--- title: "AMS Assistant: IA governada reduz em até 6x o tempo de resolução" description: Veja como uma operação industrial transformou AMS com IA governada, 95,65% de acurácia e resolução de chamados em cerca de 10 minutos. image: https://math.group/hubfs/Gemini_Generated_Image_6jxqqw6jxqqw6jxq-1.png --- ![logo-2](https://math.group/hs-fs/hubfs/logo-2.png?width=186&height=33&name=logo-2.png) # AMS Assistant: IA governada reduz em até 6x o tempo de resolução ![Gemini_Generated_Image_6jxqqw6jxqqw6jxq](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_6jxqqw6jxqqw6jxq.png?width=1376&height=768&name=Gemini_Generated_Image_6jxqqw6jxqqw6jxq.png) Setor Fabricação Principal desafio A operação de AMS dependia de analistas experientes para resolver chamados recorrentes, concentrava conhecimento crítico em poucas pessoas e mantinha um custo alto por ticket. O resultado era retrabalho, pressão sobre SLAs e dificuldade para escalar com eficiência. O material do case mostra com clareza que o crescimento acontecia em volume, mas não em eficiência. Resultados No piloto com 100 chamados analisados em um mês, o AMS Assistant alcançou 95,65% de acurácia. Sem IA, os atendimentos se concentravam em cerca de 60 minutos. Com IA, a maioria passou a ser resolvida em cerca de 10 minutos, com redução de até 6x no tempo efetivo de resolução. AMS Assistant AMS Assistant 95% Acurácia no piloto 6x Redução tempo de resolução 60→10min Mudança tempo de atendimento 100 Chamadas no estudo piloto 1 mês ## “A IA tirou o AMS do modo gargalo e colocou a operação em modo escala.” Gerente de Sustentação e Operações Digitais Indústria ![Gemini_Generated_Image_6fkq9m6fkq9m6fkq](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_6fkq9m6fkq9m6fkq.png?width=1376&height=768&name=Gemini_Generated_Image_6fkq9m6fkq9m6fkq.png) ## Quando AMS cresce sem estrutura, o custo cresce junto  Em operações de sustentação, o problema raramente é falta de chamados. O problema é quando cada ticket novo exige o tempo de alguém muito experiente, porque o conhecimento está fragmentado, pouco documentado e difícil de reaproveitar. Esse era o cenário descrito no material do case: uma operação pressionada por custo, por SLA e por dependência excessiva de especialistas.  ## O ticket simples consumia tempo demais do time certo  O material do case mostra um problema estrutural. Chamados simples consumiam horas de profissionais sênior. Resoluções dependiam de conhecimento tácito. Escalonamentos frequentes criavam gargalos. O onboarding de novos analistas era lento. E a base de conhecimento seguia fragmentada, com histórico de chamados subutilizado e pouca padronização nas respostas. O risco aparece de forma clara: perda de escala, fragilidade do ecossistema e aumento contínuo de custo operacional. O ponto mais crítico não era apenas o TMA alto. Era o fato de que a operação já crescia em volume sem ganhar eficiência proporcional. Isso coloca pressão direta sobre contratos, SLAs e capacidade de sustentar a operação no tempo. ## Um assistente treinado para AMS, não um chatbot genérico  A resposta foi construir um assistente especializado em AMS com governança forte, integração nativa e arquitetura preparada para escalar. A solução foi desenhada sobre três pilares. O primeiro foi especialização: o assistente foi treinado sobre histórico real de chamados e uma base de conhecimento dinâmica, com foco em problemas recorrentes da operação. O segundo foi robustez técnica: a arquitetura é agnóstica a cloud e modelos, com integração nativa a sistemas como ServiceNow, Jira, Salesforce e Cervello. O terceiro foi governança: guardrails ativos, bloqueio de conteúdo sensível, proteção contra prompt injection, substituição dinâmica de dados críticos e fallback automático entre providers. A operação também ganhou observabilidade completa. Logs por chamada, custos por token, performance por modelo e auditoria de alterações de prompt passaram a fazer parte da rotina. Isso significa que a IA não entrou apenas para acelerar atendimento. Ela entrou com controle real de risco, custo e continuidade. Por fim, o modelo foi desenhado como híbrido. A IA resolve o recorrente. Humanos ficam no excepcional. Especialistas deixam de ser gargalo e passam a atuar como curadores de conhecimento. Essa mudança é central para o valor do case. >  Governança não entrou para limitar a IA. Entrou para permitir escala segura.  ## O ganho veio em tempo, custo e estrutura  No piloto, a acurácia chegou a 95,65%. A maioria dos chamados, que antes se concentrava em cerca de 60 minutos, passou a ser resolvida em aproximadamente 10 minutos. Isso representa redução de até 6x no tempo efetivo de resolução. O ganho, porém, não ficou só no tempo. O material também aponta menor necessidade de escalonamento para especialistas, redução direta de FTE operacional, aprendizado contínuo a cada novo chamado e monitoramento econômico constante via FinOps. A IA deixou de ser um custo incerto e passou a operar sob lógica de viabilidade contínua. No nível organizacional, a operação ganhou ramp-up mais rápido de novos analistas, mais padronização nas resoluções e melhora perceptível em SLA e satisfação do cliente final. A conclusão do case resume bem: o AMS Assistant transforma custo operacional recorrente em eficiência previsível e escalável. ## Sua operação de AMS ainda cresce em volume mais rápido do que cresce em eficiência? [![Falar com a MATH](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/21993063/interactive-195487063105.png) ](https://math.group/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLI7urClcOrrv2GiVuCqYdXhjo%2BNLlPzooEDTe3BFrFK4Pt%2FjS5bx9tOcTyBG1Qc2qQF3Dq24EZKBFg%2BksYA5x4Y%2BHxc7A3rAAUnYl8HrPmldygWVwm8tUyWKcHyEcFKBIu4bUjNcZyX4dFhYsZdIjvT6pnCtkGQ3jG9pw10&webInteractiveContentId=195487063105&portalId=21993063&hsLang=pt-br) ## Estudos de caso relacionados [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_ago4x9ago4x9ago4.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_ago4x9ago4x9ago4.png) Fabricação ### Portal B2B com R$ 1,5 bilhão em transações digitais e mais autonomia para clientes ](https://math.group/cases-de-sucesso/portal-b2b-servicos-pedidos-faturamento?hsLang=pt-br) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_4rbacj4rbacj4rba.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_4rbacj4rbacj4rba.png) Fabricação ### WhatsApp B2B com Agentforce: consultas de pedidos em canal único ](https://math.group/cases-de-sucesso/whatsapp-b2b-agentforce-consultas-pedidos?hsLang=pt-br) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_lmv4uelmv4uelmv4.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_lmv4uelmv4uelmv4.png) Fabricação ### Integração Salesforce e SAP: mais fluidez para preço, cadastro e pedidos ](https://math.group/cases-de-sucesso/integracao-salesforce-sap-operacao-comercial-b2b?hsLang=pt-br)