A Skimle é uma plataforma de análise de dados qualitativos com IA que estrutura documentos não estruturados (entrevistas, ficheiros de data rooms, comentários de clientes, contributos de consultas públicas, documentos jurídicos, etc.) em conjuntos de dados organizados e analisáveis. Ao contrário dos chatbots que recuperam passagens aleatórias, a Skimle processa sistematicamente todo o seu conjunto de documentos, analisando cada secção, extraindo achados e organizando-os em taxonomias de temas hierárquicas com rastreabilidade total. Veja como funciona a Skimle para uma visão geral completa.
A Skimle foi feita para profissionais do conhecimento que analisam dados qualitativos: investigadores académicos que realizam análises temáticas, consultores de gestão que sintetizam entrevistas a especialistas, analistas de políticas que tratam consultas públicas, profissionais de estudos de mercado que analisam opiniões de clientes, equipas de RH que realizam inquéritos de envolvimento e qualquer pessoa que precise de achados sistemáticos e defensáveis a partir de dados não estruturados.
A maioria das ferramentas simples de análise com IA utiliza RAG (Retrieval-Augmented Generation) para recuperar passagens relevantes no momento da pergunta, o que significa que obtém respostas diferentes sempre que faz a mesma pergunta. A Skimle processa previamente e de forma sistemática todo o seu conjunto de dados, criando uma estrutura estável em que cada tema está ligado a citações verificadas. Obtém cobertura completa, resultados consistentes e rastreabilidade total em vez de respostas de caixa negra. Saiba porque é que as ferramentas baseadas em RAG ficam aquém numa análise séria.
Não. A Skimle foi concebida para investigadores e analistas, não para programadores. A interface é intuitiva (imagine uma folha de cálculo com um visualizador de documentos) e todo o processamento por IA é feito automaticamente. Se sabe utilizar o Google Docs e o Excel, sabe utilizar a Skimle.
A maioria dos utilizadores fica produtiva em 15 a 30 minutos. Adicione os seus ficheiros como fonte de dados, execute uma análise e depois reveja e refine os temas gerados pela IA: o processo é simples. Ao contrário do software tradicional de análise qualitativa (NVivo, ATLAS.ti), que pode levar semanas a dominar, a interface da Skimle foi concebida para uma produtividade imediata.
A Skimle aceita ficheiros PDF, .docx, TXT, RTF, áudio (MP3, M4A, WAV) e vídeo (MP4, MOV). Adiciona cada tipo como fonte de dados; no caso do áudio e do vídeo, a Skimle transcreve automaticamente antes do início da análise, mantendo todo o processo num só lugar. Pode misturar formatos num único projeto.
Sim. A transcrição integrada da Skimle trata ficheiros MP3, M4A, WAV, MP4 e MOV. Adicione a sua gravação como fonte de dados de áudio ou vídeo e a Skimle transcreve-a antes do início da análise, com um passo opcional para rever e corrigir primeiro a transcrição. As citações continuam rastreáveis até à fonte, pelo que não é necessário um serviço de transcrição à parte.
Milhares de documentos por projeto. A maioria dos casos de utilização envolve 10 a 200 documentos (estudos de investigação típicos, projetos de consultoria, consultas públicas), mas a Skimle adapta-se a grandes conjuntos de documentos, como revisões de data rooms ou análises de literatura abrangentes.
Mais de 100 línguas. Carregue documentos em qualquer língua: a Skimle analisa-os na língua original e cria, ao mesmo tempo, estruturas de temas unificadas. Particularmente útil para consultas à escala da UE, estudos de mercado globais ou estudos académicos multilingues. Não é necessária tradução.
Sim. Carregue entrevistas em inglês, relatórios em alemão e respostas a inquéritos em espanhol no mesmo projeto. A Skimle cria categorias de temas comuns às várias línguas e preserva as citações na língua original para verificação.
A tabela Skimle é uma folha de cálculo interativa em que cada linha representa um documento (por exemplo, uma entrevista) e cada coluna representa uma categoria de temas (por exemplo, «preocupações com o preço»). As células contêm os achados extraídos, com ligações diretas às citações de origem. Esta estrutura facilita a identificação de padrões entre documentos, a comparação de segmentos e o aprofundamento de temas específicos.
