A primeira onda das IAs no mercado imobiliário

O ano de 2025 foi marcado pela rápida adoção da Inteligência Artificial (IA) por pessoas e empresas. No mercado imobiliário, diversas soluções especializadas ganharam mercado. Em paralelo, cresce também o número de imobiliárias e incorporadoras que desenvolvem seus próprios agentes inteligentes. Nesse movimento, os processos têm sido gradualmente aprimorados em busca de uma melhor performance. No entanto, é natural que o surgimento de novas tecnologias venha acompanhado de expectativas, dúvidas e receios, que tendem a se equilibrar com o tempo. E para promover um melhor entendimento sobre esta primeira onda  da IA no imobiliário, o Imobi Report foi a campo ouvir startups e empresas, que compartilharam visões sobre este período.

O cofundador da Lastro, José Thomaz Pereira, compreende que o marco da IA foi em 30 de novembro de 2022, com o lançamento do ChatGPT. E não por acaso, a primeira experiência da IA no mercado imobiliário brasileiro foi justamente com a utilização da solução da OpenAI para tarefas específicas. Corretores e agentes de locação buscavam a ferramenta para melhorar a descrição dos anúncios de imóveis, corrigir erros, esclarecer dúvidas e solucionar conflitos administrativos. Neste contexto, a Lastro entendeu que as imobiliárias, em especial as mais consolidadas, tinham dificuldade em fornecer um atendimento rápido e de qualidade para o cliente, dado o volume de leads característicos na locação. Além disso, acredita-se que metade dos leads entravam em contato fora do horário comercial, sendo humanamente impossível atender essa demanda. Partindo dessa necessidade, em julho de 2023, a Lastro lançou a Lais, sua atendente de IA para imobiliárias. “A Lais entrega um trabalho quase indistinguível do de uma pessoa, mas sem as limitações humanas. A Lais tem paciência infinita, ela trabalha 24 horas por dia, é incansável e sempre está de bom humor. Isso se traduz num atendimento de alta qualidade para os clientes de topo de fúnil”, afirma.

José Thomaz acrescenta que a IA surge a partir da evolução dos modelos de linguagem, que possibilitaram o desenvolvimento de sistemas de pensamento intuitivos, capazes de reconhecer padrões quando expostos às mais diversas circunstâncias, processo semelhante à cognição humana. O especialista explica que esses modelos são abundantes, relativamente baratos e acessíveis para qualquer pessoa com a mínima capacidade de desenvolvimento. Porém, essa “comoditização” da IA conduz a um problema de ordem prática: construir uma solução que entregue resultados dentro do propósito e dos processos da empresa. “Antes de contratar ou desenvolver uma solução de IA, a imobiliária deve mapear seus problemas e entender se a ferramenta de fato vai resolvê-los, ou se é só promessa de vendedor. É preciso investir muito tempo em pesquisa e desenvolvimento para conseguir criar uma solução focada no mercado imobiliário, que de fato funcione”, declara.

No pico das expectativas infladas

Para compreender o momento atual da IA no imobiliário, o CRO da Morada, Luis Veloso, se utiliza da Curva de Gartner. Conforme o modelo, tudo começa com um Gatilho Tecnológico, por exemplo, o surgimento da IA. Esse caminho leva diretamente para o Pico das Expectativas Infladas, quando há um deslumbramento com a tecnologia. A partir desta etapa, diante da frustração causada por falhas e limitações, há uma queda para o Vale da Desilusão. Por fim, com as expectativas devidamente alinhadas, ocorre uma lenta subida pela Ladeira do Encantamento, até o Planalto da Produtividade, quando se alcança o pleno domínio da tecnologia. “Entendo que ainda estamos no Pico das Expectativas Infladas, prestes a cair no Vale da Desilusão”, observa.

Luis comenta que no início da sua operação foi necessário provar para os incorporadores que a Mia, solução de IA da Morada, era capaz de realizar um bom atendimento. Atualmente, com a popularização da tecnologia, esse desafio foi superado. Porém, com essa popularidade aumentaram os casos de alucinações, quando o agente de IA fornece uma resposta incorreta. Isso gerou um novo problema, o de provar que essa tecnologia é confiável. “Muitas empresas e profissionais estão utilizando IA, mas nem sempre essa tecnologia atende as expectativas, o que resulta em desilusão”, salienta.

Sobre as expectativas, o fundador e CEO da Plaza, Julio Viana, entende que o mercado espera que a IA faça algo que ela ainda não é capaz de fazer. Nesse sentido, o setor precisa entender as limitações da tecnologia e então se educar sobre o tema. “O gerenciamento das expectativas é um dos aspectos mais importantes na implementação da IA no mercado imobiliário”, comenta.

Batalha de IAs

Em busca de uma solução capaz de oferecer a melhor taxa de conversão, a imobiliária Fuhro Souto, de Pelotas (RS), está promovendo uma batalha de IAs dentro da empresa. Atualmente, a imobiliária emprega duas fornecedoras na programação da Déia, sua agente de atendimento virtual. O gestor de tecnologia da informação da imobiliária, Eduardo Branco Kickhöfel, compartilha que há uma grande dificuldade em encontrar IAs que atendam seus requisitos e possibilitem personalização. “A equipe de pré-atendimento da Fuhro Souto levou anos para ser desenvolvida e tem uma alta performance de conversão. Entendemos que humanos têm limitações e estamos dispostos a ver como a IA se comporta. Mas até o momento, a atendente virtual não foi capaz de superar nossos atendentes humanos”, destaca.

