Personalização na orientação aos candidatos Automatização da recomendação de cursos Escabilidade e eficiência com inteligência artificial Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Uma das maiores instituições educacionais do Brasil implementou um assistente virtual baseado em IA generativa para aprimorar a captação de alunos e oferecer orientação personalizada na escolha de cursos e modalidades de ensino. A solução trouxe ganhos expressivos em agilidade, eficiência e qualidade no atendimento, permitindo suporte 24h, coleta automatizada de informações e qualificação inteligente de leads, transformando a jornada do futuro aluno e consolidando a instituição como referência em inovação educacional. Visão geral O cliente em questão é uma das maiores organizações educacionais do Brasil, com mais de 400 mil estudantes em diversas instituições de ensino superior e centenas de polos educacionais. Este cliente tinha como objetivo melhorar, por meio da inovação tecnológica, a experiência de seus futuros alunos. Com o avanço da tecnologia e a crescente necessidade de orientação vocacional digital, tornou-se essencial criar um atendimento automatizado, ágil e capaz de personalizar a jornada de captação de alunos. Além disso, a instituição precisava de integração eficiente entre seus canais e ferramentas de CRM para registrar e analisar cada interação. Foi nesse contexto que a BlueMetrics desenvolveu uma solução inovadora de IA generativa, capaz de elevar o processo de orientação e captação de novos alunos a outro nível. Contexto do mercado: Necessidade crescente de orientação vocacional digital para futuros estudantes; Complexidade na escolha entre diferentes cursos e modalidades de ensino; Demanda por soluções tecnológicas que otimizem a captação e o relacionamento com potenciais alunos; Importância da integração entre canais de comunicação e CRM no setor educacional; Necessidade de personalização e agilidade no primeiro contato com o futuro aluno. Problema: como aprimorar a jornada de escolha e captação de novos estudantes? Como um player de destaque em um mercado altamente competitivo, o cliente enfrentava desafios significativos, como o de escalar sua capacidade de atendimento mas mantendo e até mesmo ampliando o nível de percepção de qualidade dos serviços. Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, "Estes são casos de uso muito indicados para a inteligência artificial. Com um projeto bem delineado, é possível fazer não apenas mais, mas também melhor, com menos recursos." Principais desafios: Limitações operacionais: Dependência de equipes humanas para atendimento a dúvidas recorrentes; Baixa capacidade de resposta simultânea, criando gargalos em períodos de alta demanda; Consumo elevado de tempo e recursos no suporte inicial a potenciais alunos. Limitações de negócio: Falta de um canal inteligente e automatizado de orientação; Dificuldade em oferecer atendimento personalizado e ágil; Carência de integração entre interações e sistemas de acompanhamento. Limitações tecnológicas: Ausência de captura estruturada e inteligente das informações dos interessados; Falta de análise automatizada sobre dúvidas mais frequentes; Limitação na escalabilidade do atendimento digital. A solução: IA Generativa para orientação personalizada e captação eficiente Imagem gerada por IA Imagine que você é um estudante em busca de informações sobre os diferentes cursos e opções disponíveis numa rede de universidades. Em poucos segundos, você acessa um assistente virtual que conversa de forma natural, entende suas dúvidas, apresenta as melhores alternativas e ainda coleta suas informações para facilitar o contato futuro. Esse fluxo dinâmico e inteligente oferece uma orientação personalizada e esclarecedora, ajudando o aluno a tomar decisões de forma segura e ágil. A instituição implementou, portanto, um assistente virtual inteligente, com infraestrutura 100% baseada em AWS e IA Generativa, projetado para oferecer orientação assertiva aos futuros alunos. Segundo Diórgenes Eugênio, Head de Gen AI da BlueMetrics, “Sem dúvida, este projeto foi o desenvolvimento mais completo que já fizemos considerando assistentes virtuais. Pois, além do fluxo de conversação com consulta em bases de conhecimento, implementamos outras features, como modelos para captura de informações em tempo de conversa, modelos para resumir a conversa do assistente com o lead e também uma integração que coletava diariamente todos os resumos das conversas das últimas 24 horas e integrava de maneira automática com o Salesforce. Esse projeto foi além de apenas entregar uma interface para funil de vendas, entregando uma integração ponta a ponta da relação com os leads.”  Principais Componentes: Assistente virtual com comunicação conversacional avançada; Base de dados institucional constantemente atualizada; Web scraping para captação automática de informações sobre cursos; Extração automática de dados do aluno por IA generativa; Armazenamento de interações e geração de resumos para o time de captação; Integração nativa com Salesforce. Diferenciais Tecnológicos: Arquitetura 100% cloud na AWS; Uso do Amazon Bedrock em diferentes camadas de IA generativa; Treinamento do modelo com conhecimento exclusivo da instituição; Evolução contínua da base de conhecimento; Automação na captação e qualificação de leads. Benefícios Imediatos: Atendimento 24h , com orientações precisas e personalizadas; Redução da carga operacional das equipes humanas; Melhor experiência na fase de decisão e pré-matrícula; Coleta automática de informações de contato; Geração e qualificação de leads de forma estruturada. Que tal desenvolver uma solução como esta para a sua empresa? Resultados: A implementação do assistente virtual trouxe mudanças substanciais no processo de captação da instituição, ampliando a eficiência do atendimento e tornando o processo decisório mais fluido e informativo. Impactos na captação: Ferramenta que orienta potenciais alunos na escolha de cursos e modalidades; Redução da complexidade na tomada de decisão para ingresso no ensino superior; Atendimento ágil e estruturado em momentos-chave da jornada. Experiência aprimorada para o candidato: Suporte contínuo, disponível a qualquer hora; Informações claras e precisas sobre cursos e instituições; Minimização de dúvidas e barreiras de comunicação. Avanço tecnológico e integração: Qualificação inteligente de leads usando IA generativa; Processamento automatizado de informações dos candidatos; Apoio à decisão estratégica com dados sobre comportamentos e dúvidas. Essa iniciativa posiciona a instituição educacional como referência em inovação na captação de novos estudantes, utilizando tecnologia de ponta para criar uma jornada personalizada desde o primeiro contato. Tecnologias utilizadas A solução foi projetada utilizando diversas tecnologias AWS, incluindo: Serviços AWS Bedrock OpenSearch S3 StepFunctions DynamoDB Lambda API Gateway Cognito EC2 Linguagens, Libs e Frameworks Python  Conclusão: A criação do assistente virtual redefiniu o relacionamento da instituição com seus novos alunos logo nas primeiras oportunidades de contato, por meio de um incremento significativo na qualidade da experiência do cliente. “Acreditamos no poder da tecnologia para aproximar pessoas e escolhas importantes. Este projeto materializa isso na prática,”  comenta Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics. Que tal criar um case como este para a sua empresa? Vamos marcar uma call? Conheça alguns Casos de Uso . Sobre a BlueMetrics A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 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.

