Estima-se que um relatório de causa-raiz escrito à mão consuma, em média, 45 minutos de um analista sênior. Quando você projeta isso sobre o volume real de chamados do mês, descobre um time inteiro que poderia ficar preso documentando o passado em vez de resolver o presente. Veja a conta — e o antes-e-depois — de automatizar relatório de chamado com o AI Copilot da Service Up dentro do Znuny.
⚡ Versão de 30 segundos
- Estima-se que escrever um relatório de incidente à mão custe ~45 min por chamado (premissa de mercado, não número medido). Num mês com 647 chamados analisados, isso projetaria ~485 horas de redação — quase 3 analistas (≈2,75) em tempo integral só documentando.
- O AI Copilot da Service Up gera o relatório de causa-raiz (RCA) completo em PDF, com 8 seções, em segundos — a partir do próprio histórico do chamado no Znuny.
- Antes: o analista lê o chamado inteiro, reconstrói a linha do tempo, escreve resumo e recomendações. Depois: a IA entrega o rascunho pronto e o humano só revisa e aprova.
- Dados reais de 30 dias: 974 chamados, 647 analisados (66% de cobertura) e RCA gerada em 84% dos analisados — sem ninguém digitar relatório manualmente.
- A IA não substitui o analista: ela acelera. O humano decide o que entra no relatório, valida a causa-raiz e assume as ações. A IA acelera; o humano decide.
O custo invisível: 45 minutos que ninguém cronometra
Pergunte a qualquer analista de suporte quanto tempo ele leva para escrever um relatório de incidente decente e a resposta vem com um suspiro. Não é só ‘digitar’. É reabrir o chamado, reler a thread inteira, reconstruir a linha do tempo, identificar onde houve gap, formular a causa-raiz, redigir recomendações e formatar tudo num documento apresentável. A estimativa de mercado para isso gira em torno de 45 minutos por chamado — e os bons relatórios consomem mais.
O problema não é o relatório isolado. É o volume. Esses 45 minutos parecem inofensivos até você multiplicá-los pela fila do mês. É aí que o custo invisível aparece: horas de gente sênior, cara e escassa, que poderiam ser gastas resolvendo o que está acontecendo agora em vez de documentando o que já aconteceu.
- Reler a thread completa do chamado para entender o contexto
- Reconstruir a cronologia: abertura, interações, escalonamentos, resolução
- Identificar o gap (às vezes dias de silêncio) e a causa-raiz real
- Escrever resumo executivo, recomendações e conclusão
- Formatar em PDF apresentável para o cliente ou para a gestão
A conta do mês: multiplique 45 min pelo seu volume
Vamos partir de dados reais, medidos em uma operação de 30 dias dentro do Znuny. No período foram 974 chamados, dos quais 647 chegaram a ser analisados a fundo — uma cobertura de 66%. Agora imagine, como exercício, que cada um desses 647 exigisse um relatório manual de 45 minutos (essa é uma premissa de estimativa, não um custo que foi realmente pago).
647 × 45 min = 29.115 minutos, ou aproximadamente 485 horas projetadas no mês. A jornada mensal de um analista é de cerca de 176 horas. Ou seja: documentar manualmente esses chamados equivaleria a ocupar quase 3 analistas (≈2,75) em tempo integral só escrevendo relatórios. Quase três pessoas que poderiam estar atendendo, prevenindo reincidência ou cuidando do cliente.
E note: essas ~485 horas são o cenário hipotético da análise profunda à mão. Se a sua operação ainda nem consegue cobrir 66% dos chamados com relatório, o custo real não é ‘485 horas gastas’ — é a cobertura que você nunca conseguiu, porque ninguém tem 485 horas sobrando.
- 1 relatório manual ≈ 45 min (estimativa de mercado)
- 647 chamados analisados/mês × 45 min ≈ 485 horas projetadas
- 485 h ÷ 176 h por analista ≈ 2,75 analistas em tempo integral
- Mesma conta no seu volume: (seus chamados/mês × 0,75 h) = horas/mês de redação
Por dentro · processamento em lote
O scan roda em segundo plano; o botão “Processar agora” dispara os últimos N dias.
Antes e depois: o mesmo relatório, dois processos
A automação não muda o que entra no relatório — muda quem faz o trabalho braçal. O analista continua sendo o dono da causa-raiz. O que desaparece é a hora gasta garimpando informação e formatando documento.
No ‘antes’, o analista é arqueólogo: escava o chamado para remontar a história. No ‘depois’, ele é editor: recebe o rascunho pronto da IA, valida, ajusta o que for preciso e aprova. O mesmo PDF de qualidade sai em uma fração do tempo.
- ANTES — Analista abre o chamado, relê tudo, reconstrói a timeline na mão, escreve as 8 seções e formata o PDF. ~45 min por chamado (estimativa).
- DEPOIS — Analista clica em ‘Processar agora’ (ou roda o lote pelo console); a IA lê o histórico e devolve o RCA completo em segundos. O humano revisa e aprova. Minutos por chamado.
- O entregável é idêntico: um relatório de causa-raiz profissional. Muda só o esforço para chegar nele.
- Ganho de cobertura: como não depende mais de horas humanas livres, dá para analisar muito mais chamados — foi assim que se chegou a 66% de cobertura e RCA em 84% dos analisados.
