ChatGPT Indica Preço Excessivo; Corretor Evita Desistência em Venda Bilionária

A Inteligência Artificial (IA) está transformando o mercado imobiliário de maneira cada vez mais profunda e multifacetada — indo muito além das simples melhorias em visitas virtuais ou tarefas administrativas.

O impacto é especialmente visível nas etapas cruciais da compra e venda dos imóveis: as ferramentas digitais têm demonstrado números substanciais tanto no sentido positivo quanto negativo para compradores e locadores alike, alterando até mesmo como os consumidores interagem com conselheiros online.

Em um exemplo recente desse dilema tecnológico, na semana passada, clientes do corretor Ryan Serhant quase desistiram pela aquisição de uma cobertura avaliada em US 50 milhões (R 254 milhões) após o ChatGPT indicar que ela era excessivamente cara; a imobiliária contornou isso testando vieses opostos.

Investimentos bilionários impulsionam tecnologia local

No Brasil, grandes players já aceleraram seus investimentos no setor digital e IA. O Quinto Andar anunciou recentemente um Capex da ordem de R 2 bilhões direcionado especificamente à área tecnológica na segunda quinzena de junho deste ano passado para fortalecer suas operações digitais em meio ao mercado.

O CEO Gabriel Braga reforçou que o objetivo não é substituir os corretores; pelo contrário, a visão aponta uma turbinada significativa nos profissionais do ramo. Ele afirmou publicamente: “Com a IA, o corretor já é dez vezes mais produtivo”, projetando ainda ganhos maiores com assistentes virtuais.

A força dos dados e modelos preditivos. Essa busca por eficiência se manifestou no uso de ferramentas como Pagamento Garantido. Esse serviço assegura aos proprietários um recebimento em dia mesmo diante da inadimplência ou atraso na cobrança pelos inquilinos.

Para isso, os sistemas utilizam big data combinados à inteligência artificial para cruzar 85 milhões de registros durante a análise de crédito. A ferramenta já atingiu o patamar impressionante de R 788 milhões pagos neste mês de julho referentes ao pagamento de aluguéis que estavam pendentes.

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O histórico global: lições aprendidas com gigantes

A aplicação dessas tecnologias não é novidade. No cenário americano, empresas como Zillow trazem um track record extenso no uso da IA imobiliária — e são exemplos do tipo de estrutura avançada necessária.

Fundada em fevereiro de 2006 por ex – executivos da Microsoft, a gigante americana listada na Nasdaq desde meados de 2011 possui valor de mercado estimado em US 7,15 bilhões. A companhia mantém uma organização unificada que conta hoje times dedicados para cientistas aplicados, engenheiros de machine learning e líderes de produto.

A evolução dos sistemas preditivos. Um marco histórico foi o lançamento do Zestimate pela empresa já no ano de 2006. Essa ferramenta revolucionou ao permitir aos consumidores obter gratuitamente estimativas instantâneas sobre valores imobiliários.

Ao longo das décadas seguintes, a taxa média de erro diminuiu drasticamente: nos primeiros anos houve um índice médio de desvio em torno de 14%, mas esse número caiu consideravelmente até chegar perto de cerca de 4,5% após dez anos*. No entanto, essa mesma tecnologia teve seu maior fracasso com os Zillow Offers , lançado em 2018.

O futuro da experiência do usuário e construtor

Apesar dos altos e baixos — como o colapso operacional que levou à interrupção do Zillow Offers devido às oscilações imprevisíveis durante o boom pandêmico —, a lição principal é clara: a IA deve ser incorporada ao produto desde sua concepção para garantir confiança. A especialista Claire Carroll reforça esse ponto crucial sobre responsabilidade tecnológica.

Em paralelo, outras empresas brasileiras mostram soluções de nicho focadas na previsibilidade . Por exemplo, Get Home utiliza tecnologia avançada em seu modelo construtech (tecnologia da construção) para sanar uma das maiores frustrações dos clientes no setor imobiliário.

A plataforma permite que os usuários façam um passeio virtual pelas casas e escolham materiais enquanto visualizam preços dinâmicos, baseados diretamente nos dados extraídos do marketplace — evitando o risco comum nas incorporadoras onde há a necessidade de “gordura” ou margem por tomar riscos.*.