Processo para diagnóstico e melhoria de atendimento em helpdesk (PRODIMAH): uma ferramenta para apoio à acordo de nível de serviços

Abstract

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.

The rapid evolution of digital technologies is profoundly transforming business operations, products and management processes in contemporary organizations. However, fully realizing digital transformation faces significant challenges. The Information Technology helpdesk system is vital, especially for institutions that rely heavily on Information Technology (IT) services and resources, acting as the primary point of contact between the IT team and users. In this context, Service Level Agreements play a crucial role in ensuring efficient service to the user. This study proposes PRODIMAH (Process for Diagnosis and Improvement of Service in Helpdesks), a process for diagnosing and improving helpdesk service and assertiveness in defining Service Level Agreements (SLA) using machine learning techniques, contributing to the self-knowledge of organizations and optimization of the service provided. to users. The stages of the process were defined, including diagnosis of the services provided and identification of the feasibility of applying algorithms for greater assertiveness in defining service time and improving the Service Level Agreement (SLA), applied for evaluation in an organization in the logistics sector. The contributions of this study include a review of the literature on the topic and the construction of the tool. When applying the process for evaluation, the initial results from a multivariate logistic regression analysis showed a hit rate of 95% for calls answered within the deadline and 83% for calls not answered within the deadline, but the feasibility of predicting time with the existing data was not identified. Even so, the diagnosis presented improved the provision of services based.