UNIVERSIDADE FEEVALE

RAFAEL ANSCHAU KUNZ

MODELAGEM DE MELHORIAS AO SISTEMA DE HELP DESK AGENTE UZY

Novo Hamburgo 2010

RAFAEL ANSCHAU KUNZ

MODELAGEM DE MELHORIAS AO SISTEMA DE HELP DESK AGENTE UZY

Trabalho de Concluso de Curso apresentado como requisito parcial obteno do grau de Bacharel em Sistemas de Informao pela Universidade Feevale

Orientador: Guillermo Nudelmann Hess

Novo Hamburgo 2010

RESUMO

O suporte de informtica, tambm conhecido como help desk, atua como elo de ligao entre a empresa e o cliente ou entre o usurio e o setor de TI. O usurio espera que o servio seja confivel e preciso, que seja atendido bem e que o atendente tenha competncia e um bom conhecimento. fundamental que o help desk tenha um software de registro de atendimentos compatvel com sua importncia para o negcio da empresa. desejvel que este software tenha recursos tecnolgicos e ferramentas que auxiliem o atendente a prestar seu servio com agilidade e competncia. Alm de registrar e fornecer todo o histrico do cliente e de chamados da mesma natureza, o prprio sistema pode sugerir ao atendente as solues para determinado chamado. Sente-se a falta de um sistema de help desk inteligente, que seja capaz de sugerir ao atendente possveis solues para os problemas de acordo com as caractersticas informadas pelo requisitante. H diversas tcnicas que podem ser usadas para acrescentar esta funcionalidade e eficcia, tais como sistemas especialistas, raciocnio baseado em casos (RBC), entre outros. Desta forma, pretende-se estudar estas tcnicas e propor melhorias ao sistema Agente Uzy, utilizado atualmente na empresa foco da interveno deste trabalho, de modo a torn-lo mais til e, portanto, trazer mais eficcia ao atendimento prestado pelo help desk. Palavras-chave: Help desk, Sistema de Help desk, Raciocnio Baseado em Casos, Inteligncia Artificial.

ABSTRACT

The information technology support, also known as help desk, intermediates the communication among the enterprises and its clients or the user and the IT department. The user expects a reliable and precise service, to be well attended by a competent help desk agent with a broad knowledge. It is primordial that the help desk have a software for registering its attendances aligned with its importance to the enterprise. It is desirable that this software has technological resources and tools that help the attendant to provide its services in an agile and competent way. Besides registering and providing the client's history and the similar attendances, the software could suggest solutions for each situation. The help desks feel the lack of an intelligent software that is able to suggest the help desk agent several possible solutions for the client's problems according to the characteristics appointed by him. There are several techniques that may be used to add this functionality and effectiveness, like expert systems, case-based reasoning, among others. In this way, it is pretended on this work, the study of these techniques and the proposal of improvements to the software Agente Uzy, currently used in the focus company of this work, to make it more useful and, therefore, bring more effectiveness for the service provided by the help desk. Key words: Help desk, Help desk software, Case Based Reasoning, Artificial Intelligence.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1-1 Fluxo de atendimento do help desk ..................................................................... 12 Figura 1-2 Tela de consulta de atendimentos do Agente Uzy ............................................... 15 Figura 2-1 Modelo bsico de enfoque de RBC ..................................................................... 20 Figura 2-2 Arquitetura de um sistema especialista ................................................................ 29 Figura 2-3 Exemplo de lgica ............................................................................................... 31 Figura 2-4 Rede semntica .................................................................................................... 32 Figura 2-5 Quadros ................................................................................................................ 33 Figura 2-6 Mundo do aspirador de p ................................................................................... 36 Figura 2-7 Interao do agente com o ambiente.................................................................... 36 Figura 3-1 Tela de consulta e registro de usurios ................................................................ 41 Figura 3-2 Tela de consulta e registro de clientes ................................................................. 42 Figura 3-3 Tela de consulta e registro de tarefas ................................................................... 43 Figura 3-4 Tela de registro de tarefas do mySuite................................................................. 44 Figura 3-5 Tela de registro abertura de chamados do CEC Helpdesk................................... 46 Figura 3-6 Tela de consulta de chamados do Helpdesk-3 ..................................................... 47 Figura 4-1 Diagrama de casos de uso .................................................................................... 52 Figura 4-2 Diagrama de atividade ......................................................................................... 55 Figura 4-3 Modelo lgico ...................................................................................................... 56

LISTA DE TABELAS

Tabela 2-1 Comparao das capacidades das inteligncias natural e artificial ..................... 17 Tabela 2-2 Sistemas Inteligentes ........................................................................................... 18 Tabela 3-1 Anlise de requisitos dos sistemas de help desk ................................................. 49 Tabela 4-1 Exemplo de caso .................................................................................................. 57 Tabela 4-2 Exemplo de caso .................................................................................................. 57 Tabela 4-3 Exemplo de caso .................................................................................................. 58

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

AI CI CPD EI RBC SE

Agentes Inteligntes Centro de Informao Centro de Processamento de Dados Entidade de Informao Racicnio Baseado em Casos Sistemas Especialistas

SUMRIO

INTRODUO ___________________________________________________________ 9 1 HELP DESK ____________________________________________________________ 11 1.1 Atendimento ao Cliente ________________________________________________ 11 1.2 Sistemas de Help desk _________________________________________________ 14 2 TCNICAS DE INTELIGNCIA ARTIFICIAL _____________________________ 2.1 Inteligncia Artificial__________________________________________________ 2.2 Raciocnio Baseado em Casos ___________________________________________ 2.2.1 Representao de casos ___________________________________________ 2.2.2 Como representar casos ___________________________________________ 2.2.3 Similaridade e indexao __________________________________________ 2.2.4 Mtodos de indexao ____________________________________________ 2.2.5 Modelos de similaridade __________________________________________ 2.2.6 Recuperao de casos ____________________________________________ 2.2.7 Reutilizao de casos _____________________________________________ 2.2.8 Reviso de casos ________________________________________________ 2.2.9 Reteno de novos casos __________________________________________ 2.3 Sistemas Especialistas _________________________________________________ 2.3.1 Aquisio de conhecimento ________________________________________ 2.3.2 Representao de conhecimento ____________________________________ 2.3.3 Ferramentas para construo de sistemas especialistas ___________________ 2.4 Agentes Inteligentes __________________________________________________ 2.4.1 Racionalidade __________________________________________________ 2.4.2 Ambientes de tarefas _____________________________________________ 2.4.3 Estrutura de agentes inteligentes ____________________________________ 2.4.4 Tipos de agentes ________________________________________________ 2.4.5 Aplicao ______________________________________________________ 3 AVALIAO DE SISTEMAS DE HELP DESK ______________________________ 3.1 Agente Uzy _________________________________________________________ 3.2 MySuite ____________________________________________________________ 3.3 CEC HelpDesk ______________________________________________________ 3.4 0800net ____________________________________________________________ 3.5 Helpdesk-3 __________________________________________________________ 3.6 Anlise de requisitos dos sistemas de help desk _____________________________ 4 MODELAGEM DE MELHORIAS _________________________________________ 4.1 Tcnica de inteligncia artificial escolhida _________________________________ 4.2 Requisitos de sistema _________________________________________________ 4.2.1 Diagrama de casos de uso _________________________________________ 4.2.2 Requisitos funcionais _____________________________________________ 4.2.3 Requisitos no funcionais _________________________________________ 4.3 Diagrama de atividades ________________________________________________ 4.4 Modelo lgico do banco de dados ________________________________________ 4.5 Exemplificao de funcionamento _______________________________________ 17 17 19 21 22 23 24 25 26 27 28 29 29 30 30 34 35 37 38 38 39 40 41 41 44 45 46 47 48 51 51 52 52 52 54 54 55 57

CONCLUSO____________________________________________________________ 60 REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS ________________________________________ 62

INTRODUO A crescente utilizao da informtica no dia-a-dia de trabalho trouxe a necessidade de um suporte de informtica adequado aos diversos softwares e hardwares utilizados em uma empresa. A organizao e aperfeioamento do help desk uma das mudanas que podem ser adotadas para atender a demanda de atendimentos. Para que o setor atinja um bom nvel de especializao, necessariamente deve contar com um sistema de help desk que auxilie os atendentes a resolver os problemas encaminhados pelos usurios. O help desk responsvel por centralizar o servio de atendimento a usurios. o setor de suporte e de resoluo de problemas. Sua principal caracterstica de ser um facilitador de informao ao usurio. Pode tanto prestar atendimento com relao a hardware quanto a software, dependendo de suas atribuies dentro do TI da empresa. Este suporte tambm pode ser prestado por empresas terceirizadas, como em vrias outras reas do departamento de informtica. O sistema de help desk tem a funo de gerenciar as solues de atendimento. Ele constitudo de um sistema computacional facilitador de informao. Atravs do registro das ocorrncias criado um banco de dados, que disponibiliza a informao que contm a fim de gerenciar e resolver os problemas relatados pelos usurios o mais rpido possvel. Atravs do sistema de help desk tambm se mantm o controle das situaes pendentes e o histrico de ocorrncias. Quando uma nova atividade registrada no software faz-se necessrio alocar recursos para resolv-la, pois toda informao necessria est disponvel no prprio sistema. Desta forma o sistema help desk centraliza informaes e rea de atendimento, sendo o ponto chave na administrao e soluo dos problemas (Cavalari e Costa, 2007). O sistema abordado neste trabalho chama-se Agente Uzy. um software de interface simples e que foi desenvolvido pela empresa Uzy Tecnologia Ltda, e foco da interveno deste trabalho. Ele atende apenas parcialmente as necessidades do suporte. De tempos em tempos so corrigidos problemas e efetuadas melhorias, no muito significantes. Desta forma, identificou-se a necessidade de fazer uma reviso nas suas funcionalidades e propor novas caractersticas ao Agente Uzy. Visando melhorar o software de help desk, pode-se utilizar tecnologias que possibilitem desenvolver as funcionalidades desejadas no software. Tcnicas de inteligncia artificial (Bittencourt, 2001; Harmon e King, 1988; Luger, 2005; Turban, Rainer e Potter, 2005; Wangenheim e Wangenheim, 2003) como raciocnio baseado em casos (RBC),

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sistemas especialistas (SE) e agentes inteligentes (AI) podem auxiliar na modelagem do sistema de help desk Agente Uzy, para que o mesmo tenha recursos tecnolgicos e ferramentas que auxiliem o atendente a prestar seu servio com mais agilidade e competncia. O primeiro captulo deste trabalho consiste na reviso bibliogrfica sobre help desk e sistemas de help desk, para aprimorar e aprofundar os conhecimentos no assunto foco do trabalho No segundo captulo so estudadas as tcnicas de inteligncia artificial que podem ser aplicadas aos sistemas de help desk, de modo a dot-los de melhorias nas ferramentas existente e de novas funcionalidades. As tcnicas abordadas so o raciocnio baseado em casos, sistemas especialistas e agentes inteligentes. designada ao terceiro captulo a anlise e a avaliao do sistema de help desk existente. Todas as funcionalidades e aspectos positivos e negativos do sistema so levantados e avaliados. No quarto captulo so analisados sistemas de help desk disponveis venda no mercado, avaliando suas funcionalidades e ferramentas, tambm fazendo um comparativo destes softwares entre si e com o Agente Uzy. Esta avaliao servir como base para a modelagem do sistema, utilizando as melhores caractersticas dos softwares analisados. Por fim, feita a modelagem do novo sistema Agente Uzy dotando-o de melhorias e novas funcionalidades, atravs de tcnicas de inteligncia artificial estudadas no captulo dois.

