Já me reuni com inúmeros executivos do setor imobiliário que se mostram genuinamente surpresos com o ritmo lento da adoção da IA dentro de suas próprias empresas, apesar de terem ativado o Copilot para todas as suas equipes. O padrão é notavelmente consistente. Adquire-se uma licença, muitas vezes a mais barata disponível, oferece-se pouco ou nenhum treinamento de fato, e a liderança passa a aguardar uma transformação que nunca chega. A adoção permanece baixa, a frustração cresce e a mudança radical prometida não dá sinais de acontecer. A suposição subjacente a tudo isso é que colocar uma ferramenta poderosa nas mãos das pessoas equivale a mudar a forma como elas trabalham.

Não é. E a diferença entre essas duas coisas é, neste momento, o aspecto mais importante na relação entre o setor imobiliário e a IA.

Já escrevi anteriormente sobre a apatia do setor imobiliário britânico em relação à tecnologia. Essa apatia é real, e voltarei a abordar por que ela é mais racional do que parece à primeira vista. Mas um erro novo e mais perigoso tomou o lugar desse fenômeno nas empresas que se consideram à frente da curva: a crença de que adquirir acesso à IA é o mesmo que adotá-la. Isso não é uma estratégia. É uma linha de partida que a maioria das empresas está confundindo com a linha de chegada.

Se o senhor é um líder do setor imobiliário que está lendo isto e sente que não sabe por onde começar, quero deixar claro desde já que essa é a situação mais comum no setor, e não uma falha sua. A tecnologia avança mais rápido do que qualquer um consegue acompanhar com facilidade, o investimento é difícil de quantificar e o ruído é ensurdecedor. O que se segue é um relato honesto sobre onde realmente está o valor, onde realmente estão os riscos e como seria um primeiro passo sensato. O panorama é desafiador, mas é navegável, e as empresas que o encararem com lucidez, em vez de se deixarem levar pelo entusiasmo ou pelo medo, terão sucesso.

Ligar não é o mesmo que virar

Hoje em dia, a IA oferece um valor genuíno, e seria desonesto fingir o contrário. A maioria das empresas que começa a utilizar um assistente corporativo obtém uma primeira parcela de benefícios quase imediatamente, com uma economia de tempo que varia entre trinta minutos e duas horas por pessoa por dia. Isso é real. Mas também é superficial, pois a esmagadora maioria das empresas para exatamente por aí.

O que eles não percebem é que a ferramenta oferece apenas uma fração de seu valor sem a gestão da mudança e o treinamento necessários para transformar uma novidade em um hábito. A licença é a parte mais barata do processo. A parte cara, a parte que realmente impulsiona os negócios, é o trabalho de redesenhar processos, treinar as pessoas sobre o que essas ferramentas podem e não podem fazer e reconstruir fluxos de trabalho em torno de novos recursos, em vez de simplesmente adicionar IA aos antigos.

Essas empresas também criaram um risco que a maioria delas nem sequer levou em consideração. Quando uma ferramenta é mal implementada e as pessoas ficam frustradas, elas não deixam de usar a IA. Elas procuram soluções alternativas dentro da empresa. Elas abrem ferramentas gratuitas, destinadas ao consumidor, em uma janela ao lado da tela, colam informações de clientes para realizar seu trabalho mais rapidamente e, ao fazer isso, entregam dados confidenciais a modelos que podem utilizá-los para treinamento. A empresa que implementa a IA de forma cautelosa e superficial não evitou o risco da IA. Ela o multiplicou.

Esta é a verdade incômoda sobre a abordagem do tipo “basta ligar”. Ela não garante a sua segurança e não o mantém imóvel. Ela o expõe.

O valor hoje e o valor daqui a seis meses

Então, onde é que o verdadeiro valor está sendo criado? Hoje, está na implantação de agentes para tarefas simples nas funções administrativas: o trabalho repetitivo, estruturado e de grande volume que envolve o julgamento profissional, sem ser propriamente julgamento profissional. É aí que os primeiros resultados positivos são reais e justificáveis.

Nos próximos seis a doze meses, o foco passará a ser a orquestração proativa. Isso significa criar automações de processos específicas, interligar tarefas e, para as empresas que tiverem coragem de fazê-lo, repensar o processo por completo, em vez de automatizar um processo ineficaz de forma mais eficiente. Os maiores retornos não virão de tornar o fluxo de trabalho atual mais rápido. Eles virão de questionar se o fluxo de trabalho atual deveria existir de fato.

