O AI Copilot da Service Up lê o chamado, reconstrói a linha do tempo, destaca o gap crítico e entrega um relatório RCA completo em PDF — pronto para o gestor. Nos últimos 30 dias, foram 974 chamados no período e 647 já analisados pela IA.
⚡ Versão de 30 segundos
- O AI Copilot gera um relatório de causa-raiz (RCA) completo em PDF de qualquer chamado, em segundos, sem sair do Znuny.
- São 8 seções prontas: resumo executivo, linha do tempo, gaps + causa raiz, sentimento, status técnico, recomendações, métricas e conclusão.
- Números reais (30 dias): 974 chamados no período, 647 analisados pela IA, 66% de cobertura geral, 85 serviços.
- Cobertura por tipo de análise: Sentimento 88%, RCA 84%, FAQ 30%. Motor: DeepSeek (deepseek-chat).
- A tese: a IA acelera; o humano decide. Ela elimina o garimpo no histórico, mas a decisão continua sendo do time.
O problema: a causa-raiz mora enterrada no histórico
Todo chamado complexo guarda a mesma pergunta incômoda: o que de fato deu errado, e por quê? A resposta está lá — espalhada por dezenas de interações, anexos e mudanças de estado. Encontrá-la manualmente custa horas que o gestor não tem.
É exatamente esse garimpo que o AI Copilot da Service Up elimina. Em vez de reabrir o chamado e rolar o histórico inteiro, você pergunta e recebe a análise pronta.
- Horas de leitura viram segundos de relatório.
- O gap crítico aparece destacado — não escondido no meio do fio.
- Exemplo real: chamado #2685787, com um gap de ~29 dias identificado pela IA.
Veja em ação · do chamado ao PDF
A solução: um RCA completo em PDF, em segundos
Você conversa com o Copilot em linguagem natural, dentro do Znuny (menu Ferramentas). Ele lê o chamado inteiro e devolve um relatório de causa-raiz em PDF, estruturado e pronto para circular com o gestor.
- 1. Resumo executivo
- 2. Linha do tempo (todas as interações)
- 3. Análise de gaps + causa raiz
- 4. Evolução do sentimento do cliente
- 5. Status técnico
- 6. Recomendações (curto e médio prazo)
- 7. Métricas de qualidade
- 8. Conclusão
Os números contam a história do valor
Não é promessa de slide: é o que já está rodando no ambiente real. Em 30 dias, o Copilot analisou 647 dos 974 chamados do período — 66% de cobertura geral — distribuídos por 85 serviços diferentes.
A leitura por tipo de análise mostra a maturidade: Sentimento em 88% dos chamados (860), RCA em 84% (823) e FAQ em 30% (300). São recortes diferentes do mesmo período: a cobertura geral mede quantos chamados já passaram por alguma análise; a de RCA mede especificamente quantos já têm a causa-raiz mapeada.
Da árvore para a floresta: a operação inteira
O mesmo módulo tem duas faces. Além do relatório por chamado, há o painel agregado: todos os chamados do período agrupados por serviço vinculado, com a causa-raiz da IA como detalhe de cada grupo.
É aí que os padrões emergem. ‘Consultoria::Dúvida’ lidera com 142 chamados — um tema recorrente que pede atenção. E 182 chamados aparecem ‘sem serviço vinculado’, um sinal claro de higiene de dados a corrigir antes que vire ruído nos indicadores.
- Serviço mais frequente: Consultoria::Dúvida (142 chamados).
- 182 chamados sem serviço vinculado = pista de higiene de dados.
- Cauda longa de 85 serviços, agrupados num só painel.
A operação inteira · painel de causa-raiz
Recriação do painel real (Ferramentas → AI Copilot · Relatório de Causa-Raiz).
A tese: a IA acelera, o humano decide
O AI Copilot não substitui o seu time. Ele tira da frente o trabalho de garimpo e cálculo, devolvendo tempo e autonomia para quem realmente decide: o analista e o gestor.
O relatório chega pronto; a decisão continua sendo humana. É assim que a tecnologia vira alavanca, e não muleta.
🔧 Para os técnicos
Abra só o que te interessa.
Como o relatório é atualizado e processado?
O botão ‘Processar agora’ dispara a análise em segundo plano sobre os últimos N dias, sem travar a interface. Para popular ou atualizar em massa via console, roda-se o scan: bin/znuny.Console.pl Maint::AICopilot::RCAScan. Os filtros disponíveis são Período (24h/7d/15d/20d/30d/custom), Filas e Estados.
Qual o motor de IA por trás disso?
O Copilot usa o DeepSeek (modelo deepseek-chat) para gerar as análises e os textos do relatório de causa-raiz e de sentimento. Na mesma conversa em linguagem natural, o Copilot também faz busca semântica, análise de sentimento, tempo vs SLA, gráficos sob demanda e o panorama de tickets.
Como funciona a cobertura: 66% ou 84%?
São métricas distintas do mesmo período de 30 dias. A cobertura geral é de 66% (647 de 974 chamados já passaram por alguma análise da IA). Por tipo: Sentimento 88% (860), RCA 84% (823) e FAQ 30% (300). Por isso a cobertura de RCA (84%) é maior que a geral (66%) — são recortes diferentes, não números conflitantes.
O que sustenta a análise de sentimento e o que o painel agregado revela?
A análise de sentimento roda sobre o conteúdo das interações e usa um dicionário de termos negativos configurável — hoje com 22 palavras negativas ativas no ambiente real — combinado ao DeepSeek para classificar a evolução do sentimento do cliente ao longo do chamado; é essa camada que alimenta a seção de sentimento do relatório. Já o painel agregado agrupa os chamados do período por serviço vinculado e anexa a causa-raiz da IA como detalhe de cada grupo, transformando RCAs individuais em padrões: é por aí que sinais de higiene de dados aparecem (182 chamados ‘No linked service’, sem serviço vinculado) e que temas recorrentes se destacam (‘Consultoria::Dúvida’ com 142 chamados).
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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