Toda indústria afirma ser "impulsionada por IA", e o setor imobiliário não é exceção. Desde avaliações automatizadas até chatbots inteligentes, a promessa soa irresistível: alimente uma máquina com dados suficientes e ela preverá os preços dos imóveis com precisão.

Mas aqui está a verdade que a maioria não dirá em voz alta—mesmo com as melhores GPUs, cientistas de dados e algoritmos, a IA não pode prever de forma confiável os preços imobiliários, especialmente em mercados dinâmicos como Dubai. Vamos explorar o porquê.

1. O Problema da Validação: O Passado Não Segue as Regras

Você não pode testar um modelo em um futuro que ainda não aconteceu. A solução comum—backtesting em dados históricos falha no setor imobiliário.

Ao contrário do mercado de ações, os mercados imobiliários são não estacionários: as regras continuam mudando. Mudanças na política governamental, surtos migratórios ou choques globais significam que um modelo treinado com dados de 2015 a 2019 foi inútil em 2020.

O problema não é apenas o ciclo de feedback lento; é que o passado é um guia pouco confiável para o futuro. Implantar tal modelo é como dirigir para frente enquanto olha no retrovisor.

2. Choques de Oferta Inesperados: O Exemplo de 2024

Considere os lançamentos de imóveis em Dubai em regime de pré-venda. Em 2023, o mercado viu 89.290 novos lançamentos de unidades. Qualquer um que estivesse treinando um modelo preditivo com dados históricos naquela época não teria base para antecipar o que viria a seguir.

Em 2024, os novos lançamentos dispararam para 167.588 unidades, um aumento de 88% em um único ano.

Alguns podem argumentar que lançamentos não são o mesmo que entregas, muitas unidades em pré-venda não serão entregues em 3 a 5 anos. Verdade. Mas isso perde o ponto completamente. A questão não é prever entregas; é prever o comportamento dos desenvolvedores e o sentimento do mercado. Nenhum algoritmo poderia ter previsto esse aumento nos lançamentos porque foi impulsionado pela confiança dos desenvolvedores, mudanças regulatórias e fluxos de capital—nada disso segue padrões históricos.

A dinâmica do lado da oferta em Dubai desafia a extrapolação histórica.

3. Até os Gigantes Falharam: Lições da Zillow e Opendoor

Líderes globais como Zillow e Opendoor gastaram centenas de milhões construindo motores de previsão de preços. Eles tinham dados massivos, talentos de elite e capital profundo.

O resultado? Bilhões em perdas. A Zillow fechou sua unidade de compra de casas "Zestimate" após repetidos erros de precificação.

Críticos podem dizer que o fracasso da Zillow foi sobre iBuying (realmente comprar casas), não apenas previsões. Mas essa distinção reforça o argumento: mesmo com bilhões de dólares em jogo e todos os incentivos para acertar as previsões, eles não conseguiram. Se empresas que têm interesse no jogo falham na avaliação (precificar uma casa hoje) em mercados transparentes e maduros, que chance alguém tem de prever (precificar uma casa no próximo ano) em um mercado tão dinâmico como Dubai?

4. O Elemento Humano: O Problema da Caixa Preta

Mesmo os algoritmos mais sofisticados, como XGBoost, Gradient Boosting Machines e Random Forests, dependem de suposições humanas sobre oferta, taxas de juros e demanda. Se essas suposições estiverem erradas, a saída desmorona.

Mas a IA introduz um risco mais profundo: a caixa preta.

Modelos podem aprender correlações espúrias, escondendo sua lógica falha de seus próprios criadores. Uma IA não vê a realidade; ela vê padrões estatísticos. Não é uma bola de cristal, é um espelho que reflete os preconceitos e pontos cegos de seus dados e de seus criadores.

5. Falta de Nuance Demográfica

Previsões eficazes requerem insights demográficos detalhados, distribuição etária, preferências de estilo de vida, padrões de compra e composição familiar. Sem esses insumos granulares, os modelos de IA perdem nuances críticas do mercado.

