Por Fábio Velho, CEO da ITCORE Cloud Solutions; Marcello Vannini, CIO do Grupo Unip – Objetivo e Vanessa Fernandes, AWS Partner Solutions Architect.

Introdução

Escolher uma carreira é uma das decisões mais importantes e solitárias da vida de um jovem. No Brasil, a falta de orientação estruturada reflete um cenário crítico: o Mapa do Ensino Superior 2024 (Semesp) aponta que a evasão chega a 57,2%. Embora esse número seja reflexo de múltiplos fatores, a indecisão na hora de escolher o curso é um dos elementos que contribuem fortemente para essa realidade. Visando mudar essa situação, o Teste Vocacional com IA da UNIP surge como uma ferramenta estratégica para guiar candidatos ao Ensino Superior, substituindo a pressão das expectativas por uma jornada de autoconhecimento precisa.

Para enfrentar esse desafio em escala nacional, o Grupo UNIP-Objetivo desenvolveu uma plataforma que une rigor científico e tecnologia de ponta. O resultado é uma experiência personalizada e acessível, que oferece suporte especializado a qualquer hora e lugar.

Com uma estrutura que atende cerca de 500 mil alunos em todo o país, a UNIP utiliza essa inteligência analítica para garantir que a escolha do curso seja baseada em dados e supervisão pedagógica, reduzindo a frustração de alunos e famílias e aumentando as chances de sucesso na graduação.

A solução: um motor vocacional inteligente na AWS 

Em parceria com a ITCORE Cloud Solutions, a UNIP desenvolveu um motor vocacional proprietário que integra algoritmos científicos, modelos de inteligência múltipla e IA Generativa, tudo sustentado por uma arquitetura serverless na AWS. 

O coração da plataforma é um algoritmo proprietário desenvolvido pela ITCORE com supervisão da equipe acadêmica da UNIP. Ele processa múltiplos vetores comportamentais, aplica os modelos RIASEC/Holland e Gardner, calcula scores e clusters personalizados e cruza os resultados com a matriz completa de cursos da instituição, gerando recomendações explicáveis e auditáveis. 

O candidato passa por um teste adaptativo inteligente e recebe um perfil detalhado com explicação estruturada, um relatório vocacional completo em PDF e acesso a um chat em linguagem natural alimentado pelo Amazon Bedrock, que responde perguntas sobre as recomendações, diferenças entre cursos, trilhas de desenvolvimento e a relação entre o perfil do candidato e o mercado de trabalho. 

Arquitetura: como a plataforma funciona 

A arquitetura da plataforma foi desenhada em duas grandes camadas complementares: a camada de aplicação, responsável pela experiência do candidato em tempo real, e a camada de dados e inteligência, responsável pela geração de insights estratégicos para a instituição. 

Figura 1: Arquitetura do teste vocacional 

Camada de aplicação: A jornada do candidato 

Quando o candidato acessa a plataforma, sua requisição chega ao Amazon API Gateway, que atua como porta de entrada segura para todos os serviços. O Amazon Cognito realiza a autenticação e o gerenciamento de identidade, possibilitando sessões protegidas e rastreáveis desde o primeiro acesso. 

O Amazon S3 armazena todo o conteúdo estático, incluindo interfaces, assets e o relatório em PDF e entrega em conjunto com o Amazon CloudFront, que distribui esse conteúdo globalmente com baixa latência. Antes que qualquer requisição chegue à aplicação, o AWS WAF atua como camada de proteção, bloqueando ameaças como SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS) e bots maliciosos. 

O motor vocacional é implementado como uma função serverless em AWS Lambda, desenvolvida em Python. Essa função processa as respostas do teste, aplica os modelos RIASEC/Holland e Gardner, calcula os scores e clusters comportamentais e cruza os resultados com a matriz de cursos da UNIP. Por ser serverless, o Lambda escala automaticamente conforme a demanda, sem necessidade de provisionamento manual, o que é especialmente crítico durante os picos de acesso em períodos de vestibular. 

O Amazon DynamoDB, banco de dados NoSQL de alta performance, armazena os dados de cada candidato, incluindo respostas, perfis e resultados, permitindo leituras e escritas com baixíssima latência, mesmo sob alta concorrência. 

Após receber seu perfil e relatório, o candidato tem acesso ao chat inteligente, alimentado pelo Amazon Bedrock. É nesse momento que a IA Generativa entra em cena: o candidato pode fazer perguntas em linguagem natural sobre suas recomendações, entender as diferenças entre cursos, explorar trilhas de desenvolvimento e compreender como seu perfil se relaciona com o mercado de trabalho. O Amazon Bedrock processa cada interação com modelos de linguagem de última geração, entregando respostas contextualizadas, precisas e alinhadas ao perfil individual de cada candidato. O Amazon SES e o Amazon SNS completam o ciclo, gerenciando o envio automatizado do relatório em PDF por e-mail e demais notificações transacionais ao longo da jornada.  

Camada de dados e inteligência: A visão estratégica da UNIP 

Cada interação do candidato com a plataforma, desde a primeira resposta do teste até a última mensagem no chat, gera dados que alimentam uma camada analítica robusta, construída para transformar experiências individuais em inteligência estratégica para a UNIP. 

