A prática emergente da avaliação remota de propriedades está em ascensão, impulsionada pelo progresso nas tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essas plataformas online permitem que os interessados obtenham uma estimativa do valor de uma propriedade com apenas alguns cliques, proporcionando praticidade e conveniência aos usuários. No entanto, a confiabilidade dessas avaliações suscita questões quanto à extensão em que a capacidade de aprendizado das máquinas pode garantir a precisão dos resultados.
As técnicas de aprendizado de máquina, embora promissoras, ainda estão em estágio inicial de desenvolvimento. Baseadas no treinamento de algoritmos com dados históricos de mercado, essas técnicas enfrentam desafios devido à dinâmica do mercado imobiliário, sujeito a constantes mudanças. A avaliação de propriedades, um processo complexo, demanda a análise de diversos fatores, como localização, tamanho, tipo e condições específicas da propriedade.
Um obstáculo significativo nesse processo é a dificuldade em encontrar uma amostra confiável e representativa. A disponibilidade limitada de informações sobre o mercado imobiliário restringe a capacidade dos avaliadores de obter dados precisos. Além disso, a singularidade das propriedades exerce impacto considerável nos resultados da avaliação.
Embora plataformas de dados, como o Portal ZAP, forneçam informações, como o valor médio do metro quadrado de imóveis comerciais, a precisão dessas informações pode ser comprometida, pois não consideram a diversidade de tipologias de imóveis comerciais. O valor do metro quadrado de uma loja de rua, por exemplo, é influenciado por vários fatores, incluindo a divisão do espaço e a localização.
A avaliação de imóveis residenciais apresenta desafios adicionais devido à singularidade de cada casa. O método evolutivo, que calcula separadamente o valor do terreno e o valor das melhorias, é comumente utilizado. No entanto, o uso de aprendizado de máquina para estimar o valor de mercado de apartamentos enfrenta desafios, como dados de oferta incompletos ou tendenciosos.
Embora o uso de robôs para coleta de dados seja útil, não é suficiente para garantir avaliações precisas de propriedades, dada a complexidade de fatores que influenciam seu valor. Portanto, apesar do potencial dos métodos de aprendizado de máquina na avaliação imobiliária, é crucial destacar que eles não substituem integralmente os avaliadores humanos. Profissionais continuam sendo essenciais para interpretar resultados, considerando fatores não capturados por máquinas.
Embora a aprendizagem de máquina seja eficaz na avaliação de propriedades padronizadas, sua aplicação a propriedades únicas enfrenta desafios que tornam improvável a substituição completa dos avaliadores humanos no futuro próximo.
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