Atualmente, o setor imobiliário está enfrentando vários desafios, incluindo a redução do mercado devido à queda da taxa de natalidade e ao envelhecimento da população, à escassez de mão de obra e ao processamento massivo de dados. A tecnologia de IA está chamando a atenção como uma solução eficaz para esses desafios.
A evolução da tecnologia imobiliária levou ao uso da IA em uma variedade de tarefas, como avaliações de propriedades, atendimento ao cliente e preparação de contratos. De fato, algumas empresas que implementaram a IA relataram uma redução de 30 a 50% nas horas de trabalho e um aumento de até 67% nas vendas. Este artigo explica por que o setor imobiliário deve utilizar a IA, os métodos específicos de utilização e os principais pontos de implementação.
O setor imobiliário enfrenta desafios únicos que não são encontrados em outros setores. De acordo com estatísticas do Ministério da Terra, Infraestrutura, Transporte e Turismo e do Centro de Promoção da Distribuição Imobiliária, esses desafios estão se tornando mais sérios a cada ano.
Contração do mercado devido a mudanças demográficas
Devido ao declínio e ao envelhecimento da população do Japão, o número de novas construções de moradias está em uma tendência de queda de 953.000 em 2018 para 861.000 em 2022. Em um mercado cada vez menor, a diferenciação dos concorrentes é essencial.
Enormes dificuldades de processamento e análise de dados.
Uma única propriedade contém uma enorme quantidade de diferentes tipos de dados, como preços de terrenos, preços de terrenos à beira da estrada, idade do edifício, instalações, distância de estações etc. É extremamente difícil processar e analisar adequadamente esses dados manualmente.
Avaliação genérica de preços e tomada de decisões
Avaliar os preços dos imóveis e definir os aluguéis é um processo delicado: se forem muito altos, os clientes vão embora; se forem muito baixos, a lucratividade diminui. Até agora, esse processo dependia muito da experiência e da intuição, com variações que ocorriam de pessoa para pessoa.
Escassez de mão de obra e envelhecimento da força de trabalho
De acordo com uma pesquisa da Federation of All Housing Associations, o setor imobiliário tem uma força de trabalho envelhecida, o que dificulta o recrutamento de funcionários mais jovens. As baixas taxas de retenção também são um problema.
O setor imobiliário tende a ficar atrás de outros setores em termos de digitalização. De acordo com uma pesquisa do Ierabu GROUP Inc, aproximadamente 70% das empresas do setor imobiliário disseram que "querem usar" a IA generativa, enquanto apenas 10% disseram que a estão "usando" de fato.
Acredita-se que os seguintes fatores estejam por trás disso
Entretanto, resolver esses problemas e promover a transformação digital em todo o setor é essencial para manter a competitividade no futuro.
A automação dos processos de negócios por meio da IA melhorará muito a eficiência operacional no setor imobiliário.
Automação da documentação de contratos
A IA pode reduzir significativamente o tempo necessário para preparar documentos contratuais complexos, como a Declaração Explicativa de Assuntos Importantes, gerando-os automaticamente; o smoos do MeSHLIFE conseguiu reduzir em 91% as horas-homem necessárias para preparar a Declaração Explicativa de Assuntos Importantes.
Maior eficiência na resposta a consultas
A introdução de chatbots com IA torna possível responder a consultas 24 horas por dia, 7 dias por semana: de acordo com a pesquisa Luxury Presence, cerca de 79% das consultas de rotina no setor imobiliário podem ser tratadas por chatbots com IA.
Maior eficiência na entrada de informações sobre propriedades
A entrada de dados pode ser simplificada com a utilização da tecnologia de reconhecimento de imagens com IA para extrair automaticamente as plantas baixas e as informações sobre as instalações das fotos das propriedades.
Essas automações permitem que os profissionais do setor imobiliário se concentrem em tarefas de alto valor agregado.