Ou: IA sem blá blá blá Gabriel Casara, CGO BlueMetrics Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Neste artigo, Gabriel Casara explica de forma simples e acessível como funciona a IA Generativa, comparando-a a uma esponja gigante que aprende com tudo que está disponível publicamente na internet, reconhece padrões e responde com base em vetores matemáticos. Ele mostra como essa “mente digital” — treinada com bilhões de frases — se torna útil de verdade quando é ajustada com curadoria humana, linguagem específica e dados internos da empresa, por meio de técnicas como o RAG. No fim, defende que a IA deve ser tratada não como mágica, mas como uma ferramenta estratégica prática. Papo de churrasco Quando eu digo que trabalho com Inteligência Artificial, sempre tem alguém que pergunta: “mas como é que esse negócio funciona mesmo?”. Eu entendo um pouco. E como aprendi sem ser oriundo da área técnica, vou explicar aqui como se estivesse num churrasco com amigos – como eu gostaria de receber a explicação. Tudo começa com uma espécie de esponja infinita. Imagine um cérebro de bebê com uma capacidade absurda de absorver informação, mas que em vez de levar anos para aprender a falar “papai”, já começa absorvendo tudo o que a humanidade escreveu na internet: livros, notícias, receitas, fóruns, tudo (que seja público, ok?). Essa esponja não entende o conteúdo da forma como a gente entende — ela não sabe o que é “amor”, mas percebe que “eu te amo” costuma vir seguido de “meu bem”. O que ela faz, na verdade, é reconhecer padrões. Mas essa esponja não para por aí. Ela tem, além da absorção, uma capacidade gigantesca de processamento. É quase como se juntássemos a curiosidade de um bebê com o poder de cálculo de um supercomputador. E aí nasce o que alguns chamam de modelo de linguagem — eu prefiro pensar como o embrião de um Einstein digital. Treinando Einstein Esse “Einstein” é treinado com bilhões de frases e palavras, recebendo um desafio constante: adivinhar a próxima palavra com base nas anteriores. Errou? Ajusta os pesos. Acertou? Ganha reforço positivo (na linguagem técnica, claro). Isso acontece milhões de vezes, até ele virar um mestre em prever e montar frases com base no que foi aprendido. E ele faz isso muito rapidamente. Mas calma, ele não pensa como a gente. Ele não tem consciência, nem senso crítico, nem opinião. Só que ele aprendeu tanta coisa, tão rápido, e tão bem, que parece que pensa. Parece que sabe mais do que nós. Às vezes, realmente sabe. Outras vezes, viaja — a chamada “alucinação”. E tem mais: o cérebro dele não trabalha com palavras, mas com vetores — que são números. Tudo é transformado em uma espécie de “mapa matemático da linguagem”. Isso permite que ele compare ideias, contextos e expressões de forma matemática. Por isso ele entende que “carro” e “automóvel” estão próximos, mas “bar” e “barraca” não fazem sentido no mesmo vetor — mesmo que pareçam começar do mesmo jeito. Depois vem o ajuste fino, ou fine tuning. É quando pegam esse Einstein, já poderoso. Aqui entra a curadoria e orientação (prompts): “fale como advogado experiente especialista em…”, “escreva como poeta”, “explique como um professor de física quântica para uma criança de cinco anos”, etc. Esse processo é supervisionado por humanos que mostram o que é uma resposta aceitável. Ainda não é inteligência no sentido filosófico, mas já começa a parecer muito com expertise contextual. Imagem gerada por IA Agora, se você quer que esse Einstein seja útil de verdade, você precisa dar pra ele conhecimento específico e novas disciplinas. Aí entra o tal do RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pense assim: o Einstein sabe de tudo… até 2023. Mas ele não sabe o que tem no contrato da sua empresa, no regulamento interno ou na sua política de crédito. Com o RAG, você dá uma “cola” pra ele: uma base documental que ele pode consultar antes de responder. Aí sim ele responde com contexto. Aí sim ele vira um verdadeiro assistente inteligente. Aliás, não é à toa que o meu se chama Albert. Mas quando ele viaja na resposta, eu chamo ele de Alfred — nada contra o mordomo do Batman, aliás, o Alfred erra com mais classe. Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?   IA não é mágica Quando você junta tudo isso — a esponja que absorve, o cérebro que calcula, a curadoria humana e o contexto certo — o que você tem, no fim, é um Einstein digital treinado para o seu negócio. Na prática, isso vai muito além de gerar um textinho bonito. Você pode criar assistentes que sabem tudo do seu negócio, automatizar processos complexos, dar superpoderes de informação para sua equipe de vendas, atendimento, jurídico ou educação, e ajudar a tomar decisões mais rápidas e embasadas. Mas pra isso, você precisa parar de ver IA como mágica e começar a tratá-la como ferramenta estratégica. E antes que você contrate mais um consultor para complicar o que deveria ser simples, sugiro você fazer o seguinte: Entre no seu LLM favorito (não vou dizer onde eu criei o Albert — ainda), alimente com as suas informações, suas dúvidas e seus dados. Veja o que ele devolve. Depois disso, se quiser transformar isso em algo prático, real e útil na sua empresa — sem blá blá blá —   fala comigo . A gente monta isso com você. Rápido, eficiente e explicando tudo como se fosse num churrasco. Gabriel Casara é CGO na BlueMetrics e um apaixonado por churrasco com amigos e IA.

Ou: como usar IA para ajudar seus clientes a escolher e converter mais Denis Pesa, CEO BlueMetrics Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Neste artigo, Denis Pesa, CEO da BlueMetrics, relata uma experiência pessoal ao tentar comprar uma serra tico-tico e como acabou recorrendo à inteligência artificial para tomar sua decisão com mais clareza e menos frustração. A partir desse exemplo prático, Denis apresenta duas aplicações de IA com alto impacto para e-commerces — assistentes virtuais de vendas e enriquecimento automático de fichas de produto — e mostra como a BlueMetrics tem implementado essas soluções com agilidade, custo acessível e base tecnológica robusta. O drama da serra tico-tico Como engenheiro por formação, confesso: sou um chato para comprar coisas. Comparo tudo, leio especificações, assisto vídeos no YouTube e acabo sofrendo fisicamente para decidir qual item levar. Tem muita opção. É uma tortura. Ontem, por exemplo, resolvi organizar o depósito da garagem instalando umas prateleiras. Para isso, precisava de uma serra tico-tico. Meu nível de habilidade manual é ridiculamente baixo, mas deixemos isso pra lá. A questão é: ao procurar a tal serra nos e-commerces de sempre, o tormento começou. Vocês sabiam que existem dezenas (talvez centenas) de modelos de serra tico-tico? Qual é boa? Qual serve pro meu caso? A mais cara, cheia de features, ou a baratinha básica? Selecionei três opções e cliquei em “comparar”. Apareceu uma tabela com potência, ângulo de corte, comprimento do cabo… mas nada que realmente ajudasse a decidir. Irritante. IA ao resgate Normalmente, meu próximo passo seria: buscar reviews no Google, vídeos de unboxing no YouTube, fóruns de marceneiros… Mas dessa vez resolvi apelar para algo mais moderno (e sensato): usei a IA. Prompt que mandei pro meu LLM favorito: “Preciso serrar umas madeiras para fazer prateleiras. Não sou profissional e provavelmente não usarei esta serra com frequência depois disto. Me mostre os melhores e mais adequados modelos do mercado e sugira o mais indicado pro meu caso. Considere custo baixo, qualidade e avaliações de usuários.” Aleluia. Em segundos, recebi: Uma lista com quatro modelos ideais Sugestão personalizada para o meu caso Links de onde comprar E o melhor: sem sair do sofá, sem abrir 15 abas, sem esquentar a cabeça. O que isso tem a ver com o seu e-commerce? Agora, meu caro executivo ou gestor de e-commerce: pense nos seus clientes. Quantos deles estão vivendo exatamente o que eu vivi? Perdidos entre dezenas de produtos, buscando respostas fora do seu site, e abandonando o carrinho no meio do caminho? Aqui vão duas aplicações de IA que poderiam ter resolvido meu problema — e melhorado suas conversões: 1. Assistente virtual de vendas com IA (E por favor, não chame de chatbot) Um assistente de IA inteligente, instalado direto no seu e-commerce, que conversa com o cliente como um vendedor experiente: entende o uso pretendido, filtra os produtos mais adequados, explica as diferenças e sugere a melhor opção. Em vez de eu sair do seu site para perguntar ao meu LLM, eu teria resolvido tudo ali mesmo. E comprado de você. 2. Enriquecimento automático das fichas de produto (Product Augmentation) Você cadastra um produto com marca, nome e código. A IA busca informações externas, gera uma descrição completa, indicações de uso, diferenciais e até comparações com outros itens do seu catálogo, atualizando seu cadastro de produtos. Tudo isso sem intervenção manual. Imagine seu cliente lendo uma descrição gerada por IA que responde exatamente à dúvida que ele nem sabia formular. Outras ideias que você pode explorar com IA no seu e-commerce: Recomendações personalizadas  com base no comportamento do usuário Precificação dinâmica  ajustada automaticamente conforme demanda e concorrência Classificação e resumo de reviews  com análise de sentimento Atendimento inteligente no WhatsApp ou redes sociais Criação automática de anúncios e descrições otimizadas para SEO Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?   Imagem gerada por IA Quer colocar isso em prática? Há pouco mais de um ano, tudo isso parecia coisa de filme de ficção científica ou tecnologia caríssima de big tech. Mas o jogo virou. Hoje, aqui na BlueMetrics , conseguimos desenvolver e implementar esse tipo de solução com serviços gerenciados da AWS, em poucas semanas, com custo acessível — e em alguns casos, subsidiado . Mas atenção: o mercado não vai esperar. Quem se mexer primeiro, ganha. Quem demora, vira caso de benchmark... dos outros. Quer saber como aplicar isso no seu negócio? Me manda uma mensagem por aqui e marcamos um bate-papo. E as prateleiras? Bom, logo saberemos, mas como diz um amigo meu: “50% de chance de dar certo. 80% de chance de dar errado.” Denis Pesa é CEO da BlueMetrics e um esforçado adepto da bricolagem.

Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: A personalização da experiência do usuário com Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e Machine Learning (ML) tornou-se um diferencial competitivo essencial para empresas de diversos setores. A qualidade e estruturação dos dados são fundamentais para que modelos de IA possam oferecer interações precisas, predições eficientes e experiências altamente personalizadas. Setores como saúde, educação, varejo, finanças e hotelaria já utilizam IA generativa para otimizar operações, melhorar o atendimento ao cliente e impulsionar a tomada de decisão automatizada. Nos últimos anos, e de forma crescente, a personalização da experiência do usuário tornou-se um diferencial competitivo crucial para empresas que utilizam Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e Machine Learning (ML). No centro dessa transformação está um elemento essencial: os dados. A qualidade, a estruturação e o volume dos dados determinam a eficácia de um modelo de IA na entrega de experiências personalizadas, predições precisas e interações contextuais. Segundo um estudo da McKinsey, “Os dados não podem ser um aspecto secundário na IA generativa. Eles são o combustível essencial para que uma empresa consiga extrair valor real da tecnologia." A importância dos dados para modelos de GenAI e Machine Learning Modelos de GenAI e ML dependem intrinsecamente da qualidade dos dados para: Criar respostas mais precisas e coerentes Quanto mais rico e bem estruturado o conjunto de dados, melhor o modelo compreende o contexto das interações e fornece sugestões mais relevantes. Personalizar experiências em tempo real Modelos treinados com dados contextuais podem adaptar conteúdo e recomendações às necessidades específicas de cada usuário. Aprimorar a tomada de decisão automatizada Dados de alta qualidade permitem que a IA antecipe demandas e proponha soluções de maneira autônoma e eficiente. Exemplos reais de personalização com IA Imagem gerada por IA A aplicação de IA generativa na personalização de experiências já é uma realidade em diversos setores. A seguir, alguns exemplos práticos: Setor de Saúde Fundación Jiménez Díaz Em Madrid, a fundação implementou o sistema de IA "Mobility Scribe", desenvolvido pelo grupo hospitalar Quirónsalud. Este sistema escuta as conversas entre médicos e pacientes, gera relatórios médicos compreensíveis e propõe tratamentos que os médicos devem validar. A iniciativa visa reduzir as tarefas administrativas dos profissionais de saúde, permitindo-lhes dedicar mais tempo e atenção aos pacientes.  SalienceAI Esta startup foca no desenvolvimento e implantação de IA específica para a indústria farmacêutica, com ênfase na segurança dos dados e conformidade com regulamentações como a HIPAA. Seus algoritmos são projetados para ter alto desempenho em dados biomédicos, auxiliando na análise e interpretação de informações complexas para oferecer tratamentos personalizados.  Setor de Educação Plataformas Educacionais com IA Instituições educacionais estão integrando IA generativa para criar conteúdos personalizados que se adaptam ao ritmo e estilo de aprendizagem de cada aluno. Por exemplo, sistemas de tutoria inteligentes analisam o desempenho individual e fornecem materiais de estudo e exercícios sob medida, melhorando a eficiência e o engajamento no processo educacional.  Assistentes Virtuais Educacionais Ferramentas como chatbots educacionais estão sendo utilizadas para responder a dúvidas dos alunos em tempo real, oferecendo suporte contínuo fora do horário de aula e contribuindo para uma experiência de aprendizagem mais interativa e personalizada.  Aqui na BlueMetrics, já desenvolvemos várias plataformas e assistentes educacionais para alguns dos maiores players do mercado brasileiro. Se quiser saber mais sobre isso, entre em contato . Varejo Online Personalização de Experiências de Compra Empresas de comércio eletrônico estão utilizando IA generativa para analisar o comportamento de compra e preferências dos clientes, oferecendo recomendações de produtos altamente personalizadas. Essa abordagem não apenas melhora a experiência do usuário, mas também aumenta as taxas de conversão e fidelização.  Assistentes Virtuais de Compra Plataformas de e-commerce estão implementando assistentes virtuais baseados em IA que interagem com os clientes, respondendo a perguntas e auxiliando na escolha de produtos, o que torna o processo de compra mais intuitivo e personalizado.  No setor de e-commerce, temos um case bastante interessante e que envolve soluções de Product Augmentation and Recommendation. Conheça. Setor Bancário Banco BV Em colaboração com a Accenture e o Google Cloud, o Banco BV implementou o projeto "GenCore", que utiliza IA generativa para criar interações hiperpersonalizadas com os clientes. Durante o período de testes, a tecnologia acelerou a criação de comunicações em até 80% e aumentou em 100 vezes o grau de personalização, oferecendo serviços alinhados às necessidades individuais dos clientes. BBVA O banco espanhol lançou o assistente conversacional "Blue", desenvolvido em parceria com a OpenAI. Este assistente, integrado ao aplicativo móvel do BBVA, oferece mais de 120 funcionalidades, permitindo que os clientes gerenciem contas e cartões de forma personalizada e eficiente. Commonwealth Bank O banco australiano adotou a IA para aprimorar o atendimento ao cliente, implementando chatbots inteligentes que respondem a consultas de forma personalizada e em tempo real. Essa iniciativa resultou em uma redução significativa na necessidade de pessoal adicional em call centers e melhorou a eficiência operacional. Aqui na BlueMetrics, temos um case de sucesso envolvendo o uso de IA para o processamento de documentação de clientes para um dos maiores bancos do Brasil. Confira. Setor de Hotelaria HotelPlanner.com A plataforma de reservas hoteleiras implementou agentes de viagem baseados em IA capazes de lidar com consultas de clientes de maneira surpreendentemente humana. Esses agentes, treinados com dados de milhões de chamadas gravadas, podem conversar em 15 idiomas diferentes, oferecendo recomendações personalizadas, cotações de preços e processando pagamentos. Em seu primeiro mês de operação, os agentes de IA atenderam 40.000 consultas e processaram quase US$ 200.000 em reservas de quartos. HiJiffy A startup portuguesa utiliza IA generativa para transformar a experiência dos hóspedes no setor hoteleiro. Suas soluções automatizadas permitem que hotéis ofereçam interações personalizadas em tempo real, respondendo a perguntas, fazendo recomendações e resolvendo problemas de maneira eficiente, melhorando significativamente a satisfação dos clientes. Hotelverse   Esta startup desenvolveu uma plataforma que permite aos clientes selecionar quartos específicos por meio de gêmeos digitais, proporcionando uma experiência imersiva e personalizada. A tecnologia já foi adotada por grandes redes hoteleiras, como Hyatt Hotels e Radisson Hotel Group, destacando-se pela inovação na personalização da experiência do hóspede. Na BlueMetrics, atendemos a uma das maiores redes de resorts do México. Depois de ajudá-los a estruturar seu pipeline de dados, estamos agora desenvolvendo soluções que utilizam todas essas informações de modo a proporcionar melhores experiências para seus hóspedes e clientes. Que tal desenvolver soluções como estas para a sua empresa?   O diferencial BlueMetrics: expertise em projetos complexos de dados e IA Na BlueMetrics, compreendemos que uma base de dados bem estruturada é fundamental para soluções eficazes em GenAI e ML. Nosso histórico comprova nossa capacidade de lidar com projetos complexos de dados e IA, aplicando meétodos proprietários e tecnologias de ponta para transformar informações brutas em insights valiosos e inteligência acionável. Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, destaca: Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, destaca a relevância de uma base de dados bem estruturada para o sucesso de soluções de IA “Nossa expertise em dados nos permite desenvolver soluções de GenAI e Machine Learning que vão muito além da automação. Criamos modelos que realmente agregam valor ao negócio, personalizando experiências e otimizando operações de forma escalável.” Com mais de 160 projetos entregues para mais de 70 clientes nos EUA e América Latina, abrangendo desde grandes corporações até startups inovadoras, nossa experiência é ampla e diversificada. Além disso, nossa abordagem prática, com viés empreendedor e orientado a resultados garante que as soluções de dados, GenAI e Machine Learning desenvolvidas agreguem valor real aos negócios, proporcionando resultados rápidos e mensuráveis. Denis Pesa, CEO da BlueMetrics, reforça o impacto estratégico do uso inteligente dos dados: “As empresas que dominam o uso de dados são as que estarão na vanguarda do mercado nos próximos anos. Investir em GenAI e Machine Learning sem uma abordagem sólida de dados é como tentar construir um prédio sem fundação. Nosso papel na BlueMetrics é garantir que essa base seja robusta, confiável e capaz de impulsionar resultados reais.” GenAI e ML como impulsionadores da estratégia de crescimento empresarial Investir em projetos de GenAI e Machine Learning não é apenas uma questão de inovação tecnológica, mas uma estratégia essencial para empresas que buscam crescer e se diferenciar no mercado. Com a crescente concorrência em diversos setores, a adoção de IA generativa pode se tornar um fator decisivo para impulsionar eficiência operacional, personalizar interações com clientes e explorar novas oportunidades de negócio. Vantagens estratégicas Empresas que incorporam IA generativa em suas operações experimentam benefícios que vão além da automação tradicional. Alguns dos principais diferenciais incluem: Melhoria da Experiência do Cliente A GenAI permite interações altamente personalizadas, adaptando-se ao histórico, preferências e necessidades específicas de cada usuário. Chatbots avançados, assistentes virtuais e recomendações hiperpersonalizadas são exemplos de como a IA pode aprimorar o relacionamento com o cliente. Automação Inteligente de Processos Diferentemente de sistemas convencionais, a IA generativa pode aprender com grandes volumes de dados e otimizar fluxos de trabalho, reduzindo custos e aumentando a produtividade. Isso é particularmente útil em setores como atendimento ao cliente, finanças, marketing e supply chain. Geração de Conteúdo Sob Medida Empresas de mídia, publicidade e e-commerce já utilizam IA para criar textos, imagens e vídeos personalizados em larga escala, garantindo maior engajamento e eficiência na comunicação com os consumidores. Tomada de Decisão Baseada em Dados Com insights extraídos de dados estruturados e não estruturados, a IA generativa auxilia na previsão de tendências de mercado, análise de riscos e na criação de estratégias empresariais mais assertivas. Escalabilidade e Eficiência Modelos de IA bem treinados podem lidar com um volume crescente de dados e transações sem comprometer a qualidade da análise ou da entrega de serviços. Isso permite que empresas cresçam sem aumentar proporcionalmente seus custos operacionais. O Papel da BlueMetrics na Transformação Digital Na BlueMetrics, combinamos nossa expertise em dados com tecnologia de ponta para entregar soluções que fazem a diferença. Nossos projetos são desenvolvidos para atender às necessidades específicas de cada cliente, garantindo que a GenAI e o Machine Learning sejam utilizados da maneira mais eficiente e estratégica possível. Nosso compromisso é transformar dados em insights valiosos que impulsionam o crescimento empresarial, proporcionando uma vantagem competitiva real no mercado. Com uma abordagem centrada em inovação e escalabilidade, ajudamos empresas de todos os setores a adotarem IA de forma estratégica, maximizando resultados e otimizando operações. Se sua empresa busca personalização, escalabilidade e eficiência, entre em contato conosco e descubra como podemos transformar seus dados em um diferencial competitivo. Conclusão A personalização através da IA generativa representa uma fronteira promissora para empresas em diversos setores. No entanto, o sucesso dessas iniciativas depende diretamente da qualidade e estruturação dos dados utilizados. Com uma abordagem sólida e parceiros experientes, é possível transformar dados em experiências personalizadas que encantam os clientes, otimizam operações e impulsionam o crescimento empresarial. Empresas que investem na combinação de GenAI, Machine Learning e dados não apenas melhoram sua eficiência operacional, mas também criam novos modelos de negócio e se posicionam na vanguarda da inovação. Para se destacar na economia digital, é essencial investir em IA com uma visão estratégica e orientada a resultados – e é exatamente sobre isso que que queremos conversar com você. Vamos conversar  sobre isso? Conheça alguns Casos de Uso .

