Um modelo de relatório de causa raiz só funciona quando o gestor abre o PDF e entende a história em 30 segundos — e quando o técnico encontra a evidência completa logo abaixo. Aqui está o template de 8 seções que o Assistente de IA da Service Up usa dentro do Znuny, o passo a passo para montá-lo a partir de um chamado e a versão pronta para você copiar.
⚡ Versão de 30 segundos
- RCA (Root Cause Analysis) é a análise que mostra a causa raiz de um incidente — não o resumo do que aconteceu, mas o porquê e o que fazer para não repetir.
- O template campeão tem 8 seções, nesta ordem: resumo executivo, linha do tempo, análise de gaps + causa raiz, sentimento, status técnico, recomendações, métricas e conclusão.
- A seção que o gestor costuma ler primeiro é o resumo executivo, e a última é a conclusão; as do meio são a prova. Escreva pensando nisso.
- Na Service Up, você não monta esse modelo de relatório de causa raiz à mão: o Assistente de IA (motor DeepSeek) lê o chamado inteiro e devolve o PDF de 8 seções em segundos.
- Dá para gerar um a um (“Gera o relatório desse chamado”) ou em lote pelo console — 647 dos 974 chamados dos últimos 30 dias já saíram analisados (66% de cobertura).
Antes de tudo: o que é (e o que não é) um relatório de RCA
RCA vem de Root Cause Analysis — análise de causa raiz. Um relatório de RCA não é o histórico do chamado nem um resumo do que foi feito. É o documento que responde a três perguntas que todo gestor faz: o que quebrou, por que quebrou de verdade (a causa raiz, não o sintoma) e o que vamos fazer para não acontecer de novo.
A diferença entre um modelo de relatório de causa raiz que o chefe lê até o fim e um que ele fecha na primeira página é a estrutura. Sem um template fixo, cada analista escreve de um jeito, enterra a conclusão no meio e mistura sintoma com causa. Com um template de 8 seções na ordem certa, qualquer chamado vira um documento que se lê em minutos e se decide em segundos.
- É um RCA: aponta a causa raiz, mostra a evidência (linha do tempo, métricas) e termina em recomendações acionáveis.
- Não é um RCA: copiar o texto do chamado, listar tudo que foi feito sem dizer por quê, terminar sem recomendação.
- Regra de ouro: o gestor tende a ler a primeira e a última seção. As do meio existem para sustentar essas duas.
O template de 8 seções (a estrutura exata)
Esta é a estrutura que o Assistente de IA da Service Up monta em PDF. A ordem importa: cada seção prepara a próxima e leva o leitor do panorama (topo) ao detalhe técnico (meio) e de volta à decisão (fim).
- 1. Resumo executivo — 3 a 5 linhas: o que aconteceu, o impacto e a causa raiz em uma frase. É a única seção que o gestor é obrigado a ler. Escreva por último, mas coloque em primeiro.
- 2. Linha do tempo — os eventos do chamado em ordem cronológica, com data/hora. Aqui aparecem os gaps (ex.: ~29 dias parados entre uma resposta e outra no chamado #2685787).
- 3. Análise de gaps + causa raiz — o coração do RCA: onde o processo travou e por quê. Separa sintoma de causa. Pergunte “por quê” até chegar à causa que, se corrigida, evita a recorrência.
- 4. Sentimento — o tom do cliente ao longo do chamado (positivo/neutro/negativo). Mostra ao gestor o custo de relacionamento, não só o técnico.
- 5. Status técnico — o estado atual: resolvido, paliativo, pendente. Evita que o relatório dê a impressão de “caso encerrado” quando ainda há risco aberto.
- 6. Recomendações — ações de curto e médio prazo, objetivas e atribuíveis. É o que transforma o relatório em decisão.
- 7. Métricas — tempo de resposta, tempo de solução, SLA. Os números que dão peso à narrativa.
- 8. Conclusão — fecha amarrando causa raiz + recomendação principal. A segunda seção que o gestor lê. Sem jargão.
Veja em ação · do chamado ao PDF
Passo a passo: gerando o relatório a partir de um chamado
Na Service Up, o módulo Relatório de Causa-Raiz vive dentro do Znuny, em Ferramentas. Você não escreve as 8 seções à mão — pede ao Assistente de IA, que lê o chamado inteiro e devolve o PDF formatado. Veja o fluxo de um chamado único.
- Passo 1 — Abra o chamado no Znuny e chame o Assistente de IA (o Copilot do módulo).
- Passo 2 — Peça em linguagem natural: “Gera o relatório completo desse chamado.” A IA lê todo o histórico, mensagens, datas e o serviço vinculado.
- Passo 3 — O motor DeepSeek (deepseek-chat) executa a análise de causa raiz e preenche as 8 seções do template.
- Passo 4 — Em segundos, sai um PDF no template RCA, pronto para baixar e enviar ao gestor.
- Passo 5 — Revise a seção 6 (recomendações) e a seção 8 (conclusão): a IA acelera, mas o humano decide o que vira ação. Ajuste o que for específico do seu negócio antes de apresentar.
Passo a passo: o painel agregado (vários chamados de uma vez)
O relatório por chamado é uma das duas faces do módulo. A outra é o painel agregado: em vez de um PDF por ticket, você vê todos os chamados de um período agrupados por serviço vinculado, com a causa raiz da IA como detalhe de cada grupo. É a visão que responde “onde estão os nossos problemas recorrentes?”.
