O que vem pela frente que não sei?
O DMAE (Departamento Municipal de Águas de Porto Alegre) ignorou – ou não – as previsões sombrias de enchentes em Porto Alegre e bombas d’água simplesmente não funcionaram quando deveriam.
Não vou entrar no mérito. Mas considere que conhecer a “direção dos ventos” (em forma figurada, não literal) pode ser uma tábua de salvação para você, gestor de Help Desk/Service Desk.
O problema?
A sua principal dificuldade é habitualmente a falta de tempo.
Com isso, pode ser pego de surpresa por inúmeras situações desconhecidas.
Ainda que tenhamos métricas em um painel gerencial — aquele que aponta tendências —, nem sempre as que ocorrem são as monitoradas.
Brotam casos inesperados que não tínhamos a mínima noção que poderiam acontecer.
Isso por que fiscalizávamos outros acontecimentos — aliás, recomendo a leitura do livro O gorila invisível e outros equívocos de intuição que caracteriza bem essa situação.
ChatGPT, me ajuda nisso?
Sim, um LLM pode perceber tendências.
Vejamos um prompt inicial:
apresente algumas ideias de tendências baseadas na amostra de dados a seguir: Número do chamado;Tempo total do chamado;Nome do usuário 1;30;Ana 2;45;Bruno 3;25;Clara 4;50;Daniel 5;35;Eduarda 6;28;Fernando 7;42;Gabriela 8;31;Heitor 9;55;Isabela 10;20;João 11;48;Karina 12;33;Luis 13;27;Mariana 14;40;Nathan 15;22;Olivia 16;38;Paulo 17;52;Quiteria 18;29;Roberto 19;47;Sara 20;34;Thiago 21;26;Ursula 22;43;Vanessa 23;32;Wilson 24;49;Xavier 25;36;Yasmin 26;23;Zeca 27;39;Ana 28;21;Bruno 29;46;Clara 30;37;Daniel
O prompt é pateticamente didático, claro.
Você, no seu caso, deveria alimentar um arquivo .CSV com mais características e colunas.
Resultados iniciais
Se uso o ChatGPT 4, ele apresenta uma retórica chata pra caramba (talvez eu devesse lapidar melhor a orientação passada).
Se vou com o ChatGPT 4omini com a mesma orientação (prompt), vem coisa boa:
MÉDIA DE TEMPO TOTAL POR USUÁRIO: * Isabela tem o maior tempo médio por chamado com 55 minutos. * Quiteria e Karina também têm tempos médios elevados, com 52 e 48 minutos, respectivamente. * João e Olivia têm os menores tempos médios, com 20 e 22 minutos, respectivamente. TEMPO TOTAL POR USUÁRIO: * Daniel tem o maior tempo total acumulado, com 87 minutos, seguido por Clara com 71 minutos. * Usuários como Ana, Bruno e Clara também apresentam tempos totais elevados, com 69, 66 e 71 minutos, respectivamente. * Usuários como Fernando e Zeca têm os menores tempos totais, com 28 e 23 minutos, respectivamente. NÚMERO DE CHAMADOS POR USUÁRIO: * Usuários como Ana, Bruno, Clara e Daniel têm o maior número de chamados, cada um com 2 chamados. * A maioria dos usuários (22 no total) tem apenas um chamado registrado. TENDÊNCIAS NOTÁVEIS: * Alta Variedade no Tempo dos Chamados: Há uma variação significativa no tempo dos chamados entre diferentes usuários. Isso pode indicar diferentes níveis de complexidade nos problemas enfrentados ou variabilidade na eficiência de resolução. * Usuários com Maior Número de Chamados: Ana, Bruno, Clara e Daniel destacam-se por terem mais chamados registrados, o que pode sugerir que são usuários mais frequentes ou que enfrentam mais problemas. * Eficiência e Complexidade: Usuários como João e Olivia, que têm tempos médios baixos, podem estar enfrentando problemas menos complexos ou resolvendo-os mais rapidamente. Em contraste, Isabela e Quiteria podem estar lidando com questões mais complexas.
A partir destes comentários — lembre-se que um LLM pode inventar respostas — você pode conjecturar ações a realizar:
- Pesquisar por que alguns chamados demoram tanto.
- Por que certos usuários demandam tanto tempo de atendimento.
- E outras considerações (compre meu livro de métricas!!).
Comportamentos que adotará para otimizar o desempenho do negócio.
E do seu centro de suporte técnico.
“Ao Infinito e Além”, como diria Buzz Lightyear
Você poderia ir além e solicitar ao ChatGPT:
informe também a média aritmética, mediana, moda e variabilidade do "tempo total do chamado."
Se não recorda o que são estes três conceitos estatísticos (nem a primeira?!), visite o artigo Média aritmética, mediana e moda – as primas endiabradas nas métricas.
A resposta do ChatGPT 4o foi — não conferi:
ESTATÍSTICAS DO "TEMPO TOTAL DO CHAMADO": * Média Aritmética: 36.1 minutos * Mediana: 35.5 minutos * Moda: 30 minutos * Desvio Padrão (Variabilidade): 9.99 minutos
Comentários
O ponto principal é: se você não tem a mínima ideia de por onde começar, jogue os dados ao ChatGPT e peça uma análise.
Também poderia ser possível acrescentar ao prompt:
“Apresente 10/20/30 considerações sobre tendências baseadas nessa amostra de dados“.
Claro, quanto mais rica ela for — com colunas sobre status, tempo de espera, tempo de trabalho, departamento, categorias de classificação de chamado e outras — você vai mais longe na sua “perspicácia”.
Tudo pra que não seja pego de surpresa e fique inventando desculpas (Sem alerta de evacuação, moradores de diversos bairros são surpreendidos com novos alagamentos).
Melhor prevenir do que… Preparar currículo!
Abs
EL CO
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