Resumo Executivo
Visão consolidada do período analisado
Total Colaboradores
17
Universo monitorado pela plataforma
Monitorados
10
Com dados válidos no período
Risco de Burnout
2
18,2% dos coletados — atenção imediata
Aproveitamento Médio
39%
Master — potencial significativo de melhoria
Horas Ativas Totais
839h
Computadas no período de coleta
Ferramentas Mapeadas
35+
Apps identificados no mapa de processos
P1 — Burnout Individual
Análise por colaborador · Aproveitamento, entretenimento e classificação de risco
Roberta Reis
Adm / Financeiro · 179h registradas de 160h previstas
Aproveitamento
111%
Entretenimento
0,9%
Excesso de horas
+19h
Ivan Jesus
DEV · 176h registradas de 160h previstas
Aproveitamento
110%
Entretenimento
0%
Excesso de horas
+16h
Aproveitamento por Colaborador (%)
Colaboradores com dados válidos — referência 100% = horas previstas
Entretenimento vs Aproveitamento
Dispersão — posicionamento de risco por colaborador
| Colaborador | Grupo | H. Previstas | H. Totais | Aproveitamento | Entretenimento | Classificação |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Roberta Reis | Adm/Financeiro | 160h | 179h | 111% | 1% | Propensão Burnout |
| Ivan Jesus | DEV | 160h | 176h | 110% | 0% | Propensão Burnout |
| Vera Lucia Vicente | CS | 160h | 153h | 93% | 3% | Alt. Produtivo |
| Saulo Soares | DEV | 160h | 146h | 89% | 2% | Alt. Produtivo |
| Vinicius Garcia | DEV | 160h | 120h | 72% | 5% | Baixa Prod. |
| Hugo Andrade | Atendimento | 160h | 141h | 72% | 18% | Baixa Prod. |
| Nadielen Martins | Negócios | 160h | 75h | 41% | 13% | Baixa Prod. |
| Debora Amaral | CS | 160h | 66h | 38% | 9% | Baixa Prod. |
| Ana Joaquim | DEV | 105h | 1h | 1% | 22% | Dado Insufic. |
| Ana Joaquim — MAC | MacOS | 181h | 6h | 3% | 10% | Dado Insufic. |
| Gleidson — MAC | MAC | 161h | 3h | 2% | 11% | Dado Insufic. |
| Ricardo Laizo | Marketing | 160h | 0h | 0% | 0% | Ausente |
| Ana Carolina Caetano | CS | 160h | 0h | 0% | 0% | Ausente |
| Bianca dos Santos | CS | 160h | 0h | 0% | 0% | Ausente |
| Marcio Nery | Negócios | 160h | 0h | 0% | 0% | Ausente |
| COLAB EVOPE (Lucas PC) | Master | 160h | 0h | 0% | 0% | Ausente |
| Cínthya | Marketing | — | 0h | — | — | Sem Dados |
Legenda das Classificações
Propensão Burnout — Aprov ≥ 100% e Entret < 7%
Altamente Produtivo — Aprov ≥ 80% e Entret < 7%
Produtivo — Aprov 60-79%
Baixa Produtividade — Aprov < 60%
Ausente — 0h no período
Sem Dados — não monitorado
Dado Insuficiente — cobertura < 10%
P2 — Análise por Grupo
Consolidado de produtividade e risco por área organizacional
Master — Geral
Colaboradores
17
Coletados
11
Aproveitamento
39,0%
Em Burnout
2 (18,2%)
Entretenimento
43,9h (5,2%)
Adm / Financeiro
100% burnout
Colaboradores
1 / 1
Aproveitamento
110,7%
Burnout
1 (100%)
Entretenimento
1,3h (0,9%)
Acima da Meta
1 colaborador
DEV
Colaboradores
6 / 6
Aproveitamento
47,4%
Burnout
1 (16,7%)
Entretenimento
9,9h (2,7%)
Distribuição
3 abaixo · 2 bom · 1 acima
Customer Success
Colaboradores
4 total / dados parciais
Aproveitamento
Vera: 93% · Débora: 38%
Burnout
0
Ausentes
2 (Ana C. e Bianca)
Negócios
Colaboradores
2 / 1 coletado
Aproveitamento
15,7%
Burnout
0
Entretenimento
7,3h (15,3%) ⚠
Marcio Nery
0h — ausente
Atendimento
Coletados
3 de 5
Aproveitamento
39,7%
Burnout
0
Entretenimento
25,5h (9,1%)
Destaque
Hugo: 18% entret ⚠
Aproveitamento por Grupo (%)
Média de aproveitamento consolidada por área — referência 80%
Entretenimento por Grupo (horas)
Total de horas de entretenimento registradas por área
