Agente de IA para Previsão de Custos de Benefícios

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Previsão de Custos de Benefícios", uma solução projetada para prever custos futuros de benefícios com base em dados históricos de consumo. 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 históricos de consumo de benefícios em previsões precisas e confiáveis, auxiliando o planejamento orçamentário dos departamentos de RH.

Cenário Atual

Os departamentos de RH enfrentam dificuldades em prever custos futuros de benefícios devido à variabilidade nos padrões de consumo e a falta de ferramentas preditivas eficientes. A previsão precisa desses custos é crucial para o planejamento orçamentário e a gestão eficiente dos recursos financeiros.

Problemas Identificados

• Dificuldade em prever custos futuros: A análise manual dos dados históricos não fornece previsões precisas, dificultando o planejamento orçamentário.
• Planejamento orçamentário impreciso: A falta de previsões confiáveis impacta a alocação de recursos e a tomada de decisões estratégicas.

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

• Melhorar a precisão das previsões de custos de benefícios.
• Auxiliar no planejamento orçamentário dos departamentos de RH.
• Fornecer dados claros e compreensíveis para os tomadores de decisão.

O agente de IA para previsão de custos de benefícios analisa dados históricos de consumo de benefícios, aplica modelos preditivos para estimar custos futuros e apresenta os resultados de forma clara e compreensível. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como uma ferramenta útil e autônoma no planejamento orçamentário dos departamentos de RH.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com a análise dos dados históricos de consumo e termina com a geração de previsões de custos futuros em formato JSON.

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 consumo de benefícios em formato CSV com colunas 'beneficio', 'consumo', 'data'.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para prever custos futuros, fornecendo previsões precisas e confiáveis para auxiliar o planejamento orçamentário.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia padrões e tendências de consumo ao longo do tempo a partir dos dados históricos.
- Aplique modelos preditivos para estimar custos futuros, integrando variações sazonais e tendências de mercado.
- Valide previsões utilizando dados reais de períodos anteriores para recalibrar o modelo e aumentar a precisão.
- Apresente os resultados destacando conclusões e recomendações claras para o planejamento orçamentário, garantindo que sejam compreensíveis para tomadores de decisão.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "previsoes": [
    {
      "beneficio": "Plano de Saúde",
      "custo_previsto": 15000,
      "periodo": "2026-01"
    },
    {
      "beneficio": "Vale Alimentação",
      "custo_previsto": 10000,
      "periodo": "2026-01"
    }
  ]
}