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HELP DESK Este captulo apresenta os principais conceitos relacionados ao help desk, abordando

a realidade do suporte ao cliente, assim como sua origem e seus tradicionais problemas. Tambm aborda o sistema de help desk, explicando sua utilizao e importncia no suporte de informtica. E, por fim, descreve a problemtica existente e como este trabalho poder auxiliar em melhorias para o funcionamento do help desk. 1.1 Atendimento ao Cliente O centro suporte de informtica, tambm chamado de help desk, tem cada vez mais importncia e destaque dentro do departamento de TI. O rpido crescimento e a necessidade de utilizao da informtica nas mais diversas reas levam as empresas a estruturar e capacitar seu suporte como um diferencial, a fim de ter maior competitividade no mercado. Para isso, utilizam ferramentas e processos que agilizam a interao com o cliente/usurio, tais como: suporte telefnico e por chat, telefones com ligao gratuita, suporte por conexo remota, etc. (Lagemann, 1998). Nos anos 80 cresceu a necessidade de suporte a novos usurios, devido popularizao do computador pessoal, nascendo a partir da o termo help desk. Surgiram tambm os primeiros Centros de Informao (CI) dentro das empresas, que mais tarde seriam conhecidos como Centro de Processamento de Dados (CPD). Os primeiros sistemas utilizados pelo suporte de informtica foram gerenciadores de banco de dados com informaes sobre os clientes/usurios. Matos (2006), tambm explica que com a rpida propagao da informtica e necessidade de profissionais, a maioria dos novos usurios eram oriundos de reas onde a informtica no era fundamental, e por esta razo no tinham conhecimentos em informtica, surgindo, assim, a necessidade de criar um suporte para atender a este pblico. Inicialmente os atendimentos do help desk eram apenas relacionados a problemas de computadores, mas hoje prestam atendimento a qualquer tipo de problema de software ou hardware. O problema comunicado ao atendente de help desk por meio de telefone, chat ou e-mail, e este, assim que toma conhecimento do ocorrido, baseia-se em seu conhecimento e experincia para dar a devida resposta ou solucionar o problema (Lagemann, 1998). O processo de atendimento de help desk segue o seguinte fluxo de informao (Statdlober, 2006) (Figura 1-1):

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O usurio entra em contato com o help desk para registrar seu problema,

solicitao ou reclamao; O atendente registra o chamado levando em considerao informaes

pertinentes solicitao, detalhando a informao passada pelo usurio, e procura resolver o problema no primeiro atendimento; Aps o registro, caso o problema no tenha sido resolvido no primeiro

atendimento, encaminhado ou comunicado ao analista de suporte; O analista de suporte faz a qualificao do chamado e o classifica em sua rea

de conhecimento de acordo com a informao registrada; O atendente que originalmente registrou o chamado ir atuar na soluo do

problema, contatando o usurio remotamente ou pessoalmente, utilizando a base de conhecimento sobre problemas similares resolvidos anteriormente ou outros materiais de consulta. Todas as etapas de atendimento devem ser devidamente registradas no sistema, para avaliao e anlise de estatsticas; O analista de suporte deve ter acesso a todos chamados encerrados ou que

ainda estejam ativos, assim como seus prazos de finalizao; A soluo deve ser devidamente registrada no sistema, servindo assim como

base de conhecimento para resoluo de problemas similares futuros; importante manter contato e comunicar o usurio de todas as partes do

processo de atendimento, informando-o tambm sobre a previso de soluo.

Figura 1-1 Fluxo de atendimento do help deskFonte: Machado (2008)

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O help desk se estrutura em um nico ponto ou em mltiplos pontos de contato, de acordo com sua estrutura. nico Ponto significa que qualquer entrada de suporte conduzida por apenas um canal de telefone, chat e e-mail operado por um grupo de atendentes. Neste contato primrio o atendente tenta resolver o problema, mas caso no consiga, encaminha o atendimento para o analista de suporte (Lagemann, 1998). Quando est organizado em Mltiplos Pontos de contato, o help desk possui vrios grupos de atendentes, cada qual com uma atribuio especfica. O cliente escolhe o grupo de atendentes de acordo com o tipo de dvida ou problema que quiser solucionar (Lagemann, 1998). O atendimento a chamados efetuado pelo help desk deve seguir cinco virtudes (Dirio, 2010): Confiabilidade: respostas rpidas e precisas. A informao fornecida e

servios prestados pelo atendente devem suprir a expectativa do usurio; Atitude de Servir: atender bem. Ter eficincia na resoluo do problema,

respondendo rapidamente s solicitaes do usurio; Garantia: prestar um servio de transmita confiabilidade e competncia; Empatia: entender o usurio. Compreender a situao e isolar o problema,

entender o que o usurio sente e quais so suas expectativas; Tangibilidade: como a empresa se apresenta profissionalmente, como

exemplo: sua imagem, sua comunicao, suas instalaes. Segundo Silva (2007), trs componentes bsicos so utilizados no help desk: equipe, software e metodologia de servio. O software de registro de atendimentos mostra o histrico de ocorrncias e repetio de problemas, tempo mdio de atendimento e as solues para os mais diversos problemas. A equipe atua em dois nveis: o atendente e o analista de suporte. Os atendentes ou a equipe de campo efetuam o atendimento aos problemas ou dvidas do usurio. O analista de suporte acionado quando o atendente no consegue solucionar o problema. A metodologia contempla a anlise de indicadores de desempenho e a identificao de oportunidades de melhoria. No departamento de suporte, fundamental que os atendimentos prestados ao cliente sejam bem registrados. O nmero e a diversidade de problemas, erros e ocorrncias so to grandes que extrapolam o conhecimento das pessoas que trabalham nesta funo. Tambm fundamental que o help desk tenha um software de registro de atendimentos compatvel com sua importncia para o negcio da empresa. desejvel que

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este software tenha recursos tecnolgicos e ferramentas que auxiliem o atendente a prestar seu servio com agilidade e competncia. 1.2 Sistemas de Help desk Os sistemas computacionais, ou softwares, tm cada vez mais importncia dentro da organizao, independentemente do setor ou rea em que so utilizados. Eles so peas fundamentais dentro das empresas, controlando de simples tarefas a projees de lucro e planos estratgicos complexos. Os sistemas devem ser compreendidos como ferramentas que asseguram qualidade, competitividade e reduo de custos (Orlandi, 2005). Ao mesmo tempo, o sistema tambm precisa atender s necessidades da empresa. Precisa ter uma interface simples, e ao mesmo tempo, disponibilizar as mais variadas ferramentas para seu usurio. Caso a empresa no tenha critrios detalhados para compra ou desenvolvimento de um sistema, ao invs de ser um diferencial, apenas cumprir uma funo bsica e at poder se tornar um problema e ser abolido no futuro. O sistema de help desk faz o gerenciamento das solues de atendimento. Atravs do registro das ocorrncias, cria-se um banco de dados a fim de gerenciar e resolver os problemas o mais rapidamente possvel. Tambm mantm-se o controle das situaes pendentes e o histrico de ocorrncias. Assim que uma nova atividade registrada no software torna-se necessrio alocar recursos para resolv-la, pois toda informao necessria est disponvel no prprio sistema. Desta forma o help desk centraliza informaes e rea de atendimento, sendo o ponto chave na administrao e soluo dos problemas (Cavalari e Costa, 2007). O sistema abordado neste trabalho chama-se Agente Uzy. Trata-se de um software de interface simples e que foi desenvolvido pela empresa Uzy Tecnologia Ltda para uso interno, isto , para ser utilizado no help desk da prpria empresa. Como no um produto comercial da empresa, recebe pouca ateno no que diz respeito manuteno. De tempos em tempos so corrigidos problemas e efetuadas algumas melhorias, mas nada muito significante. Desta forma, ele atende apenas parcialmente s necessidades do suporte. Identificou-se, assim, a necessidade de fazer uma reviso nas suas funcionalidades e propor novas caractersticas ao Agente Uzy (Figura 1-2). Este sistema de registros de atendimentos de help desk a ferramenta que auxilia o atendente a buscar o histrico de ocorrncias por cliente, ou por tipo de problema, tentado buscar a soluo. Para tanto, estas precisam ser registradas com detalhamento e clareza sobre a soluo do problema. Entretanto, poucas vezes consegue-se tirar proveito destes registros,

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seja porque so mal escritos, ou porque apenas so uma cpia de uma conversa de MSN ou Skype entre o atendente e o usurio.

Figura 1-2 Tela de consulta de atendimentos do Agente UzyFonte: Uzy Tecnologia (2010)

Um problema usual do atual sistema de help desk que no se consegue fazer uma busca detalhada sobre o tipo de atendimento. Ao efetuar o registro do atendimento, a maioria dos campos informada por digitao, o que permite registrar a mesma natureza de atendimento de diversas formas, dependendo do ponto de vista de cada atendente. Tambm podem haver erros de portugus ou abreviaes, por exemplo, fazendo com que seja difcil filtrar todas as ocorrncias. Silva (2007) descreve as caractersticas que um sistema de help desk deve ter: Acesso rpido e preciso s informaes de diagnstico, a fim de solucionar o

problema no primeiro contato; Gerenciamento dos chamados e dos problemas reportados pelos usurios; Registro e rastreamento das informaes e configuraes de hardware e

software abrangidos pelo help desk. Sente-se a falta de um sistema de help desk mais eficaz, que seja capaz de sugerir ao atendente possveis solues para os problemas de acordo com as caractersticas informadas

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pelo requisitante. H diversas tcnicas que podem ser usadas para acrescentar funcionalidade e eficcia, tais como sistemas especialistas, raciocnio baseado em casos, entre outros. Desta forma, pretende-se, neste trabalho, estudar estas tcnicas e propor melhorias ao sistema Agente Uzy de modo a torn-lo mais til e, portanto, trazer mais eficcia ao atendimento prestado pelo help desk. A maioria das tcnicas utilizadas por sistemas de help desk para acrescentar efetividade na soluo de problemas vem da rea da inteligncia artificial. Desta forma, na sequncia deste trabalho sero analisadas as possveis tcnicas a serem adotadas no agente Uzy, tais como sistemas especialistas e raciocnio baseado em casos.

