Atualmente, existem plataformas online que oferecem aos usuários a oportunidade de realizar a Avaliação de Imóveis de maneira remota, gerando uma perspectiva positiva. Com apenas alguns cliques, os interessados podem acessar o valor estimado do imóvel. No entanto, surge a questão da confiabilidade dessas avaliações. Até que ponto a aprendizagem de máquina pode fornecer resultados precisos na avaliação?
Bem, não há dúvida de que as técnicas de machine learning despertam expectativas em diversos setores, incluindo o campo da avaliação imobiliária. No entanto, apesar de promissora, essa tecnologia ainda está em fase de desenvolvimento.
O principal obstáculo enfrentado na Avaliação de Imóveis reside na constante busca por uma amostra confiável e representativa. No entanto, depara-se com limitações nas informações disponíveis, e a singularidade intrínseca dos imóveis exerce uma considerável influência nos resultados do processo de avaliação.
Bancos de dados, como o do Portal ZAP, oferecem informações, como o valor médio por metro quadrado de imóveis comerciais em São Paulo. O portal utiliza uma base de dados extensa, sugerindo, em princípio, uma qualidade aprimorada da amostra. Contudo, a definição de “imóveis comerciais” é abrangente, incluindo diversas tipologias, desde lojas de rua, com valores mais elevados, até salas comerciais, com valores um pouco inferiores, e galpões comerciais e industriais, com valores consideravelmente mais baixos, além de depósitos, garagens, entre outros.
As lojas de rua apresentam notáveis variações nos valores por metro quadrado, dependendo da configuração dos espaços. Por exemplo, uma loja que destina toda a sua área útil ao pavimento térreo atinge um valor mais elevado do que aquela que divide sua área entre o pavimento térreo e a sobreloja. Por sua vez, a última mencionada possui um valor por metro quadrado superior a outra que utiliza parte de sua área útil no subsolo. Além disso, diversas variáveis adicionais influenciam na formação do valor, tais como a disponibilidade de vagas de estacionamento, a visibilidade, o tamanho da frente, entre outros.
No contexto de imóveis comerciais, a proximidade entre duas lojas de rua não garante uma precificação semelhante, visto que a qualidade do ponto comercial desempenha um papel crucial. Mesmo estando situadas em extremidades próximas de uma praça, as lojas podem apresentar valores substancialmente distintos. Isso ocorre porque, embora os imóveis sejam do mesmo tipo de exploração e estejam próximos, um dos pontos pode usufruir de maior visibilidade, uma concentração mais significativa de transeuntes e proximidade estratégica com polos influentes, como supermercados ou agências bancárias, por exemplo.
No que diz respeito aos imóveis residenciais, também se deparam com desafios singulares. A individualidade das residências, a idade da construção, o padrão de acabamento, o estado de conservação, além das dimensões dos terrenos em relação às áreas construídas, todos esses fatores exercem influência no valor por metro quadrado. Na avaliação de casas, é comum utilizar o Método Evolutivo, que calcula separadamente o valor do terreno e das benfeitorias.
A avaliação de apartamentos é um cenário em que a aprendizagem de máquina pode se aproximar mais do justo valor de mercado, contudo, a presença de inúmeras variáveis com potencial influência no resultado persiste como um desafio significativo. Isso ocorre devido à incompletude, desatualização ou mesmo à projeção dos dados de oferta, muitas vezes orientada para atrair potenciais compradores para as imobiliárias. Informações cruciais, como a idade do imóvel ou a localização do apartamento no edifício, entre outros fatores, representam obstáculos consideráveis para os métodos de aprendizagem de máquina.
A utilização de robôs para a coleta de dados amostrais pode ser uma ferramenta auxiliar para os avaliadores imobiliários, entretanto, não existe um algoritmo capaz de efetuar previsões precisas para todas as circunstâncias que possam influenciar na formação de valor do bem. A quantidade extensa de dados por si só não assegura a qualidade dessas informações.
Assim sendo, embora os métodos de aprendizagem de máquina revelem promissoras aplicações na avaliação imobiliária, é essencial reconhecer que eles não substituirão os avaliadores humanos. Essas tecnologias têm o potencial de colaborar com os profissionais, possibilitando avaliações mais precisas e eficientes.
Quando se trata de imóveis padronizados que compartilham numerosas semelhanças, a aplicação desses métodos poderia ser eficaz. No entanto, a realidade é outra, e mesmo um desvio aparentemente pequeno pode conduzir a um resultado equivocado, acarretando prejuízos na tomada de decisões relacionadas a imóveis.
Portanto, não podemos conceber a ideia de que esses métodos terão a capacidade, em um futuro próximo, de substituir integralmente o papel desempenhado pelo avaliador de imóveis.
A Avalia-Curitiba – Avaliação de Imóveis Curitiba está capacitada para trabalhos de Engenharia de Avaliação de Imóveis Urbanos e Rurais em Curitiba, Londrina, Maringá, Ponta Grossa, Cascavel, São José dos Pinais, Foz do Iguaçu e em toda a Região Metropolitana de Curitiba com o emprego dos critérios estabelecidos na ABNT NBR 14.653 partes 1, 2 e 3 com relatórios produzidos por Engenheiros Civis, Gestores Imobiliários, Arquitetos e Engenheiros Agrônomos, com recolhimento de ART junto ao Crea – Conselho Regional de Engenharia e Agronomia. Especializada na Avaliação de Imóveis Comerciais, Industriais, Residenciais e Rurais.
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