Duas bases da máquina de captação de alunos da Cogna, dona de marcas como Anhanguera e Unopar, foram abaladas em 2026. A mídia paga ficou mais cara e a busca orgânica perdeu espaço para as respostas geradas por Inteligência Artificial no topo do Google. A resposta da companhia foi recorrer à própria IA, com uma arquitetura de agentes que orquestra a jornada do candidato da primeira visita ao site até a matrícula.
A primeira pressão vem do repasse de impostos pelas plataformas. Desde janeiro, a Meta inclui PIS/Cofins e ISS nas faturas dos anunciantes brasileiros, custo que antes absorvia. A companhia projeta que o Google adote o mesmo modelo em 2027. O efeito combinado dos dois repasses representa cerca de 8% do orçamento anual da área. A mudança no modelo de cobrança do WhatsApp, que encareceu as conversas com candidatos, completa o quadro.
A segunda frente é a busca. A Cogna se apresenta como líder em tráfego orgânico no segmento, resultado de quase 10 anos de investimento em conteúdo e otimização para mecanismos de busca (SEO). O canal chegou a responder por 37% do tráfego total, mas caiu 68% nos dois ciclos de captação de 2026, com os resumos gerados por IA ocupando o espaço acima dos links orgânicos. A perda vem sendo compensada com mais compra de mídia, sobretudo em vídeo.
Com os custos pressionados, a companhia foi atrás das próprias ineficiências. A principal está na sazonalidade do ensino superior, com início das aulas em fevereiro e agosto. O ciclo de verão começa a ser trabalhado em outubro, esquenta em dezembro, atinge o pico entre janeiro e fevereiro e esfria em março.
A operação comercial precisa dar conta de muito volume em pouco tempo e passa longos períodos de baixa, o que dificulta dimensionar equipes. Hoje, entre 30% e 40% dos leads gerados não chegam a ser contatados. “Estamos sempre calibrando aqui entre fechar a torneira da mídia e abrir a torneira da máquina de conversão”, afirma Rodrigo Cavalcanti, Chief Revenue Officer (CRO) da Cogna, em entrevista ao Mundo do Marketing.
Um agente por curso
A IA entra para atacar o problema em dois eixos. O primeiro é a escala, com a meta ambiciosa de se aproximar de 100% de contato com os leads. O segundo é a profundidade da conversa. O candidato a cursos como Enfermagem, Direito, Psicologia e Engenharia, entre outros, quer saber de grade curricular, estágio, mercado de trabalho e remuneração, um repertório que nenhum consultor domina por inteiro.
“Estou aqui há muito tempo, sou bastante sênior em relação à média das nossas equipes comerciais, mas tenho dificuldade com algumas matrizes, não conheço todas para poder vender qualquer uma delas”, reconhece Cavalcanti, há 15 anos na companhia.
Para unir os dois eixos, a Cogna criou o Maestro, arquitetura proprietária que orquestra agentes ao longo de toda a jornada. O sistema não aborda o visitante assim que ele chega ao site. Primeiro, observa a navegação. Quando identifica hesitação, como a simulação de cursos diferentes no carrinho, oferece ajuda pelo WhatsApp.
A jornada é dividida em cinco blocos. O agente de carreiras ajuda o candidato a escolher o curso. Na sequência, um agente conduz a inscrição por um formulário nativo do WhatsApp, recurso que reduz o custo da conversa, e envia os dados para o sistema legado da companhia.
Depois vem o agente de avaliação, que aplica o processo seletivo e agenda nova prova em caso de reprovação, e o agente de matrícula, que gera boleto e contrato e coleta os dados que ficaram de fora no início, para não tornar a jornada cansativa. O último é o Pixel, agente lançado pela Cogna em 2023, que recolhe e valida os documentos do aluno.
O agente de carreiras, na prática, é uma interface que aciona mais de 60 agentes especializados, um para cada curso. Quando o candidato menciona Enfermagem, entra em cena o agente enfermeiro. Se fala em Arquitetura e Urbanismo, o agente arquiteto. Fatiar a jornada é o principal acerto do projeto até aqui para a companhia porque reduz o risco de alucinação, simplifica o treinamento e torna a manutenção mais cirúrgica.
