sua equipa. Com uma plataforma como a eesel AI, pode começar em minutos, conectar todas as suas fontes de conhecimento e testar com segurança o seu impacto antes de se comprometer.

Comece o seu teste gratuito e automatize a gestão de problemas