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EU AI Act: Risco baixo Q1

Employee Self-Service Agent

Responda perguntas de RH instantaneamente - sem criar um chamado.

Responde perguntas sobre políticas de RH, orienta transações de autoatendimento e encaminha casos complexos ao especialista apropriado.

Painel de pontuações

Agent Readiness 81-88%
Governance Complexity 11-18%
Economic Impact 66-73%
Lighthouse Effect 36-43%
Implementation Complexity 26-33%
Volume de transações Diário

O que este agente faz

Centrais de atendimento de RH gastam a maior parte do tempo respondendo as mesmas perguntas: Quantos dias de férias tenho? Onde encontro meu holerite? Como altero meus dados bancários? Qual é o processo de licença-maternidade? Essas perguntas têm respostas definitivas - elas apenas estão em sistemas, políticas e bases de conhecimento diferentes que os colaboradores não conseguem navegar eficientemente.

O Employee Self-Service Agent atua como interface conversacional para conhecimento e transações de RH. Ele responde perguntas sobre políticas referenciando os documentos aplicáveis, orienta colaboradores em transações de autoatendimento (alteração de endereço, solicitação de declarações, pedido de férias) e - criticamente - sabe quando parar. Perguntas envolvendo circunstâncias individuais, reclamações ou temas sensíveis são encaminhadas ao especialista de RH apropriado com contexto completo, para que o colaborador não precise se repetir.

O agente não toma decisões sobre colaboradores. Ele fornece informações e facilita transações. Esta distinção mantém a complexidade de governança baixa enquanto entrega alto impacto em visibilidade e satisfação do colaborador.

Tabela de microdecisões

Humano
Motor de regras
Agente IA
Cada linha é uma decisão. Expanda para ver o registro de decisão e se pode ser contestada.
Classificar consulta Determinar tipo de consulta (pergunta sobre política, transação, reclamação, outro) Agente IA

Classificação de linguagem natural da intenção do colaborador

Registro de decisão

Versão do modelo e pontuação de confiança
Dados de entrada e resultado da classificação
Justificativa da decisão (explicabilidade)
Trilha de auditoria com rastreabilidade completa

Contestável: Sim - totalmente documentado, revisável por humanos, objeção por processo formal.

Recuperar política aplicável Selecionar versão correta da política para jurisdição e grupo do colaborador Motor de regras

Seleção de política baseada em regras a partir de atributos do colaborador

Registro de decisão

ID da regra e número da versão
Dados de entrada que acionaram a regra
Resultado do cálculo e fórmula aplicada

Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.

Gerar resposta Formular resposta baseada em conteúdo da política e contexto do colaborador Agente IA

Resposta gerada por IA fundamentada em documentos de política verificados

Registro de decisão

Versão do modelo e pontuação de confiança
Dados de entrada e resultado da classificação
Justificativa da decisão (explicabilidade)
Trilha de auditoria com rastreabilidade completa

Contestável: Sim - totalmente documentado, revisável por humanos, objeção por processo formal.

Determinar se transação é necessária Identificar se consulta requer transação no sistema vs. apenas informação Motor de regras

Regras de classificação mapeando tipos de consulta a ações

Registro de decisão

ID da regra e número da versão
Dados de entrada que acionaram a regra
Resultado do cálculo e fórmula aplicada

Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.

Escalar casos complexos Encaminhar a especialista de RH quando confiança é baixa ou tema é sensível Agente IA

Limiar de confiança e classificação de sensibilidade do tema

Registro de decisão

Versão do modelo e pontuação de confiança
Dados de entrada e resultado da classificação
Justificativa da decisão (explicabilidade)
Trilha de auditoria com rastreabilidade completa

Contestável: Sim - totalmente documentado, revisável por humanos, objeção por processo formal.

Registrar interação Gravar tipo de consulta, resolução e escalação para análise Motor de regras

Registro automatizado para medição de qualidade do serviço

Registro de decisão

ID da regra e número da versão
Dados de entrada que acionaram a regra
Resultado do cálculo e fórmula aplicada

Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.

Registro de decisão e direito de contestação

Cada decisão que este agente toma ou prepara é documentada em um registro de decisão completo. Os funcionários afetados podem revisar, compreender e contestar cada decisão individual.

Qual regra em qual versão foi aplicada?
Em quais dados a decisão foi baseada?
Quem (humano, motor de regras ou IA) decidiu - e por quê?
Como a pessoa afetada pode registrar uma objeção?
Como o Decision Layer implementa isso arquitetonicamente →

Pré-requisitos

  • Documentos de política de RH digitalizados acessíveis como base de conhecimento estruturada
  • Portal do colaborador ou plataforma de mensagens para interface conversacional
  • Sistema de gestão de casos de RH para roteamento de escalações
  • Acesso a dados cadastrais para respostas personalizadas
  • Regras de escalação definidas: quais temas sempre vão para um humano

Notas de governança

EU AI Act: Risco baixo
Não classificado como alto risco pelo PL 2338/2023 - o agente fornece informações e facilita transações sem tomar decisões que afetem a relação de emprego. Requisitos da LGPD aplicam-se ao armazenamento e tratamento do conteúdo das consultas. Colaboradores devem ser informados de que estão interagindo com um sistema de IA (obrigação de transparência). Registros de conversas devem ter períodos de retenção definidos. Direitos de informação do Sindicato aplicam-se à introdução de canais de comunicação com colaboradores assistidos por IA.

Contribuição para infraestrutura

O Employee Self-Service Agent força a digitalização e estruturação de documentos de política de RH - um pré-requisito do qual o Policy Document Agent, Compliance Training Agent e Onboarding Workflow Agent dependem. A lógica de roteamento de escalação construída aqui se torna o modelo para padrões de handoff humano-IA em todo o ecossistema de agentes. Constrói Decision Logging e Audit Trail utilizados pelo Decision Layer para rastreabilidade e contestabilidade de cada decisão.

Perguntas frequentes

Os colaboradores saberão que estão conversando com um agente de IA?

Sim. A transparência é obrigatória. O agente se identifica claramente e explica quando e por que escala para um especialista humano.

E se o agente der uma resposta errada?

O agente gera respostas fundamentadas em documentos de política verificados - ele não improvisa. Toda resposta inclui referência à política fonte. Para situações ambíguas, o agente escala em vez de adivinhar.

Implementar este agente?

Avaliamos sua paisagem de processos e mostramos como este agente se encaixa em sua infraestrutura.