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EU AI Act: Risco baixo Q2

Learning Event Management Agent

Logística de treinamento presencial - salas, instrutores, equipamento - tratada automaticamente.

Gerencia logística de treinamentos presenciais: salas, instrutores, participantes, equipamento e follow-up - sem coordenação manual.

Analisar seu processo
Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

Painel de pontuações

Agent Readiness 76-83%
Governance Complexity 11-18%
Economic Impact 48-55%
Lighthouse Effect 24-31%
Implementation Complexity 28-35%
Volume de transações Semanal

O que este agente faz

Treinamento presencial continua essencial para muitas necessidades de desenvolvimento: habilidades técnicas práticas, workshops de liderança, certificações de segurança e temas complexos de conformidade. Mas a logística de eventos presenciais é desproporcionalmente demorada: reservar salas com equipamento adequado, agendar instrutores, gerenciar inscrições e listas de espera, organizar catering, lidar com cancelamentos e reagendamentos, e coordenar acompanhamento pós-evento.

O Learning Event Management Agent automatiza esta logística. Ele gerencia o ciclo completo do evento: identifica salas e instrutores disponíveis, gerencia inscrição com lista de espera, envia lembretes e materiais preparatórios, coordena logística do dia (equipamento, catering, setup), coleta feedback pós-evento e gerencia encerramento administrativo (registro de presença, emissão de certificados, alocação de custos).

Para organizações realizando dezenas de eventos por mês em múltiplas localidades, o esforço de coordenação economizado é substancial.

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.
Receber solicitação de evento Analisar requisitos (tipo, capacidade, equipamento, localidade) Motor de regras

Entrada estruturada do plano de treinamento ou solicitação ad-hoc

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.

Encontrar recursos disponíveis Identificar salas, instrutores e equipamento disponíveis Agente IA

Busca automatizada em múltiplos calendários de recursos

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.

Agendar evento Reservar sala, instrutor e equipamento para data confirmada Agente IA

Reserva automatizada com detecção de conflitos

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.

Gerenciar inscrições Processar inscrições e manter lista de espera Motor de regras

Ordem de chegada com regras de prioridade e limites de capacidade

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.

Enviar comunicações Distribuir convites, lembretes e materiais preparatórios Agente IA

Cronograma automatizado de comunicação por tipo de evento

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.

Coordenar logística do dia Confirmar setup de sala, equipamento, catering e chegada do instrutor Agente IA

Confirmação automatizada de checklist com alerta de exceções

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 presença Capturar presença para registros e certificação Motor de regras

Rastreamento de presença vinculado a certificação e conclusão

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.

Coletar feedback Distribuir pesquisa de avaliação pós-evento Agente IA

Distribuição automatizada aos participantes

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.

Processar encerramento administrativo Alocar custos, emitir certificações, atualizar registros Agente IA

Tarefas de encerramento automatizadas a partir dos dados do evento

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.

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

  • Sistema de reserva de salas e recursos
  • Sistema de disponibilidade e agendamento de instrutores
  • Capacidade de gestão de inscrições e lista de espera
  • Plataforma de comunicação para notificações
  • Processo de gestão de equipamento e catering
  • Integração com LMS para registro de presença e conclusão
  • Regras de alocação de custos para eventos

Notas de governança

EU AI Act: Risco baixo
Não classificado como alto risco pelo PL 2338/2023 - o agente trata logística sem decisões que afetem a relação de emprego. LGPD aplica-se a dados de inscrição e registros de presença. Retenção de registros deve seguir a política de registros de aprendizagem da organização. Direitos de informação do Sindicato são mínimos para gestão logística mas podem aplicar-se a sistemas de rastreamento de presença.

Contribuição para infraestrutura

O Learning Event Management Agent constrói infraestrutura de reserva de recursos e coordenação de eventos. Os padrões de agendamento multi-recurso, gestão de lista de espera e administração pós-evento são reutilizáveis por qualquer agente gerenciando eventos corporativos presenciais ou híbridos. Constrói Decision Logging e Audit Trail utilizados pelo Decision Layer para rastreabilidade e contestabilidade de cada decisão.

Este agente se encaixa no seu processo?

Analisamos seu processo específico e mostramos como este agente se integra à sua paisagem de sistemas. 30 minutos, sem preparação necessária.

Analisar seu processo

O que esta avaliação contém: 9 slides para sua equipe de liderança

Personalizada com seus dados. Gerada em 2 minutos no navegador. Sem upload, sem login.

  1. 1

    Capa - Nome do processo, pontos de decisão, potencial de automação

  2. 2

    Resumo executivo - FTE liberados, custo por transação, data de retorno

  3. 3

    Situação atual - Volume de transações, custos de erro, cenário de crescimento

  4. 4

    Arquitetura de solução - Humano - motor de regras - agente IA

  5. 5

    Governança - EU AI Act, SPED/NF-e, trilha de auditoria

  6. 6

    Análise de riscos - 5 riscos com probabilidade e impacto

  7. 7

    Roteiro - Plano de 3 fases com datas concretas

  8. 8

    Caso de negócio - Comparação de 3 cenários mais matriz de sensibilidade

  9. 9

    Proposta de discussão - Próximos passos concretos

Inclui: comparação de 3 cenários

Não fazer nada vs. nova contratação vs. automação - com seu nível salarial, sua taxa de erro e seu plano de crescimento.

Mostrar metodologia de cálculo

Hourly rate: Annual salary (your input) × 1.3 employer burden ÷ 1,720 annual work hours

Savings: Transactions × 12 × automation rate × minutes/transaction × hourly rate × economic factor

Quality ROI: Error reduction × transactions × 12 × EUR 260/error (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Saved hours ÷ 1,720 annual work hours

Break-Even: Benchmark investment ÷ monthly combined savings (efficiency + quality)

New hire: Annual salary × 1.3 + EUR 12,000 recruiting per FTE

Todos os dados permanecem no seu navegador. Nada é transmitido a servidores.

Learning Event Management Agent

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Perguntas frequentes

O agente pode gerenciar eventos virtuais e híbridos?

Sim. O agente trata eventos virtuais (geração de link, setup de sala virtual) e híbridos (sala física + streaming) com o mesmo workflow, adaptado ao formato.

Como o agente lida com cancelamentos de última hora?

Cancelamentos acionam promoção automática da lista de espera, notificação de participantes e (se abaixo do mínimo) potencial cancelamento do evento com liberação de instrutor e sala. O agente aplica regras configuráveis por tipo de evento.

O que acontece depois?

1

30 minutos

Primeira reunião

Analisamos seu processo e identificamos o ponto de partida ideal.

2

1 semana

Discover

Mapeamento da sua lógica de decisão. Regras documentadas, Decision Layer projetado.

3

3-4 semanas

Build

Agente produtivo na sua infraestrutura. Governança, audit trail, cert-ready desde o dia 1.

4

12-18 meses

Autossuficiência

Acesso completo ao código-fonte, prompts e versões de regras. Sem vendor lock-in.

Implementar este agente?

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