Instituto Unibanco
- Problema
- O Instituto mantém uma plataforma com mais de 12 mil objetos de aprendizagem e uma matriz que avalia competências de diretores escolares. Faltava ligar as duas coisas: transformar o resultado da avaliação em devolutivas personalizadas e em recomendações de conteúdo, num acervo que cresce o tempo todo.
- Contexto
- Diretores escolares avaliados por uma matriz de competências e um repositório de objetos de aprendizagem em expansão contínua.
- Sistema
- A Móri construiu um sistema de RAG (geração aumentada por recuperação) que lê a matriz de competências e o repositório, gera a devolutiva de cada diretor e recomenda os objetos de aprendizagem adequados ao perfil.
- Inteligência
- RAG sobre o acervo, com recomendação orientada pela matriz de competências. Como o repositório é indexado continuamente, objetos novos entram nas recomendações sem retrabalho.
- Escala
- Acervo com mais de 12 mil objetos de aprendizagem.
- Resultado
- Cada diretor recebe uma devolutiva personalizada, conectada a conteúdos concretos, e o acervo continua útil à medida que cresce.
- Aprendizado
- IA com contexto institucional: a recomendação segue a matriz da organização, não um padrão genérico.













