A falta de informações públicas sobre os preços pelos quais os imóveis são vendidos no Brasil é um dos principais fatores que levam a venda de casas e apartamentos se arrastarem por cerca de 16 meses em média no país, segundo dados da Associação Brasileira de Incorporadoras Imobiliárias. Nos Estados Unidos, por exemplo, leva-se menos de três meses para se fechar negócio, em média.
Na tentativa de trazer mais liquidez para o mercado nacional e tornar mais simples a tarefa de determinar por qual valor um imóvel pode ser vendido, a startup imobiliária Loft está aplicando inteligência artificial nos processos de avaliação e precificação das propriedades.
A IA, batizada de Calculadora de Preços Loft, determina, a partir da análise de dados de anúncios e de transações de compra e venda, uma sugestão de preço alinhada ao mercado, o que aumenta em até quatro vezes as chances da unidade receber uma proposta de um possível comprador.
Além do preço recomendado para venda, a tecnologia também informa as informações em que essa recomendação se baseia – como foi a venda recente de imóveis semelhantes e como estão os anúncios na região.
O modelo de machine learning (processo conhecido como aprendizado de máquina) foi treinado com mais de 10 milhões de anúncios e 5 mil transações. O índice de acerto é compatível com os melhores modelos de precificação dos EUA, como o da Zillow.
“A imobiliária e seus corretores terão mais argumentos para auxiliar a pessoa que anuncia a formar seu preço, que em geral é definido por fatores muito imprecisos, como conversa com amigos ou com o porteiro”, afirma Talles Dantas, vice-presidente de estratégia da Loft.
A Calculadora já foi utilizada de forma experimental pela imobiliária Foxter, de Porto Alegre. Apenas no primeiro mês da campanha, ela conseguiu que, em 38% dos imóveis considerados sobre-precificados, os vendedores baixassem o preço pedido (em média, em 10%). A estimativa é que tenha havido oito vendas adicionais com o uso da calculadora.
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