HDI Brasil·Trilha de IA para Service Desk
Formação 02 · Trilha de IA para Service Desk
HDI IA · Engenheiro de Conhecimento e Curadoria
Projeto, curadoria e integração de soluções de IA no service desk
48h
Carga horária
6
Módulos inclusos
6/10
Da trilha completa
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.
01
Fundamentos de IA
8h
02
Ética & LGPD
8h
03
Engenharia de Prompt
8h
04
Fluxo do Analista
8h
05
KCS & Qualidade
8h
06
RAG & Busca
8h
07
UX de Conversas
8h
08
Integração ITSM
8h
09
Métricas & Observ.
8h
10
Agentic & Multiagentes
8h
Módulos 01, 02, 05, 06, 07, 08 de 10 · 48h no total · esta é a formação “Engenheiro de Conhecimento e Curadoria”.
Visão geral
Sobre a formação
Por trás de toda IA que funciona no service desk existe alguém cuidando da base de conhecimento, do desenho da conversa e da integração com o ITSM. Esta formação prepara esse profissional. Em 48 horas, o aluno aprende a estruturar conhecimento sob o padrão KCS, conectar IA ao acervo da empresa via RAG, desenhar jornadas conversacionais que reduzem atrito e operacionalizar tudo isso por meio de integrações com a plataforma de ITSM. É a formação de quem constrói — não apenas usa — a IA do centro de suporte.
Quem deve participar
Público-alvo
- Analistas de Conhecimento, KCS Coaches e Knowledge Workers responsáveis pela base de artigos do suporte
- Profissionais de Curadoria de IA e Conversational Designers que desenham bots e assistentes
- Engenheiros de automação e integração ITSM que conectam IA aos fluxos da plataforma
- Analistas de melhoria contínua, qualidade e processos do service desk envolvidos em iniciativas de IA
- Profissionais de TI que farão a ponte entre o time de operação e fornecedores/áreas técnicas de IA
O que você vai aprender
Resultados de aprendizagem
- Aplicar KCS ao service desk: ciclo de vida do conhecimento, padrão de artigo e governança da base
- Avaliar e melhorar qualidade de tickets, taxonomia e categorização como pré-requisito para automação e IA
- Construir e operar soluções de RAG: chunking, metadados, filtros de recuperação e políticas de resposta
- Reconhecer e tratar falhas típicas de RAG: recuperação errada, fonte desatualizada, lacunas de cobertura
- Desenhar jornadas conversacionais com clareza, contenção de qualidade e handoff limpo para o humano
- Modelar intents e entidades, evitar anti padrões e equilibrar deflexão com qualidade percebida
- Integrar IA ao ITSM via eventos e APIs: enriquecimento, roteamento, runbooks e automações determinísticas
- Priorizar automações por valor, risco e esforço, com controles de aprovação, auditoria e rollback
Por que essa combinação de módulos
A lógica por trás da grade
Esta formação se concentra em quem projeta e mantém a IA, não em quem opera o ticket. Os Módulos 1 e 2 são a base comum (conceitos, ética, LGPD). O Módulo 5 é o coração do papel: sem qualidade de dado e conhecimento, nenhuma IA gera resultado consistente. O Módulo 6 é a arquitetura natural que dá vida a essa base — RAG conecta a IA ao conhecimento corporativo. O Módulo 7 entrega o lado do produto: como o usuário final experimenta a conversa. O Módulo 8 fecha o ciclo levando isso para a plataforma de ITSM com runbooks e integrações. Ficam de fora os módulos 3 e 4 (prática individual do analista) e 9 e 10 (métricas e arquitetura agentic), que pertencem a outros papéis.
Conteúdo programático
Módulo a módulo
6 módulos · 48 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)
06 RAG e Busca Inteligente no Conhecimento 8h
- Conceito de RAG: recuperação + resposta ancorada em fonte (grounding)
- Preparação para recuperação: chunking, metadados, tags e critérios de atualidade
- Estratégias de recuperação: filtros por produto/serviço, versão, data, perfil e contexto
- Políticas de resposta baseada em fonte: quando responder, quando pedir clarificação, quando não responder
- Falhas típicas de RAG: recuperação errada, fonte desatualizada, excesso de contexto, lacunas de cobertura
- Avaliação de qualidade: precisão, cobertura, taxa de “sem resposta” e confiabilidade percebida
- Operação do índice de conhecimento: atualização, remoção, governança de fontes
07 Design de Conversas e UX para Bots e Assistentes 8h
- Princípios de UX conversacional: clareza, progressão, confirmação, tom e acessibilidade
- Modelagem de intents e entidades: escopo, desambiguação e coleta mínima de dados
- Design de jornadas de autoatendimento: redução de atrito, prevenção de abandono e transparência
- Estratégias de diálogo: perguntas orientadas, alternativas, validação e instruções passo a passo
- Contenção com qualidade: como evitar loops e respostas genéricas
- Handoff do bot para humano (visão de UX): critérios de escalonamento e pacote de informações para continuidade
- Anti padrões de conversação: becos sem saída, excesso de perguntas, linguagem técnica inadequada, frustração
08 Integração com ITSM e Automação de Processos 8h
- Fundamentos de integração com ITSM: eventos, APIs e pontos de automação no ciclo do ticket
- Automação determinística (não agentic): enriquecimento, roteamento, notificações, atualizações e fechamentos
- Padrões de processo: gatilhos, pré-condições, validações, exceções e estados
- Runbooks operacionais: estrutura, etapas, validação e evidências
- Controles operacionais: aprovações, segregação, auditoria e rollback (no contexto de automação)
- Gestão de dependências entre times/sistemas: orquestração e filas
- Priorização de automações por valor, risco e esforço (critério objetivo)
A trilha completa
Outras formações do HDI IA
Os mesmos 10 módulos, combinados em quatro jornadas diferentes conforme o papel.
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