O segmento de help desk do Departamento de Tecnologia da Informação da Universidade do Extremo Sul Catarinense presta serviços de suporte técnico a hardware e software a todos os setores da instituição. Estes atendimentos são registrados em um sistema Web, relatando neste, todo o histórico de problemas e as respectivas soluções encontradas. Desta forma percebeu-se a existência de potenciais conhecidos armazenados, que atualmente não são reutilizados de forma simplificada, para ações com a capacitação de colaboradores. A presente pesquisa fez uso de duas técnicas da Inteligência artificial para propiciar a recuperação e reuso destas informações. Uma delas, o Data Mining (DM), por meio das tarefas de classificação pelo algoritmo de arvores de decisão ADTree e a de clusterização pelo algoritmo de particionamento K-Means, foi inserido no contexto com o papel de auxiliar a definição dos pesos dos atributos utilizados na recuperação de casos que por ventura venham a ser similares a um ocorrido em um determinado instante. Esta recuperação é executada sobre os conceitos de outra técnica de IA, o raciocínio baseado em casos, que sejam semelhantes aos pesquisados, fazendo isto neste trabalho por meio do método do vizinho mais próximo. De acordo com os resultados obtidos o DM mostrou-se válido para a função que foi proposta, pois possibilitou a extração de observações úteis que seriam de parâmetros para a definição de pesos dos atributos envolvidos no processo de recuperação de casos por parte do protótipo de sistema RBC desenvolvido.Este sistema, conforme os testes realizados, está modelado de forma a servir como uma interessante ferramenta de capacitação.