Sem dúvida. A IA da Skimle sugere categorias iniciais com base nos seus dados, mas tem total controlo para juntar, dividir, mudar o nome, eliminar ou criar categorias de raiz. Também pode fornecer previamente a sua própria estrutura de categorias (por exemplo, com base no seu guião de entrevista ou quadro teórico) e deixar a Skimle extrair os achados em conformidade.
A transparência nos dois sentidos significa que pode navegar em ambas as direções: (1) clicar num tema para ver todas as citações que o sustentam em todos os documentos e (2) clicar num documento para ver todos os temas extraídos dele. Cada decisão da IA é rastreável: sem caixas negras. É isto que torna a análise assistida pela Skimle defensável em contextos académicos, comerciais e regulamentares.
A interface de chat da Skimle conhece os seus dados estruturados (temas, categorias, metadados). Pode fazer perguntas como «O que dizem os clientes empresariais sobre os preços?» ou «Como variam as opiniões por região?» A IA responde com base nos dados de temas estruturados e nos documentos originais, o que lhe dá respostas mais precisas e contextualizadas do que os chatbots RAG genéricos.
O Skimle Ask é uma ferramenta de entrevistas com IA que permite recolher dados qualitativos em grande escala. Adiciona-o como fonte de dados Skimle Ask no seu projeto, define o guião de entrevista e a Skimle conduz conversas estruturadas com os participantes de forma assíncrona. Cada resposta passa a ser um documento no mesmo projeto, pelo que a recolha de dados e a análise temática acontecem num único ambiente, sem copiar e colar entre ferramentas.
Sim. A Skimle disponibiliza um endpoint Model Context Protocol (MCP) em https://skimle.com/api/mcp. Qualquer ferramenta compatível com MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code e outras) pode ligar-se e utilizar o conjunto completo de ferramentas de leitura e escrita: consultar documentos, pesquisar achados, reorganizar categorias e muito mais. A autenticação é feita por OAuth (sem necessidade de token) ou com uma chave de API gerada nas definições da sua conta. Escolhe quais os projetos que disponibiliza. Os créditos são partilhados com o resto da Skimle, sem faturação separada.
Sim. O Claude Code e o Cowork suportam MCP, pelo que pode ligá-los à Skimle através do endpoint https://skimle.com/api/mcp. Depois de ligado, o agente pode listar os seus projetos, pesquisar em todos os documentos, explorar hierarquias de categorias, criar e atualizar achados e guardar notas, tudo a partir do seu ambiente de programação ou de escrita. Consulte a página de configuração do MCP para instruções passo a passo ou leia o nosso guia passo a passo de fluxos agênticos.
No centro de exportação pode produzir ficheiros Word (relatórios completos com temas, citações e resumos), PowerPoint (sumários executivos com a desagregação por tema), Excel (tabelas de dados com matrizes de codificação) e REFI-QDA, o padrão interoperável reconhecido pelo NVivo, MAXQDA e ATLAS.ti, para que possa continuar a codificação manual numa ferramenta QDA tradicional se necessário. Todas as exportações mantêm a atribuição das fontes e a rastreabilidade total.
Sim. O Skimle Anonymise oferece pseudonimização e anonimização com IA, coerentes entre ficheiros, com seis categorias de identificadores (nomes, títulos e funções, localizações, organizações, datas e outros), modos de transformação configuráveis e um relatório de auditoria em PDF. Funciona dentro do seu projeto: ativa-o para uma fonte de dados e os documentos anonimizados seguem diretamente para a análise, sem ferramenta à parte. Isto cobre os requisitos do RGPD e da HIPAA e produz a documentação que as comissões de ética e os IRB esperam.
Sim. A Skimle foi criada por académicos para uso académico. O nosso cofundador Henri Schildt é professor, com mais de 30 publicações baseadas em métodos qualitativos. A abordagem da Skimle inspira-se em metodologias consagradas (análise temática de Braun & Clarke, grounded theory de Glaser & Strauss e Strauss & Corbin, e o método Gioia de Gioia, Corley & Hamilton): sistemática, transparente e reprodutível. Veja o nosso caso de utilização para investigadores académicos e o guia sobre IA na investigação qualitativa académica.
