Como a Loft está usando IA com foco em experiência e eficiência real

Lições práticas sobre como transformar tecnologia em impacto no negócio

Nos últimos meses, a avalanche de notícias, ferramentas e promessas sobre Inteligência Artificial tem sido impossível de ignorar. Para nós, líderes de Produto e Tecnologia, o desafio vai além de entender o que é um LLM ou brincar com um gerador de imagens. A verdadeira questão é: Como separar o ruído do que de fato entrega valor? Como transformamos essa tecnologia em resultados concretos para o negócio e para os nossos clientes?

Antes da solução, o problema

Eu parto de um princípio simples: não existe atalho milagroso. Sempre que encontro um problema recorrente, começo pelo básico: qual dor do cliente estamos endereçando, que parte da jornada isso afeta e qual indicador queremos mexer agora. Só depois penso onde a IA encaixa.

Aqui no dia a dia da Loft, a pergunta que guia nossas discussões internas é sempre a mesma: "Estamos fazendo isso porque podemos, ou porque resolve uma necessidade real do cliente ou do negócio?"

Essa pergunta simples nos força a manter os pés no chão. Ela nos lembra que, no final do dia, output nunca vai ser melhor do que outcome. Se a tecnologia não melhora a experiência do cliente e não mexe em resultados, é só artefato técnico.

Ao considerar o uso de IA ou outras tecnologias, é importante avaliar se a solução proposta é a mais eficiente e adequada para resolver o problema. A IA não deve ser utilizada apenas porque é uma opção interessante, mas sim porque oferece uma vantagem significativa em termos de desempenho, custo ou escalabilidade.

• Perguntas Chave:

  • A IA é a melhor solução para esse problema?

  • Quais são as alternativas à IA?

  • A IA oferece uma vantagem significativa em relação às alternativas?

  • Quais são os custos e desafios associados ao uso da IA?

  • A solução é escalável e sustentável a longo prazo?

Para a IA não se tornar um fim em si mesma, é preciso ter clareza na conexão estratégia, ferramentas e pessoas.

Validar hipóteses com agilidade

Em vez de perguntar "como podemos usar IA para acelerar a tarefa X?", a pergunta correta é "com as capacidades que a IA nos dá hoje, qual é a melhor forma de resolver o problema Y?". Essa mudança de perspectiva é o que separa projetos de inovação de projetos que realmente movem ponteiros relevantes.

Trate ideias como hipóteses que precisam de evidências, não como ordens a executar. A fase de documentos longos antes da primeira linha de código deu lugar a ciclos curtos. Em vez de um monólogo sobre a visão, o papel do líder é materializá-la.

Um protótipo, mesmo que seja uma fachada feita em poucas horas no Figma ou no Lovable, funciona como teste de estresse da tese. Ele tira a abstração do papel, expõe falhas de usabilidade e pontos cegos antes de consumir um sprint de engenharia. É a forma mais barata de estar errado e a mais rápida de chegar ao certo.

Hoje dá para montar um deck de prototipação realmente robusto. Existem diversas ferramentas maduras que aceleram da ideia ao clique em poucas horas. O ponto de partida é definir o que você quer extrair com o protótipo: fluxo e navegação, narrativa de UI e copy, viabilidade técnica mínima ou handoff para código.

Depois, escolha a ferramenta pela pergunta que precisa responder e pelo nível de fidelidade necessário. Limite o escopo a um fluxo crítico e mantenha critérios de sucesso simples. Se a dúvida é de UX, priorize velocidade de iteração. Se a dúvida é técnica, priorize algo que rode no navegador e integre com seu stack.

Dicas rápidas de ferramentas para prototipar:

• Figma

• Lovable

• Base44

• Vercel

• Bolt.new

Algumas soluções de IA que fizemos por aqui

Antes de trazer os exemplos, vale alinhar o básico. As escolhas de onde usar IA começam por mapear problemas recorrentes do cliente, entender o impacto na jornada e definir o resultado esperado. A partir daí, fica mais simples ver onde a IA encaixa e priorizar canais que o público já usa.

- Simulação de financiamento no WhatsApp

Durante visitas e primeiras conversas, corretores muitas vezes precisavam deixar o cliente aguardando enquanto alguém rodava uma simulação de financiamento. O fluxo levava horas: preenchimento de formulário online, triagem por um consultor e retorno com comparações entre bancos. Resultado: perda de ritmo na negociação e retrabalho.

Levamos a solução para onde o corretor já estava: o WhatsApp. Criamos um assistente conversacional que utiliza os modelos do Gemini, via Vertex AI.Por texto ou voz, o corretor informa o valor do imóvel e a entrada desejada. Em menos de 15 segundos, o sistema devolve um PDF com a simulação completa.

A simulação, durante a própria conversa, mantém o cliente engajado e reduz idas e vindas. Considerando as etapas seguintes, análise de documentos e aprovação de crédito, o prazo médio do financiamento caiu de aproximadamente 60 para 30 dias.

- Descrição de Imóveis

Corretores gastavam um tempo enorme escrevendo descrições para os anúncios de imóveis. O resultado era inconsistente, muitas vezes incompleto e raramente otimizado para conversão. Era uma tarefa manual e repetitiva.

O Plim foi nossa resposta para isso. Uma Inteligência Artificial que auxilia na criação de descrições de imóveis exclusiva para quem tem Loft, tornando anúncios mais atrativos e otimizando as vendas dos clientes.

Para escalar nossas soluções de IA, precisávamos de uma infraestrutura de dados robusta. Migramos nossa base para o Google Cloud, o que nos deu acesso a ferramentas como o BigQuery para análise de dados e o Vertex AI para construir e escalar aplicações de machine learning.

Essa base nos permitiu usar o Gemini para validar documentos, agendar visitas e até buscar imóveis por comando de voz, transformando a maneira como nossos parceiros interagem com a plataforma.

O uso estratégico de IA, potencializado por essas ferramentas, nos trouxe resultados expressivos:

• Redução de 15% nos tickets de atendimento, já que muitas dúvidas são resolvidas pelos nossos assistentes.

• Economia de 40% em custos relacionados à infraestrutura e operações.

Esses números mostram que, quando a IA é aplicada para resolver dores reais e de forma integrada ao dia a dia do usuário, ela deixa de ser um projeto de tecnologia e assume um papel estratégico no crescimento do negócio.

Com essa mentalidade, a empresa evita gastar recursos em iniciativas que não entregam e concentra esforços no que faz diferença. A IA tem muito potencial, mas só funciona quando aplicada com critério e estratégia. Seguindo esses princípios, líderes de Produto e Tecnologia organizam o time para entregar com mais eficiência, iterar com critério e priorizar o cliente.

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