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TCNICAS DE INTELIGNCIA ARTIFICIAL Neste captulo so apresentadas as tcnicas de inteligncia artificial utilizadas como

base para a modelagem das modificaes no sistema de help desk Agente Uzy. Dentre os sistemas inteligentes mencionados na tabela 1-2, so abordados o Raciocnio Baseado em Casos, Sistemas Especialistas e Agentes Inteligentes. Conhecer os conceitos, definies e caractersticas relacionadas a estas tcnicas faz-se necessrio a fim de compreender seu funcionamento e sua utilizao. 2.1 Inteligncia Artificial A inteligncia artificial estuda os processos do pensamento humano e tenta represent-los por meio de maquinas. um campo da cincia da computao que ganhou mais ateno h alguns anos, com o aparecimento de equipamentos e softwares inteligentes no mercado (Turban, Rainer e Potter, 2005). Pode-se considerar um equipamento ou um software inteligente quando o mesmo consegue aprender e compreender com a experincia, sabe separar informaes corretas de contraditrias e capaz de dar respostas rpidas e precisas quando solicitadas pelo seu usurio. quando a mquina tem a natureza de ao e resposta similar humana (Tabela 21). Tabela 2-1 Comparao das capacidades das inteligncias natural e artificial Capacidades Inteligncia Natural Inteligncia Artificial Preservao do conhecimento; Duplicao e disseminao do conhecimento; Custo total do conhecimento; Capacidade de documentao do processo e conhecimento; Criatividade; Uso de experincias sensoriais; Reconhecimento de padres e relaes; Perecvel, de uma perspectiva organizacional; Difcil, cara e demorada; Permanente; Fcil, barata e rpida, uma vez que o conhecimento esteja em um computador; Consistente e completo;

Pode ser errtico e inconsistente. Algumas vezes incompleto; Difcil e cara; Muito fcil, barata;

Pode ser muito alta; Direta e rica em possibilidades; Rpido; fcil de explicar;

Baixa, inspida; Limitado; as experincias precisam ser interpretadas primeiro; O aprendizado da mquina, na maioria dos casos, ainda no to bom quanto o dos humanos, mas, em alguns

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Raciocnio;

Faz uso de amplo contexto de experincias;

casos, pode ser melhor do que o das pessoas; Bom apenas em domnios estreitos, focalizados e estveis.

Fonte: Turban, Rainer e Potter (2005)

O potencial valor da inteligncia artificial pode ser entendido melhor ao comparar as duas inteligncias, natural e artificial. A tabela 1-1 mostra isso, em alguns quesitos a inteligncia natural leva vantagem, e em outros a artificial possui melhores atribuies. A inteligncia artificial tem vantagens comerciais importantes, mas tambm tem algumas limitaes. O objetivo da cincia e da tecnologia construir maquinas e sistemas, com inteligncia artificial, que imitem a inteligncia humana. Mas os produtos de inteligncia artificial atuais ainda no apresentam sinais significantes de inteligncia (Turban, Rainer e Potter, 2005). Luger (2005) explica que h caractersticas comuns entre as reas e aplicaes da inteligncia artificial: O computador a ferramenta de inferncia, executando os raciocnios,

reconhecimento e aprendizagem; Utilizao de pesquisa e recuperao de dados como soluo aos problemas

existentes; Necessidade de elaborao de soluo com informao inexata, deficiente ou

inexistente; Raciocnio baseado em caractersticas qualitativas relevantes situao; Obteno de respostas satisfatrias. Obteno de resultados timos ou exatos

muito caro; Uso de grandes bases de conhecimento para resoluo dos problemas;

A tabela 2-2 mostra exemplos de sistema inteligentes e sua descrio: Tabela 2-2 Sistemas Inteligentes Nome Descrio Sistemas consultivos computadorizado, usados geralmente Sistemas especialistas (SE) com base em regras; Raciocnio baseado em casos Ferramenta de raciocnio que permite buscar solues com base em experincias passadas; (RBC) Processamento de linguagem Permite que os computadores reconheam e at compreendam as linguagens humanas; natural Permite que os computadores reconheam palavras e Reconhecimento de fala compreendam breves instrues por voz; Robtica e sistemas Combinao programvel da mecnica e dos programas de computador. Reconhece seus ambientes por meio de sensoriais

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sensores; e Permite que os computadores interpretem o contedo de imagens capturadas por cmeras; Permite que os computadores interpretem o contedo de imagens capturadas por sensores; Permite que os computadores reconheam caracteres Reconhecimento de escrita (letras, dgitos) escritos a mo; Usando processamento paralelo em massa, permite que os Computao neutral computadores reconheam padres de grandes quantidades de dados; Permite que os computadores raciocinem com informaes Lgica fuzzy parciais; Programas de software que realizam tarefas para um mestre Agentes inteligentes humano ou mquina; Um programa de software inteligente que entende o Web semntica contedo de pginas Web. Viso computadorizada reconhecimento de cenas Aprendizado de mquinaFonte: Adaptado de Turban, Rainer e Potter (2005)

Esta exemplificao de sistemas inteligentes mostra a grande variedade de ferramentas inteligentes que j foram estudadas e desenvolvidas pelo homem. Alguns destes sistemas servem de base para a modelagem de modificao do sistema de help desk Agente Uzy. Desta forma, o software ir suprir a necessidade atual do setor de help desk. 2.2 Raciocnio Baseado em Casos O raciocnio baseado em casos (RBC) uma tcnica de soluo de problemas e de aprendizado baseado em experincias j vivenciadas (Simes, 2002). A resposta ao problema obtida ao recuperar e adaptar experincias passadas (ou casos) consultadas em uma base de conhecimento. Resolvem-se novos problemas baseando-se em solues de problemas anteriores j conhecidos (Wangenheim e Wangenheim, 2003). Pode-se ver o RBC sob dois pontos, como um mtodo de raciocnio humano e tambm como uma metodologia para construir sistemas computadorizados com inteligncia artificial. Wangenheim e Wangenheim (2003, p.9) citam alguns exemplos de RBC:Ao atender um novo paciente, e escutar seus problemas, o mdico lembra-se do histrico da doena de um outro paciente devido ao conjunto similar de sintomas, e aplica-lhe um tratamento semelhante ao que administrou ao paciente que apresentou aqueles sintomas similares: Os problemas apresentados nos ouvidos do paciente so parecidos com um caso tpico de otite mdia. Assim vou administrar-lhe um tratamento para otite mdia. Um tcnico de servio de um determinado tipo de aparelhos lembra-se de um defeito similar no mesmo tipo de mquina que est tentando consertar: Essa TV tem os mesmo problemas de uma que eu consertei na semana passada, ento, tambm vou trocar as vlvulas de sada de udio.

Simes (2002, p.11) cita outro exemplo:

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Um engenheiro de minas que j viveu duas situaes dramticas recorda rapidamente de uma delas (ou ambas) quando o conjunto de medidas controladas corresponde ao que se verificava na altura do acidente. Em particular, ele pode recordar um erro que cometeu durante o acidente anterior e usar essa recordao para evitar comet-lo novamente.

Nos exemplos verifica-se o mesmo fato em comum. Tanto o mdico quanto o tcnico e o engenheiro relembram experincias anteriores para solucionar o problema que estavam tentando resolver. O RBC a tcnica de inteligncia artificial que se baseia neste modelo de comportamento e raciocnio humano. Um sistema de RBC tem alguns elementos bsicos (Savi, Filho e Savi, 2006) (Figura 2-1): Representao do Conhecimento: no RBC a representao do conhecimento

feita em forma de casos. Se necessrio tambm podem-se usar outros tipos de representao, como casos abstratos, generalizados e tipos de dados. Medida de Similaridade: Encontrar casos similares ao problema atual na base

de casos e trazer a resposta toda vez que um caso relembrado for igual a um novo problema.

Figura 2-1 Modelo bsico de enfoque de RBCFonte: Adaptado de Wangenheim e Wangenheim (2003)

Adaptao: Problemas passados dificilmente sero idnticos ao problema

atual. O RBC pode adaptar a informao recuperada do problema passado e comparar com as caractersticas do problema atual, verificando se esta informao satisfatria ou no. Aprendizado: Contribuir com sua base de casos e manter-se atualizado,

sempre que um sistema de RBC resolver um problema com sucesso dever lembrarse desta situao no futuro quando aparecer um problema similar.

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2.2.1 Representao de casos Um caso um registro de conhecimento que representa um episdio ou uma experincia. Os conhecimentos de um sistema de RBC so principalmente armazenados desta forma (Carvalho, 2008). Os principais componentes que compem um caso so (Wangenheim e Wangenheim, 2003): Descrio do problema: descreve o estado e o contexto em que o caso

ocorreu; o problema ou a situao compreendida; Soluo: ao, plano ou informao que a soluo para o problema; Recuperao: a partir da identificao do caso mais similar com o problema

relatado a sua soluo encontrada; Adaptao: se faz necessrio quando a informao recuperada no

exatamente a soluo do problema, criando uma nova soluo; Feedback: verificar se o resultado foi um sucesso ou um fracasso.

Silva (2007) escreve que a representao de dados compreende dois aspectos: Qual conhecimento deve ser representado; Qual formalismo empregar para representar os casos no sistema.

2.2.1.1 Descrio do problema Wangenheim e Wangenheim (2003) explicam que a descrio do problema ou da situao a ser interpretada feita no incio do raciocnio. O RBC analisa a similaridade do caso anterior com o novo problema e verifica se a soluo aplicvel. Para isso, a descrio do novo problema dever possuir informao suficiente para que seja possvel fazer esta anlise. A descrio do problema pode incluir: Objetivos: determinar qual objetivo a soluo do problema deve atingir; Restries: que sero impostas aos objetivos; Atributos: informaes detalhadas sobre o problema e relaes entre as suas

partes. A descrio do problema resultado da atribuio de caractersticas que descrevem o problema inicial. Estas caractersticas podem ser nomes, nmeros, textos ou funes, e representam objetivos, metas, condies e restries, alm de identificar o caso e a similaridade (Dalfovo, Minella, Fenili e Selhorst, 2002).

