Por Edsel Simas, CTO da Setrion Software e da Milldesk.
A Black Friday é mais do que um dia de promoções; para muitas empresas é um verdadeiro teste de fogo dos sistemas internos.
Em meio a picos de tráfego e transações, basta um sistema crítico falhar para comprometer logística, vendas ou atendimento ao cliente.
Um único chamado de TI não resolvido pode significar carrinhos abandonados e vendas perdidas: de fato, de acordo com uma pesquisa da Salesforce, 80% dos clientes abandonam o carrinho se enfrentam lentidão ou erro no checkout.
Diante dessa criticidade, empresas no Brasil vêm adotando rotinas de diagnóstico técnico semanas, ou até meses, antes da Black Friday.
Quanto antes, na realidade, mais tempo as equipes de TI terão para dimensionar e testar a infraestrutura de aplicações, servidores e redes para garantir alta disponibilidade durante o evento.
Esse trabalho preventivo inclui identificar pontos frágeis na infraestrutura e corrigir “falhas silenciosas”, problemas latentes que ainda não interromperam operações, mas podem se agravar sob pressão.
Ferramentas modernas de monitoramento ajudam a detectar esses sinais sutis: por exemplo, um servidor que normalmente processa mil transações por minuto e começa a decair gradualmente para 950 ou 900 deve acionar alertas preditivos muito antes de os usuários notarem qualquer lentidão.
Essa análise proativa de desempenho permite intervenção antes que o problema vire uma falha aparente.
Outra prática recomendada é mapear todas as dependências e componentes críticos da arquitetura de TI. Afinal, a loja online é apenas a ponta visível do negócio; por baixo dela há links de telecom, servidores, bancos de dados, integrações com terceiros etc.
Uma equipe de TI madura sabe que é fundamental ter visibilidade dessa cadeia já que, com esse mapeamento, é possível realizar testes de stress e até simular falhas em horários controlados.
Filtros inteligentes e análise preditiva de chamados
Além de revisar a infraestrutura, as empresas estão investindo em análise preditiva de chamados e automação inteligente do suporte.
O objetivo é duplo: prever quais tipos de solicitações tendem a explodir em volume durante a Black Friday e filtrar/resolver automaticamente as demandas recorrentes, liberando a equipe de suporte para focar apenas nos incidentes realmente críticos.
Ferramentas de Service Desk modernas já incorporam machine learning para aprender com dados históricos. Elas identificam padrões de picos sazonais e comportamentais: por exemplo, algoritmos podem aprender que determinados componentes apresentam maior probabilidade de falha justamente durante picos de uso (como uma Black Friday).
Com base nisso, o sistema prepara recursos extras e deixa equipes de plantão alocadas nos períodos de risco elevado. Essa previsão orientada a dados permite mitigar problemas antes mesmo que aconteçam.
Outra técnica é a categorização inteligente de tickets. Em vez de tratar todos os chamados de forma igual, sistemas integrados analisam contexto e criticidade do negócio.
Incidentes passam a ser classificados também por sazonalidade e impacto comercial, por exemplo, um problema no sistema de vendas online em plena Black Friday recebe prioridade máxima e aciona protocolos especiais, diferentemente de uma terça-feira comum.
Soluções de gestão de chamados já podem inclusive ajustar dinamicamente os SLAs e mobilizar mais atendentes automaticamente em certos horários ou eventos; um estudo destaca que é possível elevar a prioridade de problemas relacionados a aplicações financeiras no fechamento do mês ou aumentar recursos de suporte durante lançamentos de produtos.
Paralelamente, “filtros inteligentes” no atendimento significam usar automação para absorver o grosso das solicitações repetitivas ou de baixa complexidade, garantindo que os especialistas humanos se concentrem no que realmente importa.
Chatbots avançados e agentes virtuais entram em cena aqui: eles já conseguem coletar informações iniciais do usuário, executar diagnósticos preliminares e até aplicar correções simples sem intervenção humana.
Se o problema exigir escalonamento, o próprio bot agenda um técnico ou direciona o chamado com todas as informações reunidas.
Essa automação pode resolver de imediato uma grande parcela das requisições triviais, um estudo recente no Brasil mostrou que 73% dos tickets de suporte de Nível 1 já podem ser solucionados por chatbots e sistemas automáticos, sem qualquer interação humana.
O ponto é que maturidade na gestão de chamados de TI significa sair da postura puramente reativa, e abraçar uma cultura preventiva e estratégica.
Essa transição exige mudança profunda: equipes acostumadas a correr atrás do problema precisam desenvolver uma mentalidade analítica voltada a evitá-lo em primeiro lugar; gestores devem investir em ferramentas, treinamento e planejamento prévio mesmo antes de ver resultados imediatos; e om C-Level precisa entender que excelência em suporte de TI não é custo, e sim investimento estratégico para o negócio.
Na Black Friday, quando cada segundo conta em receita, a proatividade da TI pode ser a diferença entre liderar o mercado ou ficar para trás. Investir antes para não “pagar caro” depois nunca fez tanto sentido.