Cada vez mais sim, desde que haja uma divulgação adequada. Descreva a sua metodologia com transparência: «Codificação qualitativa assistida por IA com a Skimle, com validação e refinamento manuais.» O registo de auditoria completo da Skimle permite documentar exatamente como os temas foram obtidos, o que satisfaz os requisitos de rigor metodológico da revisão por pares. O nosso guia sobre IA na investigação qualitativa académica explica como enquadrar isto nas secções de métodos e nos pedidos às comissões de ética.
Mediante pedido, fornecemos uma sugestão de citação.
Sim. Exporte a sua matriz de codificação, peça a um segundo codificador que reveja manualmente uma amostra de documentos e calcule a concordância (kappa de Cohen, etc.). Os investigadores podem utilizar a Skimle para a codificação inicial (90% do trabalho) e depois validar com uma revisão manual (10% de controlo de qualidade).
Sim. A Skimle suporta codificação indutiva, em que os temas emergem dos dados em vez de serem predefinidos. Comece pela codificação aberta (a Skimle sugere categorias iniciais), refine depois de forma iterativa através da codificação axial (juntar e reorganizar categorias) e desenvolva quadros teóricos. O processo espelha a grounded theory manual, mas acelera os aspetos mecânicos.
Cada citação gerada pela IA é verificada face aos documentos de origem. Se a IA criar texto que não existe literalmente nos seus documentos, o nosso sistema assinala-o e pede novo processamento até serem obtidas citações verificadas. Além disso, a estrutura sistemática permite verificar por amostragem qualquer tema, revendo as citações que o sustentam.
O processamento sistemático da Skimle analisa cada secção de cada documento, reduzindo o risco de temas omitidos em comparação com a codificação manual (em que o cansaço e os enviesamentos afetam a cobertura). Ainda assim, recomendamos que reveja criticamente os temas gerados pela IA. A IA sugere, o utilizador valida.
Sim. A Skimle suporta a exportação REFI-QDA, o padrão interoperável reconhecido pelo NVivo, MAXQDA e ATLAS.ti. Pode iniciar a análise na Skimle e continuar a codificação manual numa ferramenta QDA tradicional, ou utilizar a Skimle para pré-codificar um conjunto de dados antes de o entregar a uma equipa que trabalha no NVivo.
Sim. O plano gratuito permite analisar até 400 páginas para testar a plataforma. Ideal para experimentar a Skimle com um projeto-piloto antes de aderir a um plano pago. Ver todos os planos.
A análise de documentos consome créditos em função da extensão do documento. Um crédito permite carregar cerca de 2000 caracteres de texto, aproximadamente uma página. As subscrições incluem uma atribuição mensal ou anual de créditos, com a possibilidade de comprar carregamentos adicionais se necessário.
Os preços começam com um plano gratuito para experimentação. Ver todos os preços. Estão disponíveis licenças empresariais e institucionais com preços personalizados; contacte-nos para mais informações.
Sim. Oferecemos pacotes com desconto para estudantes e investigadores académicos. É necessário comprovar o estatuto académico. Contacte-nos ou consulte o separador de preços académicos na página de preços.
Sim, a qualquer momento nas definições da sua conta. Ao passar para um plano superior, é cobrada a diferença proporcional. Ao passar para um plano inferior, a alteração entra em vigor no ciclo de faturação seguinte.
Pode comprar carregamentos de créditos a qualquer momento ou passar para um nível superior. Os seus projetos existentes continuam acessíveis; apenas não pode analisar novos documentos até adicionar créditos.
Sim. Disponibilizamos licenças institucionais para universidades, institutos de investigação, consultoras e organismos públicos. As licenças de equipa incluem funcionalidades de colaboração, faturação centralizada, acordos de tratamento de dados e descontos de volume. Contacte-nos para conhecer os preços institucionais.
Sim. Todos os planos pagos geram faturas automaticamente. Para compras institucionais que exijam notas de encomenda ou condições de faturação específicas, contacte a nossa equipa comercial.
