Nexify INCLUA
MVP funcional · Pré-lançamento comercial

INCLUA

Plataforma B2B da Nexify para gestão inclusiva escolar e conformidade legal com IA — do Estudo de Caso ao PEI/PAEE, com motor de compliance (Decretos 12.686 e 12.773, LBI, LGPD) e Cognitive Motor com adaptação pelo perfil neuropsicológico.

67 modelos Sequelize
70+ telas funcionais
180K escolas-alvo (Brasil)
~$28.7K AWS / 12 meses (est.)

Funcionalidades em destaque

Módulos centrais para secretarias, redes privadas e escolas independentes. Além destes, o ecossistema inclui Triagem & Intervenção, Gestão Curricular, Profissionais, Multi-tenant, Hub de Importação, Biblioteca RAG, Compliance Financeiro, NeuroFlow Design System e mais.

Estudo de Caso

Substitui o requisito rígido de diagnóstico médico por um fluxo pedagógico-legal estruturado, alinhado à documentação escolar inclusiva.

PEI / PAEE

Planos Educacionais Individualizados com trilhas, metas, responsáveis e acompanhamento contínuo entre escola e família.

Avaliações adaptadas

Geração e adaptação de instrumentos avaliativos com IA (GPT-4o-mini), respeitando barreiras e recursos de acessibilidade.

Compliance Engine

Pontuação objetiva 0–100 sobre requisitos legais e pedagógicos, com alertas acionáveis para gestores.

Portal da família

Transparência e participação dos responsáveis com comunicação segura e alinhada à LGPD.

Perfil cognitivo

16 funções cognitivas mapeadas para personalizar estratégias de ensino e suporte no Cognitive Motor.

Escala e impacto

Meta operacional pós-comercialização: dezenas de tenants, milhares de escolas e alcance nacional de estudantes.

150K
estudantes (projeção)
3.000
escolas (projeção)
16
funções cognitivas
0–100
score de compliance

Carteira alvo: 150–300 tenants no primeiro ano, apoiada em 200+ endpoints de API e arquitetura preparada para consumo crescente de IA. Créditos AWS Startup solicitados: US$ 5K–25K.

Arquitetura da plataforma

Frontend em Vue.js 3 + TypeScript; backend Node.js + Express; PostgreSQL; filas com Redis + BullMQ; modelo de linguagem OpenAI GPT-4o-mini.

inclua — architecture
graph TB
    subgraph Frontend["Frontend — Vue 3 + TypeScript"]
        SPA["🖥️ SPA\n70+ telas · Pinia · Tailwind"]
        NF["🎨 NeuroFlow DS\n3 modos cognitivos · WCAG"]
    end

    subgraph API["API Layer — Express.js"]
        REST["⚡ REST API\n200+ rotas"]
        MT["🏢 Multi-tenant\nMiddleware conta_id"]
        AuthL["🔐 Auth\nJWT + Auth0 SSO"]
    end

    subgraph Domain["Domain — 67 Models Sequelize"]
        EC["📋 Estudo de Caso\nDec. 12.686 Art. 11"]
        PEI["📑 PEI / PAEE\nMetas SMART"]
        CE["✅ Compliance Engine\nScore 0-100"]
        PC["🧠 Perfil Cognitivo\n16 funções mapeadas"]
        AA["📝 Avaliações Adaptadas\nUDL · Clusters"]
        PF["👨‍👩‍👧 Portal Família\nDashboard · Termos"]
    end

    subgraph Jobs["Background Jobs"]
        BullMQ["⚙️ BullMQ + Redis\nAdaptações · Import · RAG"]
    end

    subgraph Data["Data Layer"]
        PG["🗄️ PostgreSQL\n67 tabelas · 80 migrations"]
        S3["📦 S3\nLaudos · PDFs · Livros RAG"]
    end

    subgraph AI["AI Services"]
        GPT["🤖 OpenAI GPT-4o-mini\nAdaptação de provas"]
        RAG["📚 Biblioteca RAG\nEmbeddings · Busca semântica"]
    end

    Frontend --> API
    API --> Domain
    Domain --> Jobs
    Domain --> Data
    Jobs --> AI
    API --> AI

    style Frontend fill:#064e3b,stroke:#10b981,color:#fff
    style API fill:#064e3b,stroke:#10b981,color:#fff
    style Domain fill:#064e3b,stroke:#059669,color:#fff
    style Jobs fill:#1a365d,stroke:#3182ce,color:#fff
    style Data fill:#1a365d,stroke:#2d6a4f,color:#fff
    style AI fill:#4a2510,stroke:#e8740c,color:#fff
                        

Serviços AWS previstos

Combinação de compute gerenciado, dados, IA generativa e ML para escala segura no setor público e privado de educação.

