Inteligência Artificial no Sector Imobiliário

Embora muitos sectores tenham beneficiado da Inteligência Artificial, o sector imobiliário permanece como um território praticamente inexplorado para aplicar IA. Este artigo mostra como pode transformar o sector imobiliário com IA, quais são os principais consumidores destas soluções e os desafios que a indústria enfrenta na sua adoção.

Se gere um serviço de listagem múltipla, uma cadeia de imobiliárias, um fundo de investimento, ou simplesmente deseja criar uma startup no sector, descobrirá dezenas de casos de uso para otimizar as suas operações imobiliárias com Inteligência Artificial.

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Quem são os principais consumidores de IA no sector imobiliário?

Os principais consumidores de modelos de Inteligência Artificial no sector imobiliário enquadram-se em quatro grupos:

• Empresas de construção: procuram reduzir o tempo e os custos de construção.
• Investidores (investidores profissionais ou retalho): precisam compreender o potencial de um investimento.
• Agentes imobiliários: necessitam gerir leads de forma personalizada e otimizada.
• Gestores de propriedades: buscam melhorar a gestão de contratos com inquilinos e simplificar a manutenção de imóveis.

Quais são as principais aplicações de IA no sector imobiliário?

Cada um destes grupos otimiza para objectivos distintos em diferentes fases do ciclo de vida do imóvel. Por consequência, requerem várias formas de suporte que a IA pode oferecer. Assim, dividimos as aplicações por utilizador alvo:

Aplicação de IA na Construção

• Observámos uma procura crescente por tecnologias de Computer Vision que suportam a digitalização de planos de construção. Porquê? Principalmente para automatizar tarefas propensas a erros e intensivas em recursos, como orçamentação (estimação de materiais, prazos, etc.).
• Outra área onde Computer Vision pode exceler no sector imobiliário encontra-se na inspeção de propriedades, conformidade e segurança no trabalho. Os modelos de IA podem ajudar a identificar riscos que poderia desprezar.
• O objectivo final é produzir designs personalizados que se ajustem de forma ideal às necessidades do utilizador final. Estes designs devem considerar requisitos explícitos (p.ex., número de quartos, casas de banho, etc.) e eficiência geral (i.e., custo de construção, eficiência energética, etc.). A investigação nesta área tem crescido. Porém, ainda consideramos que falta muito tempo até vermos edifícios genuinamente desenhados de forma autónoma. Entretanto, utilizemos IA para suportar o design, fornecendo métricas-chave que possam ajudar a tomar melhores decisões e iterar mais rapidamente.

Aplicações de IA para Investidores

Aqui incluímos compradores e vendedores, bem como investidores profissionais e proprietários particulares. A maioria das aplicações de IA para investidores imobiliários consistem em estimar com precisão KPIs relativos a imóveis individuais e mercados. Exemplos destes indicadores incluem:

• Avaliação automatizada de propriedades: para que o investidor conheça o valor justo do imóvel.
• Qual seria o After-Repair Value após realizar X? Assim, o investidor consegue tomar decisões informadas sobre o custo-benefício de cada renovação.
• Indicadores financeiros-chave nas suas várias formas: ROI, yield bruto, yield líquido, apreciação, taxas de ocupação, valor da renda, etc.
• Previsão da dinâmica de um mercado específico. Por exemplo, identificar quais os mercados que estão a ganhar procura, onde a oferta é insuficiente, etc.
• Suporte ao processo de compra/venda: avaliando o compromisso entre o preço pedido, a oferta e a probabilidade de fechamento do negócio.

Aplicações de IA para Agentes Imobiliários

Os agentes imobiliários são vendedores com um conhecimento profundo do sector. Como tal, as aplicações de IA para agentes imobiliários são semelhantes às observadas em marketing e CRM em geral, para otimizar a jornada do cliente. Pode conhecer mais sobre isto no nosso vídeo no Youtube: 11 casos de uso de IA em Marketing para melhorar a jornada do seu cliente. Em resumo, a IA pode ajudar agentes imobiliários a otimizar o funil de vendas completo:

• Classificação de leads.
• Recomendações personalizadas.
• Identificação de clientes com risco de abandono (vendedores que vão para outra imobiliária).
• Identificação da capacidade de compra (e vontade de comprar).
• Contactar cada lead no momento certo, através do canal certo.

Em 2021, vencemos um desafio de inovação aberta promovido pela Vonovia e pela iniciativa Hands-on Data. A Vonovia é uma das maiores empresas europeias, com mais de 500 mil unidades. No desafio, desenvolvemos um sistema de recomendação (chamado Flat Finder) para ajudar a Vonovia a sugerir apartamentos mais adequados aos seus leads, melhorando a experiência geral do cliente e reduzindo o tempo para encontrar o apartamento certo.

