Gestão de Demandas de Serviços de Software para Provedores com Suporte de Machine Learning e Dinâmica de Sistemas - da Rocha, Ednardo; Lima, Alberto Sampaio; de Souza, José Neuman; Moura, José Antão Beltrão (Anais do Workshop Anual do MPS (WAMPS), 2025)
A gestão de demandas em serviços de software de provedores enfrenta desafios como a imprevisibilidade na chegada de solicitações e a necessidade de manter níveis rigorosos de serviço (SLA). Este artigo propõe um modelo híbrido que integra Dinâmica de Sistemas (DS) e Aprendizado de Máquina (ML) para prever a demanda e simular a evolução do backlog de atendimento. Foram avaliados os algoritmos Random Forest, MLP e Gradient Boosting, sendo o Random Forest o que apresentou menor erro preditivo. Os resultados mostram que o modelo proposto permite analisar cenários operacionais com base em dados históricos, antecipar gargalos e apoiar decisões sobre alocação de recursos. A estrutura modular e reprodutível torna a solução aplicável em contextos reais de gestão de serviços, promovendo uma atuação proativa e baseada em evidências.