Resolutividade automatizada, em poucos cliques.
Uma reformulação completa do portal de atendimento da Educação SP focada em autosserviço, clareza operacional e resolução orientada por IA.
Um portal que empurrava todo mundo para o chamado.
O fluxo padrão era previsível: o servidor entrava no portal, tentava encontrar um artigo, não achava — ou achava algo escrito em linguagem distante do problema — e terminava abrindo um chamado por falta de alternativa.
A descoberta de conteúdo era frágil. A busca não respondia bem a perguntas do dia a dia, e a navegação por categorias exigia que o usuário soubesse classificar o próprio problema antes de procurar a solução.
A abertura de chamado herdava a mesma lógica. Categorias e subcategorias rígidas obrigavam o servidor a interpretar como o sistema enxerga o problema, não como ele vive o problema. O resultado era retrabalho, recategorização e atraso na resposta.
Some-se a isso uma interface visualmente datada e uma hierarquia de informação confusa — e o portal acabou se firmando como um intermediário burocrático, não como um ponto de resolução.
Reduzir a distância entre dúvida e resolução.
Os objetivos foram organizados em torno de uma decisão central: o portal precisa resolver mais e encaminhar menos. A partir daí, cada frente de trabalho ganhou um recorte operacional claro.
Redesign completo da plataforma
Reorganizar a experiência do portal em torno de resolução, não de navegação por categorias herdadas.
Reduzir atrito no suporte
Diminuir a distância entre uma dúvida e a resposta — menos cliques, menos camadas, menos decisões intermediárias.
Aumentar adoção de autosserviço
Tornar o caminho de resolver sozinho mais óbvio e mais rápido do que abrir um chamado.
Fluxos com IA conversacional
Conversa em linguagem natural como ponto de entrada principal, capaz de orientar, resolver e encaminhar.
Abertura de chamado assistida por IA
A IA interpreta a descrição do problema, sugere categoria, prioridade e contexto — o servidor apenas confirma.
Linguagem mais humana na base
Reescrever artigos com vocabulário operacional do dia a dia, não com jargão jurídico ou administrativo.
Atalhos de resolução rápida
Superfícies dedicadas para os problemas mais recorrentes, resolvidos sem entrar em fluxo de chamado.
Simplificar a navegação operacional
Menos hierarquia, menos rótulos ambíguos — estrutura desenhada para quem precisa resolver, não para quem organiza o catálogo.
Decisões de produto dentro de um ecossistema técnico fechado.
A plataforma é construída sobre o ecossistema Microsoft. Isso define, desde o início, o limite do que é viável: componentes, padrões de interação e capacidades de IA precisam se encaixar nessa base, não disputá-la.
A consequência prática foi simplificar a estrutura de UI. Em vez de propor padrões que dependeriam de customizações pesadas, o redesign trabalha com uma malha de componentes mais enxuta, reaproveitando o que o ecossistema entrega bem e escondendo o que ele entrega mal.
O equilíbrio mais delicado do projeto está aí: melhorar usabilidade de forma perceptível sem comprometer a viabilidade técnica. Cada decisão de design carrega uma pergunta paralela — “isso é construível dentro da stack, em escala, com o time que vai manter?”.
O produto está em desenvolvimento e parte do material permanece confidencial. As telas e fluxos apresentados aqui são representativos da direção, não do estado final publicado.
Um portal montado em torno da resolução.
As mudanças foram organizadas em camadas — da entrada do usuário até a forma como o conteúdo da base é apresentado. Cada camada responde a um ponto específico do atrito antigo.
IA conversacional no centro
Substitui o catálogo como primeira camada de contato. O servidor descreve o problema, a IA conduz.
Resolução em linguagem natural
Respostas montadas a partir da base de conhecimento, com referência aos artigos e próximos passos práticos.
Abertura de chamado simplificada
Quando o chamado é necessário, a IA pré-preenche categoria, subcategoria e contexto. O usuário revisa em uma tela só.
Hierarquia de suporte mais clara
Diferença explícita entre autosserviço, chamado e contato humano — cada caminho com expectativa de tempo declarada.
Interface modernizada
Tipografia hierárquica, espaçamento generoso e componentes consistentes em todo o portal.
Atalhos para problemas recorrentes
Cards de acesso rápido para os temas mais demandados — resolvíveis sem entrar em fluxo de chamado.
Artigos com linguagem humana
Conteúdo reescrito em voz operacional: o que fazer, em que ordem, com qual resultado esperado.
Estrutura operacional simplificada
Menos níveis, menos rótulos sobrepostos. A navegação acompanha as decisões reais que o servidor precisa tomar.
Menos camadas para pensar, mais clareza para decidir.
O ponto de partida foi reduzir carga cognitiva. Cada tela foi avaliada pelo número de decisões que exige do usuário — e, sempre que possível, essa decisão foi simplificada, adiada ou eliminada.
A IA entra como condutora do fluxo, não como recurso à parte. Em vez de oferecer um chat genérico ao lado, ela é a primeira camada de contato — recebe o problema em linguagem natural, propõe o próximo passo e só encaminha para chamado quando o autosserviço não cobre o caso.
A interface tenta equilibrar automação e clareza: o usuário entende o que a IA está fazendo, vê a fonte das respostas e mantém controle das ações que afetam o chamado. Automação sem opacidade.
O tom do produto também foi recalibrado. Microcopy, títulos e mensagens de status deixam de soar institucionais para soar operacionais — escritos para quem precisa resolver algo hoje, não para quem audita o processo depois.
Impacto medido em resolução, não em cliques.
O projeto está em desenvolvimento, então não há números públicos a apresentar. O que existe é uma hipótese de impacto bem definida, ancorada nas decisões de design e nos comportamentos que elas pretendem mudar.
Espera-se uma queda significativa do atrito de suporte — menos abandono na busca, menos chamados abertos por falta de alternativa e mais problemas resolvidos no primeiro contato.
A adoção de autosserviço deve crescer à medida que a IA assume a entrada do fluxo e a base de conhecimento se torna efetivamente consultável em linguagem natural. Chamados, quando existirem, devem chegar mais bem qualificados.
No backstage, o ganho esperado é operacional: fluxos mais claros, dependência menor de atendimento manual e uma experiência de suporte que aguenta crescer sem multiplicar o time.
“Projetar para operações de suporte exige menos foco em interface e mais foco em clareza, linguagem e tomada de decisão.”
