Inteligența artificială (IA) transformă modul în care experții previzionează piețele imobiliare. Instrumentele IA de astăzi folosesc analiza predictivă – extragerea datelor istorice de vânzări, indicatori economici și chiar sentimentele exprimate pe rețelele sociale – pentru a anticipa tendințele prețurilor.

De exemplu, Asociația Națională a REALTORILOR® menționează că modelele predictive bazate pe IA pot „analiza condițiile pieței, evalua valorile proprietăților și identifica oportunități de investiții” pentru a anticipa tendințele și a face predicții precise. În mod similar, Morgan Stanley raportează că IA ar putea automatiza 37% din sarcinile imobiliare, generând aproximativ 34 de miliarde de dolari în câștiguri de eficiență pentru industrie până în 2030.

Pe scurt, IA este pregătită să ajute investitorii, agenții și cumpărătorii să anticipeze unde și cât de rapid se vor modifica prețurile locuințelor.

Cum prezice IA tendințele prețurilor

Modelele predictive IA învață din seturi masive de date pentru a identifica tipare ale prețurilor. De obicei, un model este antrenat pe baza vânzărilor istorice de locuințe și a indicilor imobiliari, împreună cu caracteristici precum locația, dimensiunea și vechimea.

De asemenea, poate include date macroeconomice – ratele dobânzilor, inflația și creșterea locală a ocupării forței de muncă – și date nestructurate, cum ar fi textele din anunțurile imobiliare sau imaginile satelitare.

De exemplu, JLL Research evidențiază că principalele cazuri de utilizare a IA includ „modelarea și predicția prețurilor” și chiar procesarea „imaginilor satelitare” pentru evaluare. În practică, un sistem IA imobiliar poate prelucra zeci de intrări (prețuri anterioare, statistici despre criminalitate, calitatea școlilor etc.), folosind algoritmi precum modele de regresie, păduri decizionale sau rețele neuronale, și poate genera o prognoză a nivelurilor viitoare ale prețurilor sau a tendințelor din cartiere.

Pentru a rezuma principalele surse de date:

• Vânzări și evaluări istorice: Înregistrări publice ale vânzărilor anterioare de locuințe, chirii și valori de evaluare. Sistemele IA se antrenează pe aceste serii temporale pentru a învăța ratele locale de apreciere.
• Indicatori economici: Ratele dobânzilor, creșterea PIB-ului, cifrele privind ocuparea forței de muncă și activitatea de construcții – toate influențează cererea. Modelele prelucrează aceste date pentru a evalua dinamica pieței.
• Locație și demografie: Caracteristicile cartierelor, cum ar fi evaluările școlilor, accesul la transport, criminalitatea și schimbările demografice, influențează puternic valoarea. IA corelează aceste aspecte cu modificările prețurilor.
• Date geospațiale și imagini: Imaginile satelitare și cele de tip street-view pot dezvălui densitatea dezvoltării sau calitatea locuințelor. Tehnicile moderne de viziune IA extrag caracteristici (de exemplu, acoperirea cu copaci, starea locuințelor) pentru prognoză.
• Semnale de piață: Tendințele căutărilor online, sentimentele consumatorilor și cererea de închirieri de pe platforme contribuie, de asemenea, la modelele IA pentru o imagine completă.

Combinând aceste date, instrumentele IA pot „anticipa schimbările pieței” mult mai rapid decât metodele tradiționale. De exemplu, pot detecta că o creștere a ocupării forței de muncă într-un oraș poate semnala o creștere mai rapidă a prețurilor locuințelor acolo, sau că o ofertă excesivă de anunțuri într-o altă regiune poate prevesti o încetinire a prețurilor.

IA se reantrenează continuu pe date noi, ceea ce o ajută să actualizeze predicțiile pe măsură ce condițiile pieței se schimbă.

