Como uma gestora de ativos imobiliários nos EUA passou a prever receitas com mais precisão usando IA

Marcelo Firpo
29 de set.
6 min de leitura

Previsão automatizada de receitas com Machine Learning Precisão e imparcialidade com IA generativa para acesso aos dados Decisões mais rápidas e embasadas com margem de erro inferior a 5%

Resumo gerado por IA:

Para tornar seu planejamento financeiro mais ágil e preciso, uma gestora de fundos imobiliários dos EUA adotou uma solução desenvolvida pela BlueMetrics que combina IA generativa e machine learning. Antes dependente de análises manuais e subjetivas, a empresa passou a prever receitas com margem de erro inferior a 5%, diretamente por meio de uma interface conversacional. Com isso, eliminou gargalos operacionais, acelerou decisões estratégicas e incorporou a inteligência artificial como aliada na gestão de ativos.

Visão geral

Em um mercado dinâmico como o imobiliário norte-americano, a capacidade de prever receitas com precisão é essencial para tomar decisões estratégicas com agilidade.

Foi exatamente esse objetivo que levou uma gestora de fundos imobiliários dos EUA, integrante de um dos maiores grupos empresariais do país, a adotar inteligência artificial em seu processo de planejamento financeiro, com resultados surpreendentes.

A BlueMetrics já tinha desenvolvido alguns projetos de engenharia de dados e analytics para este cliente, construindo e garantindo uma base sólida de governança e qualidade da informação.

Esse histórico de parceria foi fundamental para viabilizar o desenvolvimento ágil da nova solução, permitindo que os modelos preditivos fossem treinados com dados estruturados, confiáveis e alinhados ao contexto de negócio.

Contexto do mercado:

Alta volatilidade e competitividade no mercado imobiliário norte-americano
Necessidade de previsões financeiras mais precisas e confiáveis
Dependência de análises manuais e subjetivas no planejamento de receitas
Demanda por soluções que combinem dados, automação e tomada de decisão ágil

Problema: previsões manuais e pouco padronizadas

Apesar de contar com ferramentas de business intelligence e um grande volume de dados históricos, a empresa ainda dependia da experiência individual de seus gestores para estimar a receita futura de cada ativo. O processo era manual, demorado e vulnerável à subjetividade.

Com dezenas de propriedades espalhadas por diferentes regiões e múltiplas variáveis em jogo, antecipar resultados de forma prática e confiável era um desafio constante, além de um evidente gargalo para a eficiência da operação.

Principais desafios:

Limitações operacionais:
- Previsões financeiras feitas manualmente e sem padronização
- Dependência da experiência individual dos gestores para estimativas de receita
- Processo de simulação demorado, exigindo apoio de equipes técnicas
Limitações de negócio:
- Subjetividade nas análises comprometendo a precisão do planejamento
- Dificuldade em antecipar resultados com agilidade em um mercado dinâmico
- Baixa autonomia dos gestores para simular cenários sem suporte técnico
Limitações tecnológicas:
- Falta de integração entre ferramentas de BI e modelos preditivos
- Ausência de uma interface simples para consulta de previsões em linguagem natural

A solução: IA Generativa e Machine Learning para previsões automatizadas

A BlueMetrics desenvolveu uma solução completa que une IA generativa para interação e machine learning para previsão. Por meio de uma interface conversacional intuitiva, os gestores passaram a interagir diretamente com os dados financeiros da empresa usando linguagem natural e sem depender de dashboards complexos ou suporte técnico especializado.

Agora, perguntas como “Qual será a receita do fundo X nos próximos 6 meses?”, “Qual foi a média de receita dos últimos trimestres por região?” ou “Qual é o impacto previsto de uma vacância de 10% nas propriedades do portfólio Y?” podem ser feitas de forma direta, via chat. O agente de IA compreende a solicitação, interpreta o contexto e aciona automaticamente os modelos preditivos baseados em séries temporais para gerar respostas claras, precisas e acionáveis.

Essa abordagem democratizou o acesso aos dados e às análises avançadas, permitindo que profissionais de diferentes áreas, mesmo sem conhecimento técnico em ciência de dados, tomem decisões mais rápidas e embasadas. Com isso, a equipe ganhou mais autonomia, o planejamento financeiro se tornou mais ágil e confiável, e a organização reduziu sua dependência de processos manuais e planilhas.

A arquitetura da solução foi construída com tecnologias escaláveis da AWS, como Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, garantindo desempenho, segurança e integração nativa com os sistemas e dados já existentes da empresa. Isso viabilizou a adoção rápida e o uso contínuo da ferramenta como parte do cotidiano estratégico da gestora.