Para popular o painel, os chamados precisam estar analisados. Há duas formas de rodar a análise em escala.
- Pela interface: botão “Processar agora” dispara a análise dos chamados pendentes do período.
- Pelo console (lote): bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan — ideal para processar o backlog ou agendar.
- Resultado real (30 dias): 974 chamados, 647 analisados, 66% de cobertura, 85 serviços. O topo foi “Consultoria::Dúvida” com 142 chamados; 182 ficaram como “No linked service” (sem serviço vinculado) — um sinal claro de onde melhorar o cadastro.
- Leitura do gestor: o painel mostra qual serviço concentra mais chamados e qual a causa raiz dominante de cada um — a base para priorizar correções de processo, não só de ticket.
Como escrever cada seção para que ela seja lida (mini-guia)
Se você for adaptar o template manualmente em outra ferramenta, estas regras valem para qualquer modelo de relatório de causa raiz. Elas são o que separa um documento técnico ilegível de um que o gestor termina.
- Resumo executivo: uma frase por pergunta — o quê, o impacto, a causa raiz. Nada de “conforme abaixo”.
- Linha do tempo: datas absolutas, não “depois de alguns dias”. Destaque o maior gap em negrito — é a evidência mais forte.
- Causa raiz: escreva a causa que, se removida, impede a recorrência. Se a sua “causa” ainda permite o problema voltar, é sintoma.
- Recomendações: verbo no início, dono sugerido, prazo (curto/médio). “Revisar o SLA do serviço X em 30 dias”, não “melhorar processos”.
- Conclusão: repita a causa raiz e a recomendação nº 1. Quem só leu o começo e o fim precisa sair sabendo o que decidir.
Template para você copiar (modelo pronto)
Use este esqueleto como ponto de partida — é a mesma estrutura que a IA da Service Up gera em PDF. Preencha cada bloco e você terá um RCA apresentável. Na prática, o Assistente de IA faz isso por você em segundos a partir do chamado; o template abaixo serve para entender a anatomia e para os casos em que você quer rascunhar à mão.
- 1. RESUMO EXECUTIVO: [Chamado nº] | Impacto: [____] | Causa raiz: [uma frase].
- 2. LINHA DO TEMPO: [data/hora] → evento. Maior gap identificado: [____].
- 3. ANÁLISE DE GAPS + CAUSA RAIZ: Sintoma: [____]. Por que aconteceu: [____]. Causa raiz: [____].
- 4. SENTIMENTO: tom do cliente ao longo do chamado: [positivo / neutro / negativo] — observações: [____].
- 5. STATUS TÉCNICO: [resolvido / paliativo / pendente] — risco aberto: [____].
- 6. RECOMENDAÇÕES: Curto prazo: [ação · dono · prazo]. Médio prazo: [ação · dono · prazo].
- 7. MÉTRICAS: 1º tempo de resposta: [__] | tempo de solução: [__] | SLA: [cumprido/violado].
- 8. CONCLUSÃO: a causa raiz foi [____]; a ação prioritária é [____].
Por que isso é um módulo da Service Up (e não mais uma planilha)
O template de 8 seções é ótimo no papel, mas o ganho real vem de não escrevê-lo à mão. O Relatório de Causa-Raiz é um módulo do Assistente de IA da Service Up, embarcado no Znuny — a mesma plataforma onde o seu time já trabalha os chamados, sem exportar nada para fora.
O mesmo Copilot que gera esse PDF também faz busca semântica, análise de sentimento (88% de cobertura), tempo vs SLA, gráficos sob demanda e o panorama dos chamados. A tese é simples: a IA não substitui o analista — ela faz a investigação pesada em segundos e devolve a análise formatada, para o humano ler, decidir e agir sobre o que importa.
Quer ver o template RCA rodando nos seus próprios chamados? Fale com a Service Up no WhatsApp comercial: +55 11 5192-3351.
🔧 Para os técnicos
Abra só o que te interessa.
Onde fica o módulo e quais são as duas formas de gerar o relatório?
No Znuny, em Ferramentas → Relatório de Causa-Raiz (Action AgentAICopilotRCAReport). Duas faces: (1) por chamado, o Copilot gera um PDF RCA de 8 seções; (2) painel agregado, que agrupa os chamados do período por serviço vinculado com a causa raiz da IA como detalhe. Você dispara a análise pela interface (“Processar agora”) ou em lote pelo console.
Qual é o comando de console para processar em lote?
bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan. É o caminho para varrer o backlog ou agendar a análise periódica, em vez de processar chamado a chamado pela tela. Foi assim que se chegou a 647 de 974 chamados analisados (66% de cobertura) em 30 dias.
Qual motor de IA gera a análise e como ele monta as 8 seções?
O motor é o DeepSeek (modelo deepseek-chat). Ele recebe o histórico completo do chamado — mensagens, datas, serviço vinculado — e preenche o template RCA: resumo executivo, linha do tempo, análise de gaps + causa raiz, sentimento, status técnico, recomendações, métricas e conclusão. A linha do tempo é o que expõe gaps como os ~29 dias do chamado #2685787.
O que os números do painel revelam na prática?
Em 30 dias: 974 chamados, 85 serviços, cobertura de Sentimento 88% / RCA 84% / FAQ 30%, e 22 palavras negativas mapeadas. Dois sinais acionáveis: 182 chamados “No linked service” (cadastro de serviço a corrigir) e o serviço “Consultoria::Dúvida” no topo com 142 chamados — onde concentrar a análise de causa raiz de processo.
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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