Integração de inteligência artificial na gestão de serviços de TI

Abstract

Esta dissertação investiga como a inteligência artificial pode ser incorporada na gestão de serviços de TI para melhorar o desempenho operacional e a experiência do utilizador em ambientes de grande dimensão, com processos bem definidos e documentados. Motivados pela dependência persistente da triagem manual e de ferramentas desintegradas. Esta tese é focada na literatura com um estudo empírico de vinte profissionais de TI que utilizam uma plataforma ITSM convencional (BMC Remedy). A pesquisa identifica técnicas de IA adequadas — principalmente o processamento de linguagem natural baseado em transformadores para classificação hierárquica de tickets com vários rótulos e assistência aumentada por recuperação — e implementa um protótipo que integra um classificador NLP com o fluxo de trabalho ITSM por meio de APIs e fluxos de eventos. É utilizado um design de caso descritivo: os dados da pesquisa capturam percepções de benefícios, riscos e prontidão; comparações instrumentadas de janelas de tempo correspondentes avaliam mudanças nos indicadores operacionais. Os resultados mostram um forte consenso de que a IA acelera a resposta, melhora a integração de dados e aumenta a satisfação do utilizador, enquanto a neutralidade aumenta quando as alegações dizem respeito à redução direta de custos ou à eliminação de falhas. A preparação organizacional percebida é moderada, mas desigual, e a complexidade técnica é atribuída à integração de legados, qualidade dos dados e governança. Os resultados do protótipo indicam reduções na classificação manual e um encaminhamento inicial mais rápido, com os maiores efeitos onde as taxonomias de padrões são sólidas e os ativos de conhecimento são maduros. As partes interessadas aceitam a IA quando as recomendações expõem a proveniência e a confiança e quando as ações permanecem reversíveis. No geral, o estudo demonstra a viabilidade técnica e o valor operacional da triagem assistida por IA, ao mesmo tempo que sublinha que ganhos mensuráveis em fiabilidade e custo requerem uma gestão disciplinada dos dados, avaliação ao nível do fluxo de trabalho e integração sociotécnica. A dissertação conclui com um roteiro de adoção que enfatiza a fidelidade da configuração, a explicabilidade, a automação reversível e a medição credível de KPI.