Maior evento global imobiliário mostra onde IA vai transformar o mercado e onde pode fracassar

A Inteligência Artificial (IA) deixou a fase de promessas no mercado imobiliário dos Estados Unidos e entrou na era da aplicação prática, afirmaram especialistas no Blueprint Vegas 2026, principal evento global de inovação e tecnologia voltado para o mercado imobiliário e de construção civil. Os executivos da Loft participam do evento numa comitiva que a empresa fez em que integram também 11 imobiliárias parceiras.

Um dos debates contou com a participação de Jonathan Buckelew, da CRE AI Studio, e Quinn Edwards, da AI for CRE Collective. Segundo eles, incorporadoras e corretores são engajados no uso de ferramentas de inteligência artificial nos Estados Unidos.

A vantagem está em montar materiais de marketing com fotos e vídeos sem depender tanto de terceiros. Com custo menor, essas empresas fazem ofertas mais competitivas, chegam antes nos negócios e fecham mais negócios, relata Lígia Gutierrez, vice-presidente de Real Estate Buying & Selling na Loft.

Ferramentas como o ChatGPT e o Claude vão ser o padrão, assim como viraram o e-mail e o navegador de internet, defenderam os especialistas. E um dos erros mais comuns é tratar a IA como software.

A ideia é integrar uma “nova capacidade intelectual” às imobiliárias com o mesmo cuidado com que se integra um time após uma fusão. Isso significa que a IA precisa, tanto quanto um funcionário, de diretrizes de cultura, fluxos de trabalho e guia de boas práticas. “Ter uma licença de chatbot [como ChatGPT] não significa que a empresa adotou IA”, relata Lígia.

A janela de oportunidade para corretores e donos de imobiliárias é curta para quem quer sair na frente, de acordo com o painel da Blueprint. Em cerca de cinco anos, o mercado dos EUA vai se ajustar ao novo patamar e quem não se adaptou vai ficar para trás. No mercado imobiliário, eles frisaram, não existe o segundo colocado na disputa por um negócio.

Veja cinco dicas que a VP de crédito da Loft ouviu nas palestras sobre Inteligência Artificial:

1. Arrume os dados antes da ferramenta. Integre e padronize as fontes de dados; é isso que permite automatizar sem alucinação [erros das IAs];
2. Use a IA para o trabalho repetitivo e realoque as pessoas para as exceções e o relacionamento;
3. Comece pelo conhecimento de cada ativo e pelas transações. Documentar e automatizar isso evita que o conhecimento saia com quem deixa a empresa;
4. Defina um dono para cada iniciativa. Isso acelera a adoção de IA;
5. O julgamento caso a caso e a relação com os clientes continuam com os humanos;

Por que a implementação de Inteligência Artificial pode fracassar

As empresas que fornecem soluções de IA para o setor imobiliário também trouxeram no evento visões sobre a adoção da tecnologia.

Para Ruchir Baronia, fundador e CEO da AI Frontdesk, a IA deveria entrar na empresa como um funcionário novo, que faz login nos sistemas que já existem e não obrigar todo mundo a mudar o jeito de trabalhar, relata o CMO da Loft, Sergio Esteves.

Já Max Gajdel, cofundador da STAN AI, voltado à administração de condomínio e propriedades com IA, foi direto ao ponto ao comentar sobre donos de empresas que trazem aos funcionários o argumento de “tem esse papo todo de IA, precisamos lançar”. Para ele, se uma empresa não sabe responder o que quer resolver, a adoção de IA está fadada a falhar.

Gajdel conta que, às vezes, diz ao cliente para ir embora, falhar e voltar depois. “Sente e escreva especificamente qual é o seu problema e o que você quer resolver. Se não conseguir, nenhum fornecedor vai salvar”, relata Esteves.

Ruchir disse, sem rodeios, que os fornecedores de IA são incentivados a acelerar a implementação antes de o produto estar pronto, e que é por isso que tantas tentativas fracassam “Para o gestor brasileiro, a pergunta que fica é objetiva: como o fornecedor testa antes de ligar isso no meu servidor”, opina Esteves.

Os especialistas também procuraram diferenciar uma IA 1.0, como os programas “conversacionais” no estilo ChatGPT, de agentes de IA, softwares autônomos treinados para a realidade de cada empresa.

“Um agente 1.0 recebe uma pergunta, responde e, na melhor das hipóteses, executa uma ação pequena. Um agente 2.0 recebe a pergunta, transforma aquilo em contexto para a administradora de imóvel e usa esse contexto para voltar a procurar a pessoa na hora certa, como faria um funcionário”, resumiu Ruchir.