Agente de IA para Previsão de Demanda por Cursos

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Previsão de Demanda por Cursos", uma solução projetada para prever a demanda futura por cursos específicos e ajustar a oferta acadêmica de acordo. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é utilizar dados históricos e tendências de mercado para gerar previsões precisas, permitindo que instituições acadêmicas ajustem sua oferta de cursos de forma proativa e eficaz.

Problemas Específicos

• Dificuldade em prever a demanda futura por cursos específicos.
• Ineficiência em ajustar a oferta acadêmica com base nas previsões de demanda.

As instituições acadêmicas frequentemente enfrentam desafios ao tentar antecipar quais cursos terão alta demanda no futuro. Isso pode resultar em superlotação de turmas populares ou em recursos subutilizados em cursos com baixa demanda.

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

• Melhorar a precisão das previsões de demanda por cursos.
• Otimizar a alocação de recursos acadêmicos, ajustando a oferta de cursos conforme necessário.
• Aumentar a satisfação dos alunos, garantindo que os cursos desejados estejam disponíveis quando necessário.

O agente de IA para previsão de demanda por cursos analisa dados históricos e tendências de mercado para prever a demanda futura por cursos específicos e ajustar a oferta acadêmica. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na previsão de demanda por cursos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com a análise de dados históricos e termina com a geração de previsões de demanda e recomendações para ajustes na oferta acadêmica.

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, foram criados protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que a instituição acadêmica receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente de Análise de Dados Históricos

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de matrículas em cursos e dados de tendências de mercado.

# 2. Objetivo
Analisar esses dados para prever a demanda por cursos específicos e propor ajustes na oferta acadêmica.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise os dados históricos de matrículas para identificar padrões sazonais, tendências de crescimento ou declínio, e variações anuais.
- Avalie tendências de mercado atuais e futuras, considerando fatores como mudanças econômicas, avanços tecnológicos e preferências educacionais emergentes.
- Utilize modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina para gerar previsões de demanda, assegurando que cada previsão inclua uma medida de confiança.
- Proponha ajustes na oferta acadêmica, como abertura de novas turmas ou cursos, com base nas previsões geradas.
- Revise periodicamente as previsões e ajuste as ofertas conforme necessário, considerando novas informações de mercado ou mudanças nos dados históricos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "curso": "Introdução à Programação",
  "demanda_prevista": 120,
  "confiança": 0.95
}