Agente de IA para Análise de Dados de Benefícios

16 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que interpreta dados de uso de benefícios para gerar insights sobre padrões de uso e otimizar a gestão de planos.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Dados de Benefícios", uma solução de automação projetada para interpretar dados de uso de benefícios e gerar insights sobre padrões de uso, visando otimizar a gestão de planos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados estruturados em relatórios que forneçam insights acionáveis, ajudando na tomada de decisões estratégicas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, a interpretação manual de grandes volumes de dados de uso de benefícios é demorada e propensa a erros. A falta de insights precisos e acionáveis dificulta a otimização da gestão de planos de benefícios.


Problemas Identificados

  • Interpretação manual demorada: Analisar manualmente grandes volumes de dados consome tempo e recursos.
  • Propensão a erros: O processo manual é suscetível a erros humanos, comprometendo a precisão dos insights.
  • Falta de insights acionáveis: A ausência de relatórios claros e objetivos impede a tomada de decisões estratégicas eficazes.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de análise de dados de uso de benefícios em pelo menos 70%.
  • Aumentar a precisão dos insights gerados, minimizando erros humanos.
  • Fornecer insights acionáveis que facilitem a otimização da gestão de planos de benefícios.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de dados de benefícios interpreta automaticamente dados de uso de benefícios, identifica padrões e anomalias, e gera relatórios que fornecem insights acionáveis para otimizar a gestão de planos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na análise de dados de benefícios.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio de dados estruturados e termina com a geração de relatórios detalhados.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Dados de Benefícios (RF 1) Analisar dados de uso de benefícios para identificar padrões e gerar insights acionáveis.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Dados de Benefícios

1.1 Tarefa do Agente

Analisar automaticamente dados de uso de benefícios para identificar padrões e anomalias, gerando relatórios com insights acionáveis.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados estruturados de uso de benefícios em formato CSV ou JSON. Esses dados contêm informações sobre o uso de diferentes tipos de benefícios por diversos usuários ao longo do tempo.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de uso, detectar anomalias e gerar relatórios que forneçam insights acionáveis para otimização da gestão de planos de benefícios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Desenvolva algoritmos de IA para analisar automaticamente os dados, identificando padrões e anomalias.
- Gere relatórios que forneçam insights acionáveis, destacando os principais achados.
- Analise os dados de uso de benefícios para identificar padrões de uso frequentes e exceções.
- Detecte anomalias nos dados que possam indicar fraudes ou uso indevido dos benefícios.
- Classifique os dados por categoria de benefício e frequência de uso para facilitar a análise.
- Calcule métricas chave, como custo médio por benefício e variação de uso ao longo do tempo.
- Gere insights sobre quais benefícios são subutilizados e quais são mais populares entre os usuários.
- Ofereça recomendações baseadas nos dados analisados para otimizar a gestão dos planos de benefícios.
- Prepare os relatórios de forma clara e concisa, destacando os principais achados e recomendações.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de dados estruturados via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo CSV ou JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são dados estruturados de uso de benefícios.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. A estrutura deve incluir uma introdução, uma seção de principais achados, uma análise detalhada por categoria de benefício e recomendações finais.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Análise de Dados de Benefícios**
    
    ### Principais Achados:
    - O benefício X é o mais utilizado, com um custo médio de Y por uso.
    - Anomalias detectadas no uso do benefício Z podem indicar fraudes.
    
    ### Análise Detalhada:
    1. Categoria A: ...
    2. Categoria B: ...
    
    ### Recomendações:
    - Aumentar a oferta do benefício X.
    - Revisar o uso do benefício Z para evitar fraudes.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade da análise.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o relatório final e não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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