Prof. Dr. Marcelo Duduchi Feitosa - CEETEPS
Prof. Dr. Ronaldo Celso Messias Correia - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA - UNESP
Prof. Dr. Napoleão Verardi Galegale - CEETEPS
A rápida evolução das tecnologias
digitais está transformando profundamente as operações de negócios, produtos e
processos de gestão nas organizações contemporâneas. Contudo, apesar dessa
rápida evolução, a plena realização da transformação digital enfrenta desafios
significativos. O sistema de helpdesk de Tecnologia da Informação (TI) é
vital, especialmente para organizações que dependem fortemente de serviços e
recursos de TI, atuando como ponto de contato primário entre a equipe de TI e
os usuários. Neste contexto os Acordos de Nível de Serviços desempenham um
papel crucial na garantia de um atendimento eficiente ao usuário. Este estudo
propõe o PRODIMAH (Processo para Diagnóstico e Melhoria de Atendimento em helpdesk),
um processo para diagnóstico e melhoria do atendimento do helpdesk e apoio na definição de Acordos de Nível de Serviços utilizando
técnicas de machine learning, contribuindo para o
autoconhecimento das organizações e otimização do serviço prestado aos usuários.
Para atingir este objetivo, foram definidas as etapas do processo que incluem
diagnóstico dos serviços prestados e identificação de viabilidade de aplicação
de algoritmos para apoio na definição de tempo de atendimento e melhoria do Acordo
de Nível de Serviços (SLA) que foi aplicado para avaliação em uma organização
do setor logístico. As contribuições deste estudo incluem uma revisão da
literatura sobre o tema e a construção do processo proposto. Na aplicação do
processo para avaliação, os resultados iniciais por uma análise de regressão
multivariada logística apresentaram taxa de acerto de 95% para chamados
atendidos dentro do prazo e 83% para chamados não atendidos dentro do prazo,
mas a viabilidade de predição de tempo com os dados existentes não foi
identificada. Mesmo assim, o diagnóstico apresentado permitiu aprimorar a
prestação de serviços.
