Article updated on 25/06/26
Mais de 100 milhões de pessoas usam o ChatGPT todas as semanas.
E o ChatGPT é apenas um programa de IA generativa.
OpenAI reporta aproximadamente 2 milhões de developers a utilizar a sua API. Plataformas concorrentes – incluindo Google Gemini, Midjourney e Descript – estão a expandir a adoção de IA generativa ainda mais. Se a sua organização ainda não utiliza IA generativa formalmente, a probabilidade é elevada de que alguém na sua equipa já o esteja a fazer.
A McKinsey descreve a inteligência artificial generativa como os algoritmos que podem ser usados para criar conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos. Ser capaz de produzir, ou gerar, coisas novas é o que separa a IA generativa da IA tradicional.
Os primeiros exemplos de IA generativa entraram em cena no final dos anos 1950 e 60. Por exemplo, o cientista britânico Joseph Weizenbaum construiu o primeiro chatbot, ELIZA, em 1961. ELIZA foi o primeiro programa de computador falante que podia comunicar com um humano em linguagem natural, simulando o trabalho de um psicoterapeuta. Outro grande exemplo é o desenvolvimento da linguagem de programação LISP (abreviatura de list processing) para tarefas de inteligência artificial por John McCarthy.
Não é um conceito novo de forma alguma.
Mas a tecnologia de IA mudou muito nos últimos 60 anos, a ponto de não poder mais ignorar o seu valor, especialmente se estiver a gerir um negócio. Como líder dentro do departamento de IT, deve estar sempre a procurar maneiras de melhorar processos, economizar dinheiro, manter os clientes satisfeitos e reter funcionários — a IA generativa irá ajudá-lo com tudo isso. Se ainda não está a utilizar a IA generativa para a sua plataforma de gestão de serviços de TI, precisa começar.
Este artigo irá explorar os benefícios e desafios da IA generativa em ITSM para dar-lhe, alguém que dirige uma equipa de IT (departamento inteiro ou uma seção), uma melhor compreensão de como a sua empresa pode melhorar com recursos de IA e de possíveis lacunas na tecnologia de que precisa estar ciente.
5 benefícios comprovados da IA generativa em ITSM (com impacto mensurável)
ITSM (Gestão de Serviços de IT) refere-se aos processos e práticas que ajudam as organizações a alinhar os seus serviços de tecnologia com os objetivos de negócio.
Um bom ITSM requer uma imensa quantidade de tempo e energia para garantir que o projeto e a entrega não apenas atendam às necessidades do cliente, mas também ao orçamento da empresa e que os funcionários sejam capazes de gerir.
Para levar uma empresa para o próximo nível – ou simplesmente atingir novas metas de negócio, melhorar a experiência do utilizador ou reduzir custos em determinadas áreas do departamento de IT – a IA generativa tem o potencial de ajudar. As ferramentas e plataformas de ITSM com IA generativa podem aprimorar e transformar a prestação de serviços de IT para aumentar a eficiência dos funcionários, produzir mais decisões baseadas em dados e melhorar as experiências do utilizador final.
Embora os benefícios do uso de IA generativa no ITSM sejam inúmeros, abaixo estão os 5 maiores que terão o maior impacto no seu departamento de IT e na sua empresa como um todo.
1. Emissão automática de tickets e resolução de problemas
Segundo dados do setor, os agentes de service desk gerem em média entre 400 a 600 tickets por mês – um volume que continua a crescer à medida que a complexidade tecnológica das organizações aumenta. O resultado é previsível: filas de tickets acumuladas, tempos de resolução mais longos e agentes sobrecarregados com tarefas repetitivas que consomem tempo que deveria ser dedicado a problemas críticos.
É problema técnico após problema técnico.
Há um número desproporcional de solicitações de serviço acumulando-se a cada dia sem capacidade de as fechar. E embora faça sentido – com cada vez mais tecnologia a ser criada e usada, naturalmente surgirão problemas com servidores, hardware e até mesmo erros do utilizador – este aumento no volume técnico não deve comprometer a qualidade do suporte que as service desks oferecem. É aqui que a IA generativa entra em jogo.
A IA generativa pode automatizar os processos de emissão de tickets ao categorizar solicitações com base em dados e contexto anteriores. O algoritmo, baseado em fluxos de trabalho construídos por humanos, analisa os tickets, prioriza-os e direciona-os para a equipa de suporte ou indivíduo adequado. Além disso, as automações de emissão de tickets podem ser configuradas para fornecer respostas automatizadas a consultas comuns ou problemas conhecidos, acelerando o processo de resolução. Isto significa que os agentes de suporte do departamento de IT podem concentrar-se em tarefas complexas e críticas, melhorando a qualidade do serviço prestado pela equipa.
