Calculadora de Créditos
Estime a quantidade de créditos e o tempo economizado ao conduzir projetos no Cardus.AI
Tamanho do projeto
Processamento de narrativas
Compartilhamento de resultados
Como funciona a calculadora
Entrevistas conduzidas por IA
Entrevistas conduzidas por IA permitem escalar pesquisas qualitativas sem exigir o tempo de um pesquisador em cada conversa. O entrevistador do Cardus segue um fluxo estruturado e adaptativo, focado em experiências reais de trabalho — e não em respostas genéricas de questionários.
Além de economizar tempo na coleta de dados, as entrevistas por IA tornam viável envolver dezenas ou até centenas de participantes com qualidade consistente, viabilizando escopos de pesquisa que, de outra forma, seriam impraticáveis.
Premissas da calculadora: 1h economizada por entrevista conduzida por IA (substituindo o tempo de entrevista humana) + ~15 narrativas por entrevista por IA para estimativa de custos; extração e clusterização automatizadas substituem ~1 hora adicional de trabalho manual por entrevista.
Entrevistas importadas
Em alguns contextos, envolver stakeholders por meio de entrevistas presenciais é essencial. O Cardus.AI transforma esse material em narrativas estruturadas, prontas para análise e integração fluida com entrevistas conduzidas por IA.
A plataforma também permite reutilizar materiais existentes, como grupos focais ou conversas históricas. Isso elimina a necessidade de codificação manual, economiza tempo e possibilita que equipes combinem diferentes métodos de coleta dentro do mesmo projeto.
Premissas da calculadora: ~20 narrativas por entrevista importada para estimativa de custos; extração e clusterização automatizadas substituem ~1 hora de trabalho manual por entrevista importada.
Anonimizar / reescrever narrativas
A anonimização e a reescrita protegem pessoas, equipes e organizações ao remover informações sensíveis, preservando o significado original de cada narrativa.
Se você pretende compartilhar conteúdos detalhados da pesquisa — como narrativas individuais — com públicos mais amplos ou com equipes de liderança, esta etapa se torna essencial e reduz significativamente o esforço manual e os riscos envolvidos na revisão de dados qualitativos sensíveis.
Premissas da calculadora: A anonimização ou reescrita manual leva ~30s por narrativa e é aplicada de forma uniforme a todas as narrativas quando ativada.
Gerar métricas para narrativas
O Cardus.AI gera métricas qualitativas a partir das narrativas, como tom emocional e nível de abstração. Essas métricas apoiam a tomada de decisão ao complementar a interpretação humana.
Um caso de uso típico é priorizar intervenções em temas ou clusters que apresentam emoções negativas mais intensas e que foram mencionados por um maior número de pessoas.
Essas métricas também permitem comparações entre clusters, períodos de tempo ou projetos, ajudando pesquisadores a ir além de evidências anedóticas em direção a insights qualitativos mais estruturados.
Premissas da calculadora: A geração manual de métricas leva ~30s por narrativa e é aplicada a todas as narrativas quando ativada.
Classificar narrativas
A classificação de narrativas adiciona uma camada analítica a cada história, permitindo avaliar as narrativas a partir de um framework de pesquisa, modelo ou conjunto de dimensões definidos pelo pesquisador.
Ao longo do tempo, essa classificação estruturada possibilita benchmarks entre ciclos de pesquisa, equipes ou unidades organizacionais, permitindo comparar resultados meses depois e observar mudanças significativas — em vez de insights isolados.
A classificação nem sempre é necessária: o Cardus agrupa automaticamente todas as narrativas de um projeto para revelar temas emergentes, e as entrevistas podem ser categorizadas sem consumir créditos.
Premissas da calculadora: A classificação manual leva ~30s por narrativa e é aplicada a todas as narrativas quando ativada.
Readers adicionados
Readers têm acesso somente para visualização ao Dashboard do projeto e ao chat analítico. Eles podem explorar os resultados, fazer perguntas e solicitar comparações sem alterar nenhum dado.
Isso reduz o tempo gasto na preparação de apresentações, no atendimento a perguntas de acompanhamento e na explicação repetida dos resultados, ao mesmo tempo em que dá autonomia aos stakeholders para explorar os insights no próprio ritmo.
Como um Reader não precisa de uma conta paga, você pode compartilhar os resultados com stakeholders e lideranças organizacionais sem configuração adicional ou custos de licenciamento.