A Deia faz o levantamento das necessidades do cliente e pesquisa no banco de dados da imobiliária por imóveis que as atendam, com o objetivo de agendar a visita. Segundo Eduardo, a conversa por mensagens de texto flui naturalmente, grande parte dos clientes nem percebe que se trata de uma inteligência artificial. Porém, o desejo da empresa é possuir um agente de IA capaz de assumir 100% da jornada de locação. “Além de atender clientes e agendar visitas, queremos uma IA capaz de colher o feedback, fazer propostas, consultar o proprietário e fazer análise de crédito dos inquilinos”, manifesta.

Já na Apolar, de Curitiba (PR), a imobiliária conseguiu aumentar em 57% o número de visitas agendadas – de 160 para 250 por dia – ao mesmo tempo em que reduziu em 70% o time de pré-atendimento, que passou de 10 para apenas 3 profissionais. “Antes, nosso time de pré-atendimento precisava ligar para todos os clientes. Hoje, a Lina (como chamamos a Lais na Apolar) faz todo esse contato inicial, e nossa equipe apenas confirma as visitas”, explica Camila dos Santos, gerente de operação da imobiliária. A Apolar começou a expandir o uso da Lais também para rotinas administrativas, e os primeiros resultados têm se mostrado bastante promissores.

De acordo com Fernando Menon, sócio-proprietário da Felicità Imóveis, de Balneário Camboriú (SC), a integração de inteligência artificial com o atendimento humano é a chave para a abertura e efetivação de novos negócios. Hoje a atendente virtual da imobiliária realiza o primeiro contato com o cliente em no máximo dois minutos. Em seguida, um corretor humano se envolve em até três minutos, totalizando um tempo de resposta 98,6% mais rápido do que a média do mercado. Após identificar as necessidades do cliente, o sistema encaminha estas informações ao primeiro corretor disponível em uma lista de prioridades. No entanto, se o profissional não atender o cliente nos próximos dois minutos, outros corretores podem assumir o atendimento rapidamente, garantindo que a interação humana ocorra em até cinco minutos. “Se o corretor da vez não assumir esse atendimento, o próprio sistema disponibiliza para todos os outros profissionais. E quem for mais rápido, garante o atendimento”, afirma o dono da imobiliária.

Já em Fortaleza (CE), a imobiliária 7Cantos desenvolveu suas próprias soluções de inteligência artificial. O analista de tecnologia e transformação digital da empresa, Anderson Sousa, esclarece que a primeira foi a Laila, agente virtual de pré-atendimento que realiza triagem, responde dúvidas, consulta o banco de dados da empresa, sugere imóveis e agenda visitas de forma contínua e personalizada, com variações para diferentes departamentos. No setor financeiro, a IA W Junior analisa transações, gera relatórios com insights sobre economia e inconsistências e inspirou a criação específica de uma OKR de redução de custos. Já a IA Alexandre atua como auditor dos atendimentos, avaliando semanalmente interações da equipe para subsidiar treinamentos e feedbacks, reforçando a cultura de melhoria contínua. Estes insights geram um relatório semanal entregue por email ao gestor de cada área. “Levei cerca de 6 meses desenvolvendo o prompt da Laila. E hoje trabalho apenas com IA dentro da 7Cantos”, revela.

Modelos de cobrança

Luis, da Morada, explica que no mercado de IA o custo de operação se baseia  na quantidade de tokens utilizados, que é basicamente uma unidade semântica, uma palavra com significado. A frase “o céu é azul”, por exemplo, tem quatro palavras, ou seja, quatro tokens. Por isso, algumas soluções podem ter prompts que reduzam o tamanho da conversa que os agentes virtuais trocam com clientes, para diminuir o custo de operação. No entanto, a Morada adota um modelo distinto, cobrando por conversas. Os pacotes oferecidos pela empresa vão de 100 até 2.000 atendimentos. Ultrapassando esses limites, a startup passa a cobrar por atendimentos adicionais. O modelo da Lastro é similar, cobrando por atendimentos realizados. Os pacotes podem ser tanto mensal como anual.

Julio, da Plaza, entende que há preocupação em não precificar a IA de modo que ela se equipare ao custo da mão de obra humana. Além disso, existe um cuidado em não tornar a cobrança imprevisível, de modo a prejudicar o retorno do investimento para as imobiliárias. Nesse sentido, a empresa trabalha com um modelo de assinatura sem limites de atendimento

José Thomaz, da Lastro, faz um alerta para que as imobiliárias não se deixem levar apenas pelo preço na hora de contratar uma solução. “É fundamental avaliar o custo real em relação ao resultado que ela entrega. Uma ferramenta ruim, ainda que pareça atrativa no valor, invariavelmente fará a imobiliária perder negócios – e esse é, sem dúvida, o maior custo para a operação.”.