Sim. O acesso é autenticado e registado. Seguimos práticas de segurança padrão do setor e temos todo o gosto em preencher questionários de segurança para clientes empresariais.
Todos os dados são guardados na União Europeia (servidores na nuvem em regiões da UE). Os seus dados nunca saem da UE, garantindo a conformidade com o RGPD e a soberania dos dados para clientes europeus.
Sim, integralmente. Cumprimos todos os requisitos do RGPD: licitude do tratamento, minimização dos dados, limitação da finalidade, limitação da conservação e direitos dos titulares dos dados. Disponibilizamos acordos de tratamento de dados a clientes institucionais. Em projetos que envolvam dados de participantes, o Skimle Anonymise ajuda a pseudonimizar ou anonimizar antes da análise, reduzindo ainda mais a sua exposição em termos de conformidade.
Não. Os seus documentos e dados nunca são utilizados para treinar modelos de IA. Os seus dados permanecem privados e são utilizados exclusivamente para a sua análise.
Sim. Pode eliminar projetos individuais ou toda a sua conta a qualquer momento nas definições. A eliminação é permanente e imediata. Não guardamos cópias após a eliminação (exceto registos legais e contabilísticos, como faturas).
Sim, para clientes empresariais com requisitos específicos de segurança ou conformidade. Podemos implementar a Skimle num ambiente de nuvem dedicado ou analisar opções de instalação local. Contacte-nos para mais informações.
Os investigadores podem incluir a Skimle nos seus pedidos ao IRB ou à comissão de ética, em «ferramentas de análise de dados», tal como mencionariam o SPSS ou o NVivo. Podemos fornecer documentação sobre o nosso tratamento de dados, segurança e processos de IA para apoiar o seu pedido. O Skimle Anonymise produz também um relatório de auditoria em PDF assinado, que documenta cada transformação aplicada, algo que as comissões de ética esperam cada vez mais como prova de uma anonimização rigorosa.
As ferramentas tradicionais exigem a codificação manual de cada passagem: um método sistemático, mas moroso (semanas a meses). A Skimle utiliza IA para automatizar a codificação e mantém a mesma metodologia sistemática e transparente. Obtém um rigor ao nível do NVivo à velocidade da IA. A interface da Skimle é também mais intuitiva e nativa da nuvem, e exporta para REFI-QDA, para que os projetos possam passar de uma ferramenta para outra. Veja a nossa comparação completa de ferramentas QDA.
O Dovetail foi concebido para equipas de produto que fazem investigação UX ligeira, com funcionalidades de IA acrescentadas. A Skimle foi construída de raiz para análise qualitativa rigorosa, com uma metodologia de nível académico. Se precisar de defender os seus resultados numa revisão por pares, apresentá-los a gestores céticos ou tratar dados confidenciais em conformidade com o RGPD, a Skimle oferece a estrutura e a transparência que essas situações exigem. Leia a comparação completa entre a Skimle e o Dovetail.
Pode, mas depressa encontrará limitações: respostas inconsistentes (faça a mesma pergunta duas vezes e obtenha respostas diferentes), ausência de cobertura sistemática (pode perder achados que não correspondam semanticamente à sua pergunta), ausência de rastreabilidade (não consegue mostrar de onde vêm as conclusões) e uma janela de contexto limitada, que tem dificuldades com mais de 20 documentos. Para resumos rápidos de um ou dois documentos, as ferramentas de IA genéricas funcionam. Para uma análise sistemática, utilize a Skimle. Saiba onde a análise baseada em LLM funciona e onde falha.
Para projetos pequenos (menos de 10 entrevistas), a leitura manual é perfeitamente adequada. Mas, à medida que a escala aumenta: (1) o tempo dispara: 20 entrevistas equivalem a mais de 40 horas de codificação manual; (2) a consistência diminui: o cansaço e os enviesamentos afetam os últimos documentos de forma diferente dos primeiros; (3) o reconhecimento de padrões é prejudicado: é difícil ter 50 entrevistas presentes ao mesmo tempo. A Skimle mantém a qualidade em grande escala e liberta o seu tempo para a análise propriamente dita, em vez da codificação mecânica.