#345 - Vitru Educação: como integrar IA à experiência do cliente sem fricção

E o nosso desafio na Vitro é ainda, dá para dizer assim, é relativamente grande, né? Quando a gente fala de escalar para todos os alunos, a gente está fazendo uma solução para um milhão de alunos, né? Em locais diferentes, com culturas muitas vezes diferentes, com realidades diferentes, né? A gente precisa ter realmente essa atenção. E é um desafio para o mercado como um todo, né?

Bom dia, boa tarde, boa noite. Começamos mais um episódio dos Agilistas, o podcast que é o seu radar de inovação, tecnologias e negócios. Eu sou o Samuel e hoje a gente vai falar como que a gente utiliza tecnologia e A para melhorar, otimizar e escalar o atendimento no setor de educação.

E quem conversa comigo hoje é o Laerte Kerber Franco, que ele é diretor de tecnologia e dados na Vitro Educação, a empresa que foi reconhecida em 2025 como a mais inovadora no setor educacional no Prêmio Valor Inovação Brasil. Tudo bem, Laerte? Bem-vindo ao podcast. Tudo bem, Samuel. Muito obrigado pelo convite. Agradeço aos agilistas por essa oportunidade de a gente conversar um pouquinho. Então, como você comentou, meu nome é Laerte Franco, responsável hoje, então, diretor de tecnologia e dados da Vitro Educação.

A Vitro Educação hoje é a líder no ensino superior, tanto EAD quanto semipresencial. Então hoje nós contamos com um milhão de alunos, em torno de um milhão de alunos, é variável, mas é esse o número. 2.600 polos, mais ou menos, espalhados em 1.500 cidades.

E o tema é super propício ali, porque por ser, então, uma base tecnológica, uma base de ensino à distância, o tema inteligência artificial e o tema evolução tecnológica é o que a gente foca, é o que a gente usa para cumprir a nossa missão, que é levar para o aluno, então, a possibilidade de construir, então, a sua própria história de sucesso a partir de todo esse ecossistema digital. Então, de novo, muito obrigado pela oportunidade de conversar um pouquinho com vocês.

Eu que agradeço já até pelo contexto aí da Vitro para quem está ouvindo a gente. E aí então para a gente já começar, vamos falar de inovação, vamos falar de ar. E aí a gente quer falar um pouquinho sobre o VitroLab, que é o laboratório de experimentação que vocês criaram internamente para gerar essa inovação dentro da empresa. E aí...

Eu quero entender com você como que surgiu essa decisão de estruturar esse ambiente próprio de vocês para gerar inovação, para fomentar a inovação. Perfeito, perfeito. O nosso Vitrolab, nós construímos, ele nasceu, dá para dizer assim, naquela início de 2023, aquela virada no boom do chat GPT, onde está todo mundo, todas as empresas falando sobre inteligência artificial.

sobre quanto aquilo ali poderia revolucionar, então, a história, o mundo, e é o que a gente vem percebendo agora com as entregas e os resultados que vêm acontecendo. Então, ele nasceu naquele momento. Uma coincidência também, nós estávamos construindo a diretoria de inovação, então, com a Alessandra Reis, a minha par. Então, a gente juntou as ideias, a combinação dos nossos objetivos ali, montou, então, o Vitrolab. Trouxemos também o setor acadêmico, com a Tweene Barros, que é a nossa diretora do acadêmico ali, montamos algo combinado.

onde o principal objetivo ali era a gente justamente acelerar as inovações no que tange, então, tecnologia. Um dos primeiros grandes movimentos, quando a gente juntou, tá, agora quais são os próximos passos? O primeiro grande movimento foi a gente criar um programa de ideias justamente para capturar tudo o que as áreas estavam fazendo e pensando em termos de inteligência artificial que tinha recém, então, surgido, né?

Só nesse primeiro movimento a gente teve mais de 100 inscrições, então mais de 100 ideias que as diversas áreas já estavam trabalhando, pensando e até muitas operando. Então a gente conseguiu centralizar essas ideias dentro desse programa que nos permitiu já colocar a primeira camada de governança em cima dele. Então a gente ter tanto a TI quanto a inovação quanto o acadêmico, ter um olhar em cima de tudo o que estava acontecendo.

Então já foi o primeiro movimento, dá para dizer assim, de governança, que a gente só foi impulsionando cada vez mais de...

depois. Inclusive, nós fomos a primeira instituição de ensino que lançou o Manifesto de Uso de Inteligência Artificial. Então, foi naquele próprio ano que a gente lançou o manifesto, então, falando quais eram as linhas gerais, o que a gente pensava sobre isso, que depois gerou também a nossa base para a construção das nossas políticas.

Então um dos grandes sucessos desse movimento como um todo foi justamente a gente ter montado esse grupo multidisciplinário, ter conseguido olhar e enxergar tudo o que estava acontecendo, a partir dali priorizar, então foi talvez o primeiro modelo de priorização de IA que a gente implementou, e aí começar assim de forma estruturada a implementação do tema dentro da instituição. Então isso daí é um pouquinho do nosso VitroLab.

E aí, uma coisa que eu fiquei curioso, as soluções ali do VitroLab, né? As inovações, os produtos que você gera, digamos assim, eles são todos para a Vitro? Ou tem alguma solução que vira um produto para o mercado?

Hoje, o nosso foco principal e o que está, digamos assim, é o nosso principal alvo hoje, e é aquilo que a gente trabalha para e é o nosso propósito, é o nosso aluno. Então, o foco de todos os movimentos que a gente faz dentro do VitroLab é sempre olhando para o nosso aluno.

