Tutorial passo a passo para instalar o AI Copilot da Service Up no seu Znuny/OTOBO: pré-requisitos, onde o modelo de IA fica, como conectar o motor, como processar o lote e como gerar o seu primeiro Relatório de Causa-Raiz em PDF. Tudo dentro da sua própria instância.
⚡ Versão de 30 segundos
- O AI Copilot é um módulo da Service Up que roda DENTRO do seu próprio Znuny/OTOBO — em Ferramentas → Relatório de Causa-Raiz. Não é uma plataforma externa nem uma migração.
- Pré-requisitos para instalar: Znuny ou OTOBO em produção, acesso shell ao servidor (bin/znuny.Console.pl), chamados com serviços vinculados e acesso ao motor de IA DeepSeek (deepseek-chat).
- O modelo NÃO roda na sua máquina: o Copilot envia o conteúdo do chamado para a API do DeepSeek e recebe a análise de volta. O Znuny continua dono dos dados e da orquestração.
- Primeiro RCA em 4 passos: instalar o módulo, configurar o motor de IA, processar o lote (botão ‘Processar agora’ ou console RCAScan) e abrir um chamado para gerar o PDF de 8 seções.
- Em 30 dias de uso real: 974 chamados, 647 analisados (66% de cobertura), 85 serviços. A IA acelera; o humano decide.
Antes de começar: o que é o AI Copilot e onde ele vive
O AI Copilot (também buscado como IA Copilot) é um módulo da Service Up que roda dentro do seu próprio Znuny/OTOBO. Você não troca de plataforma, não exporta chamados para fora e não sobe um SaaS paralelo: ele aparece no menu Ferramentas como ‘Relatório de Causa-Raiz’, ao lado das ferramentas que sua equipe já usa todo dia.
Ele tem duas faces. Por chamado, gera um relatório de causa-raiz (RCA) completo em PDF, com 8 seções: resumo executivo, linha do tempo, análise de gaps e causa raiz, sentimento, status técnico, recomendações, métricas e conclusão. No agregado, monta um painel do período com os chamados agrupados por serviço vinculado, trazendo a causa raiz da IA como detalhe de cada grupo.
A tese por trás do módulo é simples: a IA não substitui o seu analista. Ela lê o histórico, monta a linha do tempo, aponta o gap e sugere — e o humano decide. É exatamente isso que este tutorial vai colocar de pé.
- Por chamado: RCA em PDF com 8 seções
- Agregado: painel do período por serviço vinculado
- Extras: busca semântica, sentimento, tempo vs SLA, gráficos sob demanda e panorama
Passo 0 — Confira os pré-requisitos
Como o Copilot vive dentro do Znuny/OTOBO, o ponto de partida é ter o ambiente saudável. Antes de instalar, valide a lista abaixo. Os três primeiros itens são da sua infraestrutura; o último é o que conecta a inteligência.
O acesso shell é importante porque o processamento em lote (e o diagnóstico) usa o console do Znuny: bin/znuny.Console.pl. E os serviços vinculados aos chamados são o que dá liga ao painel agregado — sem vínculo, o chamado cai no balde ‘No linked service’ (no nosso ambiente de referência, 182 chamados ficaram exatamente assim).
- Znuny ou OTOBO instalado e em produção (o módulo roda sobre a sua instância)
- Acesso shell ao servidor para usar bin/znuny.Console.pl
- Catálogo de serviços e chamados vinculados a serviços (alimenta o painel agregado)
- Acesso ao motor de IA: uma chave de API do DeepSeek (modelo deepseek-chat)
- Permissão de administrador no Znuny para instalar o pacote e mexer no SysConfig
A operação inteira · painel de causa-raiz
Recriação do painel real (Ferramentas → AI Copilot · Relatório de Causa-Raiz).
Passo 1 — Instale o módulo do Copilot
A instalação segue o fluxo padrão de pacotes do Znuny/OTOBO. Como o AI Copilot é um módulo da Service Up, o caminho mais simples para instalar é falar com o time para receber o pacote correto e o procedimento de instalação para a sua versão — assim você evita incompatibilidade de versão e já recebe o ambiente preparado.
Depois de instalado, o módulo aparece no menu Ferramentas como ‘Relatório de Causa-Raiz’. Se ele apareceu para o perfil de administrador, a instalação foi bem-sucedida e podemos partir para a configuração do motor de IA.
- Receba o pacote do módulo com a Service Up (versão casada com seu Znuny/OTOBO)
- Instale conforme o procedimento entregue para a sua versão
- Confirme que ‘Relatório de Causa-Raiz’ aparece em Ferramentas
- Limpe o cache do Znuny após instalar, se o item não aparecer de imediato
Passo 2 — Onde o modelo roda e como conectá-lo
Esta é a pergunta que todo mundo faz: o modelo roda na minha máquina? Não. O motor do Copilot é o DeepSeek (modelo deepseek-chat), acessado por API. Quando um chamado é analisado, o Copilot envia o conteúdo relevante para o DeepSeek e recebe de volta a análise estruturada (linha do tempo, causa raiz, sentimento, recomendações). Seu servidor Znuny continua sendo o dono dos dados e da orquestração; a inferência acontece no motor de IA.
Na prática, configurar é informar a chave de API do DeepSeek na configuração do módulo. É o passo que ‘liga’ a inteligência: sem a chave, o módulo existe mas não analisa. Por ser um ponto sensível, trate a chave como segredo (não a versione em texto puro) e garanta que o servidor tem saída de rede para a API do motor. Como o Znuny permanece dono dos dados e da orquestração, esse é o ponto certo para alinhar a sua política de privacidade/LGPD.
