Asystent AI rektora dla władz uczelni
System AI klasy zarządczej dla Miras University: jeden aktualny obraz statystyk studentów i pracowników, zadania przydzielane i monitorowane między wydziałami oraz odpowiedzi analityczne oparte na danych uczelni.
- Klient
- Miras University
- Zakres
- Analityka studentów i kadry · zarządzanie zadaniami
- Typ
- Asystent AI z zatwierdzaniem przez człowieka
Dane uczelni żyją w silosach — decyzje nie
Uczelnia działa na liczbach rozproszonych po różnych systemach: rekrutacja i zapisy w jednym, frekwencja i wyniki w nauce w drugim, dane kadrowe i raporty wydziałów w trzecim. Władze widzą każdy z nich tylko jako okresowe raporty, składane ręcznie.
Zanim całościowy obraz zostanie zebrany, jest już nieaktualny — a operacyjny follow-up cierpi tak samo. Zadania ustalone na kolegiach są przydzielane ustnie albo mailem i nie ma jednego miejsca, w którym widać, kto o co został poproszony, co jest zrobione, a co po cichu stanęło.
Asystent rektora, który widzi całą uczelnię
Zbudowaliśmy asystenta AI dla biura rektora — wewnętrznie: „AI rektora”. Łączy się ze źródłami danych uczelni i daje władzom jeden interfejs nad wszystkimi: statystyki studentów (zapisy, frekwencja, wyniki), dane pracowników oraz stan operacyjny każdego wydziału.
Władze zadają pytania naturalnym językiem — „które kierunki straciły najwięcej studentów w tym semestrze?”, „które wydziały zalegają z zadaniami?” — i dostają odpowiedzi policzone na bieżących danych, a nie z raportu przygotowanego miesiąc temu.
Zadania przydzielane, monitorowane i domykane w jednej pętli
Asystent nie jest tylko do odczytu. Z tego samego interfejsu władze przydzielają zadania wydziałom i konkretnym pracownikom, ustalają terminy, a system monitoruje realizację — sam pokazuje, co jest po terminie i co jest zagrożone, zamiast czekać na pytanie.
Działania podlegają zasadzie human-in-the-loop: asystent przygotowuje, przypomina i raportuje, ale przydziały i decyzje zatwierdza człowiek. Każde działanie jest logowane, więc zostaje czytelny ślad, kto co zaakceptował.
Odpowiedzi oparte na danych własnych uczelni
Każda liczba, którą podaje asystent, jest pobierana z danych uczelni w momencie pytania — model nie ma prawa odpowiadać na pytania o statystyki „z pamięci”. Analizy obejmują kohorty, kierunki i wydziały: trendy zapisów i frekwencji, obciążenie kadry, tempo realizacji zadań per wydział.
Efekt: władze zaczynają spotkania od tego samego, aktualnego obrazu, zamiast uzgadniać trzy wersje zeszłomiesięcznego arkusza.
Zobacz, jak wyglądałoby to w Twoich procesach.
30 minut · wskazujemy 3 najlepsze obszary do automatyzacji · bez zobowiązań