Todos os resultados dos testes, perfis vocacionais e interações com o chat são enviados para um data lake no Amazon S3, onde ficam armazenados de forma estruturada e segura. O AWS Glue realiza a catalogação e os processos de ETL (extract, transform and load), preparando esses dados para análise. O Amazon Athena permite que as equipes da UNIP executem consultas SQL diretamente sobre o Data Lake, sem necessidade de mover ou transformar os dados previamente, agilizando análises exploratórias e investigações pontuais. 

Para análises consolidadas e dashboards estratégicos, os dados são carregados no Amazon Redshift, que serve como base para visualizações no Tableau, permitindo à equipe da UNIP acompanhar relatórios de tendências vocacionais, avaliação de conversão por perfil, identificação de clusters comportamentais e otimização de campanhas de captação. O Amazon CloudWatch monitora todo o ambiente em tempo real, possibilitando observabilidade sobre a saúde e a performance de cada componente da arquitetura, da borda ao banco de dados. 

O resultado é uma plataforma que não apenas orienta o candidato na escolha da carreira, mas gera, a cada teste concluído, um ativo estratégico de dados que retroalimenta as decisões de marketing, produto e posicionamento acadêmico da UNIP. 

Os resultados 

Os últimos dados coletados em março de 2026 apontam que, em apenas três meses após o lançamento, mais de 29 mil candidatos utilizaram a plataforma, gerando uma taxa de conversão em matrículas de 10,34% — resultados que validam a eficácia da abordagem.

Este índice é significativamente superior à média de conversão de candidatos que não passam pela orientação vocacional, evidenciando que decisões de carreira fundamentadas por IA aumentam o comprometimento do estudante. Além do ganho direto em matrículas, a solução gerou uma inteligência estratégica inédita: a instituição agora identifica tendências vocacionais por região em tempo real, permitindo otimizar campanhas de captação e posicionar cursos de forma muito mais assertiva no mercado.

Próximos passos

Com a plataforma consolidada, a UNIP avança para a próxima etapa de sua jornada: expandir o uso de análise de dados e IA generativa na AWS para enriquecer toda a trajetória acadêmica, desde o primeiro contato até a conclusão do curso. A visão da instituição é utilizar a tecnologia como ponte para conectar talentos aos seus objetivos, viabilizando que cada estudante encontre o suporte necessário para uma jornada de excelência.

Assim como o Grupo UNIP-Objetivo, sua organização também pode transformar a experiência do usuário e otimizar a conversão de leads com o poder da nuvem. Para começar a construir soluções inovadoras e escaláveis, explore os serviços que fundamentam esta plataforma:

Amazon Bedrock — serviço gerenciado que oferece acesso a modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para criar aplicações de IA generativa personalizadas, como assistentes virtuais e sistemas de recomendação inteligentes.

AWS Lambda — computação serverless que executa código em resposta a eventos, permitindo criar aplicações escaláveis sem gerenciar servidores.

Amazon API Gateway — serviço para criar, publicar e gerenciar APIs seguras em qualquer escala, facilitando a integração entre diferentes componentes da aplicação.

Amazon DynamoDB — banco de dados NoSQL totalmente gerenciado que oferece desempenho rápido e previsível com escalabilidade automática.

Amazon S3 — armazenamento de objetos escalável e durável para dados estruturados e não estruturados, ideal para data lakes e backups.

Amazon CloudFront — rede de entrega de conteúdo (CDN) que distribui dados, vídeos e aplicações globalmente com baixa latência.

Para saber mais sobre como modernizar sua infraestrutura educacional e implementar IA generativa em escala, visite aws.amazon.com/education ou entre em contato com um especialista AWS.

 Sobre os autores 

	Marcello Vannini é Chief Information Officer (CIO) na UNIP, onde lidera projetos de transformação digital que integram computação em nuvem, inteligência artificial e automação para otimizar processos e melhorar a experiência educacional. Com ampla experiência em governança, segurança da informação e inovação tecnológica, Marcello tem como missão alinhar tecnologia e estratégia para gerar valor e competitividade no setor educacional.
	Fabio Vello é CEO da ITCore e especialista em soluções de nuvem e inteligência artificial, com ampla experiência em projetos de migração, modernização e integração em cloud. Lidera iniciativas que combinam boas práticas de segurança, governança e automação para acelerar a transformação digital de empresas de médio e grande porte. Apaixonado por inovação, Fabio também atua em estratégias que unem IA, análise de dados e computação em nuvem para gerar valor e competitividade nos negócios
	Vanessa Rodrigues Fernandes é Arquiteta de soluções do setor público na AWS. Com formação técnica em Redes de Computadores pela UFRGS, graduação em Segurança da Informação pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (RS) e Pós Graduação em Gestão Estratégica em TI pela PUCRS. Com mais de 20 anos de experiência na área de infraestrutura, redes, segurança da informação, trabalhou em diferentes nichos de mercado, ajudando empresas a suportar e construir soluções tecnológicas e estratégicas para seus negócios. É apaixonada por tecnologia, segurança da informação, inteligência artificial e viagens.