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2.2.1.2 Descrio da soluo A soluo contm a descrio dos conceitos ou objetivos utilizados para atingir os objetivos especficos, considerando as restries e a descrio do problema. Alm da soluo, podem ser descritos: passos de raciocnio, justificativas, solues alternativas, solues inaceitveis e expectativas sobre a implementao da soluo (Wangenheim e Wangenheim, 2003). A descrio da soluo determina quais caractersticas do problema inicial descrevem a soluo do caso, apontando a soluo do problema e o resultado da aplicao da soluo (Dalfovo, Minella, Fenili e Selhorst, 2002). 2.2.1.3 Resultados No resultado especificado o que ocorreu como consequncia de se aplicar a soluo ao problema. O resultado inclui o feedback e a anlise deste, avaliando se o resultado foi um sucesso e comparando com as expectativas. Assim, o raciocnio pode verificar e antecipar problemas futuros e determinar consequncias da soluo proposta (Wangenheim e Wangenheim, 2003). A descrio pode conter as seguintes informaes: o resultado, se o resultado atingiu ou no as expectativas, se foi um sucesso ou fracasso, a estratgia da soluo adotada, o que se pode fazer para evitar o problema e apontar a prxima proposta de soluo. 2.2.2 Como representar casos Pela representao do conhecimento definido o formalismo para a descrio da soluo do problema. Wangenheim e Wangenheim (2003, p.70) trs os principais temas abordados no enfoque do RBC: definio das entidades do domnio de aplicao em questo; descrio das pendncias e relacionamentos entre entidades do domnio; manuteno/replicao da estrutura do domnio de aplicao; preveno da representao redundante de conhecimento; suporte definio da similaridade e adaptao de solues

Silva (2007) diz que dois principais aspectos compreendem a representao de casos: Qual conhecimento ser abordado na descrio do caso; Definir o formalismo utilizado para representar os casos.

Dentre os tipos de linguagens e formalismos de representao de casos, pode-se citar (Toniazzo, 2005):

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Representao atributo-valor: objeto ou item representado por um par

atributo-valor. Exemplo: preo (atributo) e R$ 1,00 (valor); Representao orientada a objetos: o sistema considerado um conjunto de

objetos e cada objeto possui determinados atributos. Em conjunto estes atributos definem a estrutura do objeto. Exemplo: uma viagem (objeto) definida por destino, transporte, hotel, preo (atributos); rvores e Grafos: representaes feitas por nodos, objetos, e arestas, relaes; Redes semnticas: um tipo especfico de grafo, representa conhecimento na

forma de um grafo similar a uma rede. Nodos representam unidades conceituais e o relacionamento entre estas unidades representado por arestas dirigidas; rvores K-D: um grafo acclico dirigido por um nodo raiz da rvore. uma

rvore de pesquisa binria k-dimensional que decompem a base de casos em partes menores. A representao por vetores atributo-valor a forma mais simples de representao de casos. Caso haja maior complexidade, pode-se utilizar a representao orientada a objetos, entre outros (Silva, 2007). 2.2.3 Similaridade e indexao Nem sempre os problemas tm a mesma caracterstica e descrio, isso dificulta o trabalho do RBC, pois ele precisa identificar semelhanas entre os casos para recuperar a soluo mais relevante (Savi, Filho e Savi, 2006). O RBC trabalha com a hiptese que problemas similares possuem solues similares. Uma soluo de um caso similar til quando atende aos seguintes critrios (Savi, Filho e Savi, 2006): solucionar o problema de alguma forma; evitar a repetio de um erro anterior; solucionar o problema de uma forma eficiente; ser a melhor soluo dentro das possibilidades; ser compreendida pelo usurio.

A indexao determina quais informaes e critrios sero utilizados na comparao entre os casos similares (Silva, 2007). A indexao de casos feita a partir das caractersticas que representam o caso. Ela orienta a avaliao da similaridade do caso atual com a base de casos, sendo assim a essncia

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do RBC. As informaes indexadas so mais rapidamente e facilmente recuperadas (Dalfovo, Minella, Fenili e Selhorst, 2002). Wangenheim e Wangenheim (2003) destacam a importncia de definir atributos para verificar as semelhanas entre o problema atual e os casos resolvidos a fim de distinguir quais podero ser teis. Os atributos so conhecidos como ndice de um caso. Os ndices so responsveis por diferenciar um caso como uma soluo til. Deve-se assegurar que o ndice aplicado propicie a determinao da similaridade de casos teis ao problema. Os ndices devem possuir as seguintes propriedades (Wangenheim e Wangenheim, 2003): fceis de extrair dos casos armazenados; usveis e disponveis, otimizando a recuperao; categorizar os casos.

Informaes no-indexadas so as descries contextuais ou solues de um problema, teis ao usurio, mas no diretamente utilizadas na recuperao. Wangenheim e Wangenheim (2003) definem uma frao ou tomo de informao referente ao caso ou descrio do problema como Entidade de Informao (EI). So pequenas partes de informao, todas juntas formam o caso. Pode-se exemplificar a indexao e similaridade com o caso descrito por Wangenheim e Wangenheim (2003, p.101):Tomemos por exemplo uma agncia de viagens vendendo pacotes de turismo pela internet. O seu sistema poder utilizar a categoria dos hotis, o seu pas, e o tipo de frias desejado (aventura, cultura, descanso) como entidades de informao indexadas. ... a data da viagem, o pas de destino e o tipo de pacote de frias podem ser importantes para recuperao de pacotes de viagens similares disponveis; o nmero total de quartos num hotel, no entanto, uma informao til para reserva mas irrelevante deste contexto.

Em um sistema de help desk, os principais sintomas do problema podem ser usados como ndice e so a principal fonte de informao para a busca de casos similares, mas o diagnstico e partes da soluo so informaes no-indexadas (Wangenheim e Wangenheim, 2003). 2.2.4 Mtodos de indexao Wangenheim e Wangenheim (2003, p.102) descrevem mtodos de indexao manuais e automatizados. A seleo manual de ndices envolve identificao de entidades de informao relevantes para a seleo de casos em relao s metas do sistema, para as quais pode-se considerar algumas questes como:

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Quais so as EIs caractersticas que descrevem o objeto a ser recuperado? Qual informao necessria para a execuo da tarefa relativa ao objetivo especfico do ponto de vista particular no contexto dado? Qual informao necessria para a identificao e seleo de objetos adequados? Quais caractersticas do objeto possuem impacto na soluo com sucesso da descrio de problema dada? Quais aspectos dos casos foram relevantes para solues encontradas no passado; Quais EIs permitem a descriminao entre objetos? Que qualidade mnima os objetos precisam possuir para manter a sua identidade?

As EIs so partes atmicas do caso ou da consulta. So itens bsicos de conhecimento, uma palavra ou conjunto de palavras que definem informaes descries do caso. O caso consiste de um conjunto de EIs. A indexao automtica tambm possui vrios mtodos, dentre os quais podemos citar (Wangenheim e Wangenheim, 2003): Indexao por meio de EIs que tem tendncia a ser preditivas; Indexao baseada em diferenas. Seleciona EIs que diferenciam um caso do

outro; Mtodos de generalizao baseados em similaridade e em explicao.

Produzem um conjunto de EIs como um prottipo de ndice, a partir de casos que compartilham um conjunto comum de informaes. As EIs no utilizadas compem um segundo nvel de indexao; Mtodos de aprendizado por induo. Identificam EIs preditivas que compem

ndices de casos. 2.2.5 Modelos de similaridade Modelos de similaridade procuram detalhar e caracterizar o processo de determinao das similaridades. Algumas suposies bsicas a respeito de julgamento de similaridade (Wangenheim e Wangenheim, 2003): Reflexividade: Um fato ou objeto similar a si mesmo; Simetria: Considera que, se A similar a B, B tambm similar a A. Esta

caracterstica no precisa necessariamente prevalecer. O questionamento sobre a simetria nos julgamentos de similaridade ser mais determinado pelo enfoque do problema, do que pelo conceito em si;

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Transitividade: Considera que, se A similar a B e B similar a C, ento A

tambm similar a C. Segundo Wangenheim e Wangenheim (2003), um conceito amplamente rejeitado na literatura. Os ndices utilizados para comprar A e B podem ser diferente dos ndices comparados entre B e C, sendo que A e C podem no ter nenhum ndice ou caracterstica em comum. Como exemplo, pode-se dizer que um quadrado pequeno similar a um quadrado grande, e que um quadrado grande similar a um crculo grande, mas um crculo grande e um quadrado pequeno no so similares; Monotonicidade: A similaridade entre objetos cresce com o aumento de

correspondncias e a diminuio de diferenas. Estas suposies mostram que a escolha por determinado julgamento crucial na avaliao da similaridade e no possvel definir uma teoria universal para esta determinao. No RBC pode-se formalizar a similaridade por trs formas (Wangenheim e Wangenheim, 2003): Similaridade como Predicao: relao entre objetos ou fatos, que existe ou

no existe; Similaridade como Relao de Preferncia: idia de similaridade maior ou

menor; Similaridade como Medida: quantificao da extenso da semelhana.

2.2.6 Recuperao de casos A recuperao de casos objetiva encontrar um caso ou conjunto de casos que tenha uma soluo para o problema atual. Wangenheim e Wangenheim (2003, p.143) exemplificam a recuperao de casos:... dada a descrio de um problema ocorrido com uma impressora, um sistema de RBC deveria ser capaz de recuperar um caso descrevendo uma soluo apropriada ao problema (por exemplo, trocar o cartucho de tinta).