Então, tanto para entregar para ele uma experiência melhor de aprendizado, para que ele possa não só aquele modelo antigo de só decorar, mas sim fixar, aprender e aplicar. Então, a gente sempre olha para isso, para essa experiência. E, principalmente, liberar ele de...

movimentos que não necessariamente ele precisa fazer. Então, por exemplo, eu tenho um problema do boleto. Não precisa ele ficar 3, 4, 5 dias com aquele problema, tentando conversar com uma pessoa, conversar com outra. Se ele pode, a gente pode aplicar, por exemplo, inteligência artificial para dar esse apoio para ele.

os agendamentos, né? Às vezes o aluno era natural no passado, na mesma época que eu estudava também, ele perdia uma data de uma apresentação, uma data de uma entrega, uma data de uma prova. Por que eu não posso aplicar então essas tecnologias para ajudá-lo então também nesse trabalho mais...

administrativo, operacional dele mesmo. Então, o foco principal é o aluno. Mesmo as soluções que a gente faz para os polos, que também é, dá para dizer assim, é um dos nossos grandes clientes de tecnologia, o polo que está lá nessas 1.500 cidades diferentes, ele também tem o aluno na frente. Então, ele está ali para também prestar o serviço para o aluno. Então, o quanto eu consigo entregar para o polo, que ele consegue fazer essa prestação de serviço melhor...

Para a gente é mais resultado, é mais qualidade no ensino, é maior a chance daquele aluno ter o sucesso. Então, por enquanto, as nossas soluções desenvolvidas são todas internas, mas a gente tem muita coisa que já vem, essas provocações do tipo, fizemos algo muito legal. Será que isso daqui no futuro não pode virar algum serviço, algum produto? Mas, por enquanto, está só na linha das ideias, não materializamos nada nesse sentido.

Ainda mais porque eu acho que o setor educacional, ele necessita muito dessa evolução tecnológica e às vezes é até um pouco carente nesse... Ainda mais agora com o IA, né? Que muita coisa pode ser feita. Exatamente. E aí, assim, uma coisa que eu também fiquei bem curioso...

É como que, por ser um laboratório de experimentação, como que vocês conseguem tirar da experimentação e levar para a aplicação na prática? Porque eu entendo que isso é uma dificuldade muito grande de empresas grandes, de transformar esses protótipos, digamos assim, em a solução lá para a ponta mesmo. Sair do campo de experimentação só, né?

Isso, é o que a gente fala do escalar, pegar a solução que foi experimentada e conseguir realmente colocar ela para a produção. E o nosso desafio na Vitro ainda é relativamente grande, quando a gente fala de escalar para todos os alunos, a gente está fazendo uma solução para um milhão de alunos, em locais diferentes, com culturas muitas vezes diferentes, com realidades diferentes, a gente precisa ter realmente essa atenção. E é um desafio para o mercado como um todo.

A gente tem, por exemplo, estudo recente ali do MIT, né? Dentro do State of AI in Business, né? Que foi lançado agora no finalzinho do ano passado. Eles colocam ali que 95% dos experimentos que são feitos não conseguem escalar para a produção. Então, tem...

Tem esse número e é um desafio grande para o mercado. A gente tinha também, ou a gente passou por várias eras ali dentro do Vitrolab, mas agora, pegando só números do ano passado, 2025 ali, dos 30 experimentos que a gente rodou dentro do Vitrolab, 10 experimentos ou já estão implementados ou estão em processo de implementação agora em 2026. Então, a gente conseguiu até avançar um pouco mais do que o mercado nesse sentido.

E um outro número ali que fala também sobre o retorno, porque também é uma preocupação grande nossa, não só o fato da gente experimentar e escalar, mas sim escalar gerando valor. Ou gerando valor para o nosso aluno, que como eu falei, ele é o nosso foco principal, o aluno para entregar melhor, para ele gerar mais oportunidades e potencializar então essa construção da jornada dele.

mas também para o próprio business, para o próprio avitro, em termos de eficiência operacional, por exemplo. Então, hoje tem um estudo também da Oxford que diz que em torno do investimento que é feito, ele tem como retorno 31% em dois anos.

Esse daqui é um estudo oficial que fala um pouquinho disso aí em cima de captura de dados de várias empresas. Hoje a gente está na casa, só esses projetos que a gente está implementando agora, ou já implementados, ou estão implementando agora para 2026, a gente já está falando dentro da Vitro na casa de 60% de retorno. Então também a gente está com esses números.

que dão bastante orgulho pra gente, mas isso só é possível pelo foco que a gente dá, né? Qual é que é a receita disso daí, você pode perguntar, né? Então, primeiro, começar o experimento pensando em valor. Então, a gente já começa o experimento pensando qual é que é o valor que ele vai trazer, né? Não só se é um experimento bacana, legal de se fazer, mas qual é que é o valor que ele traz.

Na sequência, a gente olha para o time que vai operacionalizar isso. Então, não adianta eu fazer com o time técnico, por exemplo, e depois eu chegar para você e dizer, ó, está aqui, Samuel, está pronto, a solução opera. O teu dia a dia, a tua realidade pode ser um pouco diferente. Então, gera essa fricção e a gente não consegue evoluir. Então, tem que ser o próprio time da operação que lidera os movimentos de experimento.

Depois olhar também para o resultado para o negócio. Qual é o resultado que eu quero trazer para o negócio? Então vai ser eficiência operacional? Aonde que eu vou pegar a inovação? O que eu quero focar? E o processo que esse próprio estudo do MIT, ele diz que traz um termo também que ele chama de fricção organizacional.

que é o momento que eu não olho para o processo, que o processo é voltado para o humano e eu tento colocar, então, o processo automatizado ali. É natural ter nas empresas, principalmente com vários anos, que nem as nossas marcas, a marca Unicell e a Unicell Smart são marcas de mais de 20 anos.

Às vezes é normal ter um processo onde ele tem uma dependência humana, às vezes mesmo relacional. E aí é nesse momento que muitas vezes a IA falha. Então, dando foco nisso daqui, que a gente garante um pouco desse sucesso ou desses números que você pode fazer para a partir dessa escala aí.

