Agente de IA para Previsão de Custo de Benefícios

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Previsão de Custo de Benefícios. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é criar um agente que analisa dados históricos de uso de benefícios para prever custos futuros, auxiliando no orçamento corporativo.

Cenário Atual

As empresas enfrentam desafios significativos ao prever custos futuros de benefícios com base em dados passados. A precisão do orçamento corporativo relacionado a benefícios é crucial para a gestão financeira eficaz.

Problemas Identificados

• Dificuldade em prever custos futuros: A análise manual de dados históricos muitas vezes resulta em previsões imprecisas.
• Necessidade de melhorar a precisão do orçamento: Orçamentos imprecisos podem levar a alocações inadequadas de recursos financeiros.

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

• Aumentar a precisão das previsões de custo de benefícios em pelo menos 90%.
• Melhorar a alocação de recursos financeiros com base em previsões mais precisas.
• Apoiar a tomada de decisão estratégica oferecendo diferentes cenários de previsão.

O agente de IA para previsão de custo de benefícios utiliza dados históricos, integra variáveis econômicas e tendências de mercado para modelar previsões de custo. 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 previsão de custos de benefícios.

A solução consiste em um agente de IA que processa dados históricos de uso de benefícios e gera previsões de custo em diferentes cenários.

A execução do agente é linear, iniciando com a análise dos dados históricos e culminando na geração de predições de custos futuros.

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

RF 1. Agente de Análise de Dados Históricos de Benefícios

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de uso de benefícios em formato CSV. Este arquivo contém informações sobre diferentes benefícios utilizados, seus custos e as datas de uso.

# 2. Objetivo
Analisar esses dados para prever custos futuros, integrando variáveis econômicas e tendências de mercado nas previsões.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize técnicas de análise de séries temporais para identificar padrões nos dados históricos de benefícios.
- Incorpore variáveis econômicas relevantes, como inflação, taxa de câmbio e crescimento econômico, nas previsões.
- Modele diferentes cenários de previsão considerando variações nas tendências de mercado e políticas internas da empresa.
- Valide as previsões utilizando backtesting com dados históricos para ajustar e melhorar a precisão do modelo.
- Apresente as previsões em diferentes horizontes de tempo (curto, médio e longo prazo) para facilitar a tomada de decisão estratégica.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "scenarios": [
    {
      "scenario": "Cenário Base",
      "predicted_costs": {
        "short_term": 120000,
        "medium_term": 350000,
        "long_term": 900000
      }
    }
  ]
}