A Stocci é uma plataforma digital que acelera a adoção da inteligência artificial nas empresas, facilitando a transformação de dados complexos em soluções práticas e escaláveis. Com foco em automação, governança e análise avançada, a Stocci conecta tecnologias de ponta para impulsionar resultados de negócios reais e duradouros. 

Contando com o Google Cloud como provedor de serviços em razão das facilidades propiciadas pela plataforma, a Stocci pretendia colocar em prática um projeto específico envolvendo inteligência artificial. O suporte da nuvem foi fundamental em uma iniciativa que serviria para redefinir a forma como imóveis residenciais são avaliados no Brasil.

O processo de construção e execução do projeto, intitulado Stocci AVM (Automated Valuation Model) levou um período aproximado de cinco meses, de outubro de 2023 a março de 2024. Nessa jornada, foram realizadas diversas reuniões e sessões de trabalho entre as equipes técnicas para definir o melhor caminho a ser seguido. 

Hoje, o Stocci AVM combina o valor realmente transacionado de inúmeras matrículas de imóveis com mais de 600 camadas urbanas. De maneira resumida, os macro pilares das camadas envolvem: dados geográficos e demográficos; indicadores econômicos; risco e acessibilidade; empresas e serviços, além de dados ambientais. Esse modelo inovador transforma tudo o que é coletado em insights valiosos, posicionando-se como uma resposta avançada e credível no que se refere à avaliação de imóveis residenciais no Brasil.

Por outro lado, a partir de informações básicas como endereço e características do imóvel (área, número de dormitórios, parte externa, garagem, dependências, etc.), é entregue uma estimativa imediata e confiável do seu valor de mercado.

Com o Google Cloud, foi realizada a ingestão e governança de todos os dados utilizados para o Stocci AVM de forma assertiva, com pipelines estáveis para processamento. 

A solução, atualmente, opera na infraestrutura do Cloud Run, direcionado à execução de contêineres. Assim, os modelos armazenados no Cloud Storage são acessados e as consultas em bases de dados no BigQuery são realizadas. As requisições são autenticadas através de um token obtido na base de usuários gerenciada pelo Firebase. 

NotebookLM, BigQuery e Looker foram soluções úteis para a organização e manutenção de uma abordagem enxuta no ambiente. 

Os estudos integrados na nuvem possibilitaram mais agilidade, o que transformou a solução em um SaaS escalável. E esse foi um fator relevante - viabilizado pelos recursos do Firebase - que otimizou o tempo e o modo de desenvolvimento.

Desde o início do projeto o time do Google Cloud prestou apoio em diversas frentes, ao fazer o gerenciamento do backoffice, intermediar o relacionamento com outras empresas e auxiliar na gestão de créditos para testar e homologar o desenvolvimento. Todo esse suporte foi decisivo para o sucesso da implementação. 

Os principais benefícios que surgiram como resultado do trabalho executado foram as integrações planejadas entre as ferramentas, a economia proporcionada pelo significativo custo-benefício da plataforma, além da segurança e escalabilidade, que garantiram um ambiente confiável e preparado para o crescimento.

“Um ganho real e diário percebido é que as ferramentas transformam a nossa rotina, processando requisições de forma eficiente. Os nossos processos passaram a ser simplificados e mais produtivos. Com o Cloud Build, conseguimos disponibilizar imediatamente uma nova versão do nosso produto assim que o código atualizado é liberado, tornando o nosso ciclo de desenvolvimento e entrega muito mais ágil e consistente”, comenta o CEO da Stocci. 

A automação de processos assegurou mais tempo, para que o time de profissionais direcionasse seus esforços a outros desenvolvimentos mais urgentes. Por outro lado, o alto desempenho e disponibilidade da solução criada, corresponderam às expectativas e necessidades dos clientes. 

Agora, graças à expertise da Stocci em combinação com as ferramentas e recursos ideais, várias atividades que antes eram acionadas por times de engenharias de dados tradicionais passaram a ser automatizadas. Por este motivo, o plano é estudar o lançamento de novos produtos, aproveitando essa facilidade.