Em Dubai, esses dados demográficos estão fragmentados ou indisponíveis. Os modelos não conseguem distinguir entre a demanda de jovens profissionais em busca de estúdios e famílias procurando vilas, ou entre usuários finais e investidores. Essa cegueira demográfica leva a previsões fundamentalmente falhas.

6. A Regra "Lixo Entra, Lixo Sai"

Nenhum modelo supera seus dados.

Em Dubai, os dados estão fragmentados entre desenvolvedores, lançamentos em pré-venda e registros de revenda privada. Sem uma verdade consistente e verificada, dados de transações reais, não preços solicitados, os modelos começam a detectar padrões em ruídos.

O resultado é precisão sem exatidão: um número calculado com seis casas decimais que não significa nada.

7. Insights Incompletos sobre Renda e Poder de Compra

O mercado imobiliário de Dubai carece de dados oficiais e centralizados sobre níveis de renda dos compradores, status de emprego e poder de compra geral. Além disso, não há acompanhamento transparente de compradores de imóveis pela primeira vez, inadimplências hipotecárias, a proporção de investidores não residentes ou mesmo as nacionalidades dos compradores. Essas omissões criam pontos cegos significativos para qualquer modelo de IA:

Métricas Desconhecidas de Compradores de Imóveis pela Primeira Vez

Compradores de imóveis pela primeira vez afetam padrões de demanda de maneira diferente de investidores repetidos ou experientes. Sem estatísticas sobre quantos estão entrando no mercado, os algoritmos de IA têm dificuldade em prever o comportamento dos compradores com precisão.

Sem Clareza sobre Execuções Hipotecárias

Execuções hipotecárias podem inundar o mercado com propriedades em dificuldades, impactando os preços. No entanto, a falta de dados públicos disponíveis sobre inadimplência hipotecária significa que previsões de IA podem não captar pressões potenciais para baixo nos valores das propriedades.

Investidores Não Residentes Não Monitorados

Muitas transações imobiliárias em Dubai envolvem compradores internacionais. No entanto, não há uma divisão oficial de quantos não residentes investem a cada ano, tornando difícil avaliar a volatilidade da demanda externa.

Dados de Nacionalidade dos Compradores Ausentes

Um equívoco comum: muitos assumem que Dubai publica dados sobre a nacionalidade dos compradores. Não publica. O que existe é dados de nacionalidade de inquilinos provenientes de contratos de aluguel Ejari, um conjunto de dados totalmente diferente. Fatores culturais e regulatórios diferem por nacionalidade, influenciando as preferências de propriedade. Sem registros oficiais de nacionalidade de compradores, qualquer segmentação de demanda ou modelagem demográfica é fundamentalmente incompleta.

Sem Bancos de Dados de Renda/Emprego

Os níveis de renda e as taxas de emprego, indicadores fundamentais em muitos mercados imobiliários, simplesmente não estão disponíveis publicamente em Dubai, criando desafios adicionais para uma análise precisa de acessibilidade.

8. O Coringa da Disrupção da IA

Há uma profunda ironia aqui: enquanto debatemos a capacidade da IA de prever preços imobiliários, todos estamos assistindo para ver como as aplicações da IA vão reformular o mercado de trabalho em si.

A IA criará novos empregos ou deslocará os existentes? Economistas discordam, e o resultado permanece genuinamente incerto. Mas em Dubai, uma cidade com uma economia orientada para serviços e uma grande força de trabalho expatriada, os riscos são particularmente altos. Se a IA deslocar porções significativas da força de trabalho, a demanda por propriedades acessíveis pode mudar drasticamente. Se criar novos papéis bem remunerados, a demanda por luxo pode aumentar ainda mais.

Essa dependência circular—onde a tecnologia que estamos pedindo para prever o mercado pode, ao mesmo tempo, estar reformulando-o—cria mais uma variável que nenhum modelo atual pode levar em conta. Não é uma certeza; é um coringa. E coringas, por definição, quebram modelos preditivos.