Falando um pouco dessas soluções que vieram do VitroLab, a gente quer discutir duas aqui. A primeira é o agente IA de suporte aos polos, que tem um sucesso, reduziu o tempo de atendimento, acelerou a resolução. Então, assim, trouxe muita otimização para o atendimento de vocês e experiência também para o pessoal.

E aí eu queria entender um pouquinho do que esse agente faz mesmo, para a gente entender onde é que ele está melhorando a operação de vocês. Não, perfeito. Esse aqui ele nasceu também dentro do VitroLab. Ele nasceu em 2024, a gente já escalou ele em 2024, início de 2024. A gente começou a discutir ele ainda em 2023. Ele foi totalmente despretensioso. Então naquela linha da ideia da gente discutir, foi inclusive uma funcionária da própria área de atendimento aos polos.

que trouxe a sugestão, assim, pô, seria muito bacana se a gente tivesse uma base de conhecimento, algum lugar que o Polo pudesse consultar e resolvesse as situações mais operacionais. Aí, ao invés de uma base de conhecimento, a gente já foi na linha, vamos construir, então, um bot inteligente que ele possa responder, então, para o Polo a partir dali. Então, a gente começou a rodar ele com poucos Polos, né? Começou a experimentar para ver qual é que era, até mesmo a aceitação do Polo para aquele movimento que a gente estava fazendo. E questão de dois meses, assim, o resultado foi fantástico.

Então, esse que você comentou ali, a gente passou a atender pelo botzinho 80% dos chamados ali, né? Das consultas. É uma taxa de sucesso bem alta. Bem alta, exatamente. E uma redução ali do tempo mesmo de resposta pro Paulo ali de mais de 30%. Porque aquilo que caía era atendido pelo chat era muito rápido. Inclusive pensando em 24 por 7.

E o que caía e tombava ali para o atendente, acabava sendo, por ser um volume menor, ele conseguia dar uma atenção e um tempo de resposta, inclusive um pouco melhor também. Então, a gente começou pequenininho, como eu falei, e a gente expandiu em 2024, até o final de 2024, a gente expandiu para toda a marca Unicelv.

E agora em 2025 expandimos para toda a marca Unicesumar. Então hoje o suporte para os polos é dado inicialmente pela IA, pelo bot, dando os retornos, tirando as dúvidas, geralmente mais operacionais, já fazendo alguns serviços para o polo e nos momentos adequados.

entregando então para o humano poder fazer a atuação. E liberando o tempo do humano então para poder focar em outras coisas, né? Que é muito importante. Exatamente. É um ponto principal. Só um ponto que eu fiquei na dúvida. Polo é a unidade de ensino. Isso.

Só para você entender um pouquinho dentro do conceito do ensino digital ali, a gente tem como se fosse, imagina, uma grande universidade com vários pequenos campos. Sim. Então, cada um dos polos é uma das nossas unidades que faz o contato com o aluno. Exato. Tanto no momento da captação, que é poder chegar o Samuel.

Vou te mostrar um pouquinho dos cursos, o que você acha, quais são as opções aqui e tudo mais. Até de você poder estudar lá. Então, a gente tem a marca Unicel, por exemplo, muito forte no semipresencial. Então, tem os espaços no polo onde o aluno vai fazer os estudos uma vez por semana, aí conforme os cursos.

o aluno ir fazer a prova e ter todo esse suporte que o aluno tem durante a sua jornada, então dentro da Vitro, tanto no Nielcev, quanto no Sesmán. Então é para isso que serve o Polo. E a gente tem situações bem interessantes, porque como a gente está espalhado em 1.500 cidades no Brasil, a gente está em cidades às vezes muito pequenininhas e muito distantes. Então a gente tem situações que a gente tem até o Polo Barco.

então lá no Rio Amazonas tem o Polo Barco que ele vai até as localidades leva os materiais, dá essa possibilidade então do pessoal estudar é a nossa bandeira que é democratizar o ensino superior no Brasil e assim, eu acho que igual você falou o principal player de vocês o mais importante é o aluno então você conseguir levar a educação até ele e ajudar ele também a

resolver os problemas que acontecem no dia a dia é muito importante. Exatamente. O nosso sucesso, o sucesso da Vitra é o sucesso do aluno. O sucesso da Unicell, o sucesso da Unicell Smart é o sucesso do aluno. Essa é a nossa meta. E aí, igual você comentou dos ganhos, dos resultados que vocês tiveram aí, de 30% do tempo de atendimento, 80% de taxa de sucesso na resolução do primeiro contato. Quais são os principais desafios para chegar num nível de eficiência desse tamanho?

Olha, não são poucos. Não são poucos os desafios. Vamos pensar assim, por exemplo, numa ferramenta como essa ali para atendimento dos povos. Já falei algumas vezes que a gente está em todas as cidades, as principais cidades. Então a gente sabe, o Brasil é muito grande. Existem em cada região, às vezes tem todas as suas peculiaridades. Super.

Desde a forma da fala, a forma da tratativa, o relacionamento entre as pessoas, mais próximo, menos próximo. Então, a gente tem características diferentes no país pelo tamanho dele. Então, a primeira coisa é justamente entender toda essa complexidade envolvida. Então, a forma que eu preciso, por exemplo, entregar um determinado tipo de atendimento para Norte e Nordeste, a forma para o Sul, a forma aqui para o Sudeste. Então, a primeira é essa daí.

Depois, um desafio enorme. Eu acho que, assim, conversando com o Paris, eu acredito que um dos principais desafios que teve no início e ainda se tem da inteligência artificial é justamente a organização dos dados. Eu lembro que lá em 2023, acho que foi em 2023, 2024, eu participei também de um podcast onde a gente estava falando de desafios. Eu trouxe esse ponto. Como a gente organiza os dados para que a IA possa beber dessa fonte.

