Cómo una edtech masiva encontró claridad, autonomía y velocidad en sus decisiones de producto
Imagina una ciudad enorme, llena de vida, que crece sin descanso. Sus calles funcionan, pero fueron abiertas en momentos distintos, por equipos distintos, con señales que no siguen un mismo estándar. La gente llega a su destino, pero siempre con un desvío extra. Y la alcaldía pasa más tiempo apagando incendios que planejando o construyendo. Esa ciudad era Gran Cursos.
Presente en todo Brasil, acompañando estudiantes que se preparan para concursos, certificaciones, grados, MBAs y posgrados, Gran Cursos siempre estuvo rodeado de datos. Medían transacciones, ingresos, satisfacción y comportamiento. Escuchaban a los alumnos. Reunían información desde todas partes. La información existía.
El problema era que no existía un mapa único de la ciudad.
Preguntas simples exigían trayectos largos.
¿Quién hizo clic en algo?
¿Quién adoptó una funcionalidad?
¿En qué momento el alumno abandona su recorrido?
Las respuestas estaban ahí, pero repartidas por barrios diferentes: Google Analytics, tickets dirigidos al equipo de desarrollo, hojas de cálculo, consultas manuales, datos cualitativos. Cada equipo tenía una parte de la ciudad, pero nadie la veía completa.
A medida que la ciudad creció, el desorden se hizo evidente. Calles con nombres distintos. Señalizaciones contradictorias. Construcciones duplicadas. Una alcaldía que quería avanzar, pero que perdía tiempo tratando de entender su propio territorio.
Llegó un punto en el que ya no bastaba con pintar nuevas líneas sobre un asfalto viejo. Era necesario reconstruir el mapa.
El punto de inflexión: la búsqueda de un nuevo urbanismo
Gran Cursos decidió buscar algo más que una herramienta. Buscaba un sistema de urbanización de datos. Una plataforma capaz de poner orden en el caos, dar autonomía y permitir una cultura donde los equipos tomaran decisiones basadas en evidencia, sin depender de otras áreas. La evaluación fue rigurosa. Involucró Producto, Tecnología, Datos y Compliance. No era una decisión menor.
Ahí apareció una diferencia clave: el acompañamiento de Minders.
“Una herramienta se aprende. Lo que marca la diferencia es el trabajo de la Minders después de la implementación. Esa cercanía, el soporte, las capacitaciones constantes… ese es el punto clave.”
La elección de Amplitude llegó con un proceso. Y ese proceso abría la puerta a algo más profundo: transformar la forma en que Gran Cursos tomaba decisiones.
La obra comienza: reorganizar para crecer
La implementación no empezó por eventos ni por SDKs. Empezó por preguntas. Por entender qué caminos necesitaba realmente la ciudad.
¿Qué querían responder como equipo?
>>>>>>>>>>>¿Qué decisiones tomaban cada día?
>>>>>>>>>>¿Qué eventos eran realmente importantes?
¿Cómo construir un producto capaz de analizar su propio impacto?
Con esa base, nació una taxonomía clara, una gobernanza compartida y un proceso validado paso a paso. En solo dos semanas apareció la primera señal de que estaban en el rumbo correcto: descubrieron que una funcionalidad que estaban por apagar era, en realidad, una de las más importantes desde el punto de vista pedagógico. La información correcta, en el lugar correcto, cambió el destino de ese “barrio”.
A partir de ahí, la cultura empezó a cambiar. Las reuniones de producto comenzaron con una Analytic Session: veinte minutos dedicados a análisis simples, directos y fáciles de entender. Si un gráfico tardaba más de cinco segundos en interpretarse, estaba mal. La simplicidad se volvió norma y valor.
=»3974″>La ciudad por fin tenía señales claras.
=»3619″>La autonomía se siente
Los equipos dejaron de esperar reportes y tickets. Ahora recorrían la ciudad solos: cruzaban datos, identificaban bugs, medían adopción, evaluaban impacto, priorizaban mejoras, seguían versiones con feature flags y detectaban fricciones que antes pasaban desapercibidas. El análisis dejó de ser un cuello de botella para convertirse en parte natural de la rutina.
Y entonces llegó MAIA
Mientras reorganizaban sus calles, Gran Cursos construía algo grande: MAIA, su concepto de inteligencia artificial generativa. La idea era simple y poderosa: todo lo relacionado con IA tendría una identidad propia, un “rostro” que acompañaría al estudiante en cada interacción.
MAIA comenzó en dos puntos clave. Primero, en Gran Cursos Questões, permitiendo generar explicaciones de respuestas con IA. Después, en un chat presente en toda la plataforma, diseñado para resolver dudas, sugerir cursos y guiar al alumno en su recorrido.
Pero la IA cambia cualquier ciudad. Y trajo nuevas preguntas:
¿Realmente ayudaba al aprendizaje?
¿En qué momentos generaba valor? ¿En cuáles fallaba?
¿Era una herramienta de retención, adopción o soporte?
Para responder todo eso, era necesario entender el contexto. No solo números aislados.
Hoy, con Amplitude, Gran Cursos tiene visibilidad completa de cada interacción con MAIA: preguntas enviadas, respuestas generadas, la evaluación del alumno, el camino previo al chat e incluso usos inesperados, como estudiantes tratando la IA como un servicio de soporte tradicional.
Ese nivel de claridad permitió algo crucial: evolucionar un producto de IA en tiempo real. Afinaron modelos, ajustaron prompts, identificaron patrones pedagógicos y combinaron IA con supervisión humana del equipo de calidad.
“La feature nació desde el inicio con métricas claras, precisión y autonomía.”
Lo que queda después de una transformación así
La historia de Gran Cursos no es solo una historia de analytics. Es una historia de madurez. Antes, los análisis eran lentos, la información estaba dispersa y muchas decisiones se tomaban con fragmentos de datos. Ahora, los equipos son autónomos, los dashboards son claros, las conversaciones se basan en evidencia, el producto evoluciona de forma continua y existe visibilidad total sobre el impacto de la IA.
Gran Cursos no solo adoptó una herramienta. Rediseñó su propia ciudad.
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