No contexto do ITSM, a automação de tickets aplica-se mais diretamente às práticas de gestão de incidentes e fulfillment de pedidos de serviço, onde a IA pode categorizar e encaminhar sem intervenção humana — reduzindo o tempo médio de resolução (MTTR) e libertando capacidade para trabalho de maior valor.
2. Compreensão de linguagem natural para melhorar a comunicação
A comunicação é o coração do ITSM – é como os utilizadores finais obtêm suporte.
Dito isto, pode haver algumas discrepâncias no tipo e qualidade da comunicação fornecida aos utilizadores finais, especialmente quando existe falta de treino interno para que os agentes de suporte tenham o melhor desempenho. A IA generativa resolve este problema de forma estrutural.
A IA generativa destaca-se no processamento de linguagem natural. A IA generativa consegue compreender e gerar texto semelhante ao humano que ajuda os utilizadores com todos os tipos de problemas em questão de segundos. Na prática, isto é feito com chatbots alimentados por IA que são fáceis de usar e acessíveis para indivíduos que procuram suporte de IT. Quando os chatbots são usados, fornecem a capacidade de melhorar a comunicação entre as equipas de IT e os utilizadores finais.
Os assistentes virtuais modernos alimentados por IA generativa vão muito além de respostas pré-programadas. Estes agentes interpretam a intenção do utilizador, acedem a sistemas de backend em tempo real e executam ações concretas – como reset de passwords, consulta do estado de tickets ou provisionamento de acessos – sem intervenção humana. Organizações que implementam assistentes virtuais inteligentes em ITSM reportam tipicamente reduções de 30 a 40% no volume de tickets de nível 1, libertando os agentes para trabalho de maior complexidade e impacto.
3. Análise preditiva para gestão proativa de problemas
A IA generativa é particularmente eficaz na análise de grandes volumes de dados históricos de tickets e eventos de infraestrutura para identificar padrões que precedem falhas ou degradação de serviço. Aproveitando a capacidade da IA generativa de analisar grandes volumes de dados e extrair insights significativos, a sua empresa pode transitar de uma postura reativa para uma gestão proativa e preditiva de problemas – identificando os problemas antes que escalem ou mesmo antes que ocorram.
Esta mudança para a gestão proativa de problemas alinha as operações de IT com as metas de negócio, minimizando o tempo de inatividade e otimizando o desempenho do sistema. No contexto do ITSM, a análise preditiva aplica-se diretamente às práticas de gestão de problemas e gestão de mudanças, onde a IA pode avaliar o risco de mudanças propostas com base em padrões históricos de incidentes – reduzindo a probabilidade de interrupções não planeadas.
4. Gestão do conhecimento e documentação
É fácil que a informação se perca, especialmente em grandes organizações globais em processo de transformação digital. A gestão eficaz do conhecimento é fundamental para que as plataformas e os recursos de ITSM sejam bem-sucedidos, mas muitas vezes é deixada de lado porque as equipas não têm tempo para criar nova documentação e adicioná-la à base de conhecimento da empresa. A IA generativa resolve este problema de forma direta.
Com a IA generativa, é possível criar documentação de alta qualidade com base em dados existentes e repositórios de conhecimento. Exemplos comuns incluem perguntas frequentes, documentação processual e artigos da base de conhecimento. A implementação da capacidade da IA generativa de criar e atualizar documentos de conhecimento apoia melhor as equipas de IT – devolvendo-lhes tempo – ao mesmo tempo que capacita os utilizadores finais a encontrarem as suas próprias soluções para problemas técnicos. Esta capacidade aplica-se diretamente à prática de gestão do conhecimento no ITSM, onde a qualidade e atualidade da informação disponível determina diretamente a taxa de resolução no primeiro contacto.
5. Segurança e conformidade aprimoradas
À medida que o mundo se torna cada vez mais tecnológico, o campo da cibersegurança só irá crescer. Já existem toneladas de regulamentos e requisitos para os departamentos de ITSM, e adicionar mais ao mix continuará a complicar as coisas. Com a IA generativa, a sua empresa pode automatizar a monitorização de conformidade e segurança em vez de gerir manualmente cada documento e cliente.
