Imobiliária de luxo dos EUA gastava 80% do tempo com tarefas burocráticas. Com IA, ampliou o suporte sem contratar

Uma auditoria realizada pela Serhant, imobiliária de luxo dos Estados Unidos, mostrou que os corretores da empresa gastavam cerca de 80% do dia com tarefas administrativas e fluxos operacionais. Apenas os 20% restantes eram dedicados à atividade que exige presença humana, como mostrar imóveis e atender clientes. A empresa passou a usar Inteligência Artificial (IA) para tentar inverter essa proporção sem ampliar o quadro de funcionários. A imobiliária diz que costumava ter uma pessoa de suporte administrativo para cada seis corretores e, hoje, a proporção está em um para cem

Os números foram apresentados por Ryan Serhant, CEO da Serhant, imobiliária especializada em imóveis de luxo e também empresa de mídia, em conversa com Jeffrey Berman, sócio do Camber Creek (fundo que investe em startups do setor), durante o Blueprint Vegas 2026, principal evento global de inovação e tecnologia voltado para o mercado imobiliário e de construção civil. Os executivos da Loft acompanham o evento em uma comitiva da empresa que reúne também 11 imobiliárias parceiras.

A transformação defendida pela Serhant também acompanha uma mudança no comportamento do consumidor. Para o CEO da companhia, as pessoas não procuram mais necessariamente a próxima casa em um portal e, sim, descobrem um imóvel. Antes da Inteligência Artificial conversacional, esse achado acontecia principalmente nas redes sociais, o que levou a empresa a tentar controlar o momento em que o consumidor entrava em contato com o mercado imobiliário.

Agora, segundo ele, parte dessa descoberta migra para os chats de Inteligência Artificial. A mudança coloca em questão um modelo baseado em anúncios, mecanismos de busca e tráfego orgânico. Para a Serhant, o anúncio imobiliário tradicional associado a SEO perde espaço à medida em que o consumidor passa a fazer perguntas diretamente a sistemas de IA e recebe recomendações como resposta.

O desafio seguinte é fazer com que o corretor não use a Inteligência Artificial apenas para produzir respostas mais rapidamente. Serhant compara o processo a entregar um supercarro a alguém que vai apenas de um ponto a outro um pouco mais rápido. O objetivo da empresa é fazer com que a tecnologia execute tarefas e fluxos inteiros, transformando o comportamento do corretor médio sem depender que ele aprenda sozinho a formular os comandos certos.

Outro exemplo apresentado mostra como esse modelo pode mudar a própria atividade de prospecção. Um corretor pode estar em uma rua em que não há imóveis anunciados, mas ter um cliente interessado em morar ali. Em vez de abandonar a busca, o sistema pode cruzar histórico de vendas, identificar proprietários e formas de contato, estimar o valor de mercado, verificar alvarás de construção para identificar imóveis que passaram por reformas e sugerir propriedades com potencial. A ferramenta ainda pode relacionar uma eventual transação à meta anual do corretor, transformando uma rua sem imóveis disponíveis em uma oportunidade de prospecção.