IA no ITSM: como (e por que) capacitar as equipes de serviço

A inteligência artificial está mudando a forma como o mundo da TI opera e o Gerenciamento de Serviços de TI é um dos campos onde essa transformação se torna mais evidente. Mais do que uma tendência, o ITSM com IA representa a evolução natural do Gerenciamento de Serviços, ao integrar recursos que otimizam tarefas repetitivas, antecipam problemas e aprimoram a experiência do usuário.

Segundo um estudo da Harvard Business Review, 62% das organizações reconhecem a importância da IA no ITSM para manter a competitividade, mas apenas 34% afirmam que seus departamentos de TI estão adotando ativamente essas tecnologias para melhorar processos e serviços.

Não se trata, então, de apenas implementar chatbots ou ferramentas analíticas, é preciso entender onde a IA realmente agrega valor e como aplicá-la de forma estratégica nos fluxos de trabalho.

Neste guia veremos como tornar a IA prática no ITSM: o que caracteriza um ambiente de serviço habilitado por inteligência artificial, onde ela faz diferença de verdade e como colocá-la em ação para capacitar as equipes e melhorar a entrega de serviços.

Como a IA impacta no Gerenciamento de Serviços de TI?

A IA já não é mais uma novidade, é uma realidade cotidiana que não transforma apenas a tecnologia, transforma o trabalho das pessoas. A peça chave é entender quais benefícios uma organização tem ao modificar seus processos quando incorpora a IA.

“Não estamos querendo substituir as pessoas. Nosso objetivo é tornar o trabalho delas mais fácil, mais eficaz e ajudá-las a criar mais valor para suas empresas.”
Ariel Gesto, CEO e cofundador da InvGate
Episódio 91 de Ticket Volume

Mais do que uma ferramenta, a IA é um parceiro estratégico que amplia o alcance das equipes de TI, tornando o ITSM mais inteligente, eficiente e centrado no ser humano. Com essa integração, os agentes podem automatizar tarefas repetitivas, trabalhar mais rapidamente e reduzir os custos operacionais, tudo isso mantendo o controle sobre a tomada de decisões complexas. As ferramentas orientadas por IA podem categorizar tickets, sugerir soluções e até mesmo resumir incidentes, permitindo que os profissionais de TI se concentrem em tarefas de maior valor.

Mas não para por aí. A contribuição da IA no ITSM vai além da automação: ela oferece visibilidade profunda dos sistemas, revelando padrões e causas de falhas que antes passavam despercebidas. Ao transformar dados em insights, ajuda a prever demandas, priorizar tarefas e otimizar o uso de recursos. Para as equipes de serviço, isso se traduz em menos trabalho mecânico, mais foco em problemas complexos e uma entrega de suporte mais rápida e precisa.

Benefícios do ITSM alimentado por IA

A integração da IA ao seu ITSM oferece vários benefícios, não apenas para seus clientes e agentes, mas também para as equipes de TI e, em última análise, para toda a organização. Aqui estão os 8 benefícios mais importantes do ITSM com IA.

