Foris Suite è una piattaforma nativa AI per le operazioni di istruzione superiore in America Latina. Copre tre aree critiche della gestione universitaria: pianificazione e programmazione accademica, registrazione ai corsi e autoservizio per gli studenti, e gestione della ritenzione attraverso la modellazione predittiva di fenomeni come il rischio di abbandono. Darwin - Pianificazione e Programmazione Accademica Darwin automatizza l'intero ciclo di pianificazione accademica, dalla proiezione della domanda di iscrizione alla generazione ottimizzata degli orari, riducendo settimane di lavoro manuale a ore. Utilizzando algoritmi di ottimizzazione proprietari, Darwin assegna contemporaneamente aule, fasce orarie e istruttori soddisfacendo centinaia di vincoli istituzionali. Albus - Iscrizione Studenti e Autoservizio Albus offre agli studenti un portale di autoservizio unificato per la registrazione ai corsi, il monitoraggio del progresso accademico, le finanze e la gestione delle borse di studio. Il suo motore di raccomandazione AI genera una proposta di orario personalizzata per ogni studente in base al loro progresso curriculare, ai requisiti pendenti e alle preferenze personali. Stella - Successo e Ritenzione degli Studenti Stella utilizza algoritmi di machine learning specifici per l'istituzione e di caratterizzazione degli studenti per modellare qualsiasi fenomeno studentesco misurabile, come il rischio di abbandono, il sotto-rendimento accademico o la probabilità di pagamento, rilevando precocemente gli studenti a rischio e dotando i team di consulenza di profili di rischio azionabili e flussi di intervento. Servizi Core - Dati, Integrazione e Infrastruttura della Piattaforma Alla base di tutti e tre i portali c'è uno strato condiviso di Servizi Core: un repository unificato di dati accademici, gestione finanziaria centralizzata, controllo dell'identità e degli accessi, e una piattaforma dati con pipeline, data lakehouse e analisi. Questa base condivisa garantisce che i dati degli studenti, accademici e finanziari fluiscano in modo coerente in tutta la suite. Nessun silo, nessuna sincronizzazione manuale tra i sistemi. Un motore di regole configurabile e una piattaforma di flussi di lavoro senza codice permettono alle istituzioni di automatizzare politiche accademiche complesse senza sviluppo personalizzato. Algoritmi e Piattaforma Agente Una piattaforma unificata che combina algoritmi di ottimizzazione proprietari, modelli di machine learning e agenti potenziati da LLM per risolvere operazioni accademiche complesse. Consente alle istituzioni di automatizzare il processo decisionale, ottimizzare scenari di pianificazione ed eseguire flussi di lavoro intelligenti attraverso il linguaggio naturale, con piena trasparenza e controllo umano nel loop. Costruito su AWS, multi-tenant e fornito come SaaS. 15 anni di costruzione di AI per l'istruzione superiore in America Latina.