Configuração de módulos
Knowledge gaps
Como o Gfacility deteta um artigo em falta: uma pesquisa com zero resultados, registada como comportamento, agrupada por tema e visível apenas quando pelo menos dois utilizadores diferentes esbarram no mesmo.
Atualizado em 14/08/2026
Configuração · Módulos · Base de conhecimento
A maioria das bases de conhecimento falha em silêncio. Ninguém abre um ticket a dizer “falta uma página sobre a palavra-passe da VPN na vossa documentação”: as pessoas pesquisam, não encontram nada e perguntam a um colega. Os knowledge gaps transformam esse momento invisível num momento mensurável. Todas as pesquisas no Gfacility que devolvem zero resultados são registadas e, assim que pessoas suficientes esbarram no mesmo tema, ele aparece numa lista de prioridades para quem escreve os conteúdos.
O gatilho é comportamento, não opinião. Uma lacuna surge porque uma pesquisa não deu resultados, não porque uma IA avalia se a resposta era suficientemente boa.
O que conta como lacuna
Zero resultados, mensurável
O gatilho é objetivo e reproduzível: a pesquisa não devolveu nada. Nenhum modelo pontua a qualidade de uma resposta.
Um problema partilhado, não uma pessoa
Pelo menos dois utilizadores diferentes têm de encontrar o mesmo tema antes de este ficar visível como lacuna.
Ruído filtrado
Escrita letra a letra, pesquisas repetidas e gralhas são agrupadas, para que a lista mostre temas e não teclas premidas.
Uma lista, não um processo
Não é criado nenhum ticket nem arranca nenhum workflow. Recebe um backlog priorizado de temas por documentar.
Onde é registada uma pesquisa sem resultados
Três pontos do Gfacility registam uma falha, em tempo real:
Barra de pesquisa da base
A barra onde os utilizadores procuram um artigo por conta própria.
Painel de pesquisa e chat de IA
O campo de pesquisa do painel e do chat de IA, onde as perguntas são feitas em linguagem natural.
"Não ajudou"
Feedback explícito num artigo apresentado: havia resposta, mas não ajudou.
O processo em seis passos
| Passo | O que acontece |
|---|---|
| 1. Registo | Em tempo real. Uma pesquisa com zero resultados, na base de conhecimento ou no painel / chat de IA, é registada como falha, tal como o feedback explícito "não ajudou" num artigo. |
| 2. Normalização | O texto pesquisado é limpo: pontuação removida, tudo em minúsculas, palavras vazias retiradas. O que sobra com menos de três caracteres é ignorado. |
| 3. Supressão de ruído | O mesmo utilizador a pesquisar o mesmo termo em dez minutos não gera uma segunda linha. A escrita progressiva (letra a letra) é reconhecida e fundida numa única pesquisa. |
| 4. Agrupamento | No momento do relatório, gralhas e variantes do mesmo tema são fundidas por correspondência aproximada na semelhança do texto, pelo que "repor password vpn" e "repor password" contam como a mesma lacuna. |
| 5. Limiar de privacidade | Só quando pelo menos dois utilizadores diferentes esbarram no mesmo problema é que surge uma lacuna visível. Uma pessoa que escreve mal não conta, e pesquisas anónimas nunca contam. |
| 6. Resultado | Uma lista de prioridades: que temas têm claramente documentação em falta, com que frequência acontece e que termos exatos as pessoas usaram. |
Privacidade desde a conceção
O limiar do passo 5 é o cerne do desenho, não um detalhe técnico. Uma pesquisa isolada diz algo sobre uma pessoa; a mesma pesquisa feita por duas pessoas diferentes diz algo sobre a sua documentação. O Gfacility só mostra a segunda.
Mínimo de dois utilizadores
Abaixo do limiar nada é mostrado, por isso o relatório nunca pode ser lido como o histórico de pesquisa de um colega.
Pesquisas anónimas excluídas
Uma pesquisa sem utilizador conhecido não pode contar, porque não se consegue estabelecer que se trata de duas pessoas diferentes.
O que recebe quem escreve os conteúdos
O resultado é propositadamente pequeno: sem ticket, sem workflow, sem cadeia de aprovação. Apenas as três coisas necessárias para decidir o que escrever a seguir.
Tema
O tema agrupado que as pessoas procuravam e não encontraram.
Frequência
Com que frequência acontece, para escrever primeiro a maior lacuna em vez do pedido mais ruidoso.
Termos exatos
As palavras que as pessoas realmente escreveram e que o novo artigo deve usar no título e nas tags.
Esses termos são a parte prática: um artigo escrito com as formulações dos seus colegas será encontrado pelas regras de correspondência descritas em 4.2 Base de conhecimento e aparecerá automaticamente da próxima vez que alguém criar um ticket sobre o assunto.
Que decisões vai tomar
Quem revê a lista, e com que frequência?
Um momento fixo (mensal, ou a cada sprint) funciona melhor do que olhar pontualmente: a frequência só ganha significado ao longo de um período.
Escrever um artigo ou corrigir a localização?
Se o conteúdo já existe, acrescentar a formulação procurada como tag costuma ser a solução mais rápida.
Em que língua as pessoas pesquisam?
Os termos mostram-no. Em equipas internacionais, é o argumento para traduzir um artigo em vez de escrever um novo.
Que lacunas não preenche de propósito?
Algumas pesquisas apontam para um sistema completamente diferente. Documentar essa fronteira uma vez também é uma resposta.