Agende uma conversa de 45 minutos.
Sem deck. Sem apresentação comercial. Só diagnóstico — adaptado à realidade do ensino superior.
Parece familiar? No ensino superior, o "cliente" é um estudante que fica 3 a 5 anos — e o valor de cada relação bem gerida é exponencial. O SINTONIA EDU aplica ao ensino o que já funciona em empresas: arrumar a casa, criar sincronia, amplificar com IA. Com a linguagem, as métricas e os processos específicos da educação.
Os dados de candidatos vivem num sistema. As notas noutro. O marketing faz campanhas sem saber quem se matriculou. Os alumni entram numa base que ninguém actualiza. E quando alguém pergunta "qual é a nossa taxa de conversão de candidato a matrícula por canal?", ninguém consegue responder em 30 segundos.
O problema não é falta de tecnologia. É fragmentação — entre sistemas, entre departamentos, entre dados. E essa fragmentação custa alunos: alunos que não captou, alunos que perdeu no caminho, alumni que nunca mais ouviu falar de si.
A boa notícia: isto resolve-se. E resolve-se por uma ordem específica.
Toda a gente diz que faz IA. Quase ninguém mostra o método para decidir onde não a usar.
O nosso começa por desagregar o trabalho real da instituição em tarefas concretas — as que a equipa de admissões repete todas as semanas, as que consomem as tardes dos serviços académicos. Cada tarefa recebe duas notas: quanto vale automatizá-la e se é possível fazê-lo hoje, com a tecnologia e as competências que existem.
O resultado são duas listas. A primeira são os pilotos que valem a pena começar já. A segunda — mais rara, e mais útil — é a lista do que deve ficar exactamente como está.
Acompanhar um aluno em risco de desistir tem valor altíssimo e capacidade de automação nula. É trabalho humano, e assim deve continuar. Dizemos isso antes do contrato, não depois do primeiro upgrade de emergência.
Cada tarefa da instituição recebe uma nota de 1 a 5 em duas dimensões. O cruzamento das duas diz o que fazer — incluindo o que deixar em paz.
Vale a pena, mas ainda não. Primeiro competências e fundações.
É por aqui que se começa. Resultado visível em semanas.
Não consome tempo de decisão.
Fácil de automatizar, irrelevante para a instituição. É aqui que se perde o primeiro ano.
Acompanhar um aluno em risco de desistir tem valor máximo e capacidade de automação nula. Fica no quadrante inferior esquerdo — e assim deve continuar.
"Afinar os instrumentos da orquestra académica."
O que fazemos:
Respostas a perguntas básicas em 30 segundos. Quantos candidatos por canal? Taxa de conversão a matrícula? Alunos em risco de desistência? Custo por aluno adquirido?
"Ensaiar em secções — admissões, docentes, serviços, alumni."
Criar o sistema nervoso que liga marketing de captação, admissões, serviços académicos e rede de alumni. Para que o marketing saiba que tipo de aluno converte melhor, as admissões saibam que promessas o marketing fez, e os alumni não desapareçam no dia da formatura.
O sistema identifica automaticamente:
Cada aluno satisfeito alimenta o próximo ciclo. Referências de alumni geram novos candidatos. Casos de sucesso geram reputação. O crescimento auto-alimenta-se.
"A amplificação que projecta a música para o mundo."
Só aqui. E só porque as duas fases anteriores criaram a base histórica de dados que estas capacidades exigem.
Alertas precoces de abandono — os sinais fracos que aparecem semanas antes de a desistência se tornar decisão. Os dados já existem; o que faltava era estarem no mesmo sítio para o padrão ficar visível.
Agentes administrativos — processos que se executam sozinhos entre sistemas: organizar candidaturas, dar seguimento a documentação em falta, atualizar registos.
Análise preditiva de matrículas — que campanhas e que perfis geram candidaturas concretizadas, não apenas cliques.
O investimento certo: 25% tecnologia, 30% processos, 45% pessoas. Se inverter esta proporção, vai ter um chatbot caro a dar respostas erradas.
O sistema diz quem está em risco. A conversa continua a ser humana — mas acontece a tempo. +40% produtividade nas equipas de admissão. -60% tarefas manuais repetitivas.
Fonte: A maioria das instituições inverte esta ordem — compra a tecnologia primeiro e trata das pessoas no fim. É por isso que tanta plataforma cara acaba sem utilizadores.
Não sabemos à partida — e desconfie de quem disser que sabe.
O que temos é um método: desagregamos o trabalho de cada área em tarefas e pontuamos cada uma em valor e em viabilidade.
Em duas semanas há uma lista priorizada de pilotos e uma lista do que não se toca. A conversa deixa de ser sobre ferramentas e passa a ser sobre onde está o tempo da equipa.
O diagnóstico não pressupõe mudança. Em boa parte dos casos, o caminho recomendado é consolidar e reconfigurar o que já existe — não substituir.
O que dizemos é sempre o que é mais barato para a instituição a três anos, não o que é mais lucrativo para nós no primeiro ano.
Não. Um agente de IA a operar sobre dados dispersos por quatro sistemas multiplica o erro em vez de o resolver. A ordem é inegociável — e é ela que protege o investimento.
A repartição de referência de um projeto de IA é 25% tecnologia, 30% processos, 45% pessoas. Quem inverte esta ordem compra software que ninguém usa.
É a primeira conversa, não a última. As equipas de TI e jurídico entram no projecto desde o início.
Definimos o que pode ou não ser processado, onde ficam os dados, e quem tem acesso a quê — antes de qualquer ferramenta ser ligada. Nenhuma decisão automática sobre um aluno fica sem supervisão humana.
Dizemos. É a resposta mais valiosa que podemos dar — e a que mais vezes damos.
Não vendemos tecnologia a quem ainda não a consegue usar: é mau negócio para os dois lados.
Sem deck. Sem apresentação comercial. Só diagnóstico — adaptado à realidade do ensino superior.
As 6 perguntas aplicam-se a qualquer organização — incluindo instituições de ensino. 3 minutos, resultado imediato.
A maioria dos projectos de IA no ensino falha porque os dados estão dispersos e os processos não estão mapeados. Nós começamos por aí — e só depois amplificamos.