Atualmente, plataformas online proporcionam aos usuários a conveniência de realizar avaliações de imóveis de maneira remota, simplificando o acesso ao valor estimado de uma propriedade com apenas alguns cliques. Essa abordagem oferece uma perspectiva positiva, mas surge a indagação sobre a confiabilidade dessas avaliações, especialmente ao considerarmos até que ponto a aprendizagem de máquina pode proporcionar resultados precisos nesse processo.
Embora as técnicas de machine learning despertem expectativas em diversos setores, incluindo a avaliação imobiliária, é importante reconhecer que essa tecnologia ainda está em fase de desenvolvimento. O principal desafio enfrentado nesse contexto reside na constante busca por uma amostra confiável e representativa, dada a limitação das informações disponíveis e a singularidade intrínseca dos imóveis, fatores que exercem considerável influência nos resultados das avaliações.
Diversos bancos de dados, como o do Portal ZAP, fornecem informações valiosas, como o valor médio por metro quadrado de imóveis comerciais em São Paulo. Entretanto, a amplitude da categoria “imóveis comerciais” abrange diversas tipologias, desde lojas de rua até galpões comerciais, introduzindo consideráveis variações nos valores por metro quadrado. A complexidade aumenta ao considerar elementos como configuração do espaço, visibilidade, e outras variáveis adicionais.
No contexto de imóveis comerciais, a proximidade geográfica entre duas lojas de rua não garante uma precificação semelhante, pois a qualidade do ponto comercial desempenha um papel crucial. A singularidade de cada imóvel e sua relação com fatores específicos, como visibilidade e proximidade estratégica com polos influentes, contribuem para as variações nos valores.
Ao lidar com imóveis residenciais, desafios adicionais surgem devido à individualidade das residências. Fatores como idade da construção, padrão de acabamento, estado de conservação e dimensões dos terrenos em relação às áreas construídas influenciam o valor por metro quadrado. Métodos específicos, como o Método Evolutivo para casas, buscam calcular separadamente o valor do terreno e das benfeitorias.
No cenário de avaliação de apartamentos, a aprendizagem de máquina pode se aproximar do justo valor de mercado, mas ainda enfrenta desafios significativos devido à presença de inúmeras variáveis com potencial influência nos resultados. Informações cruciais, como idade do imóvel e localização no edifício, representam obstáculos para os métodos de aprendizagem de máquina, muitas vezes baseados em dados incompletos, desatualizados ou projetados para atrair compradores.
A utilização de robôs para coleta de dados amostrais pode auxiliar os avaliadores imobiliários, mas não existe um algoritmo capaz de prever com precisão todas as circunstâncias que influenciam na formação de valor. A quantidade extensa de dados, por si só, não assegura a qualidade das informações.
Assim, embora os métodos de aprendizagem de máquina prometam aplicações promissoras na avaliação imobiliária, é fundamental reconhecer que eles não substituirão integralmente os avaliadores humanos. Essas tecnologias têm o potencial de colaborar com os profissionais, aprimorando a precisão e eficiência das avaliações. No entanto, para propriedades únicas e complexas, a expertise humana continua sendo essencial, pois desvios aparentemente pequenos podem resultar em avaliações equivocadas, comprometendo decisões relacionadas a imóveis. Portanto, a substituição integral do papel do avaliador de imóveis por métodos automatizados ainda parece distante.
A Avalia-Fortaleza – Avaliação de Imóveis em Fortaleza 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.
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