O avanço da IA generativa nos ambientes corporativos está pressionando áreas historicamente operacionais a revisarem seus modelos de atuação. O service desk é um dos casos mais visíveis. A adoção de LLMs (Large Language Models) em fluxos de atendimento técnico alterou não apenas a jornada do usuário
O avanço da IA generativa nos ambientes corporativos está pressionando áreas historicamente operacionais a revisarem seus modelos de atuação. O service desk é um dos casos mais visíveis. A adoção de LLMs (Large Language Models) em fluxos de atendimento técnico alterou não apenas a jornada do usuário, mas a própria lógica de triagem, resolução e escalonamento de incidentes. O ponto central não é se a IA substitui o analista, mas sim como ela redesenha a arquitetura operacional e impõe novas exigências à equipe de suporte.
Diferentemente das ondas anteriores de automação, centradas em scripts estáticos e bots de interação linear, o que se vê agora é a incorporação de motores de linguagem capazes de interpretar, inferir e sugerir ações a partir de descrições ambíguas ou mal formuladas. Isso altera radicalmente o desenho de operação dos service desks, reposicionando o analista humano como um elo crítico entre o conhecimento técnico acumulado e os sistemas de inferência probabilística que passaram a mediar parte significativa do atendimento.
No plano tático, a introdução de IA generativa reconfigura o ciclo de vida de um chamado. A entrada, antes limitada a formulários predefinidos ou atendentes humanos, agora pode ser feita via linguagem natural, interpretada em tempo real por um modelo de linguagem treinado em tickets históricos, bases de conhecimento e logs operacionais.
A partir desse ponto, o sistema classifica o chamado, sugere prioridade com base em contexto, tais como frequência, impacto, criticidade, histórico de incidentes correlatos, e até propõe soluções com base em respostas anteriores — que podem ser automaticamente redigidas, testadas e enviadas ao usuário final, dependendo do grau de autonomia definido pela política interna. O analista não desaparece desse fluxo, mas passa a operar em outra instância: como validador, auditor e — mais importante — como modelador do próprio conhecimento que alimenta a IA.
Um novo campo de atuação para o atendimento humano
Esse deslocamento funcional exige uma requalificação estrutural do papel do analista. A lógica anterior, centrada na execução direta e no conhecimento operacional tácito, dá lugar a uma demanda por competências interpretativas e estruturantes. O analista precisa entender como a IA toma decisões, quais vieses podem comprometer a acurácia das sugestões, como os dados de entrada, sintéticos, ruidosos ou incompletos, afetam o resultado, e de que modo se controla a degradação de performance dos modelos com o tempo.
Esse novo perfil não é um luxo de empresas de ponta, mas uma resposta direta às pressões por redução de SLA e aumento da taxa de resolução de primeira linha. Em muitas operações, os tickets de baixa complexidade estão sendo inteiramente absorvidos por sistemas de IA. Isso tende a elevar artificialmente a complexidade média dos chamados restantes, o que, se não for devidamente interpretado pelas lideranças, pode dar a falsa impressão de queda de performance humana, quando na verdade é reflexo da filtragem automatizada.
É nesse ponto que o analista precisa ser mais do que um resolvedor de tickets: ele passa a ser um intérprete da própria estrutura do suporte, atuando na reconfiguração contínua dos fluxos, na calibragem dos modelos e na gestão ativa da base de conhecimento.
About the Author
