Atualmente, plataformas online proporcionam aos usuários a oportunidade de realizar a Avaliação de Imóveis de forma remota, uma praticidade que suscita considerações sobre a confiabilidade dessas avaliações. A inserção de técnicas de aprendizagem de máquina nesse contexto desperta expectativas, mas é crucial compreender até que ponto essa tecnologia pode fornecer resultados precisos na avaliação.
As técnicas de machine learning têm demonstrado promissoras aplicações em diversos setores, incluindo a avaliação imobiliária. Contudo, apesar do potencial, essa tecnologia ainda está em fase de desenvolvimento, enfrentando obstáculos significativos, especialmente na busca por uma amostra confiável e representativa.
Bancos de dados, como o do Portal ZAP, oferecem informações sobre o valor médio por metro quadrado de imóveis comerciais em São Paulo. No entanto, a definição abrangente de “imóveis comerciais” incorpora diversas tipologias, desde lojas de rua até galpões industriais, apresentando desafios na homogeneidade da amostra.
No cenário de imóveis comerciais, a singularidade de cada propriedade e a diversidade de variáveis, como configuração do espaço, visibilidade e localização estratégica, influenciam consideravelmente na formação de valores. A proximidade física entre duas lojas, por exemplo, não garante valores semelhantes devido a diferenças cruciais no ponto comercial.
Para imóveis residenciais, como casas e apartamentos, a individualidade das propriedades, idade da construção, padrão de acabamento e outros fatores apresentam desafios adicionais. Métodos como o Evolutivo, que avalia separadamente o valor do terreno e das benfeitorias, são comuns na avaliação de casas.
A avaliação de apartamentos, embora potencialmente mais próxima do justo valor de mercado com a aprendizagem de máquina, ainda enfrenta desafios devido à multiplicidade de variáveis, incluindo dados desatualizados e projeções orientadas para atrair compradores.
A coleta de dados amostrais por robôs pode ser uma ferramenta auxiliar, mas a qualidade dessas informações não é assegurada apenas pela quantidade extensa de dados. Ainda assim, métodos de aprendizagem de máquina têm potencial para colaborar com avaliadores humanos, possibilitando avaliações mais precisas e eficientes, especialmente para imóveis padronizados.
No entanto, é crucial reconhecer que esses métodos não substituirão integralmente os avaliadores humanos, especialmente diante de imóveis com características únicas e desvios aparentemente pequenos que podem influenciar significativamente nos resultados. A aplicação dessas tecnologias deve ser cuidadosa, considerando a complexidade intrínseca da avaliação imobiliária e a necessidade contínua da expertise humana no processo decisório relacionado a imóveis.
A Avalia-Porto Alegre – Avaliação de Imóveis Porto Alegre está capacitada para trabalhos de Engenharia de Avaliação de Imóveis Urbanos e Rurais 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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