E aí, com o passar do tempo, a gente foi vendo que esse realmente era um grande desafio. Não era só colocar um botzinho, sei lá, uma IA ali e dizer, agora me traz todos os... resolve todos os meus problemas. Porque o primeiro problema é que ela não consegue resolver se eu tenho um dado que ela não consegue identificar o que é ali dentro.

Então, acho que um outro desafio que a gente teve foi justamente isso, organizar as bases de conhecimento. Tinha muita coisa que o atendimento estava na cabeça da pessoa mesmo, não existia script de atendimento, não existia um padrão de atendimento. A gente teve que trabalhar muito com as pessoas, de pegar com elas como é que é um bom atendimento.

como é que você faz, como é que você usa, que tipo de informação você passa. Então, consolidar todas essas informações para se entregar uma base para a IA, para a IA poder trabalhar em cima dessa base. Treinamento contínuo da IA é um outro ponto, não só para...

esse desafio que a gente estava tendo ali com o Iaprapolos, mas todos os outros que a gente tem também de inteligência artificial, o acompanhamento, o treinamento e a curadoria dela, ela precisa ser feita uma curadoria, não é só colocar e abandoná-la. Porque em determinado momento ela pode começar a fazer coisas que você não gostaria que ela fizesse, dar respostas que você não gostaria, ou daqui a pouquinho começa a cair até as suas avaliações gerais, né? E por fim ali, das medições, fazer as medições.

E considerar que a gente tem pessoas no processo. Então, eu também preciso trabalhar essas pessoas para tudo bem. Eu não estou mais fazendo agora aquilo que eu fazia, que era um atendimento mais próximo e direto para 100%. O que essas pessoas vão fazer? Então, elas estão sendo capacitadas para trabalhar justamente essa curadoria, acompanhar os números, melhorar cada vez mais a IA e separar o seu tempo para aí sim poder fazer no contato pessoal com o Polo aquela coisa mais assertiva.

Deixa eu fazer um trabalho mais consultivo e mais qualificado com o Polo para ajudar ele a melhorar vendas, melhorar o atendimento mesmo com o aluno, entender quais são as suas dificuldades. Então, a gente deixa do humano ficar respondendo questões burocráticas para passar a ser realmente mais consultivo. Então, acho que esses foram os principais desafios.

O que eu acho interessante, assim, duas coisas, na verdade. A gente sempre, quando a gente vai falar de IA aqui, o tema de dados, ele sempre vem junto, né? Porque é imprescindível você ter os dados organizados. E aí, o que a gente vê, é um pouco do que você falou aí, é muitas empresas querendo usar IA, mas não tendo essa fundação que é necessária pra garantir um bom uso, né? E aí, eu acho muito interessante você comentar isso, que você pensa, ah, peraí, vamos olhar os dados então primeiro, pra garantir que isso tá resolvido, que a gente... Porque a IA com dado errado, vai responder errado.

e o problema não é da IA, o problema está lá atrás. Exatamente. Então, eu achei isso muito interessante. E aí, assim, o que que, nesse contexto do desafio, né? A empresa, depois, entendeu dois caminhos. Eu vou organizar todos os meus dados para depois eu começar a aplicar IA. Qual é que é o problema disso? Eu perco o time. Eu perco o time. Então, o que que nós temos feito muito lá na Vitro relacionado a esse tema ali? A partir do momento que a gente identifica ali o desafio, a gente avalia que aquele desafio realmente vai trazer o valor que a gente...

a gente gostaria. Seja, como eu falei, eficiência operacional, seja o valor focado no aluno, na melhor qualidade, seja o valor focado no polo, ou seja um valor relacionado à inovação mesmo. Inclusive, a gente está agora na vista das 100 mais inovadoras no uso de tecnologia pelo IT Forum. Então, semana que vem a gente vai lá entender qual é a posição, mas a gente está na vista de novo, mais um ano. Mas no momento que a gente identifica esse desafio, aí sim, olha, quais são os dados para tratar esse desafio?

E aí trabalha especificamente esse bloco de dados. Então aos pouquinhos a gente vai organizando tudo, exatamente. E aí o outro negócio que você falou que também acha interessante é a questão das pessoas, né? Porque assim, a IA trouxe uma otimização e aí a gente precisa relocar essas pessoas para fazer outras atividades. Então isso fez com que a gente olhasse para o trabalho de uma forma diferente para entender assim, como eu posso usar essa força de pessoas, que ela é muito importante, principalmente no setor educacional.

para que ela me ajude a trabalhar a estratégia do negócio, né? E não ficar fazendo um trabalho que a IA consegue fazer. Exatamente. O trabalho operacional, as IAs hoje podem fazer. Hoje elas conseguem entregar. Até mesmo aquele trabalho operacional que era mais especializado em ferramentas e fluxo não entregava, hoje ela entrega. Então eu consigo desafogar ou tirar aquele tempo e tornar aquele tempo um tempo de maior qualidade.

Então especializar as pessoas e as pessoas conseguirem entregar mais da estratégia, como você falou.

Isso é uma transformação muito grande, assim, não só para a empresa, mas para as próximas pessoas, né? A gente conseguir olhar para o nosso trabalho, aí a gente fala até da gente mesmo, assim, com um olhar diferente, não do olhar que a gente tem hoje ou do passado, né? Então, a gente tem que olhar com um outro prisma para o nosso dia a dia.

E aí, outra solução que também veio da VitroLab que eu queria falar é a Sofia, que é uma inteligência artificial para atendimento do aluno. Ela também, igual o agente de suporte aos polos, trouxe resultados impressionantes porque praticamente 93% das solicitações são atendidas de ponta a ponta com a IAP e tem uma eficiência operacional financeira maravilhosa de 1,2 milhão ao ano. Então, o que é muito importante.

E aí, igual você falou aí do cuidado com o aluno no atendimento e tal, como vocês conseguem equilibrar essa busca por eficiência, que ela é muito importante, com esse cuidado de garantir que o aluno vai ter uma boa experiência no ensino dele ali como um todo.