Automatização da coleta de dados Otimização do processo de decisão Resultados com apresentação clara e acessível Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Um dos maiores fabricantes de veículos comerciais pesados do Brasil buscava otimizar seu planejamento de produção para aumentar a eficiência operacional e reduzir custos. Enfrentando desafios como longas análises manuais e impactos na produtividade, a empresa adotou uma solução desenvolvida pela BlueMetrics. Utilizando algoritmos de otimização baseados em programação linear, a plataforma automatizou processos críticos, reduzindo o tempo de análise de 4 horas para 6 segundos e melhorando a previsibilidade operacional. Visão geral Nosso cliente conta com cerca de meio século de atividades, e é um dos maiores fabricantes de veículos comerciais pesados do Brasil, com forte atuação em toda a América Latina. Produz uma linha completa de ônibus e caminhões, com peso bruto total de 3,5 a 125 toneladas. A montadora desenvolveu também uma linha completa para o transporte de passageiros, com foco nos mercados de ônibus rural, urbano, fretamento, rodoviário e escolar. Em um setor onde a eficiência operacional é essencial para manter a competitividade, a empresa identificou uma oportunidade de otimizar seu processo de planejamento de produção para atender às demandas do mercado com agilidade e precisão. Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, “Fomos chamados para ajudar a resolver um problema que é decisivo para qualquer empresa do segmento industrial: a necessidade de mais eficiência nos processos, o que se traduz em ganhos operacionais e rentabilidade. E, para isso, as soluções que temos desenvolvido nas áreas de AI, Machine Learning e Otimização de Processos mostraram-se ideais.” Para enfrentar os desafios de gerir milhares de componentes e combinações de modelos de veículos, além de reduzir o tempo dedicado à análise manual de viabilidade, a BlueMetrics implementou para este fabricante uma solução customizada. Desenvolvida para automatizar e otimizar processos críticos, a plataforma permitiu à fábrica aumentar sua produtividade, reduzir custos e melhorar a previsibilidade operacional. Problema: como tornar os processos operacionais mais eficazes e automatizados? Como acontece com toda linha de montagem industrial que lida com processos e automações complexas, o planejamento da produção neste cliente do segmento industrial enfrentava desafios significativos: Operacionais Aproximadamente 4 horas diárias eram dedicadas à análise manual de viabilidade, somando 80 horas mensais de trabalho repetitivo e sujeito a erros. Comerciais Falhas no planejamento podiam resultar em paradas de linha, atrasos nas entregas e sequenciamento não otimizado, afetando a produtividade. Financeiros A falta de uma análise precisa comprometia a maximização da capacidade produtiva e gerava custos adicionais na gestão de estoques. Em um contexto de prazos de entrega cada vez mais curtos, busca constante pela otimização dos processos e desafios constantes na cadeia de suprimentos, a necessidade de uma solução automatizada e inteligente tornou-se fundamental para assegurar a eficiência e a competitividade da empresa. Tratava de um caso de uso ideal para o tipo de oferta desenvolvida pela BlueMetrics: um cliente com uma necessidade clara, com forte impacto na performance da empresa, exigindo uma solução eficiente, aderente e de rápida implementação, de forma a entregar resultados concretos no curto prazo. Imagem gerada por IA Solução: programação linear a serviço da automatização e otimização dos processos A solução foi pensada para automatizar e otimizar o planejamento da produção na fábrica. A tecnologia utiliza um algoritmo de otimização baseado em programação linear para analisar dados de produção e estoque em tempo real, garantindo maior precisão e agilidade.  Segundo Diórgenes Eugênio, Head de Gen AI da BlueMetrics, “O projeto teve vários desafios, principalmente por ser um nicho muito específico com conceitos detalhados. As reuniões iniciais foram cruciais para o sucesso do projeto, pois foi onde o time do fabricante conseguiu mostrar todo o processo e quais eram os pontos de dor da fábrica dentro do processo de sequenciamento. Depois da primeira fase de entendimento do problema e dos conceitos, trabalhamos para entender as fontes de dados e como poderíamos viabilizar a automatização do processo. A partir desse ponto, já sabíamos como abordaríamos tecnicamente a otimização do sequenciamento, mas ainda precisávamos definir algumas estratégias para extrair todas as informações necessárias de uma tabela com mais de 400 linhas e 400 colunas. Após algumas tentativas e reuniões com o time do cliente, conseguimos otimizar a extração dos dados, finalizando com cinco segundos para coleta e transformação dos dados. Com as estruturas de dados prontas, aplicamos o algoritmo de programação linear, que buscava sempre a maximização do número de KNRs produzidos. Após algumas iterações, chegamos em um resultado que garantia a melhor sequência de montagem da linha de produção. A participação do time do cliente foi fundamental na construção dessa solução.”  A base de um bom projeto é uma estrutura de dados confiável e resiliente. Por isso, foi desenvolvido um pipeline de dados e análises que utiliza como principal fonte a tabela Prognose, amplamente usada na fábrica. Essa tabela permite aos operadores correlacionar os saldos de part numbers com os KNRs em produção, viabilizando a montagem dos veículos conforme a disponibilidade de peças. A extração e transformação desses dados foi feita na primeira etapa do pipeline, convertendo-os em estruturas otimizadas para a execução do algoritmo de otimização. Essas novas estruturas oferecem insights fundamentais, como KNRs pendentes de análise, saldo atualizado dos part numbers e a relação de componentes necessários para montar cada KNR. Com as informações organizadas, foi implementado um algoritmo de otimização baseado em programação linear. Esse algoritmo foi projetado para maximizar um objetivo específico: produzir o maior número de KNRs possível, utilizando de forma eficiente os saldos disponíveis de part numbers e as combinações viáveis para montagem. Por fim, a solução foi desenvolvida levando-se em consideração três importantes pilares: a automatização da coleta de dados, tornando-a mais rápida e confiável; a otimização do processo decisório, de forma a apresentar com agilidade e assertividade as melhores possibilidades produtivas; e uma interface amigável, segura e intuitiva, de forma a facilitar a adoção da solução entre os diferentes times envolvidos. Principais funcionalidades: Automatização da Coleta de Dados: Extração automática de informações da planilha Prognose, incluindo KNRs (números de referência dos veículos), requisitos de componentes e saldos de estoque. Integração eficiente com os sistemas existentes do cliente. Algoritmo de Otimização: Cálculo da melhor combinação de produção em apenas 6 segundos. Maximização do volume de veículos produzidos considerando as restrições de estoque. Interface Intuitiva: Desenvolvimento de um dashboard em Streamlit, que apresenta resultados de forma clara e acessível. Hospedagem em ambiente cloud AWS, garantindo escalabilidade e segurança. Que tal desenvolver uma solução como esta para a sua empresa?   Resultados: A implementação da solução trouxe ganhos operacionais expressivos para o cliente, traduzindo-se em resultados financeiros concretos e imediatos. Além disso, lembra Gabriel Casara, o método proprietário blue4AI prevê, após a entrega da solução, uma visão de otimização contínua, de modo a identificar novas oportunidades de melhorias e de impacto positivo para o negócio. Eficiência Operacional: Redução do tempo de análise de 4 horas para apenas 6 segundos (redução de 99,96%). Eliminação de 80 horas mensais de trabalho manual. Aumento na precisão do planejamento da produção. Otimização da Produção: Sequenciamento otimizado da linha de produção. Maximização do número de veículos produzidos por período. Melhor utilização dos recursos disponíveis e redução do risco de paradas não programadas. Impacto Financeiro: Redução de custos com gestão de estoques. Aumento potencial de receita pela otimização da capacidade produtiva. Benefícios Qualitativos: Maior previsibilidade e agilidade na tomada de decisão. Processo escalável e adaptável para outros cenários produtivos. Tecnologias utilizadas A solução foi projetada utilizando tecnologias AWS, incluindo: Serviços AWS EC2 Application Load Balancer LInguagens, Libs e Frameworks Python Streamlit Pulp OpenPyxl Pandas Plotly Conclusão Com a plataforma desenvolvida, o fabricante reforçou seu compromisso com a inovação e a eficiência, consolidando-se como uma referência no uso de tecnologias avançadas para o setor automotivo. Para a BlueMetrics, este case foi uma grande oportunidade de demonstrar a forma como as empresas trabalham, aplicando uma metodologia proprietária que confere grande agilidade e aderência aos projetos, bem como uma implementação ágil e descomplicada, que enfatiza a visão de negócios e a geração de resultados concretos e de curto prazo para o cliente. Quer construir um case como este para a sua empresa? Vamos bater um papo. Conheça alguns Casos de Uso . Sobre a BlueMetrics A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 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.