Para recuperar um caso, o RBC compara a descrio do problema atual aos casos registrados na base de casos e aplica um mtodo de similaridade. Este processo pode ser descrito como sendo o conjunto das seguintes tarefas (Savi, Filho e Savi, 2006): Assessoramento da situao: formula uma consulta baseada em um conjunto

de caractersticas do problema ou situao atual; Casamento: faz a identificao de um caso ou conjunto de casos similares s

informaes da consulta;

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Seleo: seleciona o melhor casamento ou casamentos com base no caso ou

conjunto de casos identificados. 2.2.6.1 Assessoramento Para encontrar uma soluo adequada para o problema, o RBC precisa comparar a descrio fornecida pelo usurio com as informaes armazenadas no sistema. Mas os problemas podem ser complexos e apresentar caractersticas essenciais: pode no haver a descrio exatamente igual a um problema equivalente armazenado no sistema. O assessoramento auxilia a busca por casos similares. Casos com descrio similar podem ser a soluo para o problema atual (Wangenheim e Wangenheim, 2003). A meta da recuperao de casos recuperar casos potencialmente teis. Descritores de entrada so ndices que contm dados relevantes para encontrar-se uma soluo adequada. A consulta por meio de descritores de entrada feita com base em informaes como sintomas e caractersticas do problema (Savi, Filho e Savi, 2006). 2.2.6.2 Casamento O casamento compara o caso atual com os casos armazenados na base de casos, trazendo uma lista de casos similares para recuperao (Toniazzo, 2005). A tarefa de casamento objetiva o resultado de um conjunto de casos teis para a soluo do problema, para isto tambm utiliza dos descritores de entrada. O foco no somente recuperar casos que correspondam exatamente ao problema atual, mas tambm casos potencialmente teis. O casamento utiliza a descrio do problema atual como busca e procura associar a casos passados registrados no sistema, com aplicao da medida de similaridade (Wangenheim e Wangenheim, 2003). 2.2.6.3 Seleo Como as tarefas anteriores geralmente trazem como resultado em vrios casos, a seleo se preocupa em destacar o melhor caso. O melhor caso o que satisfaz a consulta ou mais o til como soluo e escolhido pela avaliao do grau de casamento ou similaridade de forma detalhada (Wangenheim e Wangenheim, 2003). Mesmo que o caso escolhido tenha o maior grau de similaridade, no impede que seja novamente colocado em evidncia comparando-o com o conjunto de casos, para verificar se ele realmente o melhor candidato a soluo do problema (Toniazzo, 2005). 2.2.7 Reutilizao de casos

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A reutilizao de casos consiste na adaptao da soluo do caso recuperado ao problema atual e a resoluo de problemas envolvidos na adaptao: o que deve se adaptado; o que modificar na adaptao; que mtodo utilizar e como controlar o processo (Wangenheim e Wangenheim, 2003). A reutilizao feita atravs da adaptao que solues de casos anteriores so utilizadas no novo caso, porm, o RBC deve priorizar a busca por uma soluo em potencial para o problema atual (Toniazzo, 2005). Mas nem todos os problemas recuperados necessitam ser adaptados. Na maioria das circunstncias a soluo do caso encontrado ser suficiente para soluo do problema atual. Wangenheim e Wangenheim (2003) tambm destacam que pode-se contornar este problema com a estratgia de inflar a base de dados ao mximo, garantindo que a soluo para cada problema possvel esta cadastrado na base de casos. A principal dificuldade da adaptao est na definio de como ela deve ser realizada. Ela pode ocorrer de forma automtica, mas deve-se levar em conta as diferenas na descrio do problema atual e do problema recuperado, para que detalhes do caso passado possam ser utilizados no caso atual (Toniazzo, 2005). A adaptao torna-se essencial quando a recuperao envolve tarefas sintticas, como configurao ou projeto e planejamento de solues, por exemplo. O RBC adapta a soluo s necessidades da situao corrente (Wangenheim e Wangenheim, 2003). Wangenheim e Wangenheim (2003) descrevem os tipos de adaptao: Adaptao nula: nada adaptado; Adaptao transformacional: transforma a soluo recuperada em uma nova

soluo satisfazendo o novo problema com aplicao de conhecimento especfico; Adaptao substitucional: substitui apenas pequenos detalhes da soluo

recuperada, a descrio do caso recuperado muito similar ao problema atual. 2.2.8 Reviso de casos O processo de reviso consiste em analisar a soluo sugerida pela recuperao, verificando se a soluo foi considerada correta (Toniazzo, 2005). A reviso consiste em um aprendizado referente a casos recuperados que no so corretos. Esta reviso consiste em duas fases (Wangenheim e Wangenheim, 2003): Avaliar a soluo gerada. Se for correta, considerar como sucesso e reter a

soluo agregando conhecimento para o tipo de problema especifico;

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Caso contrrio, reparar a soluo para o problema atual, aplicando um

conhecimento especfico ou informaes fornecidas pelo usurio. 2.2.9 Reteno de novos casos A reteno de casos incorpora ao conhecimento existente informaes teis de novos episdios de soluo de problemas (Wangenheim e Wangenheim, 2003). Existem trs tipos de reteno em sistemas de RBC (Toniazzo, 2005): Sem reteno de casos: sistemas simples de RBC desconsideram esta incluso

de conhecimento na base de casos; Reteno de solues de problemas: integra a aprendizagem ao processo de

soluo de problemas. Assim que o problema resolvido, a experincia armazenada a fim de auxiliar na soluo de um problema similar futuro; Reteno de documentos: os novos conhecimentos so adquiridos de forma

assncrona ao processo de recuperao e soluo de problemas. O conhecimento adquirido independentemente da operao do sistema, sempre que estiver disponvel. 2.3 Sistemas Especialistas Pode se considerar sistemas especialistas (SE) aqueles que tentam imitar especialistas humanos com aplicao de conhecimento ou raciocnio sobre uma rea especfica. So softwares utilizados para tomada de deciso que e podem alcanar um nvel de desempenho comparvel a uma pessoa humana (Turban, Rainer e Potter, 2005).

Figura 2-2 Arquitetura de um sistema especialistaFonte: Adaptado de Bittencourt (2001)

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Bittencourt (2001) generaliza os sistemas especialistas em uma arquitetura de trs mdulos: base de regras, memria de trabalho e motor de inferncia (Figura 2-2). A base de regras e a memria de trabalho formam juntas a base de conhecimento, elas contm o conhecimento necessrio para entender, formular e resolver problemas. O motor de inferncia faz o controle do sistema avaliando e aplicando as regras, de acordo com a memria de trabalho. Turban, Rainer e Potter (2005) abordam os sistemas especialistas com uma ideia bsica: transferncia do conhecimento de um humano especialista para o computador, que a expertise ou percia. A transferncia da expertise para o computador e, depois, para o usurio compreende as seguintes etapas: Aquisio do conhecimento: adquirir conhecimento de especialistas ou fontes

documentadas; Representao do conhecimento: organizar o conhecimento em regras ou

quadros e armazenar eletronicamente, em uma base de conhecimento; Inferncia do conhecimento: programar o computador para fazer a inferncia.

O raciocnio feito pelo motor de inferncia, que o crebro do sistema especialista; Transferncia do conhecimento: a expertise, ou conhecimento, transferido

para o usurio em forma de recomendao. 2.3.1 Aquisio de conhecimento Bittencourt (2001) considera a aquisio de conhecimento como a parte mais sensvel no desenvolvimento de um sistema especialista. No basta apenas adquirir novos conhecimentos, necessrio integrar o novo conhecimento base de conhecimento, definindo relaes entre os principais elementos que constituem o novo conhecimento com elementos armazenados na base. Os novos conhecimentos tambm sempre esto sujeitos a apresentar erros e falhas em sua descrio ou aquisio. Estes erros podem estar associados com a prpria natureza da informao ou pela forma que foi obtida. Para tentar evitar o registro de erros pode-se especificar regras onde so definidos os tipos de conhecimentos esperados. Periodicamente a base de conhecimento tambm pode ser examinada a fim de detectar incoerncias introduzidas no processo de aquisio (Bittencourt, 2001). 2.3.2 Representao de conhecimento

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Existem vrios mtodos de representao de conhecimento de sistemas especialistas. Bittencourt (2001) explica que o mtodo lgico seria expressivo o suficiente para representar qualquer conhecimento. Mas problemas de eficincia, necessidade de expresso e facilidade de uso levaram ao desenvolvimento de vrios outros mtodos. 2.3.2.1 Lgica Trata-se de um sistema de lgica comum, as proposies so verdadeiras ou falsas ou afirmaes. As afirmaes compostas so proposies ligadas por conectores: e, ou, no, implica e equivalente. Existem regras para a verdade para as afirmaes (Harmon e King, 1988, p.53-54):...se uma proposio X for verdadeira e outra proposio Y for falsa, ento a afirmao composta X E Y ser falsa, ao passo que a afirmao composta X OU Y ser verdadeira. Outras regras admitem inferncia. Sabendo-se que X verdadeiro e que X IMPLICA Y, ento pode-se concluir que Y verdadeiro.

O calculo de predicativos uma extenso da lgica das proposies. A unidade elementar o objeto e as afirmaes sobre ele so o predicativo. Qualquer afirmao sobre um objeto uma assertiva, que pode ser verdadeira ou falsa (Harmon e King, 1988). Este modelo da representao pode parecer limitado. Uma informao verdadeiro ou falso, que descreve o conhecimento, dificilmente satisfaz uma pergunta sobre um problema complexo. Mas pode-se fazer vrias perguntas sobre o problema, procurando o detalhamento de suas principais caractersticas, e atravs destas aferies chegar a um resultado satisfatrio. Harmon e King (1988, p.54) exemplificam a questo:No podemos perguntar: Qual a condio do palet de Wilson? e descobrir que as mangas esto coadas e gastas. Podemos, contudo, perguntar: verdadeiro que a condio das mangas do palet gasta e coada?...

Figura 2-3 Exemplo de lgicaFonte: Harmon e King (1988)

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A figura 2-3 mostra as condies para saber se Wilson homem e quais so suas caractersticas. 2.3.2.2 Redes semnticas Rede semntica a definio de um grupo heterogneo de sistemas e consiste em um conjunto de nodos ou ndulos conectados por um conjunto de arcos ou elos. Os nodos representam objetos como predicados, classes, palavras de uma linguagem, por exemplo; os arcos so relaes binrias entre os objetos (Bittencourt, 2001) (Figura 2-4). Harmon e King (1988) tambm caracterizam nodos e arcos: Os nodos podem representar objetos fsicos, que podem ser vistos e tocados.

Tambm podem representar entidades conceituais como atos, categorias abstratas ou eventos. Descritores oferecem informaes adicionais sobre os objetos; Os arcos relacionam objetos e descritores, podem representar qualquer relao.

Figura 2-4 Rede semnticaFonte: Bittencourt (2001)

A principal vantagem da rede semntica a flexibilidade. Novos nodos e arcos podem ser definidos de acordo com a necessidade (Harmon e King, 1988). Este mtodo tambm possui a caracterstica da herana de propriedade. As propriedades de um nodo so especificadas apenas uma vez e so herdadas pelos conceitos derivados, implicando em economia de memria (Bittencourt, 2001). 2.3.2.3 Quadros Um quadro, exemplificado na figura 2-5, um conjunto de atributos que descrevem as caractersticas do objeto. As informaes adicionais atribudas aos atributos podem ser outros quadros, criando uma rede de dependncia entre eles. Os quadros tm uma hierarquia de especializao como forma de organizao (Bittencourt, 2001).

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Harmon e King (1988) explicam que o mtodo quadro rene duas formas de representao: Declarativa: uma afirmao verdica sobre o fato. Exemplo: Fevereiro o

segundo ms do ano!; Procedimental: conjunto de instrues que chegam a um resultado congruente

com o fato. Pode-se, por exemplo, elaborar um procedimento que classifique as datas em ordem, resultando em uma lista idntica representao declarativa, porm mais eficaz. Portanto, as principais idias sobre os quadros so: o objeto consiste em um conjunto de atributos. Alguns contm propriedades do objeto e outros valores por omisso, regras ou instrues. Ao se reunir, os quadros admitem a herana de propriedade (Harmon e King, 1988).