Esse foi uma, talvez uma solução ali que mais nos empolgou, porque é uma solução, como eu falei, voltada, a outra solução era voltada para o polo. Essa é uma solução voltada diretamente para o aluno e que ela abre portas fantásticas.

Ela começou só, o início dela foi também como atendimento administrativo do aluno. Da mesma forma que o polo, o aluno não precisa perder tempo com algumas coisas. Antes ele tinha que contatar o call center ou mesmo ir até o polo. Então se deslocar, aqueles polos que a gente falou das cidades, ele ia até o polo para resolver algum problema, que muitas vezes é um problema simples.

Ele queria só, às vezes, tirar uma segunda via do boleto ou entender a composição do boleto. Isso é natural, é normal, porque tem ali o valor do curso. Às vezes tem um curso adicional que foi colocado, tem um desconto que foi recebido no polo. Então, tem toda ali uma lógica por trás do boleto. Às vezes, ele só ficou na dúvida. Só quer tirar aquela dúvida de como é que está composto. É rápida. É só como é que está composto o boleto.

E às vezes, assim, pô, a pessoa trabalhou o dia todo, né? E, pô, cheguei em casa à noite. Agora só que eu consegui tempo de olhar isso daqui. Aí chegava à noite, aí o atendimento não era 24 horas, por exemplo. Ou teria que se deslocar até o pau, ou teria que esperar até o dia seguinte. Com a IA, com a Sofia, né? Que foi o nome que a gente batizou ela inicialmente para Unicelv. E agora ela já está também na Unicelmar. Aí com outro nome, mas é a mesma engine. A nossa chama é Edu na Unicelmar, mas é a Sofia na Unicelv.

Ela permite tanto esse atendimento a qualquer momento que o aluno precisar. Um atendimento dentro do nosso ambiente virtual do aluno, que é o nosso AVA. Ou via WhatsApp também, então ele consegue usar os dois canais. Tem atendimento no WhatsApp, tem atendimento direto dentro do próprio AVA. A gente consegue resolver, como você mesmo comentou, em 93% dos atendimentos, a gente consegue resolver direto por ela. Começou com um número um pouquinho menor, porque a gente estava voltado só mesmo para as dúvidas.

Mas depois a gente começou a acrescentar nela também alguns serviços. Então, o aluno pode, tanto ele pedir alguma informação do boleto, que é mais personalizada, não é só de uma base de conhecimento, mas ele vai direto nas nossas plataformas para entender, quanto mesmo solicitar alguns serviços.

uma abertura de protocolo, uma movimentação, muitas vezes ele pode fazer o pedido, por exemplo, de uma transferência ou o pedido de uma revisão, às vezes de uma disciplina ou pedidos que ele deveria antes entrar dentro de uma plataforma, abrir, por exemplo, um protocolo, ele pode fazer na conversa com a nossa IA. Então, isso hoje está rodando, está funcionando, está trazendo isso que você comentou ali, a gente está falando na casa de 2 milhões de eficiência operacional que a gente consegue com ela por ano e isso crescendo.

Mas ela traz um potencial enorme em outras frentes também, que a gente já está trabalhando então com as áreas. Por exemplo, dentro do acadêmico, a Sofia também já está respondendo, fazendo primeiro o onboarding do aluno. Então quando o aluno entra e começa a estudar pela plataforma, que é ela que explica para o aluno como é que ele precisa fazer. O tour guiado. O tour guiado é ela que faz. E depois ela fica disponível para tirar as dúvidas do aluno, essas administrativas e também dúvidas da disciplina.

E a nossa ideia é que ela vire realmente uma assistente educacional, que ela passe em algum momento, isso daqui a gente já tem experimentos, para isso, trabalhando, para que ela possa fazer recomendação de conteúdos, para que ela possa fazer recomendação de movimentos, para que ela possa trabalhar efetivamente o engajamento do aluno. Então, a gente não criou só um chatbot, a gente criou realmente uma assistente, uma assistente, uma inteligência que vai acompanhar o aluno durante...

toda a vida dele. Então agora a gente só vai estar acrescentando os conhecimentos e os perfis adicionais que a Sofia precisa ter pra ela conseguir realmente fazer isso com o aluno. Essa questão de conseguir olhar um pouco pra frente, né? Isso é bem interessante. E aí outro bom resultado foi o aumento da nota média do atendimento ao aluno, né? Que passou, se eu não me engano, de 4 para 4.2.

E aí, como vocês acompanham essa qualidade de um modelo híbrido, né? De educação e de atendimento, para garantir que a IA, ela vai gerar essa conexão com o aluno, não vai gerar frustração, não vai gerar um distanciamento, né? É, isso é bem importante, tá? E eram as discussões e preocupações nossas como um todo, porque no momento que você pensar terceiriza para uma inteligência artificial, um atendimento que antes era feito pelo humano e mais talvez personalizado,

você tem sim essa preocupação com relação a, tá bom, isso não vai ficar robotizado, né, que a gente brinca, né, não vai ficar robotizado esse movimento. Então, junto com a entrega disso em produção para o aluno, a gente colocou toda uma camada ali de acompanhamentos. Então, a gente botou indicadores quantitativos, por exemplo, a gente colocou ali justamente esse, né, qual é que é o nível de qualidade ali, a nota de qualidade do atendimento.

