Como reduzir custos diretos e indiretos com o serviço de AMS Digital

Hoje, o suporte a sistemas de tecnologia, ou AMS (Application Management Service), é reconhecido como commodity. Entretanto, além de promover menos incidentes, gerando redução de custos diretos, o AMS proporciona o aumento da produtividade da equipe, que estará mais concentrada em suas atividades, o que refletirá, também, na redução de custos indiretos.

Além do fator econômico, a correta gestão das aplicações nas organizações, especialmente quando se agrega valor ao suporte com ferramentas digitais e indicadores em tempo real, gera a capacidade de tornar este serviço essencial em um potencializador dos negócios.

Estamos falando da tendência do AMS Digital, que, com foco direto nos negócios, utiliza ferramentas que melhoram a experiência do usuário e aumentam a eficiência do processo, simplificando tarefas e antecipando possíveis situações. Combinando com equipes de suporte experientes e conectadas ao negócio, existem quatro principais tendências tecnológicas que agregam valor ao AMS, elevando o serviço tradicional a um nível superior com a experiência digital.

1. Process Mining - por meio de sistemas de mineração de dados é possível descobrir, monitorar e melhorar os processos de suporte. A ideia desta ferramenta é extrair conhecimento dos logs de eventos disponíveis nos sistemas das organizações, nas aberturas e atividades de chamados para chegar a uma visão integral e integrada de como é o processo de suporte do cliente, incluindo qualquer ferramenta de ITSM (Gerenciamento de Serviços de Tecnologia da Informação). A utilização do process mining identifica problemas que prejudiquem os níveis de serviço acordados ou mesmo desvios na interação entre diferentes equipes e fornecedores. Esse conhecimento ainda serve de fonte de melhoria contínua no processo, permitindo ver o que automatizar ou medir de forma precisa.

2. Inteligência Artificial com Machine Learning - combinadas, essas ferramentas aprendem se incidentes atuais estão relacionados com soluções anteriores. O aprendizado de máquina associa tickets, documentações de projetos e realiza a clusterização de incidentes em problemas para analisar a causa raiz, trazendo para o consultor mais facilidade e informação na hora de atender um chamado.

3. Business Intelligence - um sistema de inteligência de negócios agrega uma série de KPI’s ativos e preditivos, permitindo sinalizar ao cliente como o serviço está atualmente e como ele irá se comportar dentro dos próximos dias ou meses. Com análises assim, o AMS torna-se transformador, sugerindo mudanças no processo do cliente para auxiliar nos ajustes do comportamento do usuário, o que beneficiará o processo de TI como um todo.

4. Chatbot - utilizado como fonte de informação sobre o atendimento, como fonte de auto-serviço para realizar tarefas pré-automatizadas sob demanda, ou mesmo para realizar a leitura do tom da escrita do usuário na abertura de um ticket e detectar situações não explícitas de urgência, sinalizam a necessidade de contenção imediata de um problema que pode escalonar rapidamente. A combinação de diferentes ferramentas com o chatbot permite entregar resultados rapidamente, com economia em escala, gerando real autonomia para o usuário final.

Diferente do AMS tradicional, o Digital atende às novas demandas de negócios, fornecendo uma garantia de flexibilidade em um ambiente em mudanças, além de fornecer alertas e recomendações preditivas para antecipar cenários futuros. Somado a isso, por meio dos pilares de experiência incremental do usuário, otimização de processos, resolução de problemas em sua causa raiz e melhoria contínua, este modelo proporciona às organizações redução total de custos ao longo do tempo.

*João Paulo D’ Alessandro é gerente de AMS da Globant, empresa de serviços de tecnologia digitalmente nativa.

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