Este flujo de trabajo optimizado permite al equipo centrarse en la lógica empresarial y no en la gestión de la infraestructura. Además, Macal recuperó de 80 a 100 horas cada mes al reducir su carga de mantenimiento e infraestructura en un 40% a 60%, permitiendo al equipo pasar de tareas manuales a la innovación.

El equipo también ha reducido el tiempo dedicado a su proceso de ingestión de propiedades. Antes, el equipo de operaciones de Macal tenía que revisar largos documentos legales; ahora, el nuevo sistema lo maneja automáticamente. Con Gemini Enterprise Agent Platform, los agentes pueden extraer información, como números de identificación de propiedades y gravámenes legales, reduciendo el tiempo del proceso a solo 30 minutos. La automatización de este proceso ayudó a la empresa a agregar innumerables propiedades nuevas al instante y gestionar más listados a escala.

La arquitectura escalable y sin servidor proporciona la agilidad fundamental para la expansión regional de Macal en mercados como Colombia, lo que permite a la empresa cumplir con su objetivo interno de lograr una reducción del 30% en los procesos manuales y un ahorro estimado en costos de infraestructura del 20% al 30% a través del escalamiento automático, como en el caso de la validación de propiedades. Además, el escalamiento automático de Cloud Run redujo el tiempo necesario para escalar los recursos de aproximadamente 45 minutos a menos de 10 segundos. Desde el punto de vista de la seguridad, Macal utilizó Security Command Center para obtener una visibilidad completa de sus activos, lo que ayudó a reducir las configuraciones de riesgos entre un 30% y un 50%, y eliminó la dependencia de servidores antiguos sin soporte.

Desde un punto de vista crítico de datos y transacciones, la plataforma MaIA se basa en servicios de bases de datos gestionados como Cloud SQL, que sirve como la base de datos transaccional principal para la nueva plataforma. Al implementar réplicas de lectura dentro de Cloud SQL, las consultas analíticas se volvieron entre un 50% y un 70% más rápidas, sin impacto en el rendimiento de la base de datos de producción. Para su base de datos y análisis, Macal aprovecha BigQuery para el análisis de datos, proporcionando la inteligencia empresarial necesaria para interpretar los datos de las subastas. El equipo está posicionado para futuras necesidades de alto rendimiento a través de una migración planificada a AlloyDB, que proporcionará las transacciones de alta velocidad y la baja latencia esenciales para las subastas en vivo. Esta estrategia integral de datos, junto con la preparación de la plataforma para iniciativas avanzadas de ciencia de datos con Gemini Enterprise Agent Platform, continuará ayudando a asegurar la posición de Macal como líder tecnológico de IA, permitiendo a la empresa acelerar su crecimiento hacia nuevos mercados.