Que aí com o passar do tempo a gente saiu, você comentou, de 4 para 4.2. A gente melhorou a percepção do aluno na qualidade do atendimento. Mas também tem outras coisas, tipo taxa de resolução, que isso impacta diretamente a qualidade. Antes eu resolvia o meu problema em 3 horas, agora eu resolvo ele em 2 minutos. Pô, estou melhorando também aquilo que eu estou entregando para o aluno. E entender, no contexto geral, constantemente como é que a IA está se relacionando com o aluno. A gente traz também outros indicadores e avaliações qualitativas. Primeiro,

acompanhar às vezes mesmo algumas interações. A gente tem um time que hoje faz de forma manual, pega como forese antigamente, que é pegar assim, deixa eu pegar esse atendimento que o Samuel fez aqui, deixa eu ver como é que foi o atendimento dele para poder dar um feedback para ele. Então, para a IA é a mesma coisa. Eu preciso ter alguém ali acompanhando como é que foi o atendimento da IA para poder voltar para a IA, botar ela numa salinha e dizer assim, deixa eu, Sofia, deixa eu te dar um feedback aqui de como é que você poderia ter tratado diferente.

E hoje, inclusive, experimentos que a gente também está conduzindo para esse ano, é colocar também uma IA que faz a monitoração da IA e pode dar um feedback para a IA. Então, isso daqui também a gente já está fazendo. É uma próxima... É um loop, né? É isso. Então, já é uma próxima evolução. Mas esse trabalho junto com a IA, inclusive de encontrar qual é que é o ponto certo para devolver para o humano, para o atendente humano...

Também é uma das coisas que a gente acompanha e também é um fator fundamental. Porque em algum momento você vai chegar e vai dizer, cara, eu não quero conversar mais com uma IA. Eu quero realmente trocar a ideia e conversar com uma pessoa que possa, muitas vezes, me entender melhor. Então, esse ponto, esse momento da virada de chave, que em qualquer momento durante a conversa o aluno pode fazer isso.

E a própria IA, ela percebe como é que o aluno está na troca de mensagens, ela também já faz essa transferência para o humano. Então, esse equilíbrio, esse híbrido que você comentou ali entre o atendimento da IA e o atendimento do humano é que é o fator chave para que a gente possa realmente entregar essa qualidade, criar esse equilíbrio nessa qualidade.

Eu estava até lendo um estudo esses dias que, quando a gente fala de chatbot de atendimento para a IA, um dos grandes desafios que quebram muito a experiência do usuário é essa etapa que a gente chama de transbordo, né? Quando sai da IA e vai para um atendimento humano.

Porque isso geralmente gera algum tipo de fricção. Se o atendimento não é fluido, a pessoa tem que começar um atendimento de novo. Então, essa parte de conseguir fazer uma transição bem feita, eu acho que é o que gera a conexão que você disse.

exatamente, ela faz parte da experiência então as vezes a IA pode não resolver o problema do aluno, mas ela vai gerar tanto uma percepção positiva quanto uma percepção negativa, a forma que ela fizer esse transbordo então, primeiro, se ela não fizer o aluno está aí tentando, não quero falar com você eu quero falar de volta lá para o inicial você tem que começar tudo de novo gera frustração, ou manda para o atendente humano, e o atendente humano diz, tá bom, vamos começar tudo de novo

Qual que é o seu nome, né? Qual que é o seu nome. Que já acontecia, mesmo sem IA, né? Se é normal, né? Já acontecia com várias empresas e você passar por equipes diferentes e toda vez que passar por outra equipe você tem que explicar tudo de novo. Então, já gera uma frustração. Gigante. Já gera uma percepção de baixa qualidade. Então, acho que essa troca, eu não preciso que a IA resolva 100%. Eu preciso que ela resolva até onde é a responsabilidade dela e ela consiga fazer isso fluir bem.

E aí, eu queria... A gente falou das soluções que vieram do VitroLab. Eu queria voltar um pouquinho nele para te perguntar se você já pincelou durante a nossa conversa algumas coisas de futuro. Já falou do assistente, de evoluir para isso. Você acabou de falar desse monitoramento de uma para a outra e de nanofeedback. Mas o que a gente pode esperar para o futuro de alguma coisa que você acha interessante? Tem algum tipo de solução?

A gente falou de solução, por exemplo, para o polo, para o aluno, para o professor. Tem algum tipo de solução? Tem, tem. Tem bastante coisa que a gente está pensando. Tanto as nossas soluções, vamos pensar, soluções que a gente já tem priorizado, experimentos que já estão chegando, né? Tanto para o professor, quanto para o funcionário, quanto para o aluno. A gente tem mais um monte de movimentos assim. Então, vamos pegar o caso do professor, trazer alguns exemplos, né?

O professor também tinha um, tem um trabalho, né, que é um trabalho administrativo maçante, dois, na verdade, voltado para as avaliações. O primeiro é que o professor precisa gerar questões e a gente precisa estar sempre rodando, porque, por exemplo, não adianta para uma disciplina o professor gerou algumas questões, se para o próximo período ele mantiver exatamente as mesmas questões, daqui a pouquinho a gente tem, a gente vê situações ali onde o pessoal está disponível na internet. A gente já fez muito isso no passado.

Exato. Quem não fez um pouquinho disso daí? Então sempre tem. Então a gente, para poder ajudar o professor nisso, também tem uma inteligência artificial que está sendo implantada também esse ano. A gente já fez... Na verdade, ela já está rodando, mas não da forma que a gente gostaria. Ela está usando uma outra plataforma que a gente tem interna chamada VitroChat, que a gente usou nesse contexto da governança e segurança para substituir o uso das plataformas Open.

que as pessoas usavam, o chat EPT, de MENA, então a gente tem o VitroChat que é a nossa plataforma. Em cima do VitroChat que é a nossa plataforma, a gente já tem a geração de questões dos professores, eles já estão usando para gerar possíveis questões, para validar, ajustar as questões e devolver para o nosso banco de questões. Esse daí é um movimento, o que a gente está fazendo agora é só mais automatizando isso, para não ficar só naquele processo ainda manual. Já reduziu muito o tempo dos professores, mas dá para reduzir mais ainda.

E o outro processo é mesmo a avaliação de respostas, que é outra ponta. Eu gero a questão e depois eu preciso avaliar aquelas questões. Então, o professor também dispende bastante tempo na avaliação das respostas do aluno, sendo que ele tendo também um assistente, ele poderia otimizar isso.

