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Por Edsel Simas, Chief Technology Officer da Setrion Software e da Milldesk

A Black Friday é mais do que um dia de promoções; para muitas empresas é um verdadeiro teste de fogo dos sistemas internos. Em meio a picos de tráfego e transações, basta um sistema crítico falhar para comprometer logística, vendas ou atendimento ao cliente. Um único chamado de TI não resolvido pode significar carrinhos abandonados e vendas perdidas: de fato, de acordo com uma pesquisa da Salesforce, 80% dos clientes abandonam o carrinho se enfrentam lentidão ou erro no checkout.

Diante dessa criticidade, empresas no Brasil vêm adotando rotinas de diagnóstico técnico semanas – ou até meses – antes da Black Friday. Quanto antes, na realidade, mais tempo as equipes de TI terão para dimensionar e testar a infraestrutura de aplicações, servidores e redes para garantir alta disponibilidade durante o evento.

Esse trabalho preventivo inclui identificar pontos frágeis na infraestrutura e corrigir “falhas silenciosas” – problemas latentes que ainda não interromperam operações, mas podem se agravar sob pressão. Ferramentas modernas de monitoramento ajudam a detectar esses sinais sutis: por exemplo, um servidor que normalmente processa mil transações por minuto e começa a decair gradualmente para 950 ou 900 deve acionar alertas preditivos muito antes de os usuários notarem qualquer lentidão. Essa análise proativa de desempenho permite intervenção antes que o problema vire uma falha aparente.

Outra prática recomendada é mapear todas as dependências e componentes críticos da arquitetura de TI. Afinal, a loja online é apenas a ponta visível do negócio; por baixo dela há links de telecom, servidores, bancos de dados, integrações com terceiros etc. Uma equipe de TI madura sabe que é fundamental ter visibilidade dessa cadeia já que, com esse mapeamento, é possível realizar testes de stress e até simular falhas em horários controlados.

Filtros inteligentes e análise preditiva de chamados

Além de revisar a infraestrutura, as empresas estão investindo em análise preditiva de chamados e automação inteligente do suporte. O objetivo é duplo: prever quais tipos de solicitações tendem a explodir em volume durante a Black Friday e filtrar/resolver automaticamente as demandas recorrentes, liberando a equipe de suporte para focar apenas nos incidentes realmente críticos.

Ferramentas de Service Desk modernas já incorporam machine learning para aprender com dados históricos. Elas identificam padrões de picos sazonais e comportamentais: por exemplo, algoritmos podem aprender que determinados componentes apresentam maior probabilidade de falha justamente durante picos de uso (como uma Black Friday). Com base nisso, o sistema prepara recursos extras e deixa equipes de plantão alocadas nos períodos de risco elevado. Essa previsão orientada a dados permite mitigar problemas antes mesmo que aconteçam.

Outra técnica é a categorização inteligente de tickets. Em vez de tratar todos os chamados de forma igual, sistemas integrados analisam contexto e criticidade do negócio. Incidentes passam a ser classificados também por sazonalidade e impacto comercial – por exemplo, um problema no sistema de vendas online em plena Black Friday recebe prioridade máxima e aciona protocolos especiais, diferentemente de uma terça-feira comum.

Soluções de gestão de chamados já podem inclusive ajustar dinamicamente os SLAs e mobilizar mais atendentes automaticamente em certos horários ou eventos; um estudo destaca que é possível elevar a prioridade de problemas relacionados a aplicações financeiras no fechamento do mês ou aumentar recursos de suporte durante lançamentos de produtos.

Paralelamente, “filtros inteligentes” no atendimento significam usar automação para absorver o grosso das solicitações repetitivas ou de baixa complexidade, garantindo que os especialistas humanos se concentrem no que realmente importa. Chatbots avançados e agentes virtuais entram em cena aqui: eles já conseguem coletar informações iniciais do usuário, executar diagnósticos preliminares e até aplicar correções simples sem intervenção humana.

Se o problema exigir escalonamento, o próprio bot agenda um técnico ou direciona o chamado com todas as informações reunidas. Essa automação pode resolver de imediato uma grande parcela das requisições triviais – um estudo recente no Brasil mostrou que 73% dos tickets de suporte de Nível 1 já podem ser solucionados por chatbots e sistemas automáticos, sem qualquer interação humana.

O ponto é que maturidade na gestão de chamados de TI significa sair da postura puramente reativa, e abraçar uma cultura preventiva e estratégica. Essa transição exige mudança profunda: equipes acostumadas a correr atrás do problema precisam desenvolver uma mentalidade analítica voltada a evitá-lo em primeiro lugar; gestores devem investir em ferramentas, treinamento e planejamento prévio mesmo antes de ver resultados imediatos; e om C-Level precisa entender que excelência em suporte de TI não é custo, e sim investimento estratégico para o negócio.

Na Black Friday – quando cada segundo conta em receita – a proatividade da TI pode ser a diferença entre liderar o mercado ou ficar para trás. Investir antes para não “pagar caro” depois nunca fez tanto sentido.

Sobre a Setrion

Fundada em 2005, a Setrion Software é uma empresa catarinense especializada no desenvolvimento de soluções SaaS para atendimento ao cliente, help desk e gestão de workflows empresariais. Seu principal produto, Milldesk, é uma plataforma 100% nacional reconhecida pelo mercado por sua eficiência, inovação e aderência às melhores práticas ITIL.

Atendendo mais de 600 clientes no Brasil e América Latina, em segmentos variados como manufatura, farmacêutico, saúde, governo, tecnologia, serviços financeiros e educação, o Milldesk auxilia mais de 80 mil usuários mensais a otimizarem processos internos, gerenciando cerca de 1,6 milhão de notificações e mais de 125 mil solicitações a cada mês. Reconhecida nacionalmente pela excelência técnica e foco no cliente, a Setrion Software segue comprometida com o crescimento e inovação no mercado de tecnologia brasileiro.