Personalização no atendimento ao cliente Automatização do processo de recomendação Escalabilidade com inteligência artificial Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Uma empresa consolidada no mercado de brindes corporativos, operando três plataformas online, enfrentava desafios na personalização e escalabilidade do atendimento devido à complexidade do setor. Para otimizar o primeiro atendimento e recomendar produtos com mais precisão, a BlueMetrics desenvolveu uma solução baseada em GenAI. A tecnologia enriqueceu os dados das categorias de produtos, criou uma base de conhecimento estruturada e implementou um assistente virtual contextual. Visão geral Nosso cliente é uma empresa consolidada no mercado de brindes corporativos, operando três plataformas online que conectam fornecedores e compradores. Altamente competitivo, este setor é caracterizado por uma alta complexidade na tomada de decisão, devido à extensa variedade de produtos e especificidades de cada demanda. Para se destacar em um mercado em constante evolução, o cliente precisava de uma solução capaz de aliar personalização, agilidade e precisão na experiência do cliente, além de escalar suas operações sem aumentar custos proporcionais. A partir deste contexto, a BlueMetrics foi chamada para propor uma solução capaz de trazer melhorias significativas na jornada do cliente. “Somos especialistas em desenvolver soluções reais para problemas reais”, destaca Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics. “Portanto, este tipo de desafio é bastante aderente tanto ao nosso método de trabalho quanto à nossa oferta de soluções.” Problema: como otimizar o atendimento inicial e a recomendação de categorias de produtos? A operação deste cliente enfrentava desafios significativos que comprometiam a eficiência e a experiência do cliente. O atendimento era limitado ao horário comercial, o que restringia o suporte aos clientes fora desse período. Além disso, havia uma alta dependência do conhecimento individual dos atendentes, resultando em um processo manual de interpretação das solicitações e direcionamento, frequentemente gerando atrasos e erros. Dentre as limitações técnicas, identificou-se que os dados das categorias contavam com pouco conteúdo semântico e uma ausência de sistematização sobre finalidades e eventos adequados para cada categoria, o que dificultava a adoção de um sistema inteligente de recomendação. Segundo Diórgenes Eugênio, Head de GenAI da Bluemetrics “O grande diferencial do projeto do assistente virtual para este e-commerce é justamente a criação da base de conhecimento através do uso de modelos de LLM. Essa abordagem nos possibilitou entregar muito mais contexto para o assistente. No início, tínhamos muito pouca informação semântica sobre as categorias, e finalizamos o projeto com um pipeline automatizado que processa todo o conteúdo vindo do e-commerce e melhora semanticamente e contextualmente os dados para servirem de fonte de consulta do assistente virtual. Esse projeto foi pioneiro dentro da Bluemetrics no que se refere ao uso de LLMs para enriquecimento de dados.” Do ponto de vista comercial, a demora no primeiro atendimento impactava negativamente a satisfação dos clientes. Além disso, a sobrecarga da equipe em períodos sazonais, como Natal e fim de ano, agravava ainda mais a situação, levando a direcionamentos imprecisos, retrabalho e perda de oportunidades de negócio. Esses gargalos geravam uma série de impactos diretos sobre o negócio: Insatisfação dos clientes com tempos de resposta elevados; Favorecimento não intencional de determinados fornecedores; Limitação no crescimento do negócio devido ao modelo manual de atendimento. Diante destes desafios, o cliente necessitava de uma solução escalável, imparcial e capaz de atender 24/7, reduzindo o tempo de resposta e democratizando o acesso às opções de fornecedores. Por isso, a BlueMetrics desenvolveu uma solução inteligente para automatizar e otimizar o processo de atendimento inicial. A solução: GenAI para personalização e escalabilidade Para enfrentar os desafios identificados, o cliente implementou uma solução robusta baseada em Inteligência Artificial, estruturada em três pilares principais, conforme veremos a seguir: Enriquecimento de dados Este processo começa com o tratamento de dados XML extraídos das plataformas do cliente, utilizando modelos LLM do Amazon Bedrock para enriquecer as descrições das categorias de produtos. Além disso, adiciona-se contexto relevante sobre eventos e finalidades adequadas para cada categoria, resultando em uma base de conhecimento rica e altamente estruturada, que serve como fundamento para as demais funcionalidades. Base de conhecimento inteligente As informações enriquecidas são convertidas em arquivos PDF e armazenadas em um banco de dados vetorial otimizado para busca semântica. Essa arquitetura garante não apenas uma busca eficiente, mas também a atualização contínua dos dados, mantendo a relevância e a precisão das informações ao longo do tempo. Assistente virtual contextual Esse assistente é projetado para interagir de forma natural com os clientes, compreendendo o contexto e as necessidades específicas de cada um. Utilizando técnicas de Recuperação de Informações (RAG), ele oferece recomendações relevantes e imparciais, sugerindo categorias de produtos de maneira precisa e adequada a cada situação. Integrados, esses componentes resultaram em uma solução inovadora e eficaz, permitindo ao cliente otimizar o atendimento inicial, reduzir gargalos operacionais e proporcionar uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória para seus clientes. Que tal desenvolver uma solução como esta para a sua empresa?   Resultados: A implementação do assistente virtual baseado em Inteligência Artificial trouxe uma série de benefícios para o cliente, traduzindo-se em resultados financeiros concretos e imediatos.  Benefícios Operacionais Atendimento 24/7, eliminando a dependência de horários comerciais; Redução do tempo de espera inicial para atendimento; Padronização no processo de recomendação; Capacidade de atendimento simultâneo ilimitado; Redução da carga de trabalho manual da equipe. Benefícios técnicos Base de conhecimento enriquecida semanticamente; Arquitetura escalável e flexível; Facilidade na incorporação de novos modelos LLM; Manutenção simplificada da base de conhecimento. Benefícios para o cliente Respostas instantâneas às solicitações; Recomendações mais precisas e contextualizadas; Sugestões imparciais de categorias; Melhor experiência na jornada de compra; Maior assertividade na escolha de produtos. Tecnologias utilizadas A solução desenvolvida para este cliente do segmento de e-commerce foi projetada utilizando tecnologias AWS, incluindo: Serviços AWS OpenSearch Bedrock Lambda CloudWatch S3 Amplify Cognito StepFunction LInguagens, Libs e Frameworks Python Streamlit Fast API Conclusão A implementação da solução baseada em GenAI permitiu a este player do segmento de e-commerce escalar suas operações e melhorar significativamente a experiência do cliente, consolidando ainda mais a sua posição no mercado de brindes corporativos. Com um sistema robusto, escalável e altamente personalizado, a empresa agora está preparada para atender a uma demanda crescente, mantendo a qualidade e a assertividade como diferenciais competitivos. Que tal criar um case como este para a sua empresa? Vamos marcar uma call? Conheça alguns Casos de Uso . Sobre a BlueMetrics A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 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.