O assistente poderia olhar e dizer assim, olha, esses e esses aqui são os principais pontos da resposta do aluno, ou essas e essas aqui são os principais pontos de melhoria da resposta do aluno. Aí o professor pode já, a partir desses highlights ali, poder dizer, então, qual é o montar, terminar de montar o feedback dele, dar a nota. Então, todo esse processo também, a gente está entregando, e a ideia é entregar esse ano, para os professores.

esse mecanismo para que possa ajudar nesse trabalho operacional também, que é justamente essa parte de avaliação de respostas do aluno. Então, a gente tem essas duas para o professor, mas a gente tem várias outras, tem ferramenta de entrevista virtual para o aluno, aí é diretamente para o próprio aluno também, o próprio assistente ali, como eu comentei contigo. E a gente tem talvez duas vertentes principais que eu enxergo, eu acredito que são dois caminhos.

que toda empresa precisa olhar, não só a Vitro, mas toda empresa precisa olhar. Um desses caminhos é, a gente fala de ambientes multi-agentes, que muda um pouquinho agora o jogo, a brincadeira começa a mudar, ela começa a ficar talvez um pouco mais complexa. Porque antigamente você tinha os agentes independentes, na grande maioria chatbots, como alguns exemplos que eu trouxe aqui.

Mas tem também outros agentes, como exemplos que eu dei aqui também, de assistentes que fazem algum tipo de trabalho. Mas a pegada agora e o jogo agora é como é que eu boto esses agentes juntos, interagindo, para poder entregar, então, um serviço que antes individualmente não era possível. A própria Sofia foi o exemplo que eu dei para você agora há pouco. Por exemplo, na personalização de conteúdo para o aluno, eu posso pegar, por exemplo, o Samuel e eu posso ter um agente que entende o perfil do Samuel.

Então, ele fica constantemente entendendo assim, ó, o Samuel é um cara que gosta de estudar, não tem muito tempo durante o dia, ele gosta de estudar à noite, ele só tem 15, 30 minutos, que é o tempo que ele estuda, e geralmente ele gosta de escutar os podcasts, né? Aí eu posso passar isso aqui para um outro agente que está orquestrando isso e dizer assim, ah, esse aqui é o perfil do Samuel, o que nós vamos fazer com ele? Aí esse outro agente pode dizer, olha, a gente precisa gerar um conteúdo específico para o Samuel. Aí pode perguntar para um outro agente e dizer assim, olha, agente de conteúdo.

O que você tem aí pronto que eu posso entregar para o Samuel? Ah, não tem nada? Então, constrói alguma coisa para ele aqui. Então, podcastzinho, 15 minutos, 30 minutos. Então, constrói e entrega para um outro agente. Poderia ser a Sofia, por exemplo, que é o nosso canal, para ela entregar para ele. Então, imagina tudo isso orquestrado e conversando e entregando, então, o resultado para o aluno. Então, acho que eu enxergo, na verdade, que isso...

É uma tendência, até porque tem estudos, esse próprio estudo do MIT, ele trouxe um pouquinho sobre o crescimento disso. Ele diz ali que nos últimos quatro meses cresceu em torno de 300% o uso nas empresas de multiagentes ou a construção de ambientes multiagentes nas empresas. Então, eu acredito que isso é uma tendência para o futuro.

E a outra tendência que também a gente está tratando, isso desde o início lá da IA, mas ela está ganhando cada vez mais força, e ela tem um termo para isso, que é o Shadow AI, que é as várias células de inteligência artificial que acabam nascendo na empresa e muitas vezes não estão governadas.

E isso gera problemas, problemas de segurança. Estudos também ali mostram que esse daqui foi do SaibDate. 40% dos funcionários entrevistados, foi feita uma entrevista no ano passado, 40%.

confirmaram, né, ou comentaram que já colocaram algum tipo de informação sensível numa ferramenta Open Search, né. E ali a gente tem todas as entrelinhas dessas ferramentas Open Search e que esses dados podem ser usados pra treinamento da própria ferramenta. Então, traz um risco, né. Imagina se botar um planejamento estratégico lá e pedir pra ela trazer um resumo, né. O que pode ser feito com isso? Depois alguém pode consultar lá a ferramenta, me diz qual é que é o planejamento estratégico da Vitro. Aí tá, traz todo o planejamento ali.

cuidado que tem que ter. O que a gente tem feito na Vitro para isso, né? A gente implementou então a governança, que eu já tinha comentado contigo, construiu a nossa ferramenta, o nosso VitroChat, mas agora a gente está dando passos além, né? A gente está entregando para as áreas, os bloquinhos, as caixinhas de ferramenta para cada necessidade diferente, então a gente está formalizando quais são as ferramentas que já foram homologadas, estão disponíveis para cada uma das necessidades.

Com os treinamentos, os devidos treinamentos e certificações para que a pessoa possa usar, então, de forma oficial. E junto com ferramentas que permitem que ela façam pequenas automações dentro do seu próprio processo. Então, além de eu poder construir agentes com as ferramentas, eu posso construir agentes que eles trabalham dentro de fluxos.

É óbvio, dentro dos guard-rails de segurança, dentro das integrações, que a gente está entregando também mais integrações de forma segura, pelo menos a gente está oficializando o uso dessas ferramentas, o uso dessas shadow AI estão oficializadas e principalmente governadas para a gente evitar as seguranças. Creio que são essas duas principais linhas, que o mercado todo está seguindo, não é só que isso da vida, mas o mercado todo está seguindo.

A gente, lá na DTI, com os nossos clientes, a gente fala muito dessa arquitetura multiagêntica e a gente também tem falado muito desses Shadow AI mesmo, porque são, de fato, coisas muito importantes que vão melhorar a utilização da IA dentro da empresa e que fornece, no final das contas, uma geração de valor maior.