>>> Faceți clic pentru a vedea mai multe detalii despre: Evaluarea imobiliară prin inteligență artificială

Cazuri de utilizare ale IA în prognoza prețurilor

• Modele automate de evaluare (AVM): Platforme precum Zestimate de la Zillow folosesc IA pentru a estima instantaneu valorile locuințelor. Zillow raportează că AVM-ul său bazat pe IA este „în centrul” ajutorului oferit celor peste 200 de milioane de utilizatori lunar pentru a vedea valorile estimate ale proprietăților.
  În mod similar, portalurile imobiliare (Redfin, Realtor.com) oferă estimări de preț bazate pe învățare automată, actualizate în timp real.
• Platforme de prognoză a pieței: Companii precum HouseCanary, CoreLogic și Moody’s Analytics (CommercialEdge) publică rapoarte de piață îmbunătățite cu IA. De exemplu, prognoza pentru trimestrul 3 din 2025 a HouseCanary a folosit modelele IA pentru a estima o creștere de aproximativ 3% a prețurilor locuințelor unifamiliale din SUA, evidențiind în același timp răcirea în unele regiuni.
  Aceste instrumente permit investitorilor și dezvoltatorilor să urmărească direcția probabilă a prețurilor.
• Analiză de investiții și risc: Investitorii instituționali folosesc IA pentru a identifica cartiere în creștere. Un sistem IA poate analiza date la nivel de oraș pentru a semnala zone cu chirii în creștere sau active subevaluate, sprijinind deciziile de cumpărare/vânzare.
  Creditorii imobiliari folosesc, de asemenea, modele de credit IA care iau în calcul așteptările viitoare ale prețurilor pentru evaluarea riscului ipotecar.
• Planificare comercială și urbană: În sectorul imobiliar comercial (CRE), modelele IA previzionează cererea pentru spații de birouri sau comerciale analizând tendințele economice și datele regionale.
  Planificatorii urbani folosesc prognozele IA (împreună cu imaginile satelitare) pentru a anticipa cum proiectele de infrastructură vor influența valorile locale.
• Instrumente globale și regionale: Prognoza IA este internațională. De exemplu, firmele chineze PropTech utilizează baze de date imobiliare interne masive pentru a prezice prețurile apartamentelor locale, în timp ce unele bănci europene folosesc modele IA pentru a ajusta prețurile creditelor în funcție de aprecierea anticipată a locuințelor.
  (Deși numele specifice diferă de la o țară la alta, abordarea IA de bază este similară la nivel mondial.)

Avantajele prognozei bazate pe IA

Predicția prețurilor bazată pe IA oferă mai multe avantaje față de metodele tradiționale:

• Viteză și scalabilitate: Modelele IA pot procesa milioane de puncte de date în câteva secunde. Aceasta înseamnă că platformele pot actualiza instantaneu prognozele de preț pentru mii de coduri poștale sau cartiere, mult mai rapid decât analiza manuală.
• Adâncimea datelor: IA poate integra date neconvenționale (imagini stradale, rețele sociale, senzori IoT) pe care oamenii le-ar putea trece cu vederea.
  De exemplu, analiza imaginilor Google Street View poate ajuta modelul să deducă calitatea cartierului, ceea ce îmbunătățește acuratețea prețurilor.
• Obiectivitate: Învățarea automată folosește tiparele istorice și datele curente pentru a face predicții, ceea ce ajută la reducerea părtinirii umane.
  După cum notează un blog din industrie, evaluările IA pot fi „imparțiale” și consecvente, sporind încrederea în modelele de preț.
• Decizii mai bune: Prognozele în timp real ajută agenții și investitorii să acționeze rapid. Dacă IA semnalează o creștere iminentă a prețurilor într-o zonă metropolitană, dezvoltatorii pot accelera proiectele; dacă IA prevede o scădere, proprietarii pot amâna vânzarea.
  Prin „procesarea unor seturi mari de date pentru informații utile despre piață”, IA ajută părțile interesate să rămână cu un pas înaintea dinamicii pieței.
• Câștiguri de eficiență: După cum s-a menționat, Morgan Stanley estimează că automatizarea analizelor și evaluărilor de rutină ar putea eficientiza peste o treime din sarcinile imobiliare, generând aproximativ 34 de miliarde de dolari economii în industrie până în 2030.
  Practic, asta înseamnă că IA poate elibera agenții și analiștii să se concentreze pe strategie și clienți, nu pe foi de calcul.

