Parte de determinar o preço de um imóvel pode ser subjetiva. Os proprietários avaliam suas casas e apartamentos, muitas vezes, com base em experiências pessoais e percepções de mercado, enquanto compradores e inquilinos buscam referências em anúncios, comparando imóveis com características semelhantes. No meio disso, corretores e imobiliárias tentam definir um valor que equilibre a expectativa de ambas as partes. Mas, nos últimos anos, a tecnologia tem mudado esse cenário, tornando o processo mais embasado em dados reais de transações.
Nos Estados Unidos, empresas como a Zillow e a Redfin transformaram a precificação de imóveis ao introduzir estimativas baseadas em inteligência artificial e análise de dados em grande escala. No Brasil, onde a dinâmica do mercado é diferente e muitas negociações não passam por registros públicos acessíveis, agora está disponível o QPreço, do QuintoAndar, que também busca estipular a quem busca imóveis um direcionamento sobre os valores estipulados, sejam eles acima ou abaixo da média.
O que determina o valor de um imóvel?
O preço de um imóvel não é um número fixo. Ele varia conforme a demanda, a localização e até fatores que não podem ser previstos por um algoritmo. No entanto, alguns critérios costumam pesar mais na precificação, como dados de transações anteriores, infraestrutura do bairro, a oferta e demanda e as características do imóvel em si, tal qual a metragem, quantidade de quartos, vagas de garagem e estado de conservação.
No mercado imobiliário dos Estados Unidos, esses critérios podem ser analisados com base em um grande volume de dados públicos, o que facilita o trabalho de plataformas como a Zillow, que já oferece estimativas automatizadas. Por lá, “dar um Zillow” se tornou uma frase comum, associada a buscar o preço das moradias.
Mesmo com tecnologia amplamente utilizada, as ferramentas de precificação já enfrentaram desafios. O Zestimate, sistema de precificação da Zillow, chegou a ser usado pela própria empresa para comprar imóveis de forma automatizada, mas a estratégia falhou. Em 2021, a Zillow precisou vender milhares de casas com prejuízo, encerrando o programa e admitindo que seus algoritmos não haviam previsto corretamente a volatilidade do mercado. O próprio CEO da empresa vendeu sua casa por um valor 40% abaixo do que poderia utilizando a ferramenta da companhia.
A principal crítica a essas plataformas é que, embora sejam úteis como referência, elas não capturam particularidades que só podem ser percebidas em uma avaliação mais detalhada. O estado de conservação de um imóvel, reformas recentes ou problemas estruturais não costumam estar nos bancos de dados analisados pelos algoritmos, o que pode levar a distorções consideráveis. Apesar disso, ferramentas por todo o mundo começam a surgir, aproveitando a onda da inteligência artificial e transformando a tendência de locação e compra de casas e apartamentos.
E no Brasil?
Falta de dados é o principal desafio, mas inovações já começam a surgir
O acesso a informações sobre transações é mais limitado no Brasil, o que faz com que a precificação muitas vezes dependa mais da percepção do vendedor e da imobiliária do que de números concretos. Enquanto nos Estados Unidos o preço de venda de um imóvel é frequentemente registrado e pode ser consultado, por aqui muitas negociações ocorrem de maneira privada.
Diante desse cenário, o QPreço, desenvolvido pelo QuintoAndar, adota uma abordagem diferente. Em vez de basear suas estimativas apenas em anúncios, ele usa dados reais de contratos fechados dentro da plataforma, o que reduz a margem de erro ao comparar preços de imóveis semelhantes.
Há vários fatores que diferenciam a ferramenta para além desse uso de valores de transações concluídas, como a atualização constante, e o fato da ferramenta analisar as características do imóvel que podem elevar ou abaixar o seu preço, como o estado real da infraestrutura, obtida a partir de imagens e vídeos feitas.
Por Caio Melo, “Meio”
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