A TI autônoma usa IA para entender os problemas e agir dentro de políticas definidas, com a participação dos técnicos do Service Desk quando necessário. No suporte aos colaboradores, o objetivo é reduzir a espera e o trabalho repetitivo, com uma responsabilidade clara pelo que o sistema faz.
Comece pelo trabalho que sua equipe repete todos os dias
Os problemas recorrentes consomem tempo mesmo quando os técnicos já sabem como tratá-los. O suporte autônomo pode investigar cada caso, aplicar um reparo adequado dentro de seus limites e verificar o resultado. Processos definidos também podem tratar situações repetidas de forma proativa. Os técnicos ganham tempo para as exceções, os problemas complexos e as melhorias do serviço.
Conecte o entendimento à ação
Um sintoma precisa de contexto antes de se tornar um diagnóstico útil. As evidências do dispositivo, as informações de DEX e o conhecimento da organização ajudam o sistema a decidir o que fazer. A ação e seu resultado devem ser registrados, incluindo o que foi tentado ou proposto quando um caso precisa de mais trabalho.
Separe o ponto de partida do método de suporte
O suporte reativo começa com o problema de um colaborador ou com um chamado. O suporte proativo parte de uma condição que pode ser tratada antes que uma solicitação chegue. Autônomo, assistido por IA e conduzido por técnicos descrevem como o trabalho é realizado. Portanto, uma solicitação reativa pode ser resolvida de forma autônoma.
Mantenha os limites sob a responsabilidade dos técnicos
Os técnicos definem o escopo, mantêm o conhecimento, revisam os resultados e tratam os casos que exigem seu julgamento. A assistência com IA pode orientar ou agir durante uma sessão; o trabalho autônomo opera sob as políticas atribuídas a ele. Aprovação, acesso, consumo e escalonamento precisam ser compreensíveis.
Mantenha a base de conhecimento viva
O conhecimento específico da empresa é um insumo operacional. Com o FlexxSolve, a base de conhecimento continua conectada ao suporte: os artigos usados nos casos são levados em conta, atualizados quando necessário e removidos quando deixam de ser usados. O conhecimento do cliente complementa os 18 anos de experiência da Flexxible em ambiente de trabalho digital e ajuda a melhorar a resolução autônoma.
Meça o trabalho e o resultado
Revise o tempo de resolução, o esforço dos técnicos, a carga de trabalho recorrente e a experiência do colaborador. Diferencie os reparos autônomos verificados dos diagnósticos, da assistência do Teammate e do escalonamento. Fora do horário de expediente, considere os colaboradores que receberam um suporte útil em vez de esperar pelo próximo dia útil.
Coloque a ideia em prática
Comece por problemas recorrentes que sua equipe de TI possa analisar. Defina os limites, revise as evidências e melhore o conhecimento antes de ampliar o escopo. Noites e fins de semana podem ser bons primeiros casos de uso quando, hoje, os colaboradores têm pouco suporte.
Leia o contexto público do Gartner
A visão geral pública do Gartner sobre aplicações de IA no gerenciamento de serviços de TI descreve uma IA que analisa dados do ITSM para gerar recomendações ou ações para agentes de TI humanos no gerenciamento de incidentes, solicitações e conhecimento. Ela oferece um contexto útil para essa mudança na prestação de serviços.
Leia a visão geral pública do mercado do Gartner (em inglês)
Outro resumo de pesquisa do Gartner discute a transição para service desks conduzidos por IA e as mudanças necessárias em funções e responsabilidades. O resumo é público; o acesso à pesquisa completa é restrito.
Leia o resumo de pesquisa do Gartner (em inglês)
Como o FlexxSolve se encaixa
O FlexxSolve orquestra o suporte pelos pontos de entrada de Chatbot, ITSM e MCP. O Assist Autonomous diagnostica e realiza reparos agênticos; o Assist Teammate apoia os técnicos com o Teammate Guide ou o Teammate Act. Para o trabalho proativo, o FlexxSolve executa Fluxos, que por sua vez executam Microsserviços. Por enquanto, os Fluxos exigem o FlexxClient.
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