Automatização no processamento de documentos Redução de custos operacionais Escalabilidade e precisão com IA generativa  Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Uma grande fintech brasileira, especializada em automação digital, enfrentava desafios na validação de documentos financeiros, lidando com altos volumes de processamento manual, custos elevados e erros frequentes. Para solucionar esse problema, a BlueMetrics desenvolveu uma solução baseada em IA Generativa, que automatiza a extração, categorização e processamento de documentos de identificação com alta precisão e escalabilidade. Visão geral O cliente é uma fintech com mais de 20 anos de experiência no mercado, oferecendo soluções inovadoras em automação digital para processos e documentos. A empresa se destaca por sua abordagem full service, apoiando empresas de médio e grande porte em sua transformação digital. Entre seus clientes, destacam-se alguns dos maiores bancos do país. Em um cenário de alta competitividade e regulamentação rigorosa, o cliente buscava soluções que aumentassem a sua eficiência operacional, aprimorassem a experiência dos seus próprios clientes e garantissem conformidade com as normas do setor financeiro. Contexto do mercado: Crescente demanda por processos digitais ágeis e seguros. Necessidade de conformidade com regulamentações financeiras. Alta competitividade exigindo processos mais eficientes. Expectativa de clientes por experiências digitais mais fluidas. Problema: como tornar o processamento de documentos mais eficiente? A solução tradicional de OCR usada pelo cliente apresentava limitações que impactavam diretamente a eficiência operacional e o crescimento do negócio. Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, “Estamos falando de centenas de milhares de documentos que precisam ser corretamente processados mensalmente. Um caso de uso exemplar para a IA generativa e uma grande oportunidade de desenvolver um trabalho que de fato resolve uma dor evidente do cliente.” Limitações operacionais: Alto volume de processamento manual de documentos. Erros frequentes na extração e categorização de dados. Gargalos que aumentavam o tempo de onboarding. Limitações de negócio: Dificuldade para escalar operações sem ampliar o backoffice. Custos elevados de processamento por imagem. Experiência do cliente comprometida durante o cadastro. Limitações tecnológicas: Tecnologia de OCR limitada e pouco adaptável. Necessidade de uma solução moderna e escalável. A solução: automação e maior precisão por meio de GenAI. A BlueMetrics desenvolveu uma solução de IA Generativa multimodal para automatizar e otimizar o processamento de documentos de identificação, com destaque para os seguintes pontos: Processamento automatizado de CNHs e RGs  em diferentes formatos e orientações. Extração precisa de dados , como nome, data de nascimento e número de documento. Categorização automática   dos dados extraídos, reduzindo a intervenção manual. A solução utiliza IA Generativa para corrigir automaticamente a orientação das imagens, extrair dados com alta precisão e categorizar informações, oferecendo agilidade e confiabilidade. Aplica-se principalmente nos contextos de KYC (Know Your Customer), abertura de contas e validação de identidade e automação de cadastros e processos contratuais. Segundo Diórgenes Eugênio, Head de Gen AI da BlueMetrics, “O projeto desenvolvido junto a este cliente para extração de informações em documentos de identificação teve várias fases e abordagens, tendo em vista que, para tarefas de extração de informação textual organizada de imagens, existem diversas possibilidades. O primeiro grande obstáculo que identificamos foi que a orientação das imagens inferia diretamente na capacidade dos modelos em identificar e extrair as informações. Após identificar esse obstaculo, exploramos algumas soluções, passando por utilizar modelos de IA Generativa para identificar a quantidade de graus necessários para deixar a imagem em orientação padrão. Porém, os resultados não foram satisfatórios. Por isso, nosso pipeline final utilizou o Tesseract rodando junto a uma API para identificar a necessidade de rotação. Após isso, avaliamos várias técnicas utilizadas para melhorar a qualidade das imagens, melhorando a capacidade de reconhecimento dos caracteres. Para o contexto específico de documentos de identificação, nem todas apresentaram ganhos relevantes. O projeto gerou um grande impacto para o negócio, tendo em vista que a grande dificuldade de soluções de OCR atualmente é organizar as informações, correlacionando o texto extraído com a informação do documento. Além desse avanço, a arquitetura que criamos propõe uma constante evolução, uma vez que cada vez mais temos modelos mais baratos e mais capazes.” Principais funcionalidades A solução trouxe alguns diferenciais tecnológicos importantes, capazes de gerar impactos positivos não apenas na eficácia dos processos, mas também na experiência do cliente, traduzindo-se assim em resultados concretos para a operação como um todo. Pré-processamento inteligente: Detecção automática da orientação do documento. Correção do posicionamento e otimização da imagem. Pipeline de extração avançada: Modelos de IA Generativa multimodal para extração de dados. Sistema de categorização inteligente e processamento em paralelo. Diferenciais da solução: Adaptabilidade:  compatível com diferentes documentos e orientações. Precisão:  redução de erros e maior acurácia na extração de dados. Escalabilidade:  arquitetura cloud-native para processar grandes volumes de documentos. Que tal desenvolver uma solução como esta para a sua empresa? Resultados: A implementação da solução trouxe uma série de benefícios para o cliente, traduzindo-se em resultados financeiros concretos e imediatos.  Eficiência Operacional Redução de custos operacionais e do tempo médio de onboarding; Eliminação de gargalos no processamento de documentos; Alta produtividade com maior capacidade de processamento simultâneo. Qualidade e precisão Alta acurácia na extração e categorização de dados; Diminuição significativa de erros e retrabalhos. Impactos no negócio Maior escalabilidade para atender picos de demanda; Flexibilidade para processar múltiplos tipos de documentos; Solução evolutiva, alinhada com as necessidades futuras. Conformidade e segurança Rastreabilidade completa e conformidade com regulamentações financeiras; Melhoria na detecção de tentativas de fraude. Tecnologias utilizadas A solução foi projetada utilizando diversas tecnologias AWS, incluindo: Serviços AWS ECS Lambda Bedrock S3 DynamoDB EventBridge Linguagens, Libs e Frameworks Python Tesseract OpenCV  Conclusão: Com a nova solução de IA Generativa, o cliente revolucionou seus processos de validação de documentos, consolidando sua posição de líder em inovação no mercado financeiro. “A parceria com a BlueMetrics demonstrou como tecnologia avançada e uma metodologia de implementação ágil podem transformar desafios operacionais em vantagens competitivas duradouras,” complementa Gabriel Casara. Que tal criar um case como este para a sua empresa? Vamos marcar uma call? Conheça alguns Casos de Uso . Sobre a BlueMetrics A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 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.

Personalização no atendimento ao cliente Automatização no processo de recomendação Escalabilidade com inteligência artificial Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: Uma grande empresa brasileira, fruto da joint venture entre dois players líderes dos mercados imobiliário e financeiro, enfrentava desafios no atendimento a dúvidas sobre financiamentos, lidando com alta demanda, tempo elevado de resposta e sobrecarga da equipe. Para solucionar esse problema, a BlueMetrics desenvolveu uma solução baseada em IA Generativa, que automatiza o atendimento, fornece recomendações precisas e escaláveis, e armazena interações para geração de insights estratégicos. Visão geral O cliente em questão é uma joint venture formada por dois importantes players dos mercados imobiliário e financeiro, atuando desde 2021 no segmento de crédito imobiliário. Seu portfólio inclui intermediação de empréstimos para pessoas físicas, home equity e aquisição de carteiras de recebíveis de vendas de imóveis a prazo. Com a crescente demanda por atendimento digital, clientes cada vez mais buscam respostas rápidas, precisas e disponíveis 24/7. Ao mesmo tempo, o mercado financeiro é marcado pela complexidade dos produtos e processos, que incluem múltiplas etapas e exigem explicações detalhadas. Para atender esse cenário desafiador e garantir um atendimento ágil e escalável, esta empresa buscava uma solução capaz de automatizar o suporte ao cliente, reduzir a sobrecarga dos analistas e manter a consistência nas respostas. Foi a partir desse contexto que a BlueMetrics desenvolveu um projeto inovador baseado em GenAI. Contexto do mercado: Demanda crescente por atendimento digital Necessidade de disponibilidade 24/7 Preferência por canais de autoatendimento Complexidade das operações financeiras Múltiplas etapas nos processos Alta demanda por esclarecimentos específicos Problema: como otimizar o atendimento e fornecer respostas precisas sobre financiamentos? O cliente enfrentava importantes desafios operacionais, comerciais e tecnológicos em sua operação. O alto volume de dúvidas sobre processos e modalidades de financiamento imobiliário gerava sobrecarga no time de analistas e atrasos no atendimento. "Nosso objetivo era criar uma solução que permitisse escalabilidade e precisão, trazendo respostas confiáveis de forma automatizada e ágil" , afirma Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics. Limitações operacionais: Sobrecarga dos analistas com dúvidas repetitivas e básicas; Tempo elevado de resposta para questões simples; Dependência exclusiva do atendimento humano; Falta de padronização nas respostas. Limitações de negócio: Dificuldade para escalar o atendimento; Ausência de suporte 24/7; Falta de métricas consolidadas sobre dúvidas frequentes; Perda de oportunidades de negócio por demora no atendimento. Limitações tecnológicas: Ausência de um sistema automatizado para dúvidas frequentes; Falta de base de conhecimento centralizada; Dificuldade em analisar históricos de atendimento; Atualizações de informações feitas de forma não sistemática. A empresa necessitava de uma solução capaz de automatizar o atendimento inicial, escalando sua operação e melhorando a experiência do cliente. A solução: GenAI para mais personalização e escalabilidade Imagem gerada por IA Por meio dos serviços da BlueMetrics, o cliente implementou um assistente virtual inteligente, desenvolvido com serviços AWS e IA Generativa, estruturado em três pilares principais: Pipeline de construção de base de conhecimento O processo iniciou-se com a consolidação de documentos corporativos e conteúdos institucionais. Esses dados foram estruturados e enriquecidos semânticamente utilizando modelos de IA generativa via Amazon Bedrock, criando uma base de conhecimento robusta e facilmente consultável. Interface conversacional inteligente Com apoio de modelos LLM de última geração, o assistente virtual foi projetado para compreender perguntas complexas e fornecer respostas rápidas, precisas e imparciais sobre financiamentos, etapas de processos e produtos oferecidos. Armazenamento e análise do histórico de conversas Todas as interações são armazenadas, permitindo a análise contínua das principais dúvidas e o aprimoramento constante do assistente, além de fornecer insights valiosos para o negócio. Segundo Diórgenes Eugênio, Head de GenAI da BlueMetrics: "O projeto demandou uma colaboração muito grande junto ao cliente. Pois, após a primeira entrega para homologação, o cliente reportou que, pelo fato de alguns temas serem muito parecidos, as vezes obtínhamos resultados imprecisos. Então, em estreita colaboração com o cliente, definimos uma nova forma de construção da base de conhecimento para obter um resultado bastante superior. Após essas mudanças, a solução atendeu a todas as expectativas do cliente, um sucesso!”  