Revolução na Triagem de Chamados: Como a AI Está Transformando o Suporte Técnico

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Em um cenário onde a triagem de chamados de TI era um processo lento e propenso a erros, a Moveworks apresenta seu novo Motor de Automação Agentic, que utiliza inteligência artificial para automatizar a classificação de tickets com uma precisão superior à humana.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

A triagem automatizada de tickets de TI enfrenta diversos desafios, como o encaminhamento correto a especialistas e a análise de dados relevantes. Tradicionalmente, um chamado leva em média cinco horas até ser visualizado por um atendente de suporte. No entanto, as soluções anteriores de machine learning (ML) falharam por limitações como falta de contexto, dependência de palpites e dados insuficientes.

Para superar essas dificuldades, a Moveworks utiliza técnicas avançadas de ML como o BERT e aprendizado supervisionado. Isso permite que o sistema analise dados históricos rotulados, correlacionando informações de diferentes campos de um ticket, como o papel do solicitante e o departamento, para determinar rapidamente o grupo de especialistas adequado.

O contexto se mostra essencial na triagem de tickets; um mesmo problema pode ter respostas diferentes dependendo do papel do solicitante. Enquanto os modelos clássicos de ML falham em reconhecer essas nuances, os algoritmos de deep learning conseguem abarcar essa complexidade e oferecer soluções mais eficazes.

Análise de dados rotulados para treinamento.
A importância da análise contextual na triagem.
Uso de BERT para interpretação de linguagem natural.
A solução do problema de pequenas bases de dados.
Impacto da automação na eficiência do suporte técnico.

Embora a tecnologia de ML tenha avançado, a questão dos dados limitados ainda persiste. Para mitigá-la, a Moveworks implementa o aprendizado coletivo, utilizando dados de diversos serviços de TI adaptados para garantir a privacidade de informações. Isso amplia a experiência do modelo, permitindo a generalização de tickets semelhantes.

- Automação reduz o tempo total de resolução. - Preparação contínua da tecnologia de NLU. - A importância do toque humano em tickets complexos. - Busca por melhorias constantes em triagem automatizada.

A implementação de ML na triagem de tickets de TI não apenas acelera o processo, mas também aprimora a precisão do encaminhamento para os grupos de especialistas certos, resultando em experiências melhores para os usuários e aumento da eficiência para as equipes de TI.

A crescente eficácia da triagem automatizada de tickets, impulsionada pela inteligência artificial, promete revolucionar o suporte técnico. Para ficar por dentro das últimas inovações nesta área, assine nossa newsletter e descubra mais conteúdos atualizados diariamente.