IssueMaster: Padronização e Qualificação de Chamados com IAIssueMaster: AI-Based Ticket Standardization & Qualification

ProblemaProblem

Todos os dias, o time de suporte da empresa tinha retrabalho por precisar entrar em contato novamente com o colaborador depois que ele abria um chamado com descrição muito rasa, sem informação suficiente para o suporte atuar com precisão. Era comum encontrar chamados como 'minha máquina está com problema' ou 'o sistema não está funcionando', sem nenhum detalhe sobre sintoma, contexto ou impacto.Every day, the company's support team dealt with rework from having to contact the employee again after they opened a ticket with a very shallow description — without enough information for support to act precisely. It was common to find tickets like 'my computer has a problem' or 'the system isn't working', with no detail about the symptom, context or impact.

SoluçãoSolution

A empresa já tinha um portal interno onde os colaboradores abriam os chamados, integrado via API ao Jira. A solução foi implementar um STEP de inteligência artificial como intermediário entre o portal e o Jira, usando a Google Gemini API.The company already had an internal portal where employees opened tickets, integrated via API with Jira. The solution was to implement an AI step as an intermediary between the portal and Jira, using the Google Gemini API.

Esse STEP de IA analisa a descrição do chamado em tempo real e atribui uma nota de 0 a 10 com base na completude das informações (sintomas, contexto, erros e impacto). O chamado só é enviado e registrado no Jira quando atinge nota igual ou maior que 7. Quando a nota fica abaixo disso, a IA devolve o chamado ao colaborador com orientações específicas do que precisa ser incluído na descrição para que ela atinja o mínimo exigido.That AI step analyzes the ticket description in real time and assigns a score from 0 to 10 based on how complete the information is (symptoms, context, errors and impact). The ticket is only sent and logged into Jira once it reaches a score of 7 or higher. When the score falls below that, the AI sends the ticket back to the employee with specific guidance on what needs to be added to the description to reach the minimum required.

Depois que o colaborador ajusta e o chamado é enviado ao Jira, a IA ainda retorna orientações seguras de coisas que o próprio colaborador pode tentar fazer enquanto aguarda o atendimento — seja pra resolver o problema sozinho, seja pra minimizar o impacto até o início do atendimento pelo time de suporte de TI. Os ajustes no portal interno foram feitos com apoio do time de Full Stack da empresa; a parte de IA, prompt e critérios de avaliação foi desenvolvida individualmente.After the employee makes adjustments and the ticket is sent to Jira, the AI still returns safe guidance on things the employee can try themselves while waiting for support — either to solve the problem on their own, or to minimize impact until the IT support team starts working on it. The internal portal adjustments were made with support from the company's Full Stack team; the AI part — prompt and scoring criteria — was developed individually.

ResultadosResults

Redução do retrabalho do time de suporte, já que os chamados passaram a chegar ao Jira com o nível mínimo de informação necessário para atuação, eliminando boa parte das idas e vindas pra levantar contexto que antes faltava na abertura.Reduced rework for the support team, since tickets started arriving in Jira with the minimum information level needed to act, eliminating much of the back-and-forth to gather context that used to be missing at ticket opening.

Melhoria na qualidade da abertura de chamados pelos colaboradores, que passaram a ser orientados no próprio ato de abertura — parte dos chamados chegou a ser resolvida pelo próprio colaborador ainda durante a abertura, seguindo as orientações da IA. Redução de 50% no tempo de análise do chamado pelo time de suporte.Improved the quality of tickets opened by employees, who started being guided right at the moment of opening — some tickets were even resolved by the employee themselves during the opening flow, following the AI's guidance. Reduced ticket analysis time for the support team by 50%.

TecnologiasTechnologies

Fluxograma de ArquiteturaArchitecture Flowchart