Mas aí tem um outro ponto aqui, pra gente de fato agora ir pro finzinho, que é... A Vitro é uma instituição de ensino, então vocês entendem que apostar nesse tipo de iniciativa de inovação, com o VitroLab, por exemplo, é muito importante pra aprendizagem do próprio aluno ali, né? E no fim das contas pra atrair mais talentos pra dentro da instituição de vocês. E aí, eu queria perguntar assim, pra você no papel de diretor de tecnologia, qual que você acha que é a importância... Aικόικό

das empresas apostarem nesse tipo de estrutura de inovação interna. Olha, eu vou te dizer que ela é quase que fundamental para a sobrevivência. É óbvio que tem mercados hoje que são talvez menos tecnológicos. Sim, sim. Não tem nenhum hoje que não dependa de determinado nível de tecnologia, mas são mercados menos tecnológicos.

Mas a gente olhando, percebendo, vendo tudo o que tem acontecido e todas as possibilidades, eu creio que as empresas que não derem uma atenção para isso, não necessariamente pode criar toda uma estrutura como nós criamos na Vitro, com pessoas, com laboratório, com ferramentas, com governança.

mas criar as estruturas mínimas que possam dar atenção para esse tipo de movimento, trazer essas tecnologias para dentro de casa, de alguma forma experimentar, mas sempre com foco, e é o que eu acredito, sempre com foco no valor para o negócio, não só experimentar por experimentar, senão fica que nem eu li um termo na Febraban, um artigo que eu li que falava do teatro da inovação. Então para não ter o teatro da inovação.

que eu levo só para mostrar para o mercado que eu estou fazendo, mas efetivamente gerar o resultado. Então, deve-se criar essas estruturas, essa governança e deve dar realmente uma atenção, um foco para isso tudo que está acontecendo. Para IA, para automação, para tecnologia como um todo. Então, acho que é algo fundamental no que eu, Laerte, acredito.

Mas eu acho que é fundamental que o mercado comece de fato a ver isso, porque o mercado está ficando muito difícil para todo mundo. Então eu acho que você começar a fomentar a inovação dentro de casa é muito importante, porque ninguém melhor para saber como inovar do que quem conhece já as pessoas, quem conhece o seu cliente, que são as pessoas que estão ali dentro. Exatamente.

E a parceria principal, só para dizer, a parceria principal com as áreas de negócio. Porque também não é no papel, do meu papel, por exemplo, de responsável pela tecnologia. A tecnologia não vai fazer tudo sozinha. A tecnologia é o meio, exatamente. Então a gente vai prover as soluções e vai trabalhar de forma conjunta.

de braços dados, para aí sim poder construir algo que gere valor para a empresa. Olhando para o processo, olhando para a expectativa, olhando para números, para indicadores, olhando para o nosso cliente final, que no caso do Avitro, é o nosso aluno, então tendo essa visão. Enquanto tecnologia, a gente trabalha muito realmente para que o time todo também tenha essa visão do negócio, para não ficar naquela caixinha que às vezes é o normal da tecnologia.

Mas quem conhece muito mais o que está acontecendo no negócio são as áreas. Então se a gente não trouxer junto e fazer de forma conjunta, não vai atingir o melhor resultado. Que bom, bom escutarem. E aí agora para a gente encerrar, Laetio, eu queria que você deixasse uma indicação de um livro, um artigo, um outro podcast, algo que você ache interessante para os nossos agilistas.

Primeiro é continuar estudando os agilistas ali. Obrigado, obrigado. Esse daí é fundamental. Eu acho muito legal o quanto que vocês se movimentam em termos de diferentes temas. Sim, sim. Não ficar só no tema agilidade, né? Mas eu já vi foco ali em segurança, foco, por exemplo, em inteligência artificial. Então, tudo que está acontecendo em termos de tecnologia. A gente tenta trazer um pouco...

Porque exato, não é o único foco, então é uma base muito boa ali de conhecimento. Então foco ali. E pensando em livro, eu li um recentemente, inclusive é de um colega, meu grande amigo ali, que é o Bruno Machado, ele escreveu recentemente um livro, que o livro é Conectando o Futuro, Estratégias de IA e Transformação. Então esse livro ali é muito bacana.

Famoso Brunaca. Famoso Brunaca. Então, amigaço meu, uma pessoa muito legal, muito querida. De conversar e o livro dele realmente está muito bom. Fomos o lançamento do livro do Brunaca. É isso. Então, muito obrigado pela participação hoje, Laerte. Eu adoro falar sobre o setor educacional porque ele é sempre bem inspirador e é legal falar com alguém que está fazendo tanta inovação e que é reconhecido por isso também. Então, obrigado pela participação.

De novo, agradeço mais uma vez a vocês pela oportunidade, pela condução, muito bacana, foi muito boa esse bate-papo aqui. E a gente sempre, eu acredito que essas são trocas, né? Sempre aprende um pouquinho, leva um pouquinho, traz um pouquinho, então acho que isso é realmente muito bacana. E principalmente no meu caso, estou trabalhando num setor ali que é apaixonante.

Sim. Brincava com o antigo líder meu, ele dizia assim, olha, você vai enxergar aqui, aquele mosquitinho da educação vai te picar e esse daí vai, realmente você vai ficar viciado. E é realmente o que acontece. Então, a gente enxerga propósito, enxerga a evolução do nosso aluno, enxerga ele realmente transformando a vida dele, então isso é muito legal. Assim, é clichê, mas a educação é transforma mesmo. Exatamente. Precisamos disso cada vez mais.

Pra quem escutou a gente até aqui, dá pra avaliar na plataforma de streaming preferida, dá pra deixar o comentário no Spotify também. A gente tem o nosso LinkedIn pra conversar com vocês e a gente tem a nossa newsletter mensal. Muito obrigado e até o próximo episódio.