Premissas da calculadora: Preparar dashboards, compartilhar resultados e responder perguntas de acompanhamento leva ~2h por Reader.
Calculator premises
Entrevistas conduzidas por IA
Entrevistas conduzidas por IA permitem escalar pesquisas qualitativas sem exigir o tempo de um pesquisador em cada conversa. O entrevistador do Cardus segue um fluxo estruturado e adaptativo, focado em experiências reais de trabalho — e não em respostas genéricas de questionários.
Além de economizar tempo na coleta de dados, as entrevistas por IA tornam viável envolver dezenas ou até centenas de participantes com qualidade consistente, viabilizando escopos de pesquisa que, de outra forma, seriam impraticáveis.
Premissas da calculadora: 1h economizada por entrevista conduzida por IA (substituindo o tempo de entrevista humana) + ~15 narrativas por entrevista por IA para estimativa de custos; extração e clusterização automatizadas substituem ~1 hora adicional de trabalho manual por entrevista.
Entrevistas importadas
Em alguns contextos, envolver stakeholders por meio de entrevistas presenciais é essencial. O Cardus.AI transforma esse material em narrativas estruturadas, prontas para análise e integração fluida com entrevistas conduzidas por IA.
A plataforma também permite reutilizar materiais existentes, como grupos focais ou conversas históricas. Isso elimina a necessidade de codificação manual, economiza tempo e possibilita que equipes combinem diferentes métodos de coleta dentro do mesmo projeto.
Premissas da calculadora: ~20 narrativas por entrevista importada para estimativa de custos; extração e clusterização automatizadas substituem ~1 hora de trabalho manual por entrevista importada.
Anonimizar / reescrever narrativas
A anonimização e a reescrita protegem pessoas, equipes e organizações ao remover informações sensíveis, preservando o significado original de cada narrativa.
Se você pretende compartilhar conteúdos detalhados da pesquisa — como narrativas individuais — com públicos mais amplos ou com equipes de liderança, esta etapa se torna essencial e reduz significativamente o esforço manual e os riscos envolvidos na revisão de dados qualitativos sensíveis.
Premissas da calculadora: A anonimização ou reescrita manual leva ~30s por narrativa e é aplicada de forma uniforme a todas as narrativas quando ativada.
Gerar métricas para narrativas
O Cardus.AI gera métricas qualitativas a partir das narrativas, como tom emocional e nível de abstração. Essas métricas apoiam a tomada de decisão ao complementar a interpretação humana.
Um caso de uso típico é priorizar intervenções em temas ou clusters que apresentam emoções negativas mais intensas e que foram mencionados por um maior número de pessoas.
Essas métricas também permitem comparações entre clusters, períodos de tempo ou projetos, ajudando pesquisadores a ir além de evidências anedóticas em direção a insights qualitativos mais estruturados.
Premissas da calculadora: A geração manual de métricas leva ~30s por narrativa e é aplicada a todas as narrativas quando ativada.
Classificar narrativas
A classificação de narrativas adiciona uma camada analítica a cada história, permitindo avaliar as narrativas a partir de um framework de pesquisa, modelo ou conjunto de dimensões definidos pelo pesquisador.
Ao longo do tempo, essa classificação estruturada possibilita benchmarks entre ciclos de pesquisa, equipes ou unidades organizacionais, permitindo comparar resultados meses depois e observar mudanças significativas — em vez de insights isolados.
A classificação nem sempre é necessária: o Cardus agrupa automaticamente todas as narrativas de um projeto para revelar temas emergentes, e as entrevistas podem ser categorizadas sem consumir créditos.
Premissas da calculadora: A classificação manual leva ~30s por narrativa e é aplicada a todas as narrativas quando ativada.
Readers adicionados
Readers têm acesso somente para visualização ao Dashboard do projeto e ao chat analítico. Eles podem explorar os resultados, fazer perguntas e solicitar comparações sem alterar nenhum dado.
Isso reduz o tempo gasto na preparação de apresentações, no atendimento a perguntas de acompanhamento e na explicação repetida dos resultados, ao mesmo tempo em que dá autonomia aos stakeholders para explorar os insights no próprio ritmo.
Como um Reader não precisa de uma conta paga, você pode compartilhar os resultados com stakeholders e lideranças organizacionais sem configuração adicional ou custos de licenciamento.
Premissas da calculadora: Preparar dashboards, compartilhar resultados e responder perguntas de acompanhamento leva ~2h por Reader.