Aplicações de IA para Gestores de Propriedades

No lado da gestão de propriedades, a maioria dos casos de uso baseia-se na previsão de eventos relacionados com a propriedade (p.ex., danos) ou com o contrato com o cliente (p.ex., abandono). Assim, as aplicações de IA para gestão de propriedades podem incluir:

• Previsão de abandono ao nível do inquilino. Idealmente, esta previsão deve responder a uma ação comercial específica que o proprietário deseja aplicar. Por exemplo, qual é a probabilidade de abandono se aumentarmos a renda? Ou se renovarmos o contrato apenas por um ano?
• Previsão de quais os clientes que terão atrasos nos pagamentos mensais é uma aplicação relevante onde a IA pode suportar gestores de propriedades e investidores.
• Previsão da taxa de ocupação versus preço (especialmente relevante para aluguéis de curta duração).
• A probabilidade de certos danos numa unidade. Alternativamente, quanto dinheiro uma propriedade deverá exigir em breve.
• Há também muito potencial para otimizar a força de trabalho para reclamações de inquilinos, desde identificar a causa raiz até identificar a melhor equipa para resolver o problema e o melhor momento para visitar a propriedade.

Em 2023, a Vonovia lançou três desafios de inovação aberta através da Hands-on Data. Todos com foco em otimizar a gestão de propriedades. Vencemos o desafio Image Insight, desencadeando uma nova colaboração entre a NILG.AI e a Vonovia. No desafio, pretendemos identificar e caracterizar danos com base num pedido de inquilino, compreendendo qual é a equipa correta para proceder ao trabalho e quais as peças de substituição necessárias. Os outros dois desafios focavam-se em otimizar a força de trabalho para renovação (i.e., compreender atrasos, reduzir estrangulamentos, etc.) e otimizar a eficiência energética dos apartamentos através do controlo dinâmico dos seus sistemas de aquecimento.

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Por que razão o sector imobiliário está atrasado na IA em relação a outras indústrias?

Trabalhamos com vários clientes no sector. Porém, no geral, não observámos uma adoção major de IA no sector imobiliário. Existem quatro razões principais pelas quais o sector imobiliário não beneficiou plenamente da Inteligência Artificial em comparação com outras indústrias:

Falta de dados abertos fiáveis.

A maioria dos dados abertos provém de serviços de listagem múltipla (MLS) como idealista e imovirtual em Portugal, que não são totalmente fiáveis. Enfrentamos problemas como listagens duplicadas, entradas de baixa qualidade e, mais importante, os dados referem-se a preços pedidos, mas não consideram o valor final da transação. Assim, os dados são enviesados e representam uma sobrestimação de um valor essencial no sector imobiliário: o preço.

Fragmentação do Mercado

Na maioria dos mercados, a indústria está altamente fragmentada, com a maioria dos intervenientes sendo proprietários individuais e pequenos investidores, e apenas alguns realizam transações e detêm uma quantidade suficiente de propriedades. Com atividade limitada, a quantidade de dados que consegue recolher e o proveito que obtém das otimizações internas serão limitados. Assim, devem surgir formas mais criativas de monetizar IA em tais contextos. Falamos sobre isto no nosso vídeo sobre monetização de IA.

Os serviços de listagem múltipla têm uma posição dominante aqui, uma vez que podem beneficiar da escala que obtêm através da agregação de uma grande quantidade de dados e do acesso a clientes finais. Assim, o local ideal para executar modelos de IA no sector imobiliário é no MLS.

Cada propriedade é única.

Cada propriedade tem as suas características únicas que a diferenciam das restantes. É difícil quantificar, em escala, o que torna duas propriedades comparáveis. Pode considerar adicionar ao seu modelo variáveis como tamanho, ano de construção, número de quartos, etc. Porém, obter conhecimento local de mercados específicos não é trivial. A distância de um grande empregador pode ser um fator crítico num bairro específico. Mas, no bairro seguinte, o principal motor do valor da propriedade é evitar uma rua com congestionamento massivo. De qualquer forma, não é trivial em escala.

Assim, o conhecimento local é crucial se desejamos competir com intervenientes locais, e precisamos de formas de criar interações relevantes entre humanos e máquinas ao avaliar propriedades.

Experiências podem ser dispendiosas

O treino de modelos de IA tende a exigir tempo e iterações. Os modelos de IA produzem resultados deficientes e melhoram à medida que ganham experiência. Cada iteração de aprendizagem no sector imobiliário é extremamente dispendiosa. Deixar uma IA descobrir novas formas de construir uma casa apenas para perceber que é subótima e treinar novamente a IA não é muito custo-eficaz. Assim, precisamos ou aprender a partir de dados históricos ou deixar que a IA seja mais um facilitador do processo humano do que um tomador de decisões autónomo.

Como beneficiar do actual panorama do sector imobiliário com IA?

Dado o panorama que acabámos de descrever, existem dois cenários possíveis para utilizar Inteligência Artificial no sector imobiliário.

1. Pode beneficiar de IA se é uma grande empresa a operar no sector. Assim, consegue beneficiar das otimizações em larga escala em qualquer fase: construção, investimento ou gestão do seu portfolio imobiliário.
2. Alternativamente, deveria considerar tornar-se um prestador de serviços para o sector, onde consegue servir toda a indústria com um produto baseado em IA.

Em qualquer um destes cenários, podemos ajudar a encontrar e executar soluções de IA que funcionem neste sector.