A análise de dados baseada em IA permite uma tomada de decisão mais precisa.
Elaboração de análises de mercado e avaliações de preços
Avaliações de preço mais precisas são obtidas por meio da análise de fatores complexos, como dados de contratos anteriores, características regionais e condições das instalações. Espera-se que isso resulte em preços adequados e melhor rotatividade de estoque.
Maior precisão das decisões de investimento
A precisão das decisões de investimento é aprimorada pela análise preditiva da IA sobre o potencial futuro da área e a lucratividade da propriedade. Isso permite a redução dos riscos de investimento e a maximização das receitas.
Estratégias proativas baseadas em previsões de tendências
A análise de tendências de mercado feita pela IA permite antecipar as previsões de demanda e as flutuações de preço de cada área. Isso permite a formulação de estratégias de vendas proativas.
| Alvo de análise de dados | Métodos convencionais | Mudanças com o uso de IA |
|---|---|---|
| Avaliação de preços | Julgamento baseado em experiência e intuição | Avaliação objetiva com base na análise de dados anteriores |
| Previsão de demanda | Extensão simples de tendências passadas | Previsão de alta precisão levando em conta fatores complexos |
| Decisões de investimento | Decisões baseadas em informações limitadas | Decisões abrangentes baseadas em grandes quantidades de dados |
| Análise de mercado | Análise manual limitada | Análise extensiva e em tempo real |
O uso da IA também contribui significativamente para melhorar a satisfação do cliente.
Sugestões personalizadas de propriedades
Ao analisar o histórico de navegação e as preferências de um cliente, é possível propor o imóvel mais adequado para cada indivíduo. A Tokyu Livable e a NEC desenvolveram um sistema de correspondência de imóveis baseado em IA que conseguiu melhorar a precisão das propostas de imóveis que atendem às necessidades dos clientes.
Aumento da satisfação do cliente por meio de respostas rápidas
A introdução de chatbots com IA permite uma resposta imediata 24 horas por dia. Isso permite respostas oportunas às dúvidas e preocupações dos clientes.
Experiência imersiva com a propriedade
Os tours virtuais e as experiências de AR/VR que utilizam a tecnologia de IA permitem que os clientes saibam mais sobre um imóvel antes de visitá-lo pessoalmente. Isso facilita o processo de tomada de decisão do cliente.
No setor imobiliário japonês, a utilização da IA está progredindo, principalmente entre as principais empresas. A seguir, alguns exemplos representativos.
Mitsui Fudosan Realty "Re-House AI Assessment".
Esse sistema usa dados de transações anteriores para avaliar automaticamente o preço de mercado adequado a partir de informações detalhadas sobre a propriedade. Isso melhorou a objetividade e a precisão das avaliações.
Itanji 'Nomad Cloud'.
O sistema de agendamento de visitas baseado em IA conseguiu melhorar a taxa de visitas. Ao analisar as preferências e os padrões de comportamento dos clientes e abordá-los no momento ideal, a taxa de fechamento também foi aprimorada.
GOGEN Corporation, 'Chat Manager Powered by GPT-4'.
Fornece um serviço de resposta a consultas sobre propriedades usando o ChatGPT, permitindo suporte ao cliente 24 horas por dia.
O uso mais avançado da IA está sendo feito globalmente.
Zillow (EUA).
Um sistema de avaliação de IA chamado Zestimate estima automaticamente o valor de mais de 150 milhões de propriedades nos EUA. A precisão chega a 95% ou mais do preço real de venda.
Opendoor (EUA).
A plataforma iBuyer com tecnologia de IA fornece preços de compra instantâneos para propriedades, simplificando e acelerando muito o processo de transação.
REX Real Estate (EUA)
O marketing imobiliário baseado em IA permite que os serviços sejam prestados por cerca de metade do custo das comissões de corretagem tradicionais; a IA identifica os possíveis compradores mais adequados e realiza um marketing eficiente.