- Motor: DeepSeek (deepseek-chat), acessado via API
- A análise NÃO roda local — o conteúdo do chamado vai ao motor e a resposta volta
- Configure a chave de API do DeepSeek na configuração do módulo
- Garanta saída de rede do servidor Znuny para o endpoint do motor
Passo 3 — Processe o primeiro lote
Com o motor conectado, é hora de gerar análises. Há dois caminhos, e eles fazem a mesma coisa: o botão ‘Processar agora’ na própria tela do módulo, para um disparo manual, e o console, para rodar em lote.
O comando de lote é: bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan. Ele varre os chamados elegíveis e produz as análises que abastecem tanto os PDFs por chamado quanto o painel agregado. No nosso ambiente de referência, em 30 dias de uso real, foram 647 de 974 chamados analisados — 66% de cobertura — em 85 serviços. Por capacidade, os índices ficaram em 88% (sentimento), 84% (RCA) e 30% (FAQ).
Dica: rode o RCAScan periodicamente para o módulo se manter atualizado. Assim, quando alguém abrir um chamado, a análise tende a já estar pronta — e o painel do período reflete a realidade com menos trabalho manual.
- Manual: botão ‘Processar agora’ na tela do módulo
- Lote: bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan
- Resultado esperado: cobertura que cresce a cada execução
- Rode o RCAScan periodicamente para manter a análise sempre fresca
Passo 4 — Gere seu primeiro RCA em PDF
Agora a parte que prova o valor. Abra um chamado já analisado — algo com histórico, idas e vindas, um gap claro. No nosso ambiente, o chamado #2685787 é um bom exemplo: a IA identificou um gap de cerca de 29 dias na linha do tempo, exatamente o tipo de furo que passa batido na leitura manual.
Dentro do módulo, gere o Relatório de Causa-Raiz desse chamado. O Copilot monta o PDF com as 8 seções: resumo executivo, linha do tempo, análise de gaps e causa raiz, sentimento, status técnico, recomendações, métricas e conclusão. Esse é o seu primeiro RCA — e ele saiu da sua própria base, com o seu próprio histórico.
Para o olhar gerencial, abra o painel agregado do período: os chamados aparecem agrupados por serviço vinculado, com a causa raiz da IA como detalhe. É aqui que você vê padrões — por exemplo, no nosso ambiente o serviço ‘Consultoria::Dúvida’ liderou com 142 chamados.
- Abra um chamado com histórico (idas e vindas, gap visível)
- Gere o RCA: PDF com 8 seções, pronto para compartilhar
- Confira o painel agregado para ver padrões por serviço
- Lembre: a IA aponta o gap; quem decide a ação é a sua equipe
Resolvendo os tropeços mais comuns
Dois problemas resolvem a maior parte dos chamados de implantação. Primeiro: ‘instalei mas nada é analisado’. Quase sempre é a chave do motor não configurada ou sem saída de rede — revise o Passo 2 e rode ‘Processar agora’ para um teste rápido. Segundo: ‘o painel agregado está vazio ou estranho’. Isso é vínculo de serviço: chamados sem serviço vinculado caem em ‘No linked service’ e não agrupam.
Se o item nem aparece no menu Ferramentas, limpe o cache do Znuny e confira as permissões do grupo. E se o lote não roda como esperado, verifique o acesso ao console e o agendamento que você definiu para o RCAScan.
Travou em algum passo? A Service Up entrega o pacote casado com a sua versão e acompanha a configuração do motor. Fale com o comercial no WhatsApp +55 11 5192-3351 — a IA acelera, o humano decide, e a gente ajuda você a ligar os dois.
- Nada analisado → cheque a chave do motor e a saída de rede; teste com ‘Processar agora’
- Painel vazio/estranho → vincule serviços aos chamados (evita ‘No linked service’)
- Item não aparece → limpe o cache e revise permissões do grupo
- Lote não roda → confirme o acesso ao console e o agendamento do RCAScan
🔧 Para os técnicos
Abra só o que te interessa.
O modelo de IA roda no meu servidor (on-premise) ou na nuvem?
A inferência roda no motor DeepSeek (deepseek-chat), acessado por API — não na sua máquina. O Znuny/OTOBO continua dono dos dados e da orquestração: ele envia o conteúdo do chamado ao motor e recebe a análise estruturada de volta. Por isso o servidor precisa de saída de rede para o endpoint do motor, e a chave de API deve ser tratada como segredo. Como os dados ficam sob o seu Znuny, esse é o ponto de alinhamento com a sua política de privacidade/LGPD.
Qual é o comando exato para processar os chamados em lote?
bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan. Ele varre os chamados elegíveis e gera as análises que alimentam os PDFs por chamado e o painel agregado. Você também pode disparar manualmente pelo botão ‘Processar agora’ na tela do módulo. Para manter a base atualizada, rode o RCAScan periodicamente.
Por que alguns chamados não aparecem no painel agregado?
O painel agrupa por serviço vinculado. Chamados sem serviço associado caem no balde ‘No linked service’ (no ambiente de referência, foram 182). A correção é garantir que os chamados tenham serviço vinculado — aí eles passam a agrupar corretamente (no nosso caso, ‘Consultoria::Dúvida’ liderou com 142 chamados).
O que esperar de cobertura no processamento?
Cobertura que cresce a cada execução. No ambiente de referência (30 dias), o resultado foi 647 de 974 chamados analisados — 66% de cobertura — em 85 serviços. Por capacidade: 88% em sentimento, 84% em RCA e 30% em FAQ. O número de palavras negativas detectadas no período foi 22. Rodar o RCAScan periodicamente é o que mantém esses índices altos.
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.
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