A divisão também permite escolher a tecnologia mais adequada a cada etapa. O desenho inicial previa um único agente para toda matrícula e foi revisto ao longo do projeto. “O agente que só conversa tem uma característica tecnológica. O agente que coleta informação, transforma imagem em texto, preenche documento e valida documento, tem uma outra tecnologia”, explica Cavalcanti.
Onde fica o humano
O Maestro está em fase piloto e recebe 2% do tráfego de topo de funil do site, que soma entre 12 milhões e 15 milhões de acessos únicos por ciclo de verão. Os testes entraram de forma intencional no fim do ciclo do segundo semestre de 2026 para não gerar ruptura na operação. A taxa de conversão ainda não alcançou a das equipes humanas, mas avança a cada iteração, feita a cada duas semanas, com rodadas de planejamento a cada 45 dias. Em um dos testes, o próprio Cavalcanti se disse em dúvida entre Arquitetura e Psicologia, e o agente retomou a conversa considerando apenas o primeiro curso. “Ele ainda tem momentos que ele alucina, tem momentos que ele se perde”, reconhece.
A substituição do atendimento humano nessa etapa está condicionada ao desempenho e só será feita quando a conversão do Maestro igualar ou superar a das equipes. Os profissionais, os humanos, seguem concentrados em duas pontas: antes da jornada digital, na geração de leads com visitas a escolas e empresas e ações em eventos, e na última milha, quando o candidato precisa de interação humana ou de uma visita à unidade. “Não é que ele substituirá o humano, mas nesse pedaço substituímos o humano completamente”, diz o executivo.
Criativos e preço em tempo real
A segunda frente de IA atua antes da jornada, na geração de tráfego. A companhia desenvolve um agente que cria peças e testa combinações de criativos e audiências em tempo real, substituindo anúncios que perdem fôlego ou não atingem a taxa de cliques (CTR) esperada. O ganho é mais visível no TikTok, onde as peças se desgastam muito rápido e a produção em escala se tornou um gargalo. Muitas vezes, a variação necessária é pequena. “É muito mais uma questão de, às vezes, tirar um rapaz e botar uma moça na imagem. Já é outra peça, que já tem outra entrega, que já tem outro CTR”, afirma Cavalcanti.
Ainda não há números sobre o impacto, já que a frente é recente. A companhia registra, por enquanto, ganho de velocidade e de volume de produção. “O que sabemos é que conseguimos ser muito mais rápidos e escalar um volume de criativos infinitamente maior”, diz.
A terceira frente, ainda em desenvolvimento, é um agente de precificação. A Cogna gerencia mais de 300 mil SKUs, como são chamadas as unidades de produto, já que cada combinação de curso, unidade, modalidade e turno é tratada de forma individual. A dificuldade está na concorrência pulverizada e local. São cerca de 2.500 instituições de graduação no país, e os concorrentes mudam de cidade para cidade.
Coletar e processar preços, duração dos cursos e demais atributos da concorrência sempre foi um trabalho lento, mesmo com uma equipe grande dedicada a ele. A proposta é automatizar essa coleta e cruzá-la com o desempenho de cada SKU para recomendar ajustes de preço, para cima ou para baixo, com validação humana em todas as decisões.
Entre os aprendizados, a companhia aponta a necessidade de definir o problema de negócio antes de escolher a ferramenta e de abandonar a expectativa de uma tecnologia única capaz de resolver tudo. A IA, nessa visão, amplia a capacidade de execução e de compreensão do público sem alterar os fundamentos do Marketing. “A grande questão é você ter clareza do problema de negócio que está enfrentando”, conclui Cavalcanti.
Os resultados do Maestro e das demais frentes só devem ganhar consistência ao fim do pico do ciclo de captação de verão, em março de 2027. Até lá, a companhia segue compensando com mídia paga o tráfego que a busca orgânica deixou de entregar.
Leia também: Como a L’Oréal usa IA para acelerar a inovação
COMPARTILHAR ESSE POST
