OS OBSTÁCULOS ENFRENTADOS NA IMPLEMENTAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NA AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS
Atualmente, há plataformas online que proporcionam aos usuários a avaliação remota de imóveis, gerando uma perspectiva otimista. Com apenas alguns cliques, os interessados conseguem obter o valor estimado de um imóvel. Contudo, a confiabilidade dessas avaliações levanta questionamentos. Até que ponto a capacidade de aprendizado das máquinas pode assegurar a precisão dos resultados na avaliação?
Certamente, as técnicas de machine learning suscitam expectativas em diversos setores, incluindo a avaliação imobiliária. Contudo, é fundamental ressaltar que, embora promissora, ainda estamos lidando com uma tecnologia em estágio inicial de evolução.
O principal obstáculo na Avaliação de Imóveis reside na constante busca por uma amostra confiável e representativa. No entanto, as informações disponíveis são restritas, e a singularidade dos imóveis exerce considerável impacto nos resultados do processo.
Plataformas de dados como o Portal ZAP oferecem informações, como o valor médio do metro quadrado de imóveis comerciais. O portal utiliza uma base de dados extensa, o que teoricamente sugere uma amostra de melhor qualidade. Contudo, a definição de “imóveis comerciais” abrange uma ampla variedade de tipologias, indo além de residenciais e rurais. Essa categoria engloba desde lojas de rua, que tendem a ter valores mais elevados, até salas comerciais com valores um pouco menores, passando por galpões comerciais e industriais, que apresentam valores consideravelmente inferiores, além de depósitos, garagens, entre outros.
O preço do metro quadrado de lojas de rua pode variar significativamente, dependendo de como o espaço é dividido. Lojas que ocupam toda a área útil no térreo são mais valiosas do que aquelas que dividem o espaço entre o térreo e a sobreloja. Lojas com parte da área útil no subsolo também são menos valiosas. Outros fatores que influenciam o preço incluem a disponibilidade de vagas de estacionamento, a visibilidade da loja e o tamanho da frente.
A determinação dos preços para lojas de rua pode apresentar variações substanciais mesmo quando situadas em proximidade geográfica. Essa disparidade é atribuída à diversidade na qualidade dos pontos comerciais. Para ilustrar, uma loja posicionada na esquina de uma praça pode ter um valor mais elevado em comparação a outra situada no interior da mesma praça. Tal discrepância se deve à maior visibilidade, à concentração aumentada de pedestres e à proximidade com polos influentes que a loja na esquina desfruta.
A avaliação de propriedades residenciais apresenta desafios devido à singularidade das casas, idade de construção, qualidade do acabamento, estado de conservação e a relação entre a metragem do terreno e a área construída, entre outros fatores, todos influenciando o valor do metro quadrado. No caso de residências, o método evolutivo é comumente empregado, calculando separadamente o valor do terreno e das melhorias.
No contexto de apartamentos, a utilização de aprendizado de máquina pode se aproximar do valor de mercado, mas diversos fatores ainda podem impactar os resultados. Dados de oferta frequentemente são incompletos, desatualizados ou projetados para atrair compradores, e informações cruciais, como a idade do imóvel ou a posição no andar, podem ser desafiadoras para os métodos de aprendizado de máquina.
Embora o uso de robôs para coleta de dados amostrais possa ser útil, não existe um algoritmo capaz de prever com precisão todas as circunstâncias que influenciam o valor de um imóvel. Ter muitos dados não garante sua qualidade.
Portanto, embora os métodos de aprendizado de máquina mostrem promessa na avaliação imobiliária, é essencial reconhecer que eles não substituirão os avaliadores humanos. Essas tecnologias têm o potencial de auxiliar os profissionais a realizar avaliações mais precisas e eficientes, mas não podem garantir a exatidão absoluta dos resultados.
Em situações de imóveis padronizados, onde as semelhanças são evidentes, a aprendizagem de máquina pode ser eficaz. No entanto, a maioria das propriedades é única, e pequenas variações podem levar a resultados equivocados. Portanto, não é viável acreditar que esses métodos substituirão o trabalho do avaliador de imóveis em um futuro próximo.
A Avalia-Rio – Avaliação de Imóveis no Rio de Janeiro, RJ está capacitada para trabalhos de Engenharia de Avaliação de Imóveis Urbanos e Rurais nos municípios do Rio de Janeiro, Teresópolis, Paraty, Petrópolis, Nova Friburgo, Volta Redonda, Barra Mansa, Três Rios, Porto Real, Arraial do Cabo, Búzios, Campos dos Goitacazes, Paracambi, Seropédica, Itaguaí, Guapimirim, Niterói, Itaboraí, Maricá, Tanguá, Cachoeiras de Macacu, Rio Bonito, etc. 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 em:
Avaliação de Imóveis Comerciais, Industriais, Residenciais e Rurais.
Quer saber mais sobre Avaliação de Imóveis no Rio de Janeiro, RJ?
Entre em contato conosco:
(21) 3030-5009
(21) 9 9866-4500
WhatsApp: (21) 9 9866-4500
e-mail: comercial@avalia-riodejaneiro.com.br
site: www.avaliacaoimoveisriojaneiro.com.br
