Case: Automação de entrada de tickets

Visão geral

Como a IA entrou no fluxo real de atendimento.

Descreva aqui o cenário inicial do time e os principais gargalos na entrada e classificação de tickets.

Desafio

As solicitações chegavam por e-mail de forma desorganizada e dependiam da interpretação de uma única pessoa para virar tickets no Jira. Isso gerava retrabalho, erros, interrupções constantes e risco operacional. O problema não era velocidade, mas falta de clareza na entrada do trabalho.

Abordagem

Redesenhamos o processo antes de usar IA: definimos categorias, regras de encaminhamento e decisões claras, validadas com o time. Só então a IA foi integrada para interpretar e-mails, classificar pedidos e criar tickets automaticamente no Jira, sempre dentro do fluxo definido.

Resultado

O fluxo se tornou padronizado, previsível e escalável. A dependência de uma pessoa foi eliminada, erros e retrabalho diminuíram e a adoção aconteceu sem resistência. A IA reduziu fricção e aumentou consistência, porque o processo já estava claro.

Evidências

Evidência do framework 01

Evidência do framework 02

Evidência do framework 03

Como aplicamos o framework

1. Clareza das oportunidades e direção estratégica

Começamos analisando o trabalho real. Mapeamos os e-mails recebidos, as variações de solicitação e as decisões implícitas feitas diariamente.

Ficou claro que o maior ganho não estava em responder mais rápido, mas em organizar a entrada do trabalho.
2. Redesenho do trabalho antes da tecnologia

Redesenhamos o processo de triagem do zero:
- definimos categorias claras de solicitação
- criamos regras simples de encaminhamento
- eliminamos exceções desnecessárias
- documentamos decisões que antes só existiam na cabeça de uma pessoa
Esse redesenho foi validado com o time antes de qualquer automação.
3. Preparação e adoção prática

O time participou da definição do novo fluxo. Isso foi essencial para gerar confiança e evitar resistência.

A IA foi apresentada como apoio ao processo redesenhado — não como solução mágica para um problema mal resolvido.
4. Automação com IA em ambiente real

Só então implementamos um agente de IA integrado à caixa de e-mails e ao Jira, responsável por:
- interpretar o conteúdo do e-mail
- identificar a categoria correta
- criar o ticket automaticamente
- direcionar para o responsável definido
A solução foi testada com acompanhamento próximo e ajustes baseados no uso real.
5. Estabilização, governança e impacto

Com o processo claro e a IA operando dentro de limites bem definidos, o fluxo se tornou previsível e escalável.

A IA não substituiu o time. Ela removeu fricção e inconsistência.

Resultados

Processo de entrada de tickets claro e padronizado
Eliminação da dependência de uma única pessoa
Redução de erros e retrabalho
Criação automática de tickets no Jira com alto grau de acerto
Adoção sem resistência, porque o trabalho fazia sentido

Aprendizado-chave

Este caso reforça um princípio central do nosso framework: IA não conserta processos ruins. Ela exige processos claros.

O valor não veio da automação em si, mas do redesenho do trabalho e da introdução da IA no ponto certo, com critérios claros e adoção real.

Entregas do case

Ajuste os itens abaixo para refletir as entregas reais deste projeto.

Diagnóstico e desenho

Mapeamento de jornada, critérios de classificação e pontos de validação humana.

Automação assistida

Definição de regras, integração com sistemas e monitoramento de qualidade.

Adoção e métricas

Capacitação do time, indicadores de adoção e acompanhamento de impacto.

Automação de entrada de tickets