A pesquisa de 2026 da Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), realizada com mais de 3.100 avaliadores credenciados, revelou que dois terços dos profissionais da construção civil e três quartos dos que atuam no setor imobiliário comercial já utilizam IA, mas a maior parte desse uso ainda se encontra em fase piloto. Desde 9 de março de 2026, a norma profissional da RICS sobre o uso responsável da IA na prática da avaliação imobiliária exige que os membros e as empresas regulamentadas apliquem e documentem o julgamento profissional sobre os resultados da IA que afetem significativamente seu trabalho. A norma estabelece o que as empresas devem fazer. Ela aborda menos a questão de como fazer isso no dia a dia.

Em 19 de outubro de 2026, a RICS publicou “Como construir uma camada de julgamento para o uso da IA na avaliação imobiliária”, um artigo analítico elaborado para preencher essa lacuna. Chris de Gruben FRICS, diretor sênior da Artefact UK e copresidente do grupo de trabalho responsável pela norma, foi coautor do documento juntamente com Anil Sawhney FRICS (RICS), James Garner FRICS (Gleeds) e David Wong MRICS (coluna “The Augmented Practitioner”).

Por que os agentes mudam quando é necessário exercer o julgamento

Com um chatbot, o avaliador formula a pergunta no início e avalia a resposta no final. A um agente de IA são atribuídos um objetivo, ferramentas e permissão para agir, e ele escolhe seus próprios passos. Erros podem ocorrer muito antes de o resultado ser apresentado: a recuperação de evidências incorretas, o uso da ferramenta errada, uma suposição levada adiante sem verificação. O artigo apresenta o exemplo de um agente que reúne imóveis comparáveis e seleciona dois de um submercado adjacente com demanda e rendimentos diferentes. O rascunho da avaliação parece plausível, mas está incorreto, e uma revisão do resultado final não revelará o motivo.

O julgamento, portanto, aplica-se tanto ao processo quanto ao resultado. Decidir o que um agente pode fazer, quais provas pode utilizar e em que momento deve devolver o controle ao inspetor é, por si só, uma decisão profissional.

Conectar, codificar, governar

A resposta apresentada pelo artigo é uma “camada de julgamento”: a forma como uma empresa organiza suas informações, conhecimentos e controles para que o trabalho assistido por IA possa ser revisado e aprovado adequadamente. As empresas a constroem por meio da maneira como organizam e registram seu trabalho, em vez de adquiri-la como um software. Ela possui três elementos.

Conecte-se. O sistema de IA precisa ter acesso às evidências que um avaliador normalmente utilizaria, e o avaliador precisa saber em que o sistema se baseou. As empresas não precisam de um data perfeitamente organizado para começar, mas precisam saber onde estão localizadas suas principais evidências e a que o sistema tem acesso.

Codificar. Isso registra como essas evidências devem ser tratadas: quais elementos comparativos são admissíveis, quando uma suposição precisa ser reavaliada e quando um caso é encaminhado a um colega sênior. A base de conhecimento de uma empresa cresce caso a caso; portanto, esse é o elemento que leva mais tempo para ser construído.

Governar. Isso transforma as regras da empresa em controles: o que o sistema pode fazer, até onde ele vai, o que é verificado e quem aprova. Isso gera dois registros: um histórico do que o sistema realizou e um registro da decisão do avaliador designado de aceitar, alterar ou rejeitar o resultado.

Em muitas empresas, esses controles estão parcialmente integrados às ferramentas dos fornecedores, como sugestões de empresas comparáveis ou seções de um relatório de pesquisa elaboradas por IA. O fornecedor não teve acesso às instruções do cliente e não assina o relatório; portanto, o artigo trata as configurações padrão do fornecedor como opções de projeto que a empresa deve especificar e testar.

A contribuição do Artefact

A Artefact apresentou a perspectiva de uma empresa que utiliza IA no dia a dia do setor imobiliário: o que funciona e o que não funciona, como os agentes são implementados na prática, os desafios que as equipes enfrentam ao longo do caminho e o impacto sobre a forma como o trabalho é realizado. Essa experiência fundamenta o artigo no que as empresas podem fazer agora, com os sistemas e o data de que já dispõem.

“A maioria dos projetos de IA que observamos no setor imobiliário não fracassa porque o modelo é fraco. Eles fracassam porque a empresa não definiu onde se encontram os dados, quais são as regras e em que momentos é necessária a intervenção humana. A camada de julgamento oferece aos avaliadores uma linguagem comum para essas decisões, e é a mesma disciplina que aplicamos ao desenvolvermos agentes para os clientes.” – Chris de Gruben FRICS, Diretor Sênior, Chefe do Setor Imobiliário do Reino Unido e da União Europeia, Artefact

Por onde começar

Nenhuma empresa precisa ter toda a estrutura pronta antes de utilizar a IA. O artigo recomenda começar com um fluxo de trabalho recorrente em que o resultado possa influenciar a consultoria:

  • identificar as evidências normalmente utilizadas e verificar a que o sistema de IA tem acesso;
  • anote uma ou duas decisões recorrentes e defina em que ponto o sistema deve ser interrompido para revisão;
  • teste o fluxo de trabalho com exemplos reais e ajuste a regra, o data ou o controle quando surgirem exceções.

Para um profissional autônomo, “conectar” pode significar transferir registros de condições para uma pasta que o sistema de IA possa ler, e “gerenciar” pode ser uma breve anotação sobre o que foi verificado antes que o resultado fosse utilizado. Os requisitos da norma da RICS, incluindo os registros dos sistemas de IA e a devida diligência em relação aos fornecedores, continuam válidos independentemente do porte da empresa.

O artigo também aborda a questão do treinamento. Há muito tempo, o trabalho rotineiro tem sido a forma como os inspetores juniores aprendem, por meio da coleta de evidências, da identificação de exceções e da observação de colegas mais experientes questionando uma resposta inicial. Se a IA assumir esse trabalho e nada o substituir, as empresas ganham eficiência no presente, mas perdem capacidade no futuro. O artigo recomenda uma supervisão que permita aos profissionais juniores definir o escopo da tarefa, examinar as fontes e questionar as premissas antes que um avaliador sênior aprove o trabalho.

Leia o artigo completo no site da RICS.

Sobre o autor

Chris de Gruben, FRICS, é diretor sênior da Artefact, onde lidera a equipe imobiliária do Reino Unido. Ele copresidiu o grupo de trabalho da RICS responsável pela elaboração da norma profissional “Uso responsável da IA na prática de avaliação imobiliária”, é vice-presidente do Painel do Grupo Profissional de Avaliação da RICS e é coautor do guia da RICS sobre IA na avaliação imobiliária, a ser publicado em breve.