Quando configurada corretamente, uma plataforma ITSM com capacidades de IA pode monitorizar continuamente os limiares de conformidade, detetar anomalias em tempo real e acionar fluxos de trabalho de remediação automaticamente – tal como demonstrado por frameworks de monitorização contínua como o NIST SP 800-137. Configure fluxos de trabalho e automações no seu sistema de gestão de serviços empresariais para monitorizar e aplicar as normas de segurança e proteção, enquanto a sua equipa se concentra noutras prioridades.
A IA generativa irá alertá-lo quando for necessário ou quando surgir um problema, gerando relatórios automatizados e executando verificações de conformidade de forma contínua. Se desejar, pode expandir o seu ITSM para analisar e adaptar-se continuamente às ameaças de segurança, contribuindo para o desenvolvimento de sistemas de segurança inteligentes. É importante notar que estas capacidades requerem uma configuração cuidadosa, supervisão humana para situações críticas e uma fundação sólida de governança de dados — a IA amplifica boas práticas, mas não substitui a responsabilidade humana em decisões de segurança sensíveis.
4 desafios reais da implementação de IA generativa em ITSM (e como superá-los)
A IA generativa em ITSM tem imenso potencial para expandir exponencialmente a indústria, tanto para utilizadores finais quanto para empresas. Dito isso, é importante reconhecer e abordar os desafios concretos que acompanham a adoção de IA generativa – uma tecnologia ainda em desenvolvimento acelerado.
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IA ética: aborde, antecipadamente, as preocupações relacionadas com preconceito algorítmico, privacidade e transparência. Estabeleça diretrizes claras e estruturas éticas antes da implementação para evitar consequências não intencionais que podem afetar a sua empresa interna e externamente. Uma abordagem de “human-in-the-loop” para decisões sensíveis é uma salvaguarda eficaz nesta fase.
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Segurança de dados: os sistemas de IA precisam de grandes volumes de dados para funcionar eficazmente. Certifique-se de que a segurança e privacidade de informações confidenciais são garantidas e que tem procedimentos adequados de gestão de incidentes em vigor. Também é importante ter as medidas de governança e segurança apropriadas para se proteger contra possíveis violações – incluindo políticas claras sobre quais dados podem ser usados para treinar ou alimentar modelos de IA.
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Aceitação do utilizador: soluções baseadas em IA podem causar resistência por parte de utilizadores que estão desconfortáveis ou não familiarizados com a tecnologia. Invista tempo a educar e a envolver os utilizadores no processo de integração da IA na sua organização. A adoção é mais rápida quando os utilizadores compreendem o valor prático e participam na definição dos casos de uso.
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Monitorização contínua e melhoria: os modelos de IA requerem atenção constante, monitorização e refinamento. A sua empresa precisa de investir em treino contínuo dos modelos generativos e em métricas de qualidade definidas – como taxa de precisão na classificação de tickets ou taxa de deflexão – para garantir que os modelos melhoram ao longo do tempo e que os funcionários sabem como utilizá-los adequadamente.
A IA generativa está a mudar a forma como a gestão de serviços de IT funciona.
Com o apoio desses modelos generativos, as organizações podem acelerar processos, melhorar a comunicação interna e externa e abordar problemas de forma proativa. Ao fazer isso, a eficiência operacional será melhorada, ao mesmo tempo em que levará a um ambiente de IT mais responsivo, seguro e fácil de usar.
À medida que a sua empresa explora as opções de como e onde usar a IA generativa nos seus recursos de ITSM, é crucial abordar a implementação estrategicamente. Não há necessidade de investir em todas as ferramentas de IA generativas disponíveis no mercado. Encontre uma plataforma de gestão de serviços empresariais que atenda às suas necessidades de gestão de mudanças, gestão de incidentes e gestão de base de conhecimento — e que ofereça integração nativa de IA, capacidades de automação sem código, alinhamento com ITIL 4, segurança e conformidade de dados robustas, e métricas de ROI demonstráveis. Só depois aprofunde o conhecimento sobre as especificidades dessa plataforma e como utiliza os recursos de IA.
A adoção total da tecnologia de IA no seu conjunto de recursos para o departamento de IT pode ajudá-lo a desbloquear novas possibilidades e elevar as suas práticas de ITSM — alcançando maturidade de IT mais rapidamente e permanecendo em conformidade. O futuro da gestão de serviços de IT recompensará aqueles que se adaptam e inovam com ferramentas de IA generativas para construir uma infraestrutura de IT mais eficiente e resiliente.