Gerenciamento do Conhecimento mais inteligente: a IA conecta instantaneamente usuários e agentes às informações relevantes por meio de busca inteligente e chatbots, reduzindo o volume de chamados e aumentando o sucesso do autoatendimento. Segundo a IDC, 39% das organizações já utilizam Gerenciamento de Conhecimento com IA, demonstrando seu papel crescente na eficiência do ITSM.
Operações de serviço inteligentes: desde a automação do agrupamento de incidentes até a otimização da Gestão de Ativos de TI (ITAM), a IA permite um ambiente de TI mais conectado e proativo. Ela ajuda a detectar anomalias, prever falhas e recomendar ações antes que os problemas aumentem, minimizando o tempo de inatividade e melhorando a confiabilidade do serviço.
Aumento da produtividade do agente: tarefas rotineiras, como categorização de chamados ou redação de respostas, são automatizadas, liberando os agentes para se concentrarem em problemas complexos. De acordo com a IDC, a automação pode economizar entre 12% e 16% do tempo das equipes de TI ao reduzir tarefas manuais como categorização de tickets e provisionamento de software.
Automatização de fluxos de trabalho repetitivos: a IA pode orquestrar processos repetitivos entre funções de TI e de negócios, mantendo a consistência operacional e reduzindo o tempo gasto com tarefas manuais.
Suporte de TI personalizado: a IA aprimora as experiências do usuário final ao oferecer interações personalizadas, aproveitando dados históricos para adaptar respostas e soluções. Isso garante que o suporte de TI seja mais eficiente, intuitivo e fácil de usar.
Tomada de decisão mais forte com insights de IA: modelos de machine learning analisam grandes volumes de dados para identificar tendências, prever demandas e otimizar recursos. Esses insights orientados por dados fortalecem as estratégias gerais de ITSM.
Resolução proativa de problemas: a IA pode prever e evitar problemas de TI antes que eles afetem os usuários, analisando os dados de desempenho do sistema. Essa abordagem proativa reduz as interrupções do serviço e permite que as equipes de TI resolvam possíveis falhas antes que elas aumentem.
Segurança da TI aprimorada: a IA fortalece a segurança cibernética ao identificar vulnerabilidades, detectar atividades suspeitas e responder a ameaças em tempo real, permitindo que as equipes de TI reduzam riscos de forma mais eficiente.

Como implementar a IA no ITSM?

A implementação bem-sucedida da IA ao ITSM requer uma abordagem estratégica que aprimore as operações sem interromper os fluxos de trabalho. As organizações devem equilibrar inovação e praticidade, garantindo que a IA sirva como um facilitador e não apenas como mais uma ferramenta.

Confira aqui uma abordagem simplificada para a implementação da IA no ITSM.

1. Avalie sua prontidão para a IA

Antes de implementar a IA, as organizações precisam avaliar seu nível atual de maturidade de ITSM e identificar as áreas em que a IA pode oferecer um valor real. Isso significa entender os pontos problemáticos, analisar os recursos de IA existentes nas ferramentas de ITSM e determinar se a equipe tem o conhecimento necessário ou precisa de um treinamento adicional.

“Tente encontrar os gargalos em seu produto ou na vida cotidiana e veja se a IA pode resolver esse problema.”
Daniel Ciolek, Head of I+D en InvGate
Episódio 83 de Ticket Volume

2. Defina objetivos claros com a IA

A adoção da IA deve estar alinhada com as metas de negócios. Quer a prioridade seja reduzir os tempos de resolução de tickets, melhorar a adoção do autoatendimento ou aprimorar a análise de TI, as organizações devem definir objetivos mensuráveis para acompanhar o impacto e a eficácia da IA. Sem metas claras, as iniciativas de IA correm o risco de serem subutilizadas ou mal direcionadas.

3. Comece aos poucos, com recursos alimentados por IA

Em vez de reformular os processos de ITSM de uma só vez, as organizações devem começar com a IA onde ela é mais importante, em áreas que reduzem a carga de trabalho e aumentam a eficiência. Conquistar resultados rápidos facilita a adoção e gera confiança entre as equipes antes de expandir para fluxos de trabalho mais complexos.

Ao utilizar uma plataforma que já inclua recursos de IA integrados a adoção é mais rápida e eficiente, sem interromper os processos existentes. Modelos de IA treinados no mesmo ambiente podem usar os dados da organização para fornecer insights e recomendações mais relevantes, em vez de depender de informações genéricas ou externas. Como a IA opera dentro de um sistema confiável, dados sensíveis permanecem protegidos, reduzindo riscos que podem surgir com integrações de terceiros ou ferramentas externas.

4. Garanta a governança, a segurança e a conformidade da IA

A IA no ITSM introduz preocupações relacionadas à privacidade de dados, à conformidade e à governança. As organizações devem estabelecer políticas que definam a função da IA na tomada de decisões e, ao mesmo tempo, protejam os dados confidenciais. Os insights orientados pela IA devem ser transparentes, responsáveis e seguros para evitar riscos não intencionais.

