A TomTicket é um software brasileiro de atendimento ao cliente, help desk e gestão de chamados, com mais de 10 anos de história. Fundada em 2013, em Passo Fundo, no Rio Grande do Sul, a empresa construiu sua trajetória desenvolvendo soluções para organizar o suporte e facilitar a rotina das equipes de atendimento.
Por trás dessa tecnologia existem pessoas: profissionais de produto, desenvolvimento, suporte e sucesso do cliente que contribuem para a evolução da plataforma e para a experiência de quem a utiliza.
A TomTicket não é um software gerado por inteligência artificial. É uma plataforma construída e mantida por uma equipe, com experiência acumulada ao longo de anos de trabalho e contato com as necessidades das empresas.
Essa diferença merece atenção em um momento em que ferramentas de IA permitem criar telas, funcionalidades e protótipos em pouco tempo. Para uma empresa que depende de um sistema de atendimento todos os dias, também é necessário avaliar quem sustenta a solução depois que ela começa a funcionar.
Quem está por trás do software da TomTicket?
Uma plataforma de atendimento reúne decisões técnicas e humanas. Cada recurso precisa fazer sentido para quem atende, para quem gerencia a operação e para o cliente que espera uma resposta.
Na TomTicket, esse trabalho envolve diferentes áreas:
- Produto: transforma necessidades do atendimento em prioridades para a evolução da plataforma.
- Desenvolvimento: trabalha na construção, manutenção e evolução técnica do sistema.
- Suporte: auxilia os usuários com dúvidas e dificuldades no uso da ferramenta.
- Sucesso do cliente: contribui para que as empresas aproveitem melhor a solução em sua rotina.
Essa atuação conecta tecnologia e experiência prática. Uma dificuldade relatada por um usuário pode revelar uma oportunidade de melhoria. Uma necessidade recorrente pode orientar uma evolução do produto.
O valor de um software também está nessa capacidade de ouvir, compreender e aprimorar continuamente.
Por que a experiência importa em um sistema de atendimento?
Um sistema de atendimento ao cliente precisa lidar com situações que vão além de uma demonstração: solicitações simultâneas, diferentes níveis de acesso, históricos extensos, mudanças de responsáveis e integrações com outros serviços.
Imagine um chamado transferido entre departamentos. A operação precisa preservar o histórico, identificar o responsável e permitir a continuidade do atendimento. Se alguma dessas etapas falha, o cliente pode precisar repetir informações e a equipe pode perder tempo reconstruindo o contexto.
Experiência em software de atendimento significa conhecer essas situações e incorporá-las às decisões de produto e desenvolvimento.
Mais de uma década de atuação não torna qualquer sistema imune a problemas. Mas representa uma trajetória de aprendizado, evolução e relacionamento com empresas que utilizam a tecnologia em suas operações.
É possível criar um sistema de atendimento com IA?
Sim. Ferramentas de inteligência artificial podem ajudar a gerar código, criar interfaces e acelerar tarefas de desenvolvimento. Com profissionais qualificados, revisão e testes, elas podem fazer parte da construção de um software.
O cuidado está em colocar uma aplicação em produção sem compreender seu funcionamento, suas limitações e suas necessidades de manutenção.
A própria documentação do GitHub orienta que o código produzido com o Copilot seja revisado e testado, pois as respostas podem conter erros e problemas de segurança.
Usar IA no desenvolvimento não elimina a necessidade de engenharia de software, supervisão técnica e responsabilidade pela operação.
Também é importante distinguir um software que oferece funcionalidades de IA de um sistema gerado por IA sem acompanhamento especializado. A presença da tecnologia, isoladamente, não determina a qualidade da solução. O processo de desenvolvimento e a estrutura que a mantém precisam ser avaliados.
Quais são os riscos de um sistema gerado por IA sem experiência técnica?
Quando uma pessoa ou empresa cria um sistema sem conhecimento suficiente para revisar o código e administrar a aplicação, problemas importantes podem permanecer invisíveis até afetarem usuários reais.
1. Falhas de segurança que não aparecem na interface
Uma tela de login funcionando não comprova que os dados estão protegidos. É necessário verificar permissões, autenticação, proteção de credenciais e isolamento das informações de cada cliente.
No relatório 2026 GenAI Code Security Report, a Veracode identificou vulnerabilidades conhecidas em aproximadamente 44% das tarefas de geração de código avaliadas. O resultado corresponde às condições do estudo; não significa que todo software desenvolvido com auxílio de IA seja inseguro. Ele reforça a importância de validar o código antes de utilizá-lo em produção.
Em um sistema de suporte, uma falha de permissão pode, por exemplo, permitir que um usuário visualize chamados que não deveria acessar.
2. Dificuldade para corrigir problemas
Gerar uma funcionalidade não significa compreender todas as suas dependências.
Quando ocorre um erro, é necessário investigar a causa, avaliar quais partes do sistema foram afetadas e verificar se a correção compromete outros recursos. Sem esse conhecimento, sucessivas alterações podem resolver um problema e criar outros.
A manutenção se torna mais difícil quando faltam documentação, testes e profissionais capazes de explicar como a aplicação funciona.
3. Problemas quando o uso aumenta
Um protótipo utilizado por poucas pessoas pode se comportar de forma diferente quando recebe mais acessos, chamados e anexos.