Figura 2-5 QuadrosFonte: Bittencourt (2001)

2.3.2.4 Sistemas hbridos Problemas de eficincia relacionados aos mtodos de representao e a dificuldade para representar alguns tipos de conhecimento levaram a utilizao de sistemas hbridos (Bittencourt, 2001). Sistemas hbridos consistem na utilizao de, pelo menos, dois mtodos de representao diferentes, para representar dois tipos de conhecimento (Bittencourt, 2001): Conhecimento Terminolgico: terminologia do domnio, definida por

relaes e conceitos;

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Conhecimento Assertivo: formalismo lgico para representar asseres

gerais. 2.3.3 Ferramentas para construo de sistemas especialistas Bittencourt (2001) destaca as caractersticas tcnicas mais importantes para construo de sistemas especialistas: interface com o usurio, interface de desenvolvimento, interface com o sistema operacional e motor de inferncia. 2.3.3.1 Interface com o usurio A interface com o usurio sempre fundamental para o sucesso de um software. Em um sistema especialista ela deve se ergonomicamente bem projetada e levar em conta o grau de familiaridade do usurio com o sistema e com a informtica (Bittencourt, 2001). A utilizao de menus, janelas, animaes, cores torna o sistema com melhor usabilidade. As telas devem ser interface simples e de fcil compreenso. O aspecto crtico a facilidade para documentao e explicao (Bittencourt, 2001). 2.3.3.2 Interface de desenvolvimento O desenvolvimento de um sistema especialista deve preservar algumas caractersticas, por exemplo, customizar o ambiente possibilitando a introduo de novas capacidades e a modificao de capacidades existentes. Outras caractersticas positivas so: correo de erros, manuteno de lista de comandos, ndice cruzado de regras e smbolos, visualizao grfica dos encadeamentos de regras, editor de regras, boa documentao e facilidade de explicao (Bittencourt, 2001). Bittencourt (2001) considera aspectos crticos a facilidade para explicao e documentao, facilidade para customizar explicaes e prototipagem rpida. 2.3.3.3 Interface com o sistema operacional Atualmente os sistemas especialistas rodam em diferentes plataformas, de microcomputadores a sofisticados servidores. A maioria dos sistemas disponveis no mercado desenvolvida para computao pessoal, mas pode tambm ser aplicada em potentes servidores (Bittencourt, 2001). Os sistemas especialistas precisam ter como caracterstica facilidade de comunicao com sistemas convencionais, como banco de dados, sistemas de rede e planilhas. O sistema especialista tambm precisa ter um bom nvel de segurana, este nvel ser determinado pela importncia e confidencialidade das informaes que ter armazenado (Bittencourt, 2001).

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O aspecto crtico a facilidade de integrao com sistemas existentes (Bittencourt, 2001). 2.3.3.4 Motor de inferncia O motor de inferncia precisa ter as seguintes caractersticas (Bittencourt, 2001): Modo de raciocnio: existem dois modos de raciocnio, o encadeamento

progressivo e regressivo: no encadeamento progressivo a parte esquerda da regra comparada com a situao atual, armazenada na memria de trabalho; j no encadeamento regressivo o comportamento do sistema controlado por uma lista de objetos, que podem ser satisfeitos por um elemento da memria ou por regras; Estratgia de busca: aps definir o modo de raciocnio, necessrio

estabelecer a estratgia de busca para conduzir as pesquisas; Resoluo de conflito: ao obter o resultado da pesquisa, o motor de inferncia

compara o resultado com um conjunto de regras chamas de conjunto de conflito. Estas regras determinam se o resultado da pesquisa satisfatrio ao problema atual; Representao de incerteza: atribui uma medida numrica aos fatos e regras,

a fim de determinar um grau de confiana do especialista. No existe uma teoria geral que modela estas representaes. Uma caracterstica freqente destes mtodos que costumam determinar um limite mnimo para a medida de incerteza, que geralmente especificada pelo usurio; Representao de conhecimento: os sistemas especialistas costumam oferecer

apenas um tipo de representao de conhecimento. Ainda poucos sistemas possuem vrios formalismos atravs de sistemas hbridos. 2.4 Agentes Inteligentes Russel e Norvig (2004) denominam agente como tudo aquilo que capaz de perceber o ambiente por meio de sensores e agir sobre ele por meio de atuadores (Figura 2-6). Um agente uma entidade autnoma, que toma decises sem a interferncia ou ajuda de um sistema ou outra entidade. Ele capaz de interagir com o ambiente e com outros agentes, decidindo se confiar ou no neles (Wochner, 2005). J Bittencourt (2006), define agente como uma entidade abstrata ou real que capaz de agir sobre o ambiente e sobre ela mesma, que tem representao parcial do ambiente e que pode-se comunicar com outros agentes. O comportamento do agente resultado de seu conhecimento, interaes e observaes.

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Figura 2-6 Mundo do aspirador de pFonte: Russel e Norvig (2004)

Segundo Frigo, Pozzebon e Bittencourt (2004), um agente inteligente (AI) possui as seguintes propriedades: Posicionamento: sinais de entrada so captados no ambiente, atravs dos

sensores do agente, este pode executar alguma ao modificando o ambiente; Autonomia: deve ter possibilidade e capacidade de agir sozinho, sem a

interveno direta de outros agentes ou do usurio, alm de controlar seu estado interno e suas aes; Pr-atividade: age de acordo com sua iniciativa e seus objetivos, e no apenas

em resposta ao seu ambiente; Sociabilidade: interage com outras entidades a fim de obter ajuda na resoluo

dos problemas e das atividades; Adaptabilidade: uma experincia passada pode mudar o comportamento do

agente; Receptividade: percebe o ambiente e responde s suas mudanas;

Figura 2-7 Interao do agente com o ambienteFonte: Russel e Norvig (2004)

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Mobilidade: pode transportar-se de um ambiente para outro.

Russel e Norvig (2004, p.34) exemplificam o funcionamento de um agente (Figura 27):Esse mundo particular tem apenas dois locais: os quadrados A e B. O agente aspirador de p percebe em que quadrado est e se existe sujeira no quadrado. Ele pode optar por mover-se para a esquerda, mover-se para a direita, aspirar a sujeira ou no fazer nada. Uma funo de agente muito simples: se o quadrado atual estiver sujo, ento aspirar, caso contrrio mover-se para outro quadrado.

2.4.1 Racionalidade Conceitualmente, um agente racional aquele que faz tudo certo. A ao considerada certa aquela que obtiver maior sucesso. Para isto utilizam-se medidas de desempenho, que determina a especificao da tarefa do agente atravs da descrio do ambiente, sensores e atuadores (Russel e Norvig, 2004). Wochner (2005) denomina o agente racional, como uma entidade composta de atuadores e sensores, capaz de atingir resultados otimizados, de acordo com seu objetivo e capacidade. Para cada sequncia de percepes, o agente racional seleciona uma ao a fim de maximizar a medida de desempenho, atravs das informaes obtidas pela percepo e pelo eventual conhecimento que o agente possui (Gaebler, 2004). A medida de desempenho determina o nvel de sucesso do agente. Ao ser inserido em um ambiente, o agente gera uma sequncia de aes, de acordo com seus sensores e suas percepes. Ao sofrer estas aes, o ambiente passa por diversos estados. O agente funcionou bem se a sequncia de estados do ambiente for satisfatria (Russel e Norvig, 2004). A racionalidade do agente depende principalmente de quatro fatores (Gaebler, 2004):

O critrio de sucesso definido pela medida de desempenho; O conhecimento anterior que o agente possui do ambiente; Aes que podem ser executadas pelo agente; As percepes do agente.

2.4.1.1 Aprendizagem e Autonomia No basta o agente apenas coletar dados, necessrio que ele possa aproveitar e aprender ao mximo com esta informao. Conforme aprende, torna-se cada vez mais experiente. Pode chegar ao ponto de no mais precisar aprender ou perceber, simplesmente age da forma correta. Mas nesta situao o agente tambm pode ser fragilizado, as situaes e

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aes so bem conhecidas, qualquer pequena alterao no ambiente pode fazer com que a ao do agente seja errada ou nula (Russel e Norvig, 2004). O agente racional tambm deve ser autnomo. Ele deve se basear principalmente em suas prprias percepes, e no no conhecimento anterior j adquirido ou previamente determinado, j que este pode ser parcial ou incorreto. No incio o agente costuma agir de acordo com situaes pr-determinadas, mas com o tempo adquire mais experincia e se torna independente de seu conhecimento anterior. 2.4.2 Ambientes de tarefas H uma variedade muito grande de ambientes onde os agentes podem ser aplicados. Mas os ambientes possuem caractersticas em comum, e atravs delas podem ser divididos em categorias (Gaebler, 2004): Completamente observvel x parcialmente observvel: quando os sensores do

agente permitem acesso completo ao estado do ambiente, ento o ambiente completamente observvel. Caso algum rudo ou sensores imprecisos no permitirem o acesso completo, ele considerado parcialmente observvel; Determinstico x estocstico: o ambiente determinstico quando o prximo

estado dele determinado pelo estado atual, caso contrrio estocstico; Episdico x sequencial: no ambiente episdico, cada percepo do agente

corresponde a um episdio do ambiente e gera uma nica ao. Os episdios posteriores no podem depender dos anteriores. Em um ambiente sequencial, uma ao do agente pode afetar todas as posteriores; Esttico x dinmico: durante a execuo do agente, se o ambiente puder se

alterar, ele dinmico, caso contrrio esttico; Discreto x contnuo: se o ambiente possuir limitadas de opes de percepo e

ao, ele considerado discreto, caso contrrio contnuo; Agente nico x multiagente: um nico ou vrios agentes no mesmo ambiente.

2.4.3 Estrutura de agentes inteligentes A inteligncia artificial tenta desenvolver o programa de agente, este responsvel por as funes de um agente. Este programa executado em um dispositivo computacional com atuadores e sensores, chamado de arquitetura (Russel e Norvig, 2004). Gaebler (2004) define a estrutura agente = arquitetura + programa:

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Programa: Implementam as funes que mapeiam as percepes e suas aes.

