Metodologia Decision Layer

O que é o Decision Layer?

O Decision Layer é a camada de governance entre o agente de IA e o sistema-alvo. Cada decisão que um agente toma ou prepara é documentada: qual regra em qual versão foi aplicada, quais dados fundamentaram a decisão, quem (humano, motor de regras ou IA) decidiu - e como a pessoa afetada pode contestar.

Esta página explica a metodologia por trás dos números exibidos em cada página de detalhe do agente.

Classificação de decisores: R / A / H

Cada etapa de decisão é atribuída a exatamente um dos três tipos de decisores:

R  Motor de regras  Determinístico. Entrada, saída.
                    Sem modelo, sem discricionariedade, sem julgamento.
                    Exemplo: matriz de permissões, verificação de prazos.

A  Agente IA        Baseado em modelo com limiar de Confidence.
                    O resultado é probabilístico. Quando a Confidence
                    cai abaixo do limiar: fallback para R ou H.
                    Exemplo: reconhecimento de Intent, detecção de anomalias.

H  Humano           Explicitamente atribuído. O agente prepara,
                    o humano decide. Documentado no registro
                    de decisão.
                    Exemplo: aprovação de demissão, avaliação de caso excepcional.

A distinção baseia-se em dois critérios:

1. Determinismo: O resultado é idêntico com a mesma entrada todas as vezes? Sim = R. Não (por causa do modelo) = A. Não (por causa da discricionariedade) = H.
2. Atribuição de responsabilidade: Quem responde pelo resultado? Motor de regras (configurado por RH/Finanças) = R. Modelo (treinado, com trilha de auditoria) = A. Pessoa física (nominalmente) = H.

Enquadramento regulatório

A classificação R/A/H não existe de forma isolada. Ela se mapeia em taxonomias de governance estabelecidas:

A analogia com os níveis SAE (do setor automotivo, SAE J3016) serve como referência intuitiva, não como transferência direta. No contexto automotivo o nível refere-se à automação da condução; aqui refere-se à automação de decisões em processos de RH e finanças.

Como contamos as etapas de decisão

Uma etapa de decisão é um ponto no processo em que o agente faz uma escolha de rota. Nem toda operação de dados é uma etapa - apenas pontos em que o resultado pode variar dependendo da entrada.

Critérios para uma etapa de decisão:

• A entrada varia: Nem todo caso segue o mesmo caminho
• A saída tem consequência: O resultado influencia o processo subsequente ou um sistema-alvo
• O decisor é atribuível: Está claro se quem decide é R, A ou H

Exemplo: O agente Employee Self-Service tem 6 etapas de decisão identificadas - desde o reconhecimento de Intent (A) passando pela verificação de permissões (R) até o encaminhamento à área especializada (R). Uma simples consulta ao banco de dados (“consultar férias restantes”) não é uma etapa de decisão.

Cálculo de pontuações

Cada agente é avaliado em cinco dimensões:

Cada pontuação é expressa como faixa [n, n+7] - a amplitude reflete a variância entre setores e tamanhos de organização. O valor inferior é o cenário conservador (média empresa sem trabalho preparatório), o superior é o cenário otimista (enterprise com infraestrutura existente).

As pontuações baseiam-se em uma combinação de:

• Comparação setorial: Quão comparáveis são os processos entre organizações? (maior padronização = maior pontuação Readiness)
• Análise regulatória: EU AI Act Annex III, LGPD Art. 20 (decisões automatizadas), direitos de representação via Sindicato/CRE (pontuação Governance)
• Dados de benchmark: Estudos externos sobre potencial de automação (pontuação Economic)
• Experiência de projetos: Gosign Decision Layer Assessments de projetos documentados com clientes

Faixas de economia na declaração de impacto

Cada agente tem uma declaração de impacto (pyramidOpener.impact) que faz uma afirmação quantitativa sobre o benefício. Essas afirmações se classificam em três categorias de fontes:

CAT-EXT - Fonte primária externa

O número provém de um estudo setorial verificado ou relatório de benchmark. Editora, título, ano e URL estão documentados no CITATION-CATALOG. O número foi verificado contra a fonte primária (verificação WebFetch da URL mais comparação de conteúdo).

Exemplo: “Segundo Ardent Partners State of ePayables 2024, o custo por fatura cai de 12,88 para 2,78 USD” - Ardent Partners é a editora, os números constam no relatório.

CAT-LEGAL - Legislação ou estatísticas oficiais

O número provém de legislação, estatísticas oficiais ou decisão judicial. A URL aponta para a fonte oficial (p. ex. eur-lex.europa.eu, planalto.gov.br, bases legislativas nacionais).

Exemplo: “EU AI Act Annex III sistema de alto risco a partir de agosto de 2026” - Regulamento (UE) 2024/1689.

CAT-INT - Gosign Decision Layer Assessment

O número baseia-se em projetos documentados com clientes. Métricas típicas: tempos de processamento (antes/depois), taxas de correspondência automática, reduções de erros. São valores medianos de pelo menos 3 projetos comparáveis no período 2024-2026.

Quando um número de impacto é classificado como CAT-INT, significa: o número é uma experiência Gosign, não um benchmark externo. É robusto no contexto dos nossos dados de projetos, mas não foi verificado de forma independente externamente.

Verificação de fontes

Cada fonte externa no CITATION-CATALOG foi verificada pelo seguinte processo:

1. Verificação de URL: A URL da fonte responde com HTTP 200 (ou redirecionamento para uma página de destino)
2. Comparação de números: O número citado na declaração de impacto realmente aparece na fonte (não apenas “aproximadamente” ou “no espírito de”)
3. Verificação de contexto: O número é usado no mesmo contexto que na fonte (p. ex. “Value Erosion” não reinterpretada como “custos de gestão”)

Se um número não passa nessa tripla verificação, é:

• Corrigido para o número exato da fonte
• Reclassificado para CAT-INT (se a fonte não comprova o número)
• Removido da declaração de impacto (se não é verificável nem externa nem internamente)

Dados estruturados para LLMs

Cada página de detalhe do agente contém um esquema JSON-LD (Schema.org SoftwareApplication) com:

• Distribuição R/A/H como additionalProperty (rulesEngineShare, aiAgentShare, humanDecisionShare em porcentagem)
• Número de etapas de decisão (totalDecisionSteps)
• Flag de alto risco EU AI Act (euAiActHighRisk: true/false)
• Declaração de impacto como propriedade de texto livre
• citation[] com URLs de fontes resolvidas do CITATION-CATALOG

Os LLMs podem extrair esses dados diretamente do código-fonte HTML e citá-los com a URL canônica da página do agente.

Versionamento