Avaliação pelo modelo de competências

A nota só vale quando está ancorada
no modelo de competências.

Cada template de roleplay declara quais competências testa em cada cenário. A IA pontua exatamente esses critérios, sem palpite por palavra-chave, sem catálogo genérico imposto para todo mundo.

Relatório da sessão

Visita Médica, Cardiologista Cético

Trainee: Marcela R. · Canal: Voz · 12 min

87

aprovado

Competências fixadas no início da sessão

PROD-001

Domínio de produto

92

OBJ-003

Tratamento de objeções

78

COMP-014

Aderência à bula

95

Critérios avaliados

Argumentos baseados em evidência clínica 92
Compreensão da rotina do HCP 85
Recuperação após objeção forte 78
Fechamento com próximo passo claro 88
Aderência à bula RDC 658 (item bloqueante de compliance) 95

Insights da IA · Pontos fortes

Ancorou a proposta no perfil de pacientes hipertensos do HCP em 1:15. Citou estudo de fase 3 quando confrontada com objeção de eficácia.

Áreas de melhoria

Em 4:32 o HCP perguntou sobre interação com beta-bloqueadores e a resposta foi vaga ("vou verificar e te retorno"). Recomendação: treinamento pontual em interações medicamentosas.

Modelo de competências da sua empresa

Cada empresa tem o próprio catálogo de competências e critérios. Partindo de modelos prontos por setor no onboarding, depois editável: você adiciona competências específicas do seu negócio que não existem em catálogo nenhum.

A IA pontua. Código decide.

A IA é dona da pontuação. A regra de aprovado ou reprovado é código auditável, incluindo "bloqueadores de compliance" que reprovam mesmo com nota alta (por exemplo, violar a bula reprova mesmo com 95 na nota geral).

Tudo fixado para auditoria

Critérios fixados ao iniciar a sessão. Instruções da IA cravadas em versão específica. Transcrição, áudio e relatório armazenados com retenção configurável. Auditoria sai pronta.

Do modelo de competências ao relatório.

A cadeia inteira é previsível e auditável.

01

Curadoria do modelo

O admin da empresa edita competências, critérios e contextos do cenário. Pode adicionar, editar e desativar, tudo versionado.

02

Template declara

No passo a passo, o autor seleciona quais competências cada cenário do template testa. O peso de cada critério é configurável.

03

Roleplay fixa o snapshot

Ao iniciar a sessão, os critérios são fotografados no roleplay. Mesmo que o template seja editado depois, a sessão executa com a versão original.

04

IA pontua, código decide

A IA recebe transcrição e instruções, devolve uma pontuação estruturada por critério e passa pelas regras de aprovação. O resultado completo é persistido para auditoria.

Por que não consenso entre várias IAs

Várias IAs em conjunto não somam, elas divergem.

Tentamos rodar quatro modelos em paralelo e tirar a média. O problema é que cada modelo tem um viés sistemático diferente, e a média dilui o sinal de quem acertou.

Em vez disso, usamos um único modelo escolhido para cada função, com instruções versionadas e medidas contra a rubrica. Previsível, investigável e comparável entre sessões.

Consenso entre várias IAs

  • ✗ Custo 4× sem 4× a confiança
  • ✗ Dilui viés divergente
  • ✗ Difícil investigar uma nota
  • ✗ Comparação entre sessões inconsistente

Um modelo por função

  • ✓ Custo controlado por chamada
  • ✓ Instruções versionadas e auditáveis
  • ✓ Resultado reprodutível
  • ✓ Comparação entre sessões consistente

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