Banco de dados, consultas, armazenamento e processamento precisam acompanhar essa demanda. Sem planejamento e testes, o crescimento pode provocar lentidão, falhas e aumento dos gastos com infraestrutura.
4. Dependência de quem criou a aplicação
Se apenas uma pessoa conhece o sistema, a continuidade da operação fica concentrada nela.
Quem assume a manutenção quando essa pessoa não está disponível? Existe documentação? Outra equipe consegue acessar o código, compreender a arquitetura e corrigir uma falha?
Essas perguntas são relevantes para qualquer software próprio, especialmente quando ele foi construído rapidamente e sem organização técnica.
5. Ausência de uma rotina de recuperação
Sistemas precisam de monitoramento, cópias de segurança e procedimentos de recuperação.
Ter um backup não basta: é necessário saber se ele pode ser restaurado e quanto tempo a operação levaria para voltar a funcionar. Sem planejamento, uma falha pode comprometer o acesso ao histórico e interromper o atendimento.
Quanto custa manter um software criado com IA?
O custo de um sistema criado com IA inclui desenvolvimento, infraestrutura, manutenção, segurança e trabalho humano. O valor gasto para gerar a primeira versão representa apenas uma parte desse investimento.
Para comparar alternativas, é útil considerar o custo total de propriedade, também chamado de TCO: tudo o que a empresa precisa investir para implantar, operar e manter a solução ao longo do tempo.
| Categoria | O que considerar |
| Desenvolvimento e validação | Revisão do código, testes, correções e adaptação às necessidades da empresa. |
| Infraestrutura | Hospedagem, banco de dados, armazenamento e tráfego. |
| Ferramentas e serviços | Licenças, plataformas de criação e APIs utilizadas pela aplicação. |
| Segurança e continuidade | Monitoramento, atualizações, backups e testes de recuperação. |
| Manutenção | Correção de erros, atualização de dependências e ajustes em integrações. |
| Equipe e suporte | Tempo de profissionais para administrar o sistema e auxiliar usuários. |
| Falhas e indisponibilidade | Retrabalho e impacto de interrupções na operação de atendimento. |
Caso o sistema utilize modelos de IA durante seu funcionamento, também podem existir cobranças por consumo. Essas despesas são diferentes do custo de usar IA apenas para escrever o código.
Não há um valor universal para manter esse tipo de aplicação. O investimento depende da complexidade, do volume de uso e da estrutura necessária.
Uma comparação útil deve considerar o mesmo período e necessidades equivalentes. Comparar somente a assinatura de uma plataforma com o custo inicial de um protótipo deixa parte das despesas de fora.
Plataforma consolidada ou sistema próprio: o que avaliar?
Um sistema próprio pode fazer sentido quando existem necessidades específicas e uma equipe preparada para desenvolver, proteger e manter a aplicação.
Já uma plataforma SaaS consolidada pode ser uma escolha adequada para empresas que querem organizar o atendimento com uma solução existente e uma equipe responsável por sua evolução.
Antes de decidir, avalie:
- Quem responde pela manutenção e pela correção de falhas?
- Como são realizados os testes e as atualizações?
- Quais são os custos recorrentes, além da implantação?
- Como funcionam suporte, backups e recuperação?
- A solução acompanha o crescimento da operação?
- Como os dados podem ser exportados em uma futura migração?
Esses critérios ajudam a analisar a capacidade de sustentar o atendimento ao longo do tempo.
TomTicket: tecnologia com pessoas responsáveis por sua evolução
A TomTicket reúne recursos como sistema de chamados, chat online, base de conhecimento, portal do cliente e relatórios para apoiar a organização do atendimento.
Por trás dessas funcionalidades, existem profissionais que trabalham no produto, no desenvolvimento, no suporte e no sucesso do cliente.
Para quem contrata um software, essa estrutura tem um significado prático: existe uma equipe com quem conversar sobre dúvidas, dificuldades e necessidades da operação.
Ao escolher uma plataforma de atendimento, vale olhar além das telas. Conhecer a história da empresa e as pessoas responsáveis pela solução ajuda a avaliar a parceria que acompanhará o seu negócio.
Conheça a TomTicket e converse com nossa equipe sobre as necessidades do seu atendimento.
Perguntas frequentes
Há quanto tempo a TomTicket existe?
A TomTicket foi fundada em 2013 e possui mais de 10 anos de atuação no desenvolvimento de soluções de atendimento ao cliente e gestão de chamados.
A TomTicket é um software gerado por IA?
Não. A TomTicket é uma plataforma construída e mantida por pessoas, com profissionais de produto, desenvolvimento, suporte e sucesso do cliente. Sua trajetória é resultado de anos de desenvolvimento e evolução.
Todo sistema criado com IA é inseguro?
Não. A segurança depende de fatores como arquitetura, revisão, testes e manutenção. A geração de código por IA não dispensa essas etapas nem comprova, por si só, que uma aplicação está pronta para produção.
Criar um sistema com IA é mais barato do que contratar uma plataforma?
Pode reduzir o esforço inicial de desenvolvimento, mas isso não garante menor custo total. A comparação precisa incluir infraestrutura, manutenção, segurança, suporte e o tempo dos profissionais envolvidos.
Por que considerar as pessoas por trás do software?
Porque um sistema precisa continuar funcionando e evoluindo depois da implantação. Profissionais responsáveis pelo produto, pela manutenção e pelo relacionamento com os usuários contribuem para essa continuidade.