Principais componentes:

Interface conversacional baseada em linguagem natural para consulta de dados
Modelo preditivo treinado com séries temporais históricas de receita
Agente de IA que integra o modelo preditivo à interação com o usuário
Integração com base de dados existente da empresa

Diferenciais tecnológicos:

Combinação de IA Generativa com Machine Learning para previsões automatizadas
Uso de tecnologias escaláveis da AWS (Amazon Bedrock e SageMaker)
Arquitetura integrada, com alta disponibilidade e escalabilidade nativa
Experiência do usuário simplificada, sem necessidade de conhecimento técnico

Benefícios imediatos:

Previsões de receita com margem de erro inferior a 5%
Maior autonomia para gestores na tomada de decisão
Redução da dependência de análises manuais e subjetivas
Planejamento financeiro mais rápido, confiável e acessível
Aumento da maturidade analítica da organização

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Resultados:

Com a nova solução, a gestora passou a obter previsões com margem de erro inferior a 5%, eliminando a subjetividade das análises e permitindo decisões mais rápidas e embasadas.

As estimativas de receita, antes baseadas principalmente na intuição e experiência dos gestores, agora são fundamentadas em modelos estatísticos treinados com os próprios dados históricos da empresa, o que trouxe mais confiança aos processos de planejamento.

A possibilidade de simular cenários diretamente via chat, sem planilhas, cruzamentos manuais ou envolvimento de equipes técnicas, aumentou significativamente a autonomia dos gestores e acelerou o planejamento financeiro. Por meio da interface conversacional, perguntas objetivas sobre o portfólio de ativos imobiliários passaram a ser respondidas de forma instantânea e contextualizada, democratizando o acesso à inteligência analítica.

O impacto foi direto na maturidade analítica da organização. A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a ocupar um papel estratégico no dia a dia da gestão, orientando desde decisões táticas de curto prazo até análises de cenário para definição de metas e alocação de recursos. Com esta solução, a empresa ganhou mais previsibilidade, agilidade e precisão para atuar em um mercado altamente competitivo como o de ativos imobiliários.

Eficiência operacional:

Previsões de receita automatizadas com margem de erro inferior a 5%
Redução da dependência de análises manuais e planilhas complexas
Planejamento financeiro mais ágil, com respostas imediatas via interface conversacional
Aumento da autonomia da equipe na tomada de decisões estratégicas

Avanço tecnológico e integração:

Combinação de IA generativa e machine learning em uma única solução integrada
Utilização de modelos preditivos baseados em séries temporais, com execução sob demanda
Integração nativa com a base de dados existente da gestora
Arquitetura escalável com tecnologias da AWS

Tecnologias utilizadas

A solução foi projetada utilizando diversas tecnologias AWS, incluindo:

Serviços AWS

Sagemaker
Bedrock
S3
DynamoDB
MemoryDB

Linguagens, Libs e Frameworks

Python
Javascript
Node
React

Conclusão:

Esse caso mostra como a combinação de IA generativa e Machine Learning pode transformar dados em decisões, com precisão e velocidade. Ao automatizar as previsões de receita, a empresa não apenas aumentou sua eficiência operacional, mas também deu um passo importante rumo à gestão inteligente de ativos no mercado imobiliário.

Um fator decisivo para o sucesso da solução foi a base de dados bem estruturada da gestora, construída com o apoio da BlueMetrics. Essa maturidade em dados possibilitou a integração fluida entre os modelos preditivos e a interface de IA generativa, garantindo uma experiência ágil e confiável desde os primeiros testes.

Como destaca Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics: “Projetos como este só ganham escala e geram valor real quando existe uma estrutura de dados bem equalizada por trás. Nossa expertise em engenharia de dados é um diferencial que garante não só velocidade na entrega, mas também responsabilidade técnica na construção dos alicerces de qualquer aplicação de GenAI ou Machine Learning. Ou, como neste caso, justamente na combinação de ambas as tecnologias.”

Mais do que uma solução tecnológica, o projeto simboliza uma evolução estratégica: ao colocar a inteligência artificial no centro do processo decisório, a empresa fortaleceu sua competitividade em um dos mercados mais dinâmicos do mundo, com decisões mais rápidas, seguras e orientadas por dados.

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Sobre a BlueMetrics

A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 200 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 90 empresas nos Estados Unidos, Brasil, Argentina, Colômbia e México. Conta com uma metodologia própria e uma equipe multidisciplinar focada na entrega de soluções para desafios reais do mundo dos negócios.