5. Capacite as equipes de TI e impulsione a adoção

A IA deve ser vista como um aprimoramento, não como uma substituição. O treinamento das equipes de TI para usar as ferramentas de IA de forma eficaz é crucial para a adoção. As organizações devem criar programas de aprendizado, incentivar a experimentação e garantir que a IA seja posicionada como uma ferramenta que economiza tempo e aumenta a produtividade.

“A IA não vai tirar seu trabalho, ela vai ajudá-lo a fazê-lo melhor.”
Mariena Quintanilla
Episodio 75 de Ticket Volume

6. Monitore o desempenho da IA e otimize-a

A IA não é uma solução pronta e esquecida, ela exige monitoramento e refinamento contínuos. As organizações devem monitorar os KPIs, como a velocidade de resolução de tickets, a redução da carga de trabalho do agente e a eficiência do serviço para medir o sucesso da IA.

Ao refinar os modelos de IA e adaptar-se às tendências emergentes, as equipes de ITSM podem maximizar o impacto de longo prazo da IA.

“A chave é projetar a estratégia certa para integrar a IA às operações e gerenciá-la como qualquer outro serviço de TI.”
Mauricio Corona
Episódio 10 de Ticket Volume

Como a IA é usada nos serviços de TI: 20 exemplos

Muitas práticas de ITSM podem se beneficiar da automação e da análise baseadas em IA. A seguir, exploraremos algumas áreas importantes em que a IA está causando um impacto significativo.

IA no Gerenciamento de Incidentes

O Gerenciamento de Incidentes se beneficia significativamente da IA, ajudando as equipes de TI a detectar, classificar e resolver problemas mais rapidamente. As soluções orientadas por IA podem:

Automatizar a classificação e o roteamento de tickets, garantindo que os incidentes cheguem ao técnico certo instantaneamente.
Identificar incidentes recorrentes e sugerir resoluções com base em dados históricos.
Fornecer recomendações inteligentes para a resolução de incidentes, reduzindo o tempo médio de resolução (MTTR).
Permitir a análise preditiva para detectar padrões e evitar incidentes antes que eles aumentem.

IA no suporte de TI

A IA aprimora a automação do suporte de TI, reduzindo a carga de trabalho manual e melhorando a precisão das respostas. As principais aplicações incluem:

Chatbots orientados por IA que lidam com consultas comuns e fornecem respostas instantâneas.
Sugestões automatizadas da base de conhecimento, oferecendo aos usuários soluções de autoatendimento antes de enviar um ticket.
Análise de sentimentos para priorizar problemas urgentes com base nos níveis de frustração do usuário.
Suporte preditivo, em que a IA analisa problemas anteriores para antecipar e resolver possíveis problemas.

IA para o help desk

Os help desks orientados por IA capacitam as equipes de TI com automação inteligente e suporte proativo. Esses recursos incluem:

Assistentes virtuais que orientam os usuários nas etapas de solução de problemas.
Respostas automatizadas para solicitações comuns de TI, liberando a equipe de suporte para problemas complexos.
Catálogos de serviços aprimorados por IA que sugerem automaticamente serviços com base no comportamento do usuário.
Análise em tempo real para detectar interrupções no serviço e sugerir correções.

IA para Gestão de Ativos

A IA otimiza a Gestão de Ativos de TI, fornecendo insights profundos e automatizando tarefas de rotina. Os exemplos incluem:

Manutenção preditiva, em que a IA detecta anomalias e programa reparos proativos.
Descoberta automatizada de ativos e rastreamento automatizado de ativos, reduzindo os esforços manuais de inventário.
Monitoramento de licenças e conformidade, ajudando as empresas a se manterem prontas para auditorias.
Gerenciamento inteligente do Ciclo de Vida dos Ativos, prevendo substituições e atualizações.

