HDI Brasil·Trilha de IA para Service Desk
Formação 01 · Trilha de IA para Service Desk
HDI IA · Analista de Suporte
Inteligência Artificial aplicada ao atendimento de tickets
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, 03, 04 de 10 · 32h no total · esta é a formação “Analista de Suporte”.
Visão geral
Sobre a formação
A Inteligência Artificial deixou de ser promessa: já está no balcão do atendimento, ajudando analistas a entender chamados, sugerir caminhos de diagnóstico e responder com mais clareza. Esta formação prepara o profissional de service desk para usar IA generativa no dia a dia da operação — com método, consciência de risco e qualidade. Em 32 horas, o aluno percorre os fundamentos, as regras de uso seguro (LGPD), a engenharia de prompt aplicada ao suporte e a incorporação da IA ao ciclo do ticket. Não é um curso teórico: é um manual operacional para quem atende todos os dias.
Quem deve participar
Público-alvo
- Analistas de Service Desk (N1 e N2) que querem ganhar produtividade sem perder qualidade no atendimento
- Operadores de Help Desk e suporte ao usuário final que já usam ou começarão a usar IA generativa
- Profissionais de atendimento técnico em busca de um repertório prático de prompts para diagnóstico, comunicação e documentação
- Times de SD em transição para operações assistidas por IA, que precisam nivelar conhecimento entre os analistas
O que você vai aprender
Resultados de aprendizagem
- Reconhecer o que LLMs fazem bem — e mal — no contexto do service desk, evitando confiança cega e ceticismo excessivo
- Operar com IA respeitando a LGPD: o que pode e o que não pode ser enviado ao modelo, como tratar dados sensíveis em prints, logs e anexos
- Identificar ameaças específicas do uso de IA (prompt injection, vazamento, exfiltração) e aplicar salvaguardas no atendimento
- Estruturar prompts eficazes para triagem, troubleshooting, comunicação com usuário e documentação técnica
- Validar criticamente respostas da IA — checagem por evidência, consistência e confirmação cruzada
- Integrar IA em cada etapa do ciclo do ticket: leitura, diagnóstico, execução guiada, registro e encerramento
- Padronizar comunicação e documentação para que o atendimento gere valor reutilizável pelo time
Por que essa combinação de módulos
A lógica por trás da grade
Conteúdo programático
Módulo a módulo
4 módulos · 32 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
03 Engenharia de Prompt para Analistas de Suporte 8h
- Estrutura de prompts para suporte: objetivo, contexto, restrições, formato de saída e critérios de qualidade
- Técnicas de clarificação via prompt: perguntas mínimas, hipóteses e coleta de evidências
- Prompts para triagem e entendimento do chamado: extração de informações e organização do contexto
- Prompts para troubleshooting: passos, hipóteses e checklists de diagnóstico por tipo de incidente
- Prompts para comunicação com usuário: resposta empática e objetiva, instruções seguras, mensagens de atualização
- Prompts para documentação: resumo técnico, registro de evidências, racional, passos executados e resultado
- Padrões e anti padrões de prompting: sinais de prompt ruim, como corrigir e evitar respostas genéricas
04 Uso de IA no Fluxo Diário do Analista 8h
- Onde a IA entra no ciclo do ticket: leitura, entendimento, diagnóstico, execução guiada, registro e encerramento
- Interpretação crítica das respostas: checagem, consistência, riscos, quando confiar e quando não confiar
- Técnicas de validação rápida: verificação por evidência, checagem cruzada, confirmação com o usuário
- Tratamento de ambiguidades: como conduzir o atendimento quando faltam dados ou há conflito de informações
- Padronização de qualidade no atendimento: clareza, completude, segurança e linguagem (padrão do SD)
- Comunicação operacional: atualização de status, alinhamento com usuário, redução de vai-e-volta
- Documentação consistente: transformar atendimento em registro técnico útil
A trilha completa
Outras formações do HDI IA
Os mesmos 10 módulos, combinados em quatro jornadas diferentes conforme o papel.
Pré-inscrição
Ficha de interesse
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