O motor de recomendação usa sinais de contexto da plataforma para personalizar sugestões. Essas informações não são expostas publicamente e são tratadas conforme as regras de privacidade da plataforma. O objetivo do sistema é ampliar descoberta, progressão e acesso a novas oportunidades.
O que o motor faz
O motor de recomendação da That’s Me foi projetado para responder a uma pergunta simples e valiosa: qual é o próximo passo mais coerente para esta pessoa, a partir do que ela já conquistou? Na prática, isso permite que a plataforma:- recomende próximos eventos, cursos, competições e experiências
- identifique continuidade entre conquistas já realizadas e novas oportunidades
- amplie a descoberta de caminhos relevantes, sem depender apenas de busca manual
- aumente a recorrência e o reengajamento para emissores
- transforme o histórico de conquistas em um ativo vivo de progressão
Como a inteligência opera
O motor combina diferentes camadas de contexto para produzir recomendações mais aderentes.Leitura inteligente dos eventos
Quando um evento é criado, a plataforma interpreta seus dados para entender o que ele representa em termos de tema, categoria, nível, formato, modalidade, localização e competências envolvidas.Essa leitura cria uma base semântica que permite conectar eventos entre si, identificar continuidade e ampliar a distribuição de oportunidades relevantes dentro da rede.
Leitura do histórico de conquistas
A partir das conquistas aceitas, a plataforma consolida sinais sobre a trajetória da pessoa: áreas de maior atividade, padrões de progressão, contextos recorrentes e possíveis direções de desenvolvimento.O sistema não publica notas, rankings pessoais ou julgamentos de valor. Essas inferências existem apenas para melhorar a qualidade das recomendações.
Ordenação das oportunidades
Para ordenar recomendações, o motor considera fatores como aderência aos objetivos do usuário, continuidade da trajetória, contexto do evento, formato, localização, momento e sinais de interesse.O resultado é uma lista personalizada de oportunidades mais coerentes com o perfil e com o estágio atual de desenvolvimento da pessoa.
O que torna esse motor valioso
A maior parte das plataformas encerra a experiência no registro. A That’s Me usa o registro como ponto de partida. Quando uma conquista entra na plataforma, ela não serve apenas para comprovar algo que já aconteceu. Ela também passa a informar o que pode acontecer depois. Isso muda a função do certificado:- deixa de ser apenas memória
- passa a ser também contexto
- deixa de ser apenas prova
- passa a ser também direção
- deixa de ser apenas arquivo
- passa a ser também distribuição
Progressão com coerência
Um dos princípios do motor é respeitar a progressão real da trajetória. A plataforma prioriza próximos passos compatíveis com o histórico já demonstrado pela pessoa, evitando saltos artificiais e reduzindo ruído nas recomendações.- Exemplo: Corrida
- Exemplo: Educação
- Exemplo: Corporativo
Quem concluiu uma prova de 5 km tende a receber recomendações aderentes ao próximo nível dessa trajetória, como provas de 10 km, experiências preparatórias ou eventos complementares.Conforme novas conclusões são registradas, a progressão recomendada também evolui.
O motor considera o histórico de conquistas como um conjunto, e não apenas uma ação isolada. Isso ajuda a manter as recomendações mais consistentes ao longo do tempo.
Skill Trees e conexões entre eventos
O motor de recomendação opera em três frentes complementares.Conexões explícitas (Skill Trees)
Emissores podem estruturar seus eventos em Skill Trees visuais com relações como:| Tipo | Significado |
|---|---|
| Continuação | Próximo passo direto na mesma trilha (um por nó de origem) |
| Pré-requisito | Etapa que deve ser concluída antes de um evento posterior |
| Aprofundamento | Expansão de um tema já iniciado |
| Alternativo | Caminho paralelo válido para o mesmo objetivo — recomendado com força junto à rota principal |
| Sugestivo | Conexão temática leve, sem vínculo direto de progressão |
Descoberta inteligente
Mesmo sem conexões explícitas entre eventos, o motor identifica proximidade entre oportunidades com base em contexto, tema, competências, formato e outros sinais de aderência. Isso inclui dois mecanismos automáticos:- Similaridade de conteúdo: eventos com habilidades, palavras-chave e categorias semelhantes são conectados por análise de IA
- Similaridade estrutural: se dois eventos são semelhantes e cada um leva a um próximo passo, esses próximos passos também são considerados semelhantes — mesmo entre emissores diferentes
Mineração comportamental
A plataforma também aprende com os padrões reais de progressão dos participantes. Quando muitos usuários completam o Evento A e depois completam o Evento B, essa transição é identificada e incorporada às recomendações — mesmo que os emissores não tenham criado uma conexão explícita. Em outras palavras: a conquista de hoje melhora a chance de encontrar a oportunidade certa amanhã.Valor para quem emite
Para emissores, o motor de recomendação não é apenas uma camada de experiência. É uma alavanca de distribuição e recorrência. Cada evento publicado e cada conquista emitida aumentam a inteligência da rede e a capacidade da plataforma de:- reconectar participantes a novas oportunidades
- distribuir eventos com mais aderência
- aumentar a progressão entre etapas de uma trilha
- reduzir a dependência de aquisição isolada
- transformar certificados em reengajamento
- criar um calendário que continua trabalhando depois da emissão
Valor para quem conquista
Para quem conquista, o motor reduz atrito e aumenta clareza. Em vez de depender apenas de busca manual ou descoberta aleatória, a pessoa passa a receber recomendações mais compatíveis com:- o que já fez
- o que já concluiu
- o que deseja desenvolver
- o formato que prefere
- o momento em que está
Feedback e refinamento contínuo
O motor também aprende com sinais de interação. Na área de recomendações, o usuário pode indicar interesse, remover sugestões irrelevantes e ajustar o próprio direcionamento ao longo do tempo. Isso ajuda a plataforma a refinar futuras recomendações sem depender de exposição pública de dados pessoais.Objetivos pessoais
Além do histórico de conquistas, a plataforma também pode considerar os objetivos declarados pelo próprio usuário. Esses objetivos ajudam a orientar a recomendação em torno de intenções explícitas, como desenvolver uma habilidade, avançar de nível, migrar de área ou aprofundar um determinado eixo de formação. Assim, a recomendação não olha apenas para o passado da pessoa. Também considera para onde ela quer ir.Na That’s Me, a inteligência não existe para encerrar a jornada em um registro. Existe para transformar cada conquista em contexto, cada contexto em descoberta e cada descoberta em próximo passo.