IA para Gerenciamento de Problemas

A IA aprimora o Gerenciamento de Problemas, identificando e resolvendo proativamente os problemas subjacentes. Os principais benefícios incluem:

Análise de causa raiz (RCA), em que a IA correlaciona dados para identificar a origem de problemas recorrentes.
Agrupamento automatizado de incidentes, agrupando incidentes relacionados para detectar problemas sistêmicos.
Insights preditivos, prevendo possíveis falhas com base em tendências históricas.
Recomendações baseadas em IA para correções de longo prazo, reduzindo futuros incidentes.

Como lidar com a governança ao usar IA para ITSM

A IA no ITSM traz eficiência e automação, mas também introduz desafios de governança. Então, como podemos garantir que a IA esteja sendo usada de forma responsável?

As organizações devem tomar várias medidas, começando pela supervisão. Isso significa acompanhar como os sistemas de IA tomam decisões e garantir que eles permaneçam precisos, justos e transparentes. É monitorar os resultados, mas também entender como os dados fluem pelo sistema, como os modelos são atualizados e quem tem acesso a informações confidenciais. Estabelecer trilhas de auditoria claras permite que as equipes rastreiem o raciocínio por trás das recomendações baseadas em IA e as ajustem quando necessário.

Outra medida crucial é alinhar a IA aos padrões do setor, como SOC 2, GDPR e ISO 27001, e implementar políticas claras sobre o uso da IA, proteção de dados e responsabilidade.

“Se você estiver explorando a IA, prepare sua infraestrutura para ser flexível: os modelos e provedores de IA mudam rapidamente.”
Daniel Ciolek
Episódio 83 de Ticket Volume

Então, qual é a melhor abordagem para lidar com os desafios da IA? Como Daniel explicou em "Agnostic AI: How to Not Choose an AI Provider” (IA agnóstica: como não escolher um provedor de IA), uma estratégia fundamental para reduzir os riscos é adotar uma abordagem agnóstica de IA, permitindo que as equipes de TI integrem e alternem entre diferentes modelos e provedores de IA à medida que a tecnologia evolui. Essa flexibilidade evita a dependência de fornecedores e garante o acesso às soluções de IA de melhor desempenho ao longo do tempo.

O InvGate Service Management como seu software ITSM de IA

Como tudo isso realmente funciona em uma ferramenta ITSM? O InvGate Service Management leva a IA além da palavra da moda com o InvGate AI Hub, um conjunto de recursos alimentados por IA projetados para tornar as equipes de TI mais rápidas, mais inteligentes e mais eficientes.

Aqui está o que a IA traz para a mesa:

Interações de suporte mais inteligentes: a IA ajuda os agentes a elaborarem respostas mais claras, resumirem tickets e recomendarem soluções prontas para uso. Ela também identifica possíveis violações do SLA e sinaliza incidentes graves antes que eles se agravem.
Automação orientada por conhecimento: criação e atualização automática de artigos da base de conhecimento, mantendo a base de conhecimento atualizada e fácil de pesquisar.
Gerenciamento de incidentes e problemas com IA: a IA pode ajudar a identificar padrões entre incidentes e problemas recorrentes, permitindo que as equipes de TI detectem os problemas subjacentes mais rapidamente. Ela pode agrupar tickets relacionados, destacar causas comuns e sugerir artigos da base de conhecimento ou resoluções com base em dados anteriores.
Gerenciamento de Mudanças assistido por IA: análise de riscos, dependências e impacto com base em dados históricos.
Colaboração e roteamento inteligentes: recursos como geração de palavras-chave e recomendações de especialistas melhoram a categorização dos tickets e conectam os agentes aos colegas ou recursos certos para resolver os problemas mais rapidamente.

Estes são apenas alguns exemplos do que o InvGate Service Management pode fazer com seus recursos aprimorados por IA. Solicite hoje mesmo sua avaliação gratuita de 30 dias e explore mais! Fique ligado para saber o que vem por aí!