As entradas so as percepes atuais e as sada so aes que deve ser executadas; Arquitetura: Dispositivo fsico que executa o programa. Pode possuir atuadores

e sensores. 2.4.4 Tipos de agentes O comportamento social a base para inteligncia do sistema. Os integrantes de uma comunidade inteligente podem ser extremamente simples ou extremamente complexos (Bittencourt, 2006). Os agentes classificam-se de acordo com sua aplicao e complexidade (Gaebler, 2004). 2.4.4.1 Agentes reativos Bittencourt (2006) diz que os agentes reativos so baseados em modelos organizacionais biolgicos, como, por exemplo, a sociedade das formigas. Uma nica formiga no considerada uma entidade inteligente, mas o formigueiro como um todo apresenta um comportamento inteligente e organizado. Os agentes reativos em geral no apresentam memria, no se comunicam com outros agentes e no planejam as aes futuras. Tomam conhecimento das aes dos outros agentes por modificaes no ambiente (Costa, 1997). o tipo mais simples de agente. Selecionam aes com base na percepo atual, ignorando o histrico de percepes (Russel e Norvig, 2004). 2.4.4.2 Agentes cognitivos Os agentes cognitivos so baseados em modelos organizacionais humanos, como mercados, hierarquias e grupos. Os agentes possuem representaes claras dos outros agentes e do ambiente. Tambm possuem memria e atravs dela conseguem planejas suas aes futuras. Eles tambm podem interagir com os demais agentes, seus sistemas de comunicao e de percepo so distintos (Bittencourt, 2006). Costa (1997) explica que os agentes cognitivos costumam apresentar elevada complexidade computacional e apresentam comportamento inteligente tanto em comunidade como isoladamente.

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A diferena entre agentes reativos e cognitivos que os reativos respondem diretamente a percepes, enquanto os cognitivos mantm o estado interno para controlar aspectos do ambiente que no so perceptveis no momento atual (Russel e Norvig, 2004). 2.4.5 Aplicao Os agentes inteligentes possuem caractersticas em comum com o RBC e os SEs, como racionalidade e aprendizagem. Mas tambm possuem outras caractersticas distintas como posicionamento, pr-atividade e sociabilidade. Em um sistema de help desk, os AIs poderiam funcionar como indexador de casos, antes mesmo do usurio fazer a pesquisa o sistema pode ter o resultado para as consultas mais comuns, desta forma os resultados so exibidos instantaneamente. Esta funcionalidade mais importante para grandes bases de casos ou para execuo de pesquisas detalhadas. Outra aplicao para os AIs de vasculhar a base de casos, a procura erros de escrita ou concordncia, pode corrigi-los automaticamente ou alertar o usurio para fazer as correes. Ao vasculhar as informaes da base da casos, o AI tambm pode adaptar os casos da base ao novo modelo de registro que ser proposto, com mais campos com valores fixos e menos informaes digitadas. Os AIs tambm podem contribuir para a ferramenta de mensagens instantneas do sistema. Podem sugerir respostas padro armazenadas no sistema, de acordo com o assunto que esta sendo tratado com o usurio.

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AVALIAO DE SISTEMAS DE HELP DESK Neste captulo so avaliados os principais sistemas de help desk encontrados no

mercado atualmente. Aps uma breve descrio de cada um, so levantados os principais requisitos necessrios para o sistema de help desk da empresa foco deste trabalho, e avaliado o quanto as ferramentas existentes os atendem. 3.1 Agente Uzy O sistema de help desk utilizado pela empresa Uzy Tecnologia o Agente Uzy. um software de interface simples e que foi desenvolvido pela prpria empresa. Ele responsvel pela centralizao e organizao de todas as atividades: desde atendimentos do suporte, at agendamentos de treinamentos e configurao de bases, assim como registros de erros do sistema e controle de informaes dos outros produtos da empresa. Como no o produto principal da empresa, no recebe a devida ateno para a continuidade de desenvolvimento do software. Contm apenas mdulos bsicos para o gerenciamento das atividades: cadastro de usurios, cadastro de cliente e cadastro e gerenciamento de tarefas.

Figura 3-1 Tela de consulta e registro de usuriosFonte: Uzy Tecnologia (2010)

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Em usurios (Figura 3-1) so cadastrados todos os usurios do sistema. Para cadastrar um novo usurio apenas necessrio informar o nome completo, nome de login e senha. Qualquer usurio j cadastrado pode cadastrar quantos novos usurios quiser, o sistema no faz controle de permisses ou modificaes por usurio. Para acessar o sistema necessrio informar o login e a senha informados no cadastro. Se o usurio perder a senha, no h possibilidade de recuper-la.

Figura 3-2 Tela de consulta e registro de clientesFonte: Uzy Tecnologia (2010)

Em clientes (Figura 3-2) efetuado o cadastro de todos os clientes da empresa. Alm de ter os dados da empresa, identificamos todas as bases que utilizam o software comercializado. So registradas informaes como: nome da empresa e dados cadastrais; meios de comunicao e conexo remota; data de abertura, fechamento e situao da base; verso software comercializado instalado; dados da rea de ftp; etc. Mas a maioria dos campos no so de preenchimento obrigatrio. A identificao da verso do software comercializado poderia priorizar a atualizao em clientes com verses mais antigas, assim como a situao impedir que novos chamados sejam criados acidentalmente, mas nenhum destes controles existe. A abertura e controle dos atendimentos do suporte e das tarefas de desenvolvimento, consultoria e do prprio suporte so feitos pela opo tarefas (Figura 3-3). Pode-se efetuar tanto registros de tarefas para a data atual ou para datas futuras, e tambm fazer a consulta das

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tarefas j registradas. Para criar uma nova tarefa informado: cliente, base, nome solicitante, modulo e permisses o sistema comercializado abordados, descrio do atendimento ou atividade, data de planejamento e concluso, situao. Para cada tarefa podem ser registradas vrias ocorrncias, que descrevem todos os eventos relacionados pela tarefa. Mas este registro fica orientado sob o ponto de vista de cada um. Muitas vezes no se consegue tirar proveito deles, seja porque so mal escritos, ou porque apenas so uma cpia de uma conversa de MSN ou Skype entre o atendente e o usurio. Tambm podem haver erros de portugus ou abreviaes, por exemplo, fazendo com que seja difcil filtrar todas as ocorrncias.

Figura 3-3 Tela de consulta e registro de tarefasFonte: Uzy Tecnologia (2010)

O Agente Uzy tambm no tem regras de controle, mesmo estando logado no sistema, o usurio pode cadastrar tarefas ou ocorrncias com o nome de outro usurio. Tambm pode excluir ou alterar informao escritas por outra pessoa. A consulta s tarefas geralmente feita por nome do cliente, data, situao e nome do usurio que registou a tarefa ou ocorrncias. Como no h uma padronizao no registro das tarefas e ocorrncias, muito difcil fazer consultas especficas de outras tarefas que tratem o mesmo assunto. Mesmo que encontre alguma tarefa similar, o usurio pode no entender a soluo descrita por outra pessoa.

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3.2

MySuite O mySuite um software desenvolvido e comercializado pela Brazip Tecnologia.

Trata-se de um pacote de solues corporativas quem permitem agilizar a comunicao, organizar o capital intelectual, melhorar tarefas e padronizar processos. Contribui para o aperfeioamento do desenvolvimento e aumenta a produtividade (Brazip Tecnologia, 2010).

Figura 3-4 Tela de registro de tarefas do mySuiteFonte: Brazip Tecnologia (2010)

Um dos mdulos do mySuite o help desk. um sistema de registro de chamados que organiza a troca de mensagens entre a empresa e o cliente. A Brazip destaca as seguintes vantagens do software (Brazip Tecnologia, 2010): Relatrios e estatsticas: a produtividade da empresa expressa em relatrios e

estatsticas, para avaliar desempenho de funcionrios, identificar problemas e sua frequncia, verificar tempo de inoperncia de sistemas e operadores; Segurana: as informaes do sistema ficam armazenadas em Data Center, e

so acessadas apenas mediante confirmao de identidade de acesso; Padronizao: so utilizados padres de respostas nos atendimentos, facilitando

o controle de qualidade e o treinamento de novos atendentes. Aumento a eficincia dos atendimentos; Base de conhecimento: os registros de atendimentos armazenados no sistema

criam uma biblioteca de solues, possibilitando o compartilhamento de solues e a padronizao das respostas dos atendimentos;

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Percebe-se que o mySuite

possui bons diferencias se comparado ao Agente Uzy.

Ele tem registro separado para tarefas e para projetos. Permite criar novas tarefas com base em chamados abertos, ou vincular vrias tarefas entre si. Tambm podem ser configurados alertas de tempo, que so disparados quando a tarefa no lida. O prprio software possui um sistema de comunicao entre os usurios e tem um mdulo separado para comunicao com os clientes. O software executado pelo navegador de internet, no necessitando de instalao e configurao e pode ser acessado em qualquer lugar. Num primeiro momento ele pareceu bem mais complexo de operar se comparado ao Agente Uzy, mas logo percebe-se que, mesmo tendo muitas funcionalidades, ele um software bem intuitivo. Ao utilizar o software e ler suas caractersticas no site da Brazip, notase que no dada nfase capacidade do software de recuperar dados antigos, ou sobre a utilizao de sua base de conhecimento para a soluo de novos atendimentos. apenas citada como vantagem, e pouco explicada. 3.3 CEC HelpDesk O software CEC Helpdesk uma ferramenta para controle de equipamentos e atendimentos. Propicia padronizao de processos, agilidade no atendimento, aes preventivas, melhor visualizao do ambiente, conhecimento compartilhado e controle do patrimnio de informtica (Evolua Software, 2010). A Evolua Software (2010) destaca as seguintes funcionalidades do software: Abertura de chamado: efetuado com informaes do cliente/usurio;

utilizao de cores para definio de priorizao dos chamados; separados por grupo de assunto (software, hardware, internet); facilidade na consulta a histrico de chamados do usurio; reas de responsabilidade: grupos de tcnicos / especialistas responsveis por

determinadas reas de conhecimento; Competncia de chamados automtica: comunica automaticamente o chamado

aos tcnicos responsveis, atravs da rea de conhecimento relacionada; Base de conhecimento: pesquisa chamados por diversos parmetros: usurio,

cliente, assunto, responsvel, rea, palavra chave, etc;

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Transparncia com os usurios: informa via e-mail sobre abertura e

encerramentos de chamados.

