Time & Attendance Agent
Automatize regras de registro de ponto - capture exceções antes que cheguem à folha.
Processa registros de ponto contra escalas, convenções e regulamentações de jornada. Sinaliza anomalias e calcula extras - reduzindo correções em 30-40%.
Analisar seu processo
Painel de pontuações
O que este agente faz
Controle de ponto e frequência é um dos processos de RH de maior volume em qualquer organização com trabalho por turnos, horário flexível ou múltiplas unidades. Diariamente, milhares de registros de ponto precisam ser validados contra escalas de trabalho, regras de convenção coletiva, normas da CLT sobre jornada e parâmetros individuais dos colaboradores.
O Time & Attendance Agent ingere registros brutos de terminais REP (Registrador Eletrônico de Ponto), aplicativos móveis ou entradas de autoatendimento. Ele aplica o conjunto de regras aplicável - que pode diferir por convenção coletiva, unidade ou grupo de colaboradores - para calcular horas normais, horas extras, adicionais noturnos, DSR (Descanso Semanal Remunerado) e conformidade com intervalos. Anomalias como marcações ausentes, durações implausíveis ou violações regulatórias são sinalizadas para revisão do líder antes de entrarem na folha.
O argumento econômico é direto: cada lançamento de correção que chega à folha custa dinheiro - em tempo de processamento, recálculos retroativos e confiança do colaborador. Capturar anomalias na origem, não na execução da folha, é onde as economias mensuráveis ocorrem. A prontidão é alta (85-92%) porque as regras são codificáveis, os dados são estruturados e os pontos de decisão são majoritariamente determinísticos.
Tabela de microdecisões
Ingerir registro de ponto Aceitar e processar registro bruto do sistema de origem Motor de regras
Ingestão de dados estruturados com validação de formato
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Vincular à escala de trabalho Associar registro ao turno programado ou sinalizar como não planejado Motor de regras
Correspondência determinística contra escala de trabalho publicada
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Identificar conjunto de regras aplicável Selecionar convenção coletiva, regras da unidade, parâmetros do grupo Motor de regras
Seleção de regras baseada em atributos dos dados cadastrais
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Validar limites de jornada Verificar limites diários e semanais conforme CLT e legislação local Motor de regras
Limites regulatórios rígidos - sem discricionariedade
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Calcular horas normais vs. extras Aplicar regras de limiar da convenção coletiva Motor de regras
Cálculo determinístico conforme regras contratuais e legais
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Calcular adicionais e DSR Aplicar taxas de adicional noturno, fim de semana, feriado e diferencial de turno Motor de regras
Tabelas de taxas da convenção coletiva - totalmente codificáveis
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Verificar conformidade de intervalos Verificar se intervalos obrigatórios foram cumpridos conforme CLT Motor de regras
Exigência legal - verificação determinística
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Detectar anomalias Sinalizar registros ausentes, durações implausíveis, irregularidades de padrão Agente IA
Detecção de padrões para casos limítrofes além de verificações simples
Registro de decisão
Contestável: Sim - totalmente documentado, revisável por humanos, objeção por processo formal.
Encaminhar anomalia para revisão Atribuir registro sinalizado ao líder ou RH para confirmação Motor de regras
Regras de roteamento baseadas em tipo e severidade da anomalia
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Confirmar ou corrigir anomalia Aprovar, modificar ou rejeitar registro de ponto sinalizado Humano
Revisão humana necessária - conhecimento de contexto sobre situação real de trabalho
Registro de decisão
Contestável: Sim - através do superior, sindicato ou processo formal de objeção.
Finalizar registro de ponto Bloquear registros validados para transferência à folha Motor de regras
Finalização automatizada após ciclo de validação e aprovação completo
Registro de decisão
Contestável: Sim - aplicação da regra verificável. Objeção possível por dados incorretos ou versão de regra errada.
Transferir para folha de pagamento Enviar dados de ponto finalizados ao sistema de folha Agente IA
Transferência automatizada em formato compatível com a folha
Registro de decisão
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.
Pré-requisitos
- Sistema de registro de ponto (terminais REP, aplicativo móvel ou web)
- Escalas de trabalho digitalizadas e sistema de programação
- Regras de convenção coletiva codificadas como conjuntos de regras computáveis
- Parâmetros de jornada de trabalho conforme CLT por jurisdição
- Interface de integração com sistema de folha de pagamento
- Acordo com Sindicato sobre processamento automatizado de dados de ponto
Notas de governança
Contribuição para infraestrutura
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- 1
Capa - Nome do processo, pontos de decisão, potencial de automação
- 2
Resumo executivo - FTE liberados, custo por transação, data de retorno
- 3
Situação atual - Volume de transações, custos de erro, cenário de crescimento
- 4
Arquitetura de solução - Humano - motor de regras - agente IA
- 5
Governança - EU AI Act, SPED/NF-e, trilha de auditoria
- 6
Análise de riscos - 5 riscos com probabilidade e impacto
- 7
Roteiro - Plano de 3 fases com datas concretas
- 8
Caso de negócio - Comparação de 3 cenários mais matriz de sensibilidade
- 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.
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Perguntas frequentes
O agente pode lidar com múltiplas convenções coletivas simultaneamente?
Sim. O agente seleciona o conjunto de regras aplicável por colaborador com base em atributos dos dados cadastrais (unidade, grupo, tipo de contrato). Organizações com 5 ou 15 convenções diferentes usam o mesmo motor - apenas os conjuntos de regras diferem.
O que acontece quando registros de ponto conflitam com a escala?
Desvios são classificados por tipo (entrada antecipada, saída tardia, turno não planejado, registro ausente) e encaminhados ao revisor apropriado. O agente não ajusta registros silenciosamente - ele sinaliza e escala.
Como o agente lida com turnos que cruzam a meia-noite?
O agente divide registros que cruzam meia-noite conforme as regras aplicáveis para cada dia do calendário, aplicando as taxas corretas de adicional por segmento. Este é um dos cálculos manuais mais propensos a erros - e um dos alvos de automação de maior impacto.
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