Amazon ECS Fargate

Containers sem gerenciamento de servidores para API Node.js e workers BullMQ, com auto scaling por demanda escolar.

Amazon RDS (PostgreSQL)

Persistência relacional para dezenas de modelos de domínio, backups e alta disponibilidade regional.

Amazon S3

Armazenamento de documentos educacionais, anexos de PEI e artefatos de importação com políticas de ciclo de vida.

Amazon Bedrock (Claude)

Raciocínio jurídico-pedagógico e redação assistida para relatórios de compliance e adaptação curricular.

Amazon Bedrock (Titan)

Embeddings e busca semântica para a biblioteca RAG e bases normativas indexadas.

Amazon SageMaker

Treino e inferência para modelos de triagem, scoring de risco educacional e personalização em escala.

Amazon SES

Notificações transacionais para famílias e gestores, com conformidade e métricas de entrega.

Amazon Comprehend

Análise de texto em português para classificação de demandas, PII e suporte a fluxos LGPD.

Estimativa de custo AWS

Projeção indicativa para o primeiro ano de operação na nuvem (valores em USD, sujeitos a região e uso real).

Fase Estimativa mensal Contexto
Inicial ~US$ 350/mês Ambientes compartilhados, baixa concorrência, custo fixo predominante.
Crescimento ~US$ 1.626/mês Mais tenants, filas e consumo moderado de IA e armazenamento.
12º mês (escala) ~US$ 3.800/mês Pico projetado de carga alinhado a 150–300 tenants e milhares de escolas.
Total acumulado 12 meses (estimativa) ~US$ 28.700

Plano de execução (5 semanas)

Sequência de hardening, observabilidade e preparação comercial com foco em dados sensíveis e educação.

Semana 1

Fundamentos AWS

  • Contas, IAM, VPC e baseline de segurança para cargas educacionais.
  • Pipeline de deploy ECS Fargate e secrets manager.
Semana 2

Dados e filas

  • RDS PostgreSQL (multi-AZ), migrations e políticas de backup.
  • ElastiCache Redis para BullMQ e limitação de taxa.
Semana 3

IA e conteúdo

  • Integração Bedrock (Claude + Titan) e padrões de prompt/RAG.
  • S3 com criptografia e ciclo de vida para documentos e PEI.
Semana 4

Observabilidade e LGPD

  • Logs, métricas, alarmes e trilhas de auditoria para acesso a dados de menores.
  • Revisão Comprehend/PII e fluxos de consentimento no Portal da Família.
Semana 5

Pré-comercial

  • Testes de carga, custo guardrails e runbooks de incidentes.
  • SES, templates de comunicação e checklist de onboarding de tenant.

Diferenciais estratégicos

Posicionamento para o mercado brasileiro de educação com barreira regulatória alta e necessidade de personalização real.

1

Compliance legal automatizado — motor dedicado aos marcos da educação inclusiva e LGPD, com score 0–100 acionável.

2

IA aplicada à inclusão — avaliações adaptadas, RAG sobre normas e apoio cognitivo, não apenas “chat genérico”.

3

Multi-tenant desde o dia 1 — desenho nativo para secretarias e redes, com isolamento e governança centralizada.

4

Consumo de IA preparado para crescer — filas, cache e integração com Bedrock/OpenAI conforme adoção.

5

Dados sensíveis sob LGPD — portal da família, mínimos necessários e fluxos pensados para menores e documentação escolar.

6

Potencial de escala nacional — ~180 mil escolas no Brasil como teto de mercado endereçável.

7

Impacto social mensurável — inclusão com evidências (PEI, perfil cognitivo, triagem) para reduzir desigualdade de aprendizagem.

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