Provocări și aspecte de luat în considerare

În ciuda potențialului, prognoza IA are limitări și trebuie utilizată cu prudență:

• Calitatea datelor și părtinirea: Învățarea automată este la fel de bună ca datele pe care le primește. Datele istorice imobiliare pot conține părtiniri (de exemplu, vânzări subraportate în anumite zone). Zillow avertizează că modelele IA pot „reproduce și chiar amplifica părtinirea” din datele pieței imobiliare.
  Datele inexacte sau incomplete (cum ar fi lipsa unor înregistrări de vânzări) pot denatura predicțiile.
• Complexitatea piețelor: Piețele imobiliare depind de factori politici, rate ale dobânzilor și comportamente umane care se pot schimba brusc. Modelele IA antrenate pe tendințe trecute pot rata schimbări neașteptate (de exemplu, o modificare bruscă a legislației fiscale sau o pandemie).
  Modelele trebuie actualizate și validate constant.
• Supraveghere umană necesară: Experții avertizează că prognozele IA nu trebuie luate orbește. CBRE subliniază că „mașina poate procesa date și identifica tipare, dar este nevoie de un om pentru a înțelege contextul mai larg”.
  Cu alte cuvinte, IA oferă semnale, dar analiștii experimentați trebuie să le interpreteze. Cunoștințele locale (de exemplu, știri despre un nou campus tehnologic) pot fi cruciale pentru validarea rezultatelor IA.
• Aspecte de reglementare și etică: Tot mai mult, autoritățile reglementează utilizarea IA în finanțe și imobiliare. Probleme precum confidențialitatea (folosirea datelor personale), echitatea (evitarea dezavantajării anumitor grupuri) și transparența (explicarea modului în care IA ajunge la o prognoză) sunt preocupări emergente.
  Industria trebuie să urmărească standardele în evoluție pentru a asigura utilizarea responsabilă a IA.
• Suprapotrivire și incertitudine: Un risc al modelelor IA complexe este suprapotrivirea (identificarea unor tipare care au fost doar întâmplătoare). Dacă IA se suprapotrivește pe datele trecute, predicțiile viitoare pot fi eronate.
  Dezvoltatorii atenuează acest risc prin tehnici precum validarea încrucișată, dar incertitudinea rămâne mereu prezentă.

Viitorul IA în imobiliare

Prognoza bazată pe IA va deveni din ce în ce mai puternică. Modelele viitoare ar putea combina IA generativă și sisteme bazate pe agenți pentru a simula scenarii de piață („ce se întâmplă dacă ratele dobânzilor cresc cu 1%?”) în limbaj natural.

Integrarea cu senzori smart-city și registre imobiliare pe blockchain ar putea oferi semnale de piață în timp real.

Cercetările JLL arată că peste 700 de firme PropTech (aproximativ 10% din startup-uri) dezvoltă deja soluții IA, iar acest ecosistem se extinde rapid. Pe măsură ce agenții IA devin mai autonomi (planifică, se adaptează, învață), am putea vedea chiar roboți de investiții personalizați care ajustează portofoliul imobiliar în funcție de tendințele anticipate.

Totuși, experții subliniază că IA va completa – nu va înlocui – deciziile umane. În cele din urmă, considerentele etice și cunoștințele locale vor fi esențiale pentru a ghida aceste instrumente puternice.

Folosită cu înțelepciune, prognoza prețurilor bazată pe IA poate oferi cumpărătorilor, vânzătorilor și investitorilor o perspectivă mai clară asupra direcției pieței, ajutându-i să ia decizii mai bine sincronizate și mai bine informate.