HDI Brasil·Trilha de IA para Service Desk
Formação 03 · Trilha de IA para Service Desk
HDI IA · Liderança e Governança em Centros de Suporte
Estratégia, métricas e governança da IA no service desk
Posição na trilha
Onde esta formação se encaixa
A trilha de IA do HDI Brasil tem 10 módulos. Cada formação combina um subconjunto deles, desenhado por papel — os módulos em destaque abaixo são os que compõem esta jornada.
Módulos 01, 02, 05, 09, 10 de 10 · 40h no total · esta é a formação “Liderança e Governança em Centros de Suporte”.
Visão geral
Sobre a formação
Implantar IA no service desk não é uma decisão técnica — é uma decisão de negócio. Esta formação prepara gestores e líderes de centrais para conduzir essa decisão com critério: o que medir, como governar dados e conhecimento, quais riscos aceitar e quanto de autonomia conceder aos agentes. Em 40 horas, o aluno percorre os fundamentos da IA, o marco de compliance (LGPD), a governança da base de conhecimento, as métricas que separam impacto real de vaidade e a arquitetura agentic com seus guardrails. É a formação para quem responde pela operação e pelos resultados.
Quem deve participar
Público-alvo
- Gestores e coordenadores de Service Desk, Help Desk e Centros de Suporte
- Líderes de operações de TI que avaliam ou conduzem iniciativas de IA no atendimento
- Diretores e gerentes responsáveis por orçamento, métricas e governança do centro de suporte
- Profissionais de Service Delivery e contratos de SLA que precisam medir impacto real da IA
- Líderes de transformação digital e inovação em operações de TI e atendimento
O que você vai aprender
Resultados de aprendizagem
- Nivelar a conversa com a equipe técnica usando o vocabulário correto de IA, LLMs e limites de aplicação
- Tomar decisões informadas sobre o que pode e o que não pode ser submetido a modelos sob a LGPD
- Avaliar maturidade da base de conhecimento e dados como pré-condição para qualquer iniciativa de IA
- Distinguir métricas de vaidade de KPIs operacionais: deflexão real, FCR, reabertura, CSAT, custo e produtividade
- Implantar observabilidade e ciclos de melhoria contínua que sustentem a IA em produção sem degradação
- Decidir sobre níveis de autonomia (recomendado, aprovado, automático) e os guardrails associados
- Construir um roadmap de adoção de IA e agentes proporcional à maturidade e ao apetite a risco da operação
- Estabelecer governança e papéis para uma operação assistida por IA — sem improvisação
Por que essa combinação de módulos
A lógica por trás da grade
Conteúdo programático
Módulo a módulo
5 módulos · 40 horas · 8 horas cada módulo
01 Introdução à Inteligência Artificial no Suporte 8h
- História da IA: marcos, ciclos de hype e evolução até LLMs
- Conceitos básicos: IA vs ML vs Deep Learning; NLP; LLM; tokens; contexto; treinamento vs inferência
- O que LLMs fazem bem e mal no suporte: padrões de acerto/erro e limites práticos
- Glossário essencial para service desk (termos e significados operacionais)
- Visão geral de aplicações em suporte: autoatendimento, assistência ao analista, apoio a conhecimento
- Fundamentos de funcionamento de modelos generativos: por que “inventam” e como reduzir isso
- Noções de maturidade de adoção de IA em suporte: estágios típicos e pré-requisitos
02 Ética, Segurança e Compliance (LGPD) para IA no Suporte 8h
- LGPD no contexto de tickets e atendimento: dados pessoais, sensíveis, finalidade, minimização e retenção
- Riscos específicos do suporte: vazamento por resposta, exposição de credenciais, dados em prints/logs/anexos
- Ameaças típicas em uso de IA: prompt injection, exfiltração, engenharia social, data leakage
- Controles e salvaguardas: mascaramento, acesso, segregação, logging, trilha de auditoria, revisão humana
- Regras de uso e conduta: o que pode/não pode enviar ao modelo; como tratar conteúdo confidencial
- Padrões de resposta segura: recusa, escalonamento por risco, cuidado com instruções do usuário
- Governança mínima para operar com segurança: papéis, responsabilidades e políticas aplicáveis ao SD
05 KCS e Qualidade de Dados de Suporte 8h
- KCS aplicado ao service desk: princípios, ciclo de vida do conhecimento e padrão de artigo
- Estrutura e padrão de artigos: sintomas, ambiente, causa, resolução, validação e prevenção
- Qualidade de tickets: campos mínimos, evidências, padronização de descrição e categorização
- Taxonomia do suporte: categorias, subcategorias, serviços, sintomas e causas
- Curadoria e manutenção de KB: obsolescência, duplicidade, versionamento e ownership
- Redução de ruído nos dados: inconsistências, tickets mal registrados e impacto em automação/IA
- Preparação de conteúdo do suporte para reutilização operacional (padrões de escrita e granularidade)
09 Métricas, Observabilidade e Melhoria Contínua 8h
- Métricas do SD aplicadas à IA: o que muda e como interpretar corretamente
- KPIs essenciais: deflexão real, FCR, reabertura, escalonamento, CSAT, produtividade e custo
- Qualidade de respostas: critérios, amostragem, auditoria e consistência ao longo do tempo
- Testes e regressão: validação antes de releases e prevenção de degradação
- Observabilidade: logs, rastreabilidade, monitoramento de falhas e incidentes gerados por IA
- Gestão de custos: drivers, controle de consumo e otimização operacional
- Ciclo de melhoria: backlog, releases, comunicação e governança de evolução
10 Agentic e Multiagentes para Suporte (Arquitetura) 8h
- Conceitos de agentic: ferramentas, execução de ações e tomada de decisão controlada
- Níveis de autonomia: recomendado, aprovado e automático (critérios e limites)
- Guardrails de execução: allowlist de ferramentas, validações, limites, sandbox e circuit breaker
- Arquitetura de agentes: estado, memória, contexto, rastreabilidade e auditoria técnica
- Multiagentes: papéis, coordenação, handoffs e resolução de conflitos entre agentes
- Tratamento de falhas: fallback, escalonamento, prevenção de ações indevidas
- Roadmap de adoção: critérios de prontidão, evolução incremental e desenho de referência
A trilha completa
Outras formações do HDI IA
Os mesmos 10 módulos, combinados em quatro jornadas diferentes conforme o papel.
Pré-inscrição
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