Um buscador de imóveis em linguagem natural.

Exemplo de aplicação. O cenário abaixo foi montado a partir do que a ProdMan constrói em projetos reais, sem representar um cliente específico. Os números apresentados são estimativas de projeto e variam conforme a quantidade de fontes, o volume de registros e as regras de cada negócio.

O cenário

Numa cidade média do interior, procurar imóvel à venda significa abrir o site de cada imobiliária local, um por um. Cada um com filtro próprio, layout próprio e, com frequência, sem preço na listagem, só "consulte valores". Comparar duas casas em bairros diferentes vira exercício de abas abertas e planilha manual.

Quem procura não quer sistema. Quer resposta: existe casa boa por esse valor, nesse bairro, com essa metragem?

O mesmo padrão aparece em qualquer operação com informação espalhada: cotação de fornecedor em cinco portais, vaga publicada em vários sites, edital, leilão, tabela de preço de concorrente. Muda o assunto, o problema é o mesmo.

Primeiro o dado, depois a interface

A primeira parte do trabalho não é visual. É de coleta. Cada fonte tem sua própria estrutura de página, sua própria forma de esconder ou mostrar preço, seu próprio jeito de paginar resultado. Algumas exigem navegação simulada para não bloquear a coleta. Outras só revelam valor quando a busca é feita por faixa de preço, e não por listagem aberta.

• Coleta multi-fonte: cada fonte ganha um coletor próprio, adaptado ao comportamento daquele site, inclusive aos que tentam barrar coleta automatizada.
• Deduplicação: o mesmo item anunciado por mais de uma fonte é identificado e unificado, sem repetição na lista de resultados.
• Preservação do dado: quando uma fonte falha ou vem incompleta no dia, o sistema mantém o último resultado bom no lugar de exibir lista vazia ou quebrada.
• Atualização automática: rotina diária recoleta, deduplica e publica sem intervenção manual.

A fricção estava no filtro clicável

O primeiro painel já resolve a agregação: um só lugar, com filtro de valor, quartos, banheiros, vagas, área, tipo e bairro. Funciona. Só que filtro clicável repete o mesmo modelo mental de qualquer portal: clique, ajuste, clique de novo.

A pergunta que guia a etapa seguinte é simples. Por que a pessoa precisa traduzir o que quer em campos de formulário, se ela já sabe dizer em uma frase?

Ela digita como pensa e o sistema interpreta, extrai tipo, valor, quartos e bairro, e aplica os filtros sozinho:

• "casa até R$ 100 mil" vira tipo casa e valor máximo de R$ 100.000.
• "apartamento com 2 quartos no centro" vira tipo apartamento, 2 quartos e bairro centro.
• "terreno acima de 300 metros" vira tipo terreno e área mínima de 300 m².

O filtro clicável continua na tela. Ele passa a ser o resultado visível da interpretação, em vez do ponto de partida.

Como funciona

Frase digitada → interpretação por IA → extração de tipo, valor, quartos e bairro → filtros estruturados → base agregada → resultado ordenado.

A busca por texto se apoia na base estruturada. O resultado continua confiável mesmo quando a frase é ambígua: sem certeza do que foi pedido, o sistema aplica o filtro mais provável e mostra quais filtros entraram, para a pessoa corrigir com um clique em vez de reescrever a frase inteira.

Como pensamos os riscos

Interpretar frase só é útil quando dá para verificar o que foi interpretado. O desenho leva isso em conta desde o primeiro dia.

• Toda interpretação aparece como filtro visível na tela, nunca como resultado silencioso.
• Quem filtra os dados é a mesma lógica estruturada do modo manual. A IA cuida da intenção, não do resultado.
• Correção de um clique: errou a interpretação, a pessoa remove ou troca um filtro, sem redigitar a frase.
• Nenhum dado fabricado. Preço, bairro e metragem vêm sempre da coleta real, e a IA nunca preenche lacuna com estimativa.
• Fonte que muda de layout quebra a coleta em silêncio, então a rotina monitora queda de volume e avisa em vez de publicar base furada.

O que a empresa precisa ter

• As fontes mapeadas: quais sites, sistemas ou planilhas guardam a informação hoje.
• Clareza sobre quais campos importam para a decisão, mesmo que hoje ninguém consiga cruzá-los.
• Autorização de uso dos dados, respeitando os termos de cada fonte.

Como isso vira projeto

Começa com o diagnóstico gratuito de 45 minutos, onde mapeamos as fontes, medimos volume e checamos o que dá para coletar. A construção leva de 1 a 4 semanas, no formato Projeto Curto: coletores por fonte, deduplicação, base unificada, painel, busca em frase e a rotina de atualização diária. Entrega com documentação, garantia de 90 dias e o time do cliente sabendo operar.