Rafiki AI — Conselheiro de Carreira em IA Generativa da KLCI via WhatsApp para Jovens Desfavorecidos em África

O desemprego e o subemprego juvenil são graves em grande parte de África, e os conselheiros de orientação profissional formal escasseiam em comunidades de baixo rendimento e deslocadas. A Kayode Alabi Leadership and Career Initiative (KLCI), uma organização sem fins lucrativos sediada em Lagos e fundada em 2017, criou o Rafiki AI para levar a orientação profissional diretamente a um canal que os jovens já utilizam: o WhatsApp.

Lançado em abril de 2025, o Rafiki AI conduz cada utilizador através do quadro Interesse, Força, Limitação e Propósito (ISLP) da KLCI numa conversa de WhatsApp, produzindo um percurso profissional personalizado em menos de dois minutos, mantendo-se gratuito.

O Rafiki AI funciona sobre o Amazon Bedrock, com o Amazon Transcribe e o Polly para entrada e saída de voz. O desenvolvimento foi apoiado por cerca de 51.000 dólares em créditos de computação em nuvem da AWS Education Equity Initiative. Em fevereiro de 2026, a KLCI lançou o 'Rafiki X', uma extensão web que acrescenta feedback sobre CV, geração de textos de candidatura e memória de conversa.

O alcance cresceu rapidamente: 1.200 utilizadores em 22 países nos primeiros 3 dias após o lançamento, subindo para 9.339 utilizadores em mais de 60 países nove meses depois, com cerca de 40.000 perguntas de orientação profissional e mais de 82.500 mensagens trocadas. Cerca de 90% dos utilizadores estão na Nigéria, mas o serviço também chegou a assentamentos de refugiados e comunidades rurais no Quénia, no Zimbabué, no Iémen e além, em mais de 50 línguas.

A evidência pública disponível diz respeito a dados de utilização e envolvimento, e não a uma avaliação independente de resultados: ainda não existem dados publicados sobre se os utilizadores do Rafiki AI acabam por conseguir emprego, formação ou ganhos de rendimento a taxas superiores às dos não utilizadores, e as próprias estimativas de valor monetário criado pela KLCI são projeções modeladas autorreportadas, e não resultados medidos.