Os seguintes efeitos de economia de custos podem ser esperados com a introdução da IA
Redução do tempo operacional
Muitas empresas relataram uma redução de 30 a 50% nas horas de trabalho após a introdução da IA. Por exemplo, uma economia de tempo significativa pode ser obtida com a automação de tarefas rotineiras, como a criação de contratos e a inserção de informações sobre propriedades.
Otimização dos custos de mão de obra
A automação do trabalho baseada em IA permite a otimização dos níveis de pessoal. Alguns relatórios mostram que os custos de suporte ao cliente foram reduzidos em até 30%.
Prevenção de perdas por meio da redução de erros
As perdas causadas por erro humano podem ser evitadas. Isso pode ser particularmente eficaz na prevenção de erros em documentos importantes, como contratos.
| Área de negócios | Horas-homem antes da introdução | Horas-homem após a introdução | Taxa de redução |
|---|---|---|---|
| Preparação de documentos importantes | 120 minutos por caso | 10,8 minutos por caso | 91% de |
| Resposta a consultas de clientes | 15 min/projeto | Resposta automática | Até 79 |
| Registro de informações sobre propriedades | 30 min/projeto | 10 min/propriedade | 67% do tempo |
| Preparação de relatório de análise de mercado | 240 min/mês | 60 min/mês | 75% |
Os efeitos de aumento de receita da introdução da IA não podem ser ignorados.
Melhoria na taxa de fechamento
A IA pode melhorar as taxas de fechamento por meio de sugestões otimizadas de propriedades e respostas mais rápidas; uma pesquisa da Intercom mostrou que as vendas aumentaram em até 67% com a introdução de chatbots com IA.
Maior eficiência na aquisição de novos clientes
As iniciativas de marketing baseadas em IA permitem uma aquisição de clientes direcionada e eficiente.
Melhores taxas de clientes recorrentes
O serviço personalizado por meio da IA aumenta a satisfação do cliente e a repetição de negócios.
Vamos estimar os custos e retornos da introdução da IA.
| Item | Valor (exemplo) |
|---|---|
| Investimento inicial (custos de introdução da IA) | 10 milhões de ienes |
| Custos operacionais anuais | 2 milhões de ienes |
| Economia anual de horas-homem (2.000 horas x ¥2.500) | JPY 5 milhões |
| Aumento das vendas anuais (aumento de 5%) | 10 milhões de ienes |
| Efeito líquido anual (efeito - custos operacionais) | 13 milhões de ienes |
| Período de retorno do investimento | Aprox. 0,8 anos (9,6 meses) |
*Esse é apenas um exemplo e pode variar muito dependendo do tamanho da empresa e do tipo de IA a ser introduzido.
A introdução da IA exige um certo investimento. No entanto, ela não exige necessariamente um grande investimento inicial.
Introdução em fases
Em vez de converter todas as operações em IA de uma só vez, você pode expandir enquanto verifica o retorno sobre o investimento introduzindo a IA em etapas, começando com algumas das operações mais eficazes.
Uso de serviços em nuvem
O investimento inicial pode ser reduzido com o uso de serviços mensais de IA na nuvem em vez de desenvolvimento interno.
Uso de subsídios e subvenções
Esquemas de suporte governamental e municipal, como subsídios para introdução de TI, podem ser usados para reduzir os custos de introdução.
O sucesso ou o fracasso da implementação da IA depende dos recursos humanos e da estrutura organizacional para utilizá-la.
Garantia de recursos humanos digitais
É importante garantir e desenvolver uma equipe com conhecimento de IA. Use treinamento interno e seminários externos para aprimorar as habilidades dos funcionários existentes.
Compromisso da gerência
De acordo com a pesquisa da McKinsey, o consenso da gerência e um roteiro orientado para os negócios são essenciais para a implementação bem-sucedida da IA.