| Grupo | Total | Coletados | Aproveitamento | Burnout | Burnout % | Entret. (h) | Entret. % | Abaixo | Bom | Acima |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Master (Total) | 17 | 11 | 39,0% | 2 | 18,2% | 43,9h | 5,2% | 11 | 0 | 2 |
| Adm/Financeiro | 1 | 1 | 110,7% | 1 | 100,0% | 1,3h | 0,9% | 0 | 0 | 1 |
| DEV | 6 | 6 | 47,4% | 1 | 16,7% | 9,9h | 2,7% | 3 | 2 | 1 |
| Atendimento | 5 | 3 | 39,7% | 0 | 0,0% | 25,5h | 9,1% | 3 | 2 | 0 |
| Negócios | 2 | 1 | 15,7% | 0 | 0,0% | 7,3h | 15,3% | 2 | 0 | 0 |
| Marketing | 2 | 0 | N/A | — | N/A | 0h | N/A | 2 | 0 | 0 |
Colaboradores que Exigem Atenção
Burnout
Roberta Reis
Adm/Financeiro
111%
Aproveitamento
Burnout
Ivan Jesus
DEV
110%
Aproveitamento
Alto Entret.
Ana Joaquim
DEV
22%
Entretenimento
Alto Entret.
Nadielen Martins
Negócios
15%
Entretenimento
Alto Entret.
Hugo Andrade
Atendimento
18%
Entretenimento
P3 — Mapa de Processos
Ferramentas utilizadas, intensidade de uso e workflows identificados automaticamente
Top Aplicativos por Horas de Uso
Horas totais acumuladas por aplicativo — todos os colaboradores monitorados
Índice de Foco por Aplicativo
(Teclas + Cliques) ÷ Horas — mede intensidade de interação
WhatsApp
4.722/h
máximo
ChatGPT
2.388/h
alto
Teams Chat
2.121/h
Visual Studio
787/h
EVOPE Portal
511/h
SSMS (SQL Server)
265/h
espera
Destaque — Adoção de IA
ChatGPT utilizado por 6 colaboradores — sinal positivo de maturidade digital
6
colaboradores utilizando ChatGPT ativamente
3:10h mapeadas · 7.115 teclas · 527 cliques · 334 interações
A taxa de adoção de ferramentas de IA é um indicador de modernização operacional.
Com 6 de 10 colaboradores utilizando ChatGPT, a EVOPE demonstra abertura à automação — terreno fértil para a implantação do Agente de Insights.
Categorias de uso de apps
Desenvolvimento 109,8h
Comunicação 68,5h
Gestão 32,1h
IA / Pesquisa 3,2h
Entretenimento 2,4h
Workflows Identificados Automaticamente
4 padrões de trabalho detectados via análise de transições
Workflow 01 · Dominante
Monitoramento Operacional
Teams
↔
EVOPE Portal
1.033
Transições
8
Colaboradores
Central
Função
Workflow 02 · DEV
Investigação de Falhas
SSMS
↔
Excel
↔
EVOPE
700+
Transições
3
Colaboradores
Intenso
Padrão
Workflow 03 · Financeiro
Ciclo Financeiro
Outlook
↔
ContaAzul
312
Transições
1
Colaborador
Solo
Risco dependência
Workflow 04 · Suporte
Suporte via WhatsApp
WhatsApp
→
EVOPE Portal
105
Transições
2
Colaboradores
4.722/h
Foco máximo
Top 13 Transições de Aplicativo (Mapa de Fluxo)
| # | Origem | Destino | Transições | Intensidade | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Teams Chat | → | EVOPE Portal | 320 | |
| 2 | EVOPE Portal | → | Teams Chat | 286 | |
| 3 | Teams Microsoft Teams | → | Teams Chat | 277 | |
| 4 | EVOPE Portal | → | Teams Microsoft Teams | 219 | |
| 5 | Teams Chat | → | Teams Microsoft Teams | 216 | |
| 6 | Teams Microsoft Teams | → | EVOPE Portal | 208 | |
| 7 | Excel — Check_Falhas_Ivan | → | SSMS | 202 | |
| 8 | SSMS | → | Excel — Check_Falhas_Ivan | 198 | |
| 9 | Outlook — Caixa de Entrada | → | ContaAzul | 159 | |
| 10 | ContaAzul | → | Outlook — Caixa de Entrada | 153 | |
| 11 | SSMS | → | Excel — Check_Falhas | 148 | |
| 12 | Excel — Check_Falhas | → | SSMS | 130 | |
| 13 | → | EVOPE Portal | 105 |
Insights & Pontos de Atenção
Interpretação dos dados coletados no período
Positivo
DEV com melhor higiene digital
O grupo DEV apresenta apenas 2,7% de entretenimento — o mais baixo entre os grupos ativos. Ivan e Saulo combinam alta produtividade com foco notável, refletindo uma cultura de engajamento técnico.