9. O Paradoxo da Validação: Baixa Velocidade, Altos Riscos

As transações imobiliárias têm uma velocidade inerentemente baixa em comparação com os mercados financeiros. Uma propriedade pode mudar de mãos uma vez a cada 5 a 10 anos, o que significa que os ciclos de feedback são medidos em anos, não em dias.

Considere uma analogia: empresas de software empresarial não atualizam para uma nova versão do banco de dados Oracle até que o lançamento tenha sido comprovado estável em ambientes de produção. Elas esperam. Elas testam. Elas validam. O custo do fracasso é muito alto para confiar em um sistema não comprovado.

Alguns podem argumentar que a validação de software difere da previsão de mercado. Mas o princípio subjacente é idêntico: decisões de alto risco requerem históricos comprovados. Uma falha no banco de dados custa milhões; um investimento imobiliário errado pode custar a uma família suas economias de toda a vida.

Como, então, devemos abordar um modelo de IA inédito que faz previsões sobre uma classe de ativos onde a validação leva anos? Não podemos confirmar se as previsões de 2024 de um modelo estavam corretas até 2027 ou além, momento em que as condições do mercado mudaram completamente.

Esse paradoxo de validação nos dá mais razões para duvidar das previsões de IA do que para confiarmos nelas. O próprio ato de esperar para validar derrota o propósito da previsão.

10. O Argumento do Mercado Madura: Avaliação ≠ Previsão

Críticos podem dizer: "Mas na Austrália ou nos EUA, as previsões de preços da IA são bastante precisas."

Isso confunde avaliação (o que algo vale hoje) com previsão (o que valerá no próximo ano). Como o exemplo da Zillow provou, até mesmo a avaliação em larga escala é incrivelmente difícil.

Mercados maduros com décadas de dados padronizados possibilitam modelos mais estáveis, mas o sentimento, as mudanças de política e a psicologia do investidor ainda dirigem os preços—forças que nenhum algoritmo pode aprender ou prever completamente.

11. Nem Toda IA é Sem Esperança, Apenas Mal Aplicada

Para ser claro, a IA já agrega valor em muitas partes do setor imobiliário:

•      Melhoria de fotos e reconhecimento de conteúdo

•      Descrições automatizadas de propriedades a partir de imagens

•      Busca em linguagem natural que entende consultas humanas

•      Roteamento inteligente de leads e acompanhamento de desempenho de agentes

Essas aplicações tornam o setor imobiliário mais inteligente, não profético, e essa distinção é importante.

12. O Que Funciona Melhor do Que Previsões

Na DXBinteract, acreditamos que o caminho mais inteligente não é prever o futuro, mas entender o presente com clareza inigualável.

Nossa Estrutura de Inteligência de Mercado foca em:

•      Analytics de transações em tempo real

•      Sinais de compressão de rendimento

•      Divergência entre preço e aluguel

•      Métricas de dias no mercado (DOM)

•      Indicadores de fraqueza nas ofertas

Esses não preveem preços. Eles revelam a força e a direção do mercado, capacitando os investidores a agir com base em evidências, não em especulações.

13. A Vantagem do Investidor Honesto

Enquanto outros perseguem fantasias de previsão, investidores bem-sucedidos permanecem ancorados em fundamentos atemporais:

•      A terra é finita.

•      A população está aumentando.

•      A oferta leva tempo para se ajustar.

Entender essas constantes, e não terceirizar o julgamento a uma caixa preta, separa o investidor estratégico do especulador.

 

Pensamento Final

A IA está transformando o setor imobiliário, mas não como os adivinhos prometeram. Seu verdadeiro poder reside na eficiência, transparência e insight, não na profecia.

Na DXBinteract, não vendemos previsões. Construímos compreensão.

Capacitamos os investidores com clareza, verdade e confiança orientada por dados.

Inteligência real não é artificial—é revelada.