Aceitação de novas formas de trabalho
Deve-se promover uma cultura organizacional flexível que aceite as mudanças nos fluxos de trabalho que resultarão da introdução da IA. É importante dissipar os temores de que "a IA vai tirar nossos empregos" e aumentar a conscientização sobre a necessidade de "trabalhar com IA".
Dados de alta qualidade são essenciais para maximizar a eficácia da implementação da IA.
Importância da manutenção dos dados
Os dados internos dispersos precisam ser organizados e integrados. Centralize dados de transações anteriores, informações de clientes, informações sobre propriedades etc. e mantenha-os em um formato que seja fácil de utilizar pela IA.
Estabelecimento de governança de dados
É necessário definir regras claras sobre quem pode acessar quais dados, como os dados são atualizados e gerenciados, etc.
Garantia da segurança dos dados
É necessário tomar medidas para garantir que os dados que contêm informações pessoais e confidenciais sejam tratados com segurança. Verifique a política de proteção de dados ao usar serviços em nuvem.
A tecnologia de IA tem o potencial de provocar mudanças significativas no setor imobiliário. Ela pode melhorar a produtividade ao aumentar a eficiência operacional, melhorar a precisão da tomada de decisões por meio do uso de dados e aprimorar a experiência do cliente.
O setor imobiliário japonês ainda está nos estágios iniciais da implementação da IA, mas algumas empresas líderes estão começando a ver resultados significativos. O setor como um todo continuará a se digitalizar e o uso da IA se tornará uma fonte de vantagem competitiva.
A McKinsey estima que a adoção da IA no setor imobiliário poderá criar um valor econômico de US$ 110 a 180 bilhões. Para não ficar de fora dessa onda, é importante começar a se preparar agora.
A implementação da IA não ocorrerá da noite para o dia. No entanto, ao começar com pequenos passos, você perceberá e ampliará gradualmente os benefícios. Dê um passo à frente na utilização da IA para abrir o futuro do setor imobiliário.
O custo da implementação da IA varia muito, dependendo da escala e da finalidade da implementação. Uma implementação de chatbot de IA em pequena escala pode custar a partir de alguns milhares de ienes por mês, enquanto o desenvolvimento de um sistema interno de IA em grande escala pode custar dezenas de milhões de ienes ou mais.
Alguns serviços de IA baseados em nuvem estão disponíveis a preços baixos, o que possibilita começar com um investimento inicial baixo. Uma abordagem recomendada é começar com uma implementação de teste em pequena escala e expandir em etapas à medida que a eficácia for confirmada.
Sim, estão disponíveis várias soluções de IA baseadas em nuvem para PMEs. Por exemplo:
Isso não requer desenvolvimento especial do sistema e pode ser implementado em um tempo relativamente curto e a baixo custo.
A divisão ideal de funções entre a IA e os seres humanos é a seguinte
Tarefas adequadas para a IA:
Tarefas que devem ser executadas por humanos:
É importante posicionar a IA como uma ferramenta que "amplia as capacidades humanas" em vez de "eliminar os trabalhos humanos".
A precisão da IA depende muito da aplicação e da qualidade dos dados. Nas avaliações de preços de imóveis, houve casos em que foi alcançada uma precisão de mais de 95% do preço real de venda. Por outro lado, o processamento de linguagem natural (por exemplo, chatbots) pode apresentar desafios, especialmente ao lidar com questões técnicas.
Os resultados da saída da IA devem sempre ser verificados por um ser humano, e uma verificação final por um especialista humano é essencial, especialmente para a tomada de decisões legais ou importantes. Além disso, a precisão da IA é altamente dependente dos dados de treinamento, portanto, é necessário retreinamento e atualização regulares.
Se estiver pensando em DXing no setor imobiliário, entre em contato com a INA & Associates Ltd para obter uma consulta gratuita sobre a implementação de IA. Proporemos a melhor solução de IA para os desafios de sua empresa.