Figura 3-5 Tela de registro abertura de chamados do CEC HelpdeskFonte: Evolua Software (2010)

O CEC Helpdesk, assim como o mySuite, possui mais funcionalidades que o Agente Uzy. Mas tambm no to fcil de operar quanto o mySuite. Na prpria tela de registro de chamados ele disponibiliza um FAQ, por onde possvel consultar as solues adotadas em outros chamados criados para a mesma rea de conhecimento, mas ele no faz um filtro pelo tipo especfico do chamado. Isto pode ser pouco funcional, quando uma determinada rea possuir uma variedade muito grande de problemas e solues. 3.4 0800net O 0800net um software completo para help desk: um software de apoio aos processos chaves da empresa, controla solicitaes de servios e tarefas entre os departamentos, facilitando a gesto e o atendimento aos clientes (Ellevo Solues, 2010). O software foi desenvolvido para rodar integralmente pelo navegador de internet, possibilitando o acesso em qualquer hora e a qualquer lugar. Ele gerencia e controla atendimentos do setor de help desk (Ellevo Solues, 2010). Dentre as caractersticas, so destacadas (Ellevo Solues, 2010): Gerenciamento de projetos: desenvolvimento e implantao de sistemas;

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Service desk: gerenciamento de requisio de servios ao cliente, priorizando

chamados e tarefas; Monitoramento: acompanhamento das tarefas crticas; Banco de solues: compartilhamento de conhecimento e reduo do tempo de

atendimento problemas comuns. 3.5 Helpdesk-3 O Helpdesk-3 uma soluo para gesto de atendimentos. Trata-se de um software de help desk customizvel para atendimentos a usurios e clientes em vrias reas, como informtica, telecomunicaes, servios, etc. (Tree Tools, 2010).

Figura 3-6 Tela de consulta de chamados do Helpdesk-3Fonte: Tree Tools (2010)

A Tree Tools (2010) destaca os benefcios do software: Reteno do conhecimento produzido pela equipe; Padronizao de atividades e processos; Reduo das ferramentas de controle;

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Optimizao dos canais comunicao com os clientes; Gerao de alertas automticos; Criao de bases de conhecimento com mecanismo inteligente de busca.

Facilidade de armazenamento, indexao e recuperao de casos; Controle de permisso de abertura de chamados por usurio.

O Helpdesk-3 o software com aparncia mais simples entre os softwares de mercado testados, mas o que apresenta as melhores ferramentas para busca e recuperao de solues da base de conhecimento. Na prpria tela de registro e consulta de chamados, podese buscar casos similares em diversas bases de conhecimento. A consulta feita ao informarse uma ou vrias palavras-chave, e no resultado, o sistema informa a relevncia dos casos sugeridos. 3.6 Anlise de requisitos dos sistemas de help desk Com base nas funcionalidades verificadas nos sistemas testados, levantou-se os seguintes requisitos de sistema, utilizando as melhores caractersticas e ferramentas verificadas nos sistemas de help desk testados. Estes requisitos so de grande importncia para que se possa propor as melhorias ao Agente Uzy: 1. Padronizar o registro de atendimento, provendo uma soluo com menos

campos livres, isto , os campos tero valores pr-definidos: diminudo informaes digitadas pelo usurio; 2. Especificar soluo atravs de tpicos, lista de tarefas especificadas com

valores determinados: maior facilidade para o usurio compreender os passos da soluo do problema; 3. Estabelecer relao entre os atendimentos: especificar outros registros que

tenham relao com a situao ou problema atual; 4. Centralizar informaes pertinentes a help desk (banco de conhecimento,

manuais, FAQ): alm do sistema de help desk ter a base de casos, tambm ser a base de consulta para qualquer tipo de assunto relacionado aos atendimentos; 5. Possibilitar a pesquisa de casos similares na base de conhecimento: uma das

principais caractersticas de um bom sistema de help desk, ir retornar ao usurio casos similares ao atual, retornando tambm a soluo para o chamado que esta sendo atendido;

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6.

Mostrar relevncia dos atendimentos encontrados com o caso atual: ao retornar

a relao de casos similares, o sistema informa quais tem mais relevncia com o caso atual; 7. Funcionamento via web, possibilitando o acesso e registro de informaes em

qualquer lugar atravs da internet; 8. 9. Prover uma interface intuitiva e com boa usabilidade; Disponibilizar mtodos de consulta que facilitam e agilizam o acesso aos

registros de atendimento: facilidade de busca e consulta aos registros da base; 10. Comunicar abertura de chamados e incluso de novos eventos por e-mail para

atendentes, especialistas e clientes; 11. 12. Controle de permisses e de eventos (logs) por usurio; Especificar e gerar mensagens informativas em tela e por e-mail aos chamados

que possuam seus prazos em atraso: evitar que chamados sejam esquecidos no sistema; 13. Relatrios e estatsticas para controle de metas de trabalho e acompanhamento

das quantidades e naturezas dos atendimentos; 14. Ferramenta de troca de mensagens instantneas, para comunicao do help

desk com o cliente e tambm comunicao interna da empresa: padronizao de comunicao com o cliente alm de armazenamento do histrico de conversas; 15. Padronizao de mensagens enviadas aos clientes: maior facilidade e rapidez

para o envio de respostas; 16. Possibilitar visualizao dos registros de atendimento por prioridade. 0800net N N N P S N N P S N N N S N N Helpdesk-3 P P S P S S N P S S S S S S P Tabela 3-1 Anlise de requisitos dos sistemas de help desk Requisitos Agente Uzy MySuite CEC Helpdesk N S S 1 N N P 2 N P N 3 P S P 4 N N S 5 N N N 6 N S N 7 P S S 8 P S P 9 N S S 10 N P S 11 N S N 12 P S S 13 N S P 14 N S S 15

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16

S S S S S Legenda: S Atende ao requisito; P Atente parcialmente; N No atende Esta anlise mostra que nenhum dos sistemas de help desk avaliados satisfaz a todos

Fonte: Autor

os requisitos levantados. Considera-se que atender parcialmente a um requisito corresponde a uma ferramenta ou funcionalidade que o sistema possui, mas que no esta plenamente desenvolvida, onde h necessidade de mudana e melhoria significativa. O Agente Uzy o software que atende a menos requisitos. Portanto, mostra que a maioria dos requisitos levantados ainda deve ser implantada no sistema. Possui apenas funcionalidades bsicas de registros de atendimentos e consulta aos atendimentos da base de conhecimento. A interface bsica, mas funcional e se equipara aos outros softwares avaliados. O MySuite um software diferenciado. O nico entre os avaliados com funcionamento total via web. Tambm o nico a atender ao requisito quatro, que trata da centralizao de informaes. Tambm integra o recurso de mensagens instantneas (chat online) e registro de chamados para os clientes. A interface do programa intuitiva e moderna. O CEC Helpdesk apresenta boas qualidades, mas nenhum diferencial se comparado com os outros softwares. Possui como principais funcionalidades: registro de atendimento padronizado, consulta a casos similares na base, envio de informaes pertinentes ao chamado por e-mail e a interface do programa intuitiva e com boa usabilidade. O nico software que no foi possvel testar uma verso de demonstrao foi o 0800net, o fornecedor do software no disponibiliza uma verso de teste para download. A avaliao da anlise de requisitos feita com base nas informaes disponibilizadas pelo fornecedor no site do produto. O Helpdesk-3 um software que tambm possui caractersticas muito importantes. o nico atende ao requisito de estabelecimento de relaes entre os atendimentos. Tambm o nico que indica a relevncia dos casos similares encontrados na base. o software que tem o melhor funcionamento da ferramenta de busca e recuperao de casos similares. Mas, possui uma pequena desvantagem em relao aos outros softwares: intuitivo, mas sua interface no to moderna. Alm disso, no possui funcionamento atravs da web, requisito este fundamental para o novo sistema de help desk.

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MODELAGEM DE MELHORIAS Este captulo apresenta a modelagem de melhorias ao software de help desk Agente

Uzy. Primeiramente definido o mtodo de inteligncia artificial escolhido para a modelagem o sistema. Tambm so detalhados os requisitos de sistemas levantados para o sistema. E por fim especificada a modelagem de sistema para o software de help desk, atravs do diagrama de atividade e do modelo lgico do banco de dados. 4.1 Tcnica de inteligncia artificial escolhida A tcnica de inteligncia artificial escolhida para a modelagem do sistema de help desk o Raciocnio Baseado em Casos. Dentre as tcnicas estudadas, o RBC a que possui as melhores caractersticas para modelagem das novas funcionalidades propostas ao Agente Uzy. Levantaram-se diversos requisitos de sistema com a finalidade de propor melhorias ao sistema de help desk. O requisito mais importante dentre todos o que trata da busca e recuperao de casos similares da base de conhecimento e esta a principal caracterstica do RBC. uma tcnica de soluo de problemas baseada em experincias vivenciadas, enquanto os sistemas especialistas so sistemas consultivos baseados em regras e os agentes inteligentes so entidades autnomas, que agem automaticamente. Tendo-se um problema ou dvida, o RBC busca a soluo analisando um conjunto de experincias passadas. A metodologia bsica desta tcnica pesquisar uma soluo para um problema atual atravs da recuperao da soluo de casos que apresentam em sua descrio um problema igual ou semelhante. O processo consiste em identificar o caso presente, buscar o caso ou os casos mais semelhantes na base de conhecimento e aplicar a soluo deste caso anterior no caso atual. As pessoas tambm utilizam um raciocnio parecido com o RBC no dia-a-dia. Ao estar dirigindo um carro em via pblica ou numa rodovia e o motorista perceber que, aps passar por um buraco, o carro comea subitamente a pender para o lado, conclui que o pneu do carro esta furado. O indivduo lembra que a soluo para este problema a troca do pneu furado pelo estepe ou a ida a uma borracharia para efetuar o conserto. A cada nova situao o ser humano aprende e adquire conhecimento para resolver problemas e tomar decises. Adaptao e aprendizagem so outras caractersticas muito importantes do RBC. Ao procurar casos similares na base de conhecimento, o RBC pode no encontrar casos idnticos, apenas alguns similares. A adaptao necessria para que a soluo dos casos encontrados seja til ao problema atual. A adaptao tambm pode ser necessria caso a soluo

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armazenada na base contenha algum erro de escrita ou concordncia em sua descrio, ou caso o usurio que no ter feito o relato detalhado ou correto do problema que esta ocorrendo. A aprendizagem faz com que o RBC fique mais inteligente a cada recuperao de caso. Ao recuperar um caos o RBC incorpora base informaes relativas soluo do problema atual dizendo, por exemplo, se a soluo recuperada ou til ou no. Tambm podese armazenar avaliaes e opinies do usurio, no momento que o atendimento finalizado. 4.2 Requisitos de sistema Nesta seo so apresentados e descritos os requisitos de sistema que foram levantados para a melhoria do software de help desk Agente Uzy. 4.2.1 Diagrama de casos de uso A Figura 4-1 sumariza os requisitos funcionais desejveis para o sistema de help desk, atravs de um diagrama de casos de uso. Os trs atores representam os usurios que fazem a solicitao de atendimento (ator usurio), a pessoa que recebe o chamado e tenta, inicialmente, resolv-lo (ator atendente), e o prprio sistema de help desk (ator agente). O diagrama de casos de uso foi elaborado com o software Jude.

Figura 4-1 Diagrama de casos de usoFonte: Autor

4.2.2 Requ