O aumento das transações imobiliárias automáticas, com algoritmos para compra de casas, impacta cidades inteiras.
O uso de algoritmos para compra de casas está impactando o mercado imobiliário nos Estados Unidos e aponta um caminho para o que é preciso observar nas cidades. Os iBuyers, como são chamados, têm poder e conhecimento algorítmico para transformar bairros, a partir de um modelo denominado “house-flipping”, que usa sistemas de dados para precificar casas e dinheiro de investidores para comprá-las antes de consertá-las e vendê-las.
O iBuyer é uma forma de comprar imóveis que agiliza o processo de vendas usando tecnologia e análise de dados. A ideia central do formato é comprar imóveis residenciais, renová-los e apreciá-los para que depois possam ser vendidos ao comprador final.
Dessa maneira, para agilizar a compra, as empresas iBuyers usam algoritmos que avaliam as condições das construções e dos terrenos de acordo com critérios, como tamanho, localização e idade dos edifícios.
Só em 2021, 70,4 mil imóveis foram comprados via iBuyers. Por lá, eles se concentram em cidades como Atlanta, Dallas, Houston e Phoenix. Dados levantados pelo MIT Technology Review mostram que 10% do share de aquisições de imóveis de Phoenix pertencem a iBuyers. Em 2018, a porcentagem era de 6%. Em alguns bairros, a porcentagem chega a 30%.
A procura por cidades médias é resultado de análise de dados (o chamado Big Data) e inteligência artificial. Os modelos automatizados de avaliação (AVMs, do inglês Automated Valuation Model) são sistemas de dados proprietários que recebem os preços de venda dos 600 serviços de listagem múltipla dos EUA – os dados básicos do agente imobiliário – e os combinam com informações diversas, como conjuntos de dados públicos e informações de avaliações de bares locais em aplicativos.
Uma das startups norte-americanas de iBuyers, a Opendoor criou um aplicativo para inspetores presenciais, com uma lista de verificação de 100 pontos, enquanto, atualmente, os vendedores realizam avaliações virtuais de autoatendimento. Com isso, empresas como a Opendoor têm uma vantagem competitiva para os compradores regulares. Considerando que os bairros onde os algoritmos para compra de casas estão chegando são basicamente residenciais, essa disputa fica cada vez menos justa para os moradores.
A análise de dados, no entanto, ainda não conseguiu acessar partes importantes da informação sobre os imóveis. Aqueles dados que só as famílias moradoras sabem: estilo arquitetônico, temperatura e como é a vizinhança. E são fatores importantes na hora da compra de um apartamento. Ou seja, os algoritmos superinteligentes levam a compras pouco espertas para os iBuyers.
Consequentemente, os iBuyers acabam criando um preço médio para casas diferentes – abaixando o preço do imóvel “bom” e valorizando aquele que não é tão bom.
O principal benefício da iBuyers é fornecer liquidez a um mercado onde as transações são onerosas. Para uma família ocupada, vender para um iBuyer pode reduzir a necessidade de reparos e visualizações de pré-venda.
Para alguém que recebeu um novo emprego em uma cidade distante, pode significar dizer sim para se mudar imediatamente.
Além disso, a chegada da iBuyers em novas cidades oferece aos consumidores opções extras, oferecendo lances justos e muitas vezes taxas de agência mais baixas do que os agentes convencionais.
Do outro lado, contudo, estão os moradores dos bairros que entram no alvo dos algoritmos. São cidadãos que ficam à mercê do poder de compra de startups, bem como, da valorização que a aquisição/venda em massa podem trazer.