Benefícios imediatos: Redução da carga de trabalho dos analistas; Atendimento 24/7 aos clientes. Que tal desenvolver uma solução como esta para a sua empresa? Resultados: A implementação do assistente virtual trouxe resultados concretos e mensuráveis para o cliente, abrangendo ganhos operacionais, melhorias na experiência do cliente, inteligência de negócio e escalabilidade. Otimização Operacional Redução significativa do tempo dedicado pelos analistas para responder dúvidas básicas dos clientes; Liberação da equipe para atividades estratégicas e de maior valor agregado; Atendimento disponível 24/7, permitindo que os clientes obtenham respostas mesmo fora do horário comercial. Inteligência de negócio Acesso instantâneo a informações sobre processos e modelos de financiamento; Interface conversacional intuitiva para esclarecimento de dúvidas; Disponibilidade de histórico completo das conversas para consultas futuras; Consistência nas respostas fornecidas aos clientes. Escalabilidade do atendimento Capacidade de atender múltiplos clientes simultaneamente; Redução do tempo de espera para atendimento; Padronização das informações fornecidas. A implementação do assistente virtual modernizou o atendimento ao cliente, mas também estabeleceu uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas através da análise das interações dos clientes, representando um importante passo na transformação digital da empresa e na melhoria contínua dos seus serviços. Padronização das respostas e informações; Geração de insights através do histórico de conversas; Melhor experiência do usuário com respostas instantâneas; Redução de custos operacionais. A implementação dessa solução faz mais do que modernizar o atendimento ao cliente da área de financiamentos imobiliários: também cria uma base sólida para análises futuras e melhorias contínuas nos processos de negócio, estabelecendo um novo padrão de eficiência no setor. Tecnologias utilizadas A solução foi projetada utilizando diversas tecnologias AWS, incluindo: Serviços AWS Bedrock OpenSearch S3 Lambda DynamoDB API Gateway Cognito Amplify Linguagens, Libs e Frameworks Python Javascript Node React  Conclusão: A parceria entre o cliente da área de financiamentos imobiliários e a BlueMetrics resultou em um avanço significativo na eficiência operacional e na qualidade do atendimento ao cliente. Com a implementação do assistente virtual, o cliente conquistou ganhos substanciais em agilidade, escalabilidade e padronização, ao mesmo tempo em que liberou seus analistas para tarefas estratégicas.  “Ver o impacto direto dessa solução na operação do cliente reforça nossa missão de criar soluções reais para problemas reais,” destaca Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics. Além da modernização do atendimento, o projeto trouxe inteligência de negócio e insights valiosos para o desenvolvimento futuro da empresa, consolidando um novo patamar de eficiência e inovação no setor financeiro. Que tal criar um case como este para a sua empresa? Vamos marcar uma call? Conheça alguns Casos de Uso . Sobre a BlueMetrics A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 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.

Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: A aplicação de Machine Learning na indústria tem gerado impactos significativos, desde a manutenção preditiva até a otimização do sequenciamento de produção. Empresas como Knauf Automotive, Rockwell Automation e Vale já utilizam essa tecnologia para reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. No setor automotivo, a BlueMetrics desenvolveu uma plataforma de otimização para uma grande montadora, reduzindo o tempo de análise de 4 horas para 6 segundos. Nos últimos anos, e de forma cada vez mais acelerada, a indústria de manufatura está passando por uma grande revolução tecnológica. Avanços como Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial Generativa (GenAI) estão transformando a forma como os produtos são fabricados, otimizando processos e aprimorando a tomada de decisões. De acordo com a consultoria McKinsey, empresas que adotam essas tecnologias registram um aumento de 20% a 30% na produtividade, além de uma redução de custos de até 15%. Em um cenário global competitivo, com o aumento das tarifas no comércio internacional, o uso de Machine Learning na manufatura deixou de ser um diferencial e se tornou uma necessidade estratégica. Ao longo deste artigo, vamos explorar como essa tecnologia pode ser aplicada em diferentes setores da indústria. Também apresentaremos um case real da BlueMetrics, que obteve excelentes resultados ao aplicar Machine Learning em um dos maiores fabricantes de veículos comerciais pesados da América Latina. Imagem gerada por IA O que é Machine Learning e por que ele é importante na manufatura? Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial que permite que algoritmos aprendam a partir de dados para fazer previsões e tomar decisões sem intervenção humana direta. No setor industrial, essa tecnologia está revolucionando a gestão de operações, permitindo análises em tempo real, automação de processos críticos e melhoria contínua da eficiência operacional. Principais Aplicações de Machine Learning na Indústria: Manutenção preditiva:   antecipação de falhas antes que ocorram, reduzindo o tempo de inatividade das máquinas. Previsão de demanda:  melhoria no planejamento da produção, evitando excesso ou falta de estoque. Controle de qualidade automatizado:  identificação precisa de defeitos em produtos, superando a inspeção manual. Otimização do sequenciamento de produção:   planejamento da melhor ordem de montagem para maximizar a eficiência. Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?   Casos reais: como o Machine Learning está transformando a Indústria 1. Setor Automotivo: Otimização do Sequenciamento de Produção A produção de veículos envolve milhares de combinações possíveis de componentes, tornando o planejamento altamente complexo. O uso de Machine Learning ajuda a otimizar esse sequenciamento, garantindo um melhor aproveitamento dos recursos. A Knauf Automotive , fornecedora global de peças plásticas para veículos, implementou Machine Learning para aprimorar a qualidade da produção. Com sistemas de visão computacional, a empresa analisa imagens dos componentes para detectar defeitos como rachaduras e imperfeições, garantindo que peças defeituosas sejam descartadas automaticamente. Além disso, sensores conectados a algoritmos de ML identificam falhas antes que aconteçam, permitindo a manutenção preventiva e reduzindo as paradas inesperadas. 2. Setor Farmacêutico: Inspeção Automatizada e Previsão de Demanda Na indústria farmacêutica, precisão é essencial. Algoritmos de visão computacional garantem a qualidade dos produtos, enquanto modelos preditivos otimizam a previsão de demanda, reduzindo desperdícios. A Rockwell Automation  criou uma abordagem chamada “Próxima Melhor Ação”, que auxilia operadores em tempo real. O modelo de Machine Learning prevê o desempenho futuro e sugere ações que minimizem impactos negativos. Em um exemplo prático, a tecnologia foi aplicada ao processo de secagem de substâncias farmacêuticas, reduzindo o tempo de ciclo em 28% a 30%. 3. Setor de Energia e Mineração: Manutenção Preditiva de Equipamentos Críticos Na mineração e no setor energético, falhas inesperadas podem resultar em prejuízos milionários. Machine Learning ajuda a prever anomalias em equipamentos, garantindo maior segurança e continuidade operacional. A Vale , uma das maiores mineradoras do mundo, utiliza Inteligência Artificial para otimizar a extração de minérios e melhorar a eficiência da produção. O uso de Machine Learning permite reduzir custos operacionais e aumentar a produtividade, identificando padrões que auxiliam na tomada de decisões estratégicas. Case BlueMetrics: otimização do planejamento de produção com Machine Learning Na BlueMetrics, temos experiência prática no uso de Machine Learning e programação linear para otimizar processos produtivos. Um dos casos de maior impacto foi o desenvolvimento de uma plataforma para automatizar e otimizar o planejamento de produção de uma das maiores fabricantes de caminhões e ônibus da América Latina. Desafio  O cliente enfrentava três grandes problemas: Tempo excessivo gasto em análises manuais  – cerca de 80 horas mensais eram dedicadas a processos repetitivos e suscetíveis a erros. Sequenciamento inadequado da produção  – resultando em paradas na linha de montagem e baixa utilização dos recursos. Gestão ineficiente de estoques  – levando a custos elevados e baixa previsibilidade. Solução A plataforma desenvolvida automatizou a coleta de dados e implementou um algoritmo de otimização baseado em programação linear, capaz de determinar a melhor sequência de produção em tempo real. Principais Funcionalidades: Automatização da coleta de dados  – reduzindo o tempo de análise de 4 horas para apenas 6 segundos.  Algoritmo de otimização  – garantindo a melhor combinação de recursos e maximização da produção.  Dashboard interativo  – facilitando a visualização dos resultados em tempo real. Resultados Redução de 99,96%  no tempo de análise (de 4 horas para 6 segundos).  Eliminação de 80 horas  mensais de trabalho manual.  Maximização da produção e redução de paradas não programadas.  Maior precisão no planejamento, garantindo previsibilidade operacional. Além disso, a metodologia proprietária blue4AI   garantiu a melhoria contínua do projeto, possibilitando novas otimizações a médio e longo prazo. Tendências Futuras para Machine Learning na Indústria Machine Learning continuará a desempenhar um papel essencial no futuro da manufatura. Algumas das tendências mais promissoras incluem: Fábricas Autônomas (Dark Factories):  ambientes produtivos totalmente automatizados, onde máquinas inteligentes gerenciam e otimizam processos sem intervenção humana direta. Gêmeos Digitais:   modelos virtuais das linhas de produção que permitem simular e otimizar operações em tempo real, reduzindo falhas e aumentando a eficiência. Sustentabilidade Baseada em Dados:   Machine Learning ajudará empresas a monitorar e reduzir suas emissões de carbono, promovendo operações mais sustentáveis e eficientes. Machine Learning como Estratégia Competitiva O impacto do Machine Learning na manufatura já é evidente. Segundo um relatório da Deloitte , mais de 70% das empresas industriais que adotaram a tecnologia relataram um aumento significativo na eficiência operacional, além de uma redução de até 20% nos custos de manutenção e consumo de energia. Com o avanço das tecnologias da Indústria 4.0, o mercado global de Machine Learning deve atingir US$ 13 bilhões até 2025, segundo um estudo da MarketsandMarkets . Esse crescimento reflete a necessidade crescente de digitalização para se manter competitivo. Empresas que investem nessa transformação não apenas colhem benefícios imediatos, mas também criam um diferencial estratégico sustentável, aumentando sua capacidade de adaptação e inovação. Quer liberar o poder do Machine Learning para fazer mais e melhor na sua empresa? A gente pode te ajudar! Entre em contato conosco e descubra como podemos criar juntos o próximo grande case de sucesso. 🚀 Vamos conversar  sobre isso? Conheça alguns Casos de Uso .