O que a IA entrega em cada relatório (8 seções)
Quando o AI Copilot da Service Up gera o relatório de causa-raiz de um chamado, ele não devolve um parágrafo solto — entrega um PDF estruturado, do tipo que você apresentaria para um cliente ou para a diretoria sem retoque pesado. São 8 seções, montadas a partir do próprio histórico do chamado no Znuny.
Tudo isso a partir do motor DeepSeek (deepseek-chat), processando o texto real das interações. O analista não parte de uma folha em branco: ele parte de um rascunho fundamentado.
- Resumo executivo do incidente
- Linha do tempo reconstruída (incluindo gaps — há casos com ~29 dias de silêncio detectados, como o chamado #2685787)
- Análise de gaps e causa-raiz
- Análise de sentimento do cliente ao longo do atendimento
- Status técnico
- Recomendações de ação
- Métricas do chamado
- Conclusão
Da peça única ao panorama: ROI que escala
A economia de horas por chamado é só o começo. O AI Copilot tem duas faces. A primeira é o relatório por chamado, que acabamos de ver. A segunda é o painel agregado: todos os chamados do período agrupados por serviço vinculado, com a causa-raiz da IA aparecendo como detalhe de cada grupo.
Isso transforma horas economizadas em inteligência de gestão. Em vez de 647 relatórios soltos, você enxerga padrões: qual serviço gera mais incidentes, onde estão os gaps recorrentes, qual a causa-raiz que mais se repete. Nos dados reais, 182 chamados apareceram como ‘No linked service’ e o serviço no topo foi ‘Consultoria::Dúvida’, com 142 chamados — o tipo de sinal que orienta decisão, não só documentação.
Ou seja: você não só recupera horas de redação. Você passa a usar esses dados para reduzir o volume futuro, atacando a causa-raiz dos serviços mais problemáticos. É aí que o ROI deixa de ser economia e vira prevenção.
- Face 1 — RCA por chamado: PDF de 8 seções em segundos
- Face 2 — Painel agregado: chamados por serviço vinculado, com causa-raiz da IA por grupo
- 85 serviços mapeados, 974 chamados, padrões visíveis em vez de relatórios soltos
- Bônus do mesmo motor: busca semântica, análise de sentimento (cobertura de 88%), tempo vs SLA, gráficos sob demanda e panorama
A IA acelera, o humano decide
Vale repetir, porque é o ponto que sustenta tudo: automatizar relatório de chamado não tira o analista da jogada. Tira ele do trabalho que uma máquina faz melhor — ler thread longa, reconstruir cronologia, formatar — e devolve a ele o tempo para o trabalho que só humano faz: julgar a causa-raiz, decidir a ação corretiva, cuidar do relacionamento com o cliente.
O relatório que sai com a chancela do analista continua sendo dele. A diferença é que agora ele revisa em minutos em vez de redigir em 45. As horas que iriam para redação manual não somem do mundo — voltam para o time, em forma de mais atendimento, mais prevenção e menos burnout.
Esse é o módulo Relatório de Causa-Raiz do AI Copilot da Service Up, rodando dentro do seu Znuny. Quer ver a conta aplicada ao volume real da sua operação? Fale com a gente no WhatsApp comercial: +55 11 5192-3351.
🔧 Para os técnicos
Abra só o que te interessa.
Como o relatório é gerado na prática — clicar ou rodar em lote?
Duas formas. Pontual: dentro do chamado, o botão ‘Processar agora’ dispara a análise daquele ticket e devolve o PDF. Em lote: pelo console do Znuny, com bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan, que varre os chamados do período e gera as RCAs em massa. Foi o lote que permitiu cobrir 647 dos 974 chamados (66%) sem ninguém digitar relatório.
Qual motor de IA está por trás e onde isso roda?
O motor é o DeepSeek (modelo deepseek-chat). O módulo é o ‘Relatório de Causa-Raiz’, parte do AI Copilot da Service Up, instalado dentro do Znuny (ITSM/help desk, base OTOBO). Ele lê o histórico real das interações do chamado para montar o relatório — não inventa contexto fora do ticket.
Como vocês calcularam as ~485 horas — e isso é número medido?
As ~485 h são uma ESTIMATIVA, não um número medido pela Service Up. Premissa de mercado: um relatório de incidente escrito à mão leva em média ~45 minutos (0,75 h). Volume real medido em 30 dias: 647 chamados analisados. 647 × 0,75 h = 485,25 h/mês de redação que a operação economiza ao não fazer à mão. Dividido por uma jornada de ~176 h/analista, dá ~2,75 FTEs (quase 3 analistas). Para estimar na sua operação, troque 647 pelo seu volume mensal de chamados que exigiriam relatório e ajuste os 45 min à sua realidade.
A IA decide a causa-raiz sozinha? E os dados sensíveis?
Não decide sozinha: ela entrega um rascunho fundamentado (resumo, timeline, gaps, causa-raiz, recomendações) e o analista valida, ajusta e aprova antes de qualquer entrega. A premissa do produto é ‘a IA acelera; o humano decide’. O processamento acontece dentro do fluxo do Znuny da operação, sobre os dados do próprio chamado.
Este módulo é parte do AI Copilot da Service Up
Somos especialistas em ITSM e help desk (parceira Znuny/OTOBO). O AI Copilot já roda no nosso ambiente — e pode rodar no seu.
Quanto a sua operação gastaria escrevendo esses relatórios à mão?
Converse com o nosso time comercial e veja a IA aplicada ao seu atendimento.
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