Positivo
Adoção de IA já acontece na base
6 de 10 colaboradores monitorados já utilizam ChatGPT ativamente. Isso indica abertura para ferramentas de IA e facilita a adoção do Agente de Insights sem resistência cultural.
Positivo
Workflows bem definidos e repetíveis
4 workflows distintos foram identificados com padrões claros de alternância. O ciclo Teams ↔ EVOPE é o DNA operacional da empresa e pode ser monitorado em tempo real pelo Agente.
Alerta Crítico
2 colaboradores em risco de burnout agudo
Roberta (111%) e Ivan (110%) operam acima da capacidade com zero entretenimento. Sem intervenção, o risco de absenteísmo e queda de qualidade é elevado. Requer ação imediata de gestão.
Alerta
39% de cobertura efetiva — dados insuficientes
5 colaboradores com 0h e 3 com cobertura <10% limitam a representatividade da análise. O Agente de Insights precisará de cobertura ≥80% para gerar alertas confiáveis por grupo.
Alerta
Financeiro como ponto único de falha
O workflow Outlook ↔ ContaAzul é operado exclusivamente por Roberta Reis — que já está em risco de burnout. Existe dependência crítica de uma única pessoa em um processo financeiro essencial.
O que o Agente de Insights vai conseguir responder
Perguntas que o agente responderá em linguagem natural após as 3 fases de implementação
Quem está em risco de burnout hoje? Mostre os dados das últimas 2 semanas.
Qual colaborador passou mais tempo em entretenimento neste mês?
Como está o aproveitamento do time DEV comparado ao mês passado?
Quais processos estão gerando mais alternância de aplicativos?
Mostre os 5 apps mais usados no último dia de trabalho pelo grupo CS.
Quantas horas o time de Atendimento dedicou ao EVOPE Portal esta semana?
Identifique colaboradores com queda de produtividade nos últimos 7 dias.
Qual é o workflow mais repetitivo do grupo DEV e quanto tempo consome?
Próximos Passos do Projeto
Roadmap de entrega do Agente de Insights EVOPE
Sprint 0 — Atual
Discovery & Acesso à Plataforma
Extração e análise dos primeiros dados reais. Mapeamento de APIs disponíveis, estrutura de dados e capacidades de exportação da plataforma de monitoramento.
⬤ Em andamento
Sprint 1
Agente Burnout (P1) — Live
Agente de IA em linguagem natural capaz de responder perguntas sobre aproveitamento individual, classificação de risco e alertas automáticos de burnout.
○ Pendente
Sprint 2
Agente Grupos (P2) — Live
Expansão para análise consolidada por área. Comparações entre grupos, tendências temporais e drill-down por colaborador dentro de cada departamento.
○ Pendente
Sprint 3
Mapa de Processos (P3) — Live
Agente capaz de analisar padrões de uso de aplicativos, identificar workflows repetitivos, medir eficiência de processos e sugerir oportunidades de automação.
○ Pendente
Sprint 4
Polimento & Go-Live Global
Integração dos 3 módulos em interface unificada. Fine-tuning de prompts, validação com gestores EVOPE, treinamento de usuários e lançamento para toda a liderança.
○ Pendente
Meta Final
Agente Totalmente Operacional
Gestores EVOPE consultam dados de produtividade em linguagem natural, recebem alertas proativos e tomam decisões baseadas em dados — sem depender de relatórios manuais.
★ Objetivo