Imagem gerada por IA Resumo gerado por IA: A Inteligência Artificial (IA) e a análise de dados estão transformando o mercado imobiliário, otimizando desde a precificação e avaliação de imóveis até a previsão de tendências e a personalização da experiência do cliente. Empresas inovadoras já utilizam Machine Learning e IA Generativa para oferecer avaliações automatizadas mais precisas, prever oscilações de preços e melhorar o atendimento ao consumidor. A BlueMetrics, em parceria com a Thirty Capital nos EUA, desenvolve soluções avançadas de dados e analytics para impulsionar esse setor. O setor imobiliário, que tradicionalmente utilizava métodos convencionais para avaliação e transações, está passando por uma transformação digital significativa. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA), incluindo Machine Learning (ML) e IA Generativa (GenAI), aliadas ao uso de Data & Analytics, estão mudando a forma como empresas do setor tomam decisões, analisam o mercado e interagem com seus clientes. Essas inovações estão remodelando processos como precificação de imóveis, avaliação de propriedades, análise de tendências de mercado e personalização da experiência do cliente, trazendo mais eficiência e precisão do que nunca. Neste artigo, exploramos como essas tecnologias estão sendo aplicadas ao setor imobiliário, trazendo exemplos reais e dados relevantes. Além disso, destacamos o papel da BlueMetrics no desenvolvimento de soluções avançadas para uma plataforma imobiliária do grupo Thirty Capital, um dos maiores players do setor nos Estados Unidos. Imagem gerada por IA A Importância da Transformação Digital no setor imobiliário De acordo com um relatório da Deloitte , empresas do setor imobiliário que adotam tecnologias como IA e Machine Learning conseguem reduzir custos operacionais em até 15%, além de aumentar a precisão na previsão de tendências de mercado em 20% a 25%. A capacidade de prever o comportamento do mercado e tomar decisões embasadas em dados está se tornando um diferencial competitivo essencial. Antes, muitas decisões no setor eram baseadas apenas na intuição ou em dados históricos limitados, o que gerava grandes margens de erro. Com o avanço do Big Data e da Inteligência Artificial, os profissionais do setor passaram a ter acesso a análises mais precisas e em tempo real. Principais Aplicações da Inteligência Artificial no Mercado Imobiliário A aplicação da IA no setor imobiliário vem crescendo rapidamente, abrangendo diversas áreas, como avaliação de imóveis, previsão de preços, gestão de portfólios e personalização do atendimento ao cliente. 1. Avaliação Automatizada de Propriedades O uso de Machine Learning para determinar o valor de mercado de imóveis de forma automatizada e precisa já é uma realidade. Nos Estados Unidos, plataformas como o Zillow  utilizam modelos preditivos para calcular o valor de milhões de propriedades em tempo real, considerando fatores como localização, tamanho, histórico de vendas e tendências do mercado. Segundo um relatório da National Association of Realtors (NAR), avaliações automatizadas baseadas em IA são, em média, 30% mais rápidas do que os métodos tradicionais, reduzindo custos e melhorando a precisão das estimativas. 2. Previsão de Tendências de Mercado A capacidade de prever oscilações de preços é um dos maiores avanços da IA no setor imobiliário. Um exemplo real dessa aplicação é a plataforma espanhola Fotocasa , que desenvolveu o SmartPrice , um algoritmo de previsão de preços de imóveis que cruza dados históricos, oferta e demanda para prever a valorização ou desvalorização de propriedades. A IA da Fotocasa previu, por exemplo, um aumento de quase 4% no preço das moradias em Castellón, na Espanha, durante o primeiro trimestre de 2025. Com base nessas previsões, investidores conseguiram ajustar suas estratégias de compra e venda de forma mais assertiva. 3. Personalização da Experiência do Cliente No Brasil, empresas como a Auxiliadora Predial  estão utilizando IA para personalizar a jornada do cliente, analisando suas preferências de busca e comportamento de navegação. Com isso, os sistemas conseguem oferecer recomendações personalizadas de imóveis, melhorando a experiência do usuário e aumentando as taxas de conversão. Os dados da empresa apontam que essa abordagem resultou em um crescimento de 35% na taxa de conversão de leads em contratos fechados. Que ver soluções de GenAI, Machine Learning e dados fazendo a diferença na sua empresa?   O Papel da BlueMetrics no desenvolvimento de soluções para uma das empresas do grupo Thirty Capital A BlueMetrics vem atuando fortemente no setor imobiliário, colaborando com a Thirty Capital, um dos maiores grupos empresariais dos Estados Unidos, no desenvolvimento de soluções avançadas de engenharia de dados e analytics para uma de suas principais plataformas de real estate. O foco dessa parceria inclui: Engenharia de Dados e Analytics Estruturação e análise de grandes volumes de dados para gerar insights estratégicos. Desenvolvimento de Modelos Baseados em Machine Learning Aplicação de algoritmos preditivos para aumentar a precisão das análises de mercado e previsões de preços.  Integração de IA Generativa Exploração do potencial da GenAI para geração automática de relatórios personalizados e recomendações estratégicas para os usuários da plataforma. Essa parceria é um exemplo claro de como Data & Analytics, quando combinados com Inteligência Artificial, podem transformar o setor imobiliário, trazendo mais agilidade e precisão na tomada de decisões. Desafios na implementação da IA no setor imobiliário Apesar das vantagens, a adoção da Inteligência Artificial no mercado imobiliário ainda enfrenta alguns desafios: Qualidade dos Dados A precisão das análises depende da qualidade e integridade dos dados coletados. Resistência Cultural Muitas empresas ainda resistem à adoção de novas tecnologias, preferindo métodos tradicionais. Questões de Privacidade A coleta e análise de grandes volumes de dados precisam estar em conformidade com leis de proteção de dados, como o GDPR na Europa  e a LGPD no Brasil . O futuro do setor imobiliário com inteligência artificial O mercado imobiliário ainda está apenas começando a explorar o verdadeiro potencial da IA. Algumas das principais tendências futuras incluem: Gêmeos Digitais (Digital Twins) Simulações em tempo real de imóveis e empreendimentos inteiros, permitindo testes e previsões mais detalhadas.  Plataformas de Decisão Autônoma Algoritmos inteligentes que sugerem automaticamente as melhores estratégias de compra e venda de propriedades. Segundo a MarketsandMarkets , o mercado global de soluções de IA para o setor imobiliário deve atingir US$ 13 bilhões até 2025, impulsionado pela busca por inovação e eficiência operacional. Conclusão O uso de Inteligência Artificial, Machine Learning e Data & Analytics está revolucionando o setor imobiliário, trazendo novas maneiras de analisar o mercado, otimizar operações e melhorar a experiência do cliente. Empresas que adotam essas tecnologias estão se destacando em um setor altamente competitivo e dinâmico. Na BlueMetrics, temos orgulho de trabalhar lado a lado com grandes empresas do mercado imobiliário, desenvolvendo soluções inovadoras e ajudando nossos clientes a atingirem seus objetivos estratégicos. Se você quer explorar o potencial da IA no setor imobiliário, estamos prontos para conversar e construir juntos o próximo grande projeto! 🚀 Vamos conversar  sobre isso? Conheça alguns Casos de Uso .