Cómo una edtech masiva encontró claridad, autonomía y velocidad en sus decisiones de producto
Gran Cursos es una plataforma enorme. Está en cada rincón de Brasil, acompañando a estudiantes que se preparan para concursos públicos, certificaciones profesionales, carreras, MBAs y posgrados. Cada alumno entra con un objetivo urgente: estudiar mejor, avanzar y aprobar.
Durante años, Gran Cursos fue una organización profundamente conectada a datos. Medían transacciones, ingresos, satisfacción. Escuchaban a los alumnos y cruzaban información como podían. Sin embargo, un patrón se repetía una y otra vez: para responder una pregunta simple, tenían que atravesar un camino complejo.
¿Cuántas personas hicieron clic?
¿Quién adoptó una nueva funcionalidad?
¿Por dónde cae el alumno en la jornada?
Las respuestas existían, sí, pero estaban dispersas: en Google Analytics, en pedidos al equipo de desarrollo, en planillas, en consultas manuales y en datos cualitativos. Era un rompecabezas demasiado caro para sostener a la velocidad que el producto necesitaba.
A medida que la empresa creció, esa complejidad se sintió en todos lados: nomenclaturas distintas, eventos mal documentados, información duplicada y decisiones que avanzaban más lento de lo necesario. Hasta que llegó un momento claro: había que reconstruir la base para poder avanzar.
El punto de inflexión
Gran Cursos decidió buscar una herramienta que unificara todo esto: una plataforma que diera autonomía, ordenara el caos y habilitara una cultura basada en evidencia. Evaluaron alternativas con rigurosidad, involucrando a producto, tecnología, datos y compliance. No podía ser una decisión ligera.
Y ahí apareció una diferencia clave: la consultoría de Minders.
“Herramienta por herramienta, las personas pueden aprender. La diferencia estuvo en el acompañamiento de Minders. Esa alianza durante la implementación y luego en el soporte y los entrenamientos… ese es el gran diferencial.”
Amplitude no fue elegida solo por su producto, sino porque el proceso que venía acompañado resolvía algo más profundo: la manera en la que Gran Cursos tomaba decisiones.
El proceso: ordenar para poder crecer
La implementación no empezó con eventos ni SDKs. Empezó con preguntas.
¿Qué decisiones se tomaban en el día a día?
¿Qué eventos valían la pena?
¿Cómo se construía 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. Y en solo dos semanas, apareció una señal inequívoca de que estaban en el camino correcto: detectaron que una funcionalidad que pensaban apagar era, en realidad, una de las más usadas por los estudiantes a nivel pedagógico. La evidencia, por fin, estaba al alcance de todos.
Desde entonces, algo cambió culturalmente. Las reuniones de producto abren con una Analytic Session: veinte minutos donde un PM o diseñador muestra un análisis directo y simple. Y de ese espacio emergen decisiones reales, no percepciones.
Gran Cursos adoptó una regla sencilla: si un gráfico tarda más de cinco segundos en entenderse, está mal hecho. La simplicidad se volvió un valor productivo.
La autonomía se siente
Los equipos ya no esperan tickets ni reportes. Ahora ellos mismos cruzan datos, identifican bugs, testean adopción, miden impacto, priorizan mejoras, acompañan versiones con feature flags y encuentran fricciones que antes quedaban ocultas. La analítica dejó de ser un cuello de botella y pasó a ser una conversación cotidiana.
Y entonces llegó MAIA
En paralelo, Gran Cursos estaba construyendo algo enorme: MAIA, su concepto de inteligencia artificial generativa. La idea era simple y poderosa: todo lo que fuera IA dentro de la plataforma tendría una identidad propia, un “rostro” que acompañara al alumno en cada interacción.
MAIA empezó en dos lugares fundamentales:
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Gran Cursos Questões, donde los estudiantes generan explicaciones de respuestas con IA generativa.
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Un chat contextual, presente en toda la plataforma, diseñado para resolver dudas, sugerir cursos y acompañar la jornada.
Pero el impacto de la IA generativa abrió nuevas preguntas:
¿Estaba realmente ayudando al aprendizaje?
¿Dónde aportaba más valor?
¿Funcionaba como herramienta de retención, adopción o soporte?
Para responder todo eso, necesitaban datos conectados al contexto. No solo números aislados.
Hoy, con Amplitude, Gran Cursos tiene visibilidad sobre cada interacción con MAIA: preguntas enviadas, respuestas generadas, evaluaciones, rutas de acceso al chat y desvíos inesperados. Incluso detectaron que muchos estudiantes comenzaron a usar la IA como si fuera un chat de soporte tradicional.
Ese nivel de visibilidad permitió algo clave: controlar la evolución de un producto de IA en tiempo real. Así ajustaron modelos, mejoraron prompts, detectaron errores, entendieron patrones pedagógicos y combinaron IA con supervisión humana a través de su “núcleo 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 forma de construir.
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