Agende uma demonstração de IA para RCA: traga seu chamado mais cabeludo e saia com o relatório em PDF na mão

Por que esta demo é diferente: você traz o caso, a gente liga a IA na sua frente

A maioria das demonstrações de IA mostra um exemplo bonito, preparado, com dados de mentira. Você sai impressionado e sem nenhuma resposta sobre o seu próprio problema. Aqui é o contrário: a demonstração de IA para RCA que você vai agendar usa um chamado de verdade do seu help desk. Você escolhe, de preferência aquele caso cabeludo que ninguém entende direito por que demorou tanto.

Na chamada, a gente abre o Znuny, vai até Ferramentas → Relatório de Causa-Raiz e dispara o AI Copilot da Service Up sobre o chamado que você trouxe. A IA lê o histórico do chamado — interações, andamentos, tempos — e devolve um relatório estruturado. Você acompanha o processo, faz perguntas e leva o PDF pronto no fim.

A tese da Service Up é simples e a demo deixa ela explícita: a IA não substitui o seu time. Ela acelera a leitura de um chamado e devolve uma análise estruturada, para que a pessoa decida com contexto. A IA acelera; o humano decide.

• Você escolhe o chamado — o mais difícil, o mais demorado, o que virou novela.
• A gente roda o Copilot ao vivo, no Znuny, de preferência no seu próprio ambiente.
• Você sai com o RCA em PDF do caso real, não com a sensação de uma apresentação.
• Sem script de vendedor: é a ferramenta funcionando na sua frente.

O que você leva embora: o RCA em PDF com 8 seções

O entregável da demo não é uma proposta comercial — é o próprio relatório de causa-raiz do seu chamado, em PDF, com 8 seções. Esse é o mesmo relatório que o Copilot gera, por chamado, dentro do módulo. Na demo você vê o formato completo aplicado ao seu caso.

Cada seção responde uma pergunta diferente sobre o chamado, do nível executivo ao técnico. É o mesmo PDF que serve tanto o gestor apressado quanto o analista que precisa do detalhe.

• Resumo executivo — o que aconteceu, em poucas linhas, para quem não tem tempo.
• Linha do tempo — a cronologia do chamado, com os marcos que importam.
• Análise de gaps + causa raiz — onde o processo travou e por quê (no exemplo real #2685787, um gap de ~29 dias).
• Análise de sentimento — o tom do solicitante ao longo do atendimento.
• Status técnico — onde o chamado está sob o ponto de vista de execução.
• Recomendações — o que fazer para o caso não se repetir.
• Métricas — os números do chamado em contexto.
• Conclusão — o fechamento que amarra tudo.

Como funciona por trás (e por que dá pra confiar no que você vê)

A demo não é mágica nem caixa-preta. O Relatório de Causa-Raiz é um módulo do AI Copilot da Service Up que roda dentro do Znuny — a mesma plataforma de ITSM/help desk que o seu time já usa ou pode usar. O motor de análise é o DeepSeek (modelo deepseek-chat).

O Copilot tem duas faces. A primeira é a que você vê na demo: o RCA por chamado, em PDF. A segunda é o painel agregado, que agrupa os chamados de um período por serviço vinculado e mostra a causa raiz da IA como detalhe de cada grupo. Se sobrar tempo na conversa, dá pra dar uma olhada nesse panorama também.

O processamento pode ser sob demanda (botão Processar agora) ou em lote pelo console (bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan). Para você, na demo, basta um clique — mas é bom saber que existe a via automatizada para rodar em escala depois.

• Roda dentro do Znuny — parceria Znuny/OTOBO, ITSM de verdade.
• Motor DeepSeek (deepseek-chat) fazendo a análise.
• Processamento sob demanda (Processar agora) ou em lote via console.
• Além do RCA, o Copilot faz busca semântica, sentimento, tempo vs SLA, gráficos sob demanda e panorama.

Os números reais que sustentam a demo

Para você não levar só uma impressão, aqui estão números reais de uma operação rodando o módulo por 30 dias. Eles não são projeção: são o que a ferramenta entregou em uso. Esses dados existem porque o Copilot processa o volume de chamados e mostra a cobertura de cada análise.

A leitura honesta também faz parte: nem todo chamado tem serviço vinculado (182 ficaram como No linked service no período), e isso aparece no painel. A demo serve justamente para você ver onde a sua operação está e o que dá para melhorar antes mesmo de escalar.

• 974 chamados no período; 647 analisados (66% de cobertura) em 85 serviços.
• Cobertura por tipo de análise: Sentimento 88%, RCA 84%, FAQ 30%.
• 22 palavras negativas mapeadas na análise de sentimento.
• Serviço com mais chamados no período: Consultoria::Dúvida (142).

Quem deveria agendar (e o que trazer para a demo render)

Essa demo é para quem vive de chamado: coordenadores e gestores de help desk, líderes de operação ITSM, analistas sênior que cansaram de reconstruir histórico de ticket na unha. Se a sua dor é entender por que um chamado demorou, por que se repete, ou explicar isso para a diretoria, é essa conversa que você quer.

Para a demo render, chegue com o número de um chamado real e, se possível, daquele que ninguém soube explicar direito. Quanto mais cabeludo, melhor — é onde a IA mostra o valor de ler tudo de uma vez. Tenha o acesso ao seu Znuny à mão para a gente abrir junto.

• Traga o número do chamado mais difícil dos últimos meses.
• Tenha acesso ao seu Znuny para rodarmos, de preferência, no seu ambiente.
• Anote 1 ou 2 perguntas que você sempre quis responder sobre esse caso.
• Se quiser, convide quem decide — o PDF é ótimo para mostrar à liderança.

Como agendar a demonstração de IA para RCA

Agendar é simples e não tem pegadinha. Você fala com o time comercial da Service Up pelo WhatsApp, combina um horário e já adianta qual chamado vai trazer. A gente prepara o ambiente e, na hora marcada, é só rodar.

Sem compromisso de compra: se ao fim da conversa o relatório não te disser algo útil sobre o seu chamado, você não perdeu nada. E se disser, você já sai com o PDF e uma conversa muito mais concreta sobre levar o AI Copilot para a sua operação.

• WhatsApp comercial: +55 11 5192-3351.
• Diga que quer a demonstração de IA para RCA e o número do seu chamado.
• Combine um horário e tenha o Znuny à mão.
• Saia da call com o RCA do seu caso em PDF.