Vejo três áreas nas quais se construirá uma vantagem competitiva significativa: implantações de agentes, investimento genuíno em treinamento e gestão da mudança, e a construção de pilhas tecnológicas mais resilientes que afastem as empresas de sistemas legados pesados e frágeis. Eu acrescentaria uma quarta tendência que vale a pena acompanhar de perto. À medida que se torna significativamente mais fácil desenvolver software, espero que as empresas comecem a substituir sistemas de terceiros rígidos e de finalidade única por suas próprias versões leves, configuradas exatamente de acordo com a forma como realmente funcionam. A economia do “desenvolver versus comprar” está mudando diante dos nossos olhos.

Por que o setor imobiliário resiste, e por que essa desculpa está perdendo força

Seria fácil interpretar tudo isso como uma história sobre uma profissão que é simplesmente lenta e relutante. Há alguma verdade nisso. Mas a cautela do setor imobiliário não é mera teimosia, e vale a pena entender o motivo, pois isso explica tanto a resistência quanto seus limites.

Os imóveis não são uma mercadoria. Não existem duas unidades idênticas. Elas diferem pela vista, pelo andar, pela distância do elevador, pelo prazo do contrato de locação, pelos incentivos de aluguel e por centenas de variáveis que resistem à padronização. As transações envolvem valores elevados e baixo volume, o que as torna ilíquidas e genuinamente difíceis de comparar em condições equivalentes. A data é geralmente fraca, e muito do que tratamos como fato é, na realidade, uma suposição disfarçada em linguagem confiante. Este é um setor construído sobre julgamentos aplicados a informações incertas, e é exatamente por isso que tem sido mais lento do que outros a delegar seu trabalho a uma máquina. A cautela tem sua lógica.

Mas essa lógica está chegando ao fim. A IA está elevando o padrão em todas as profissões, e o setor imobiliário não é exceção. O uso dessas ferramentas está deixando de ser uma opção para se tornar uma necessidade. Há uma janela de oportunidade em que as empresas podem construir uma vantagem competitiva real, agindo antes que seus concorrentes acordem, e essa janela está se estreitando a cada dia. As empresas que confundem a cautela tradicional do setor imobiliário com permissão para esperar estão cometendo um grave erro de cálculo. A cautela era racional quando as ferramentas eram imaturas. As ferramentas não são mais imaturas.

A lógica silenciosa de não fazer nada

Há uma razão mais profunda para a estagnação do setor imobiliário, e vale a pena mencioná-la com franqueza, pois ela está ligada à diretoria e não à tecnologia.

Muitos dos conselhos e executivos responsáveis por essas decisões estão no fim de suas carreiras. Eles construíram sua reputação e seu patrimônio ao longo de décadas e, compreensivelmente, não querem causar agitação nos anos que antecedem a aposentadoria e a saída da empresa. O setor imobiliário sempre foi um negócio baseado na intuição, onde o discernimento é conquistado ao longo de uma longa carreira e, consequentemente, merece confiança; por isso, uma tecnologia que poucos deles realmente compreendem é facilmente descartada como mero hype. Frequentemente, o diretor de tecnologia lhes diz que a pilha de tecnologias não está pronta, que não há política de uso de IA, nem estrutura data governance, nem migração completa dos sistemas, e que a jornada da IA, portanto, não pode começar até que tudo isso esteja em vigor. Talvez no ano que vem. Talvez no ano seguinte. E o mercado está fraco, então parece o momento errado para comprometer um investimento significativo e difícil de quantificar em um resultado que ninguém pode garantir, enquanto a própria tecnologia continua mudando sob seus pés.

Compreendo perfeitamente esse nervosismo. É algo racional. Os investimentos podem ser significativos, os resultados são genuinamente incertos e o ritmo das mudanças é vertiginoso. Mas a conclusão de que, por isso, não fazer nada é a opção segura está, receio, totalmente errada. Ficar parado parece prudente. Na verdade, é a escolha mais arriscada disponível, por três razões.

Em primeiro lugar, ficar parado não significa que seus concorrentes estejam parados com você. Se eles estiverem adotando a IA e você não, você ficará para trás, suas despesas gerais permanecerão altas enquanto as deles diminuem, e a diferença aumentará a ponto de recuperar o atraso se tornar mais difícil e mais caro a cada trimestre. O custo da inércia não aparece no balanço patrimonial hoje, mas se acumula silenciosamente até que apareça.

Em segundo lugar, seus melhores profissionais irão embora. Ninguém gosta de realizar tarefas rotineiras e repetitivas, muito menos quando sabem que existe uma solução e que a própria empresa é o único obstáculo entre eles e essa solução. Há muitas tarefas que os agrimensores podem automatizar com segurança, sem colocar a empresa ou seus data em risco, e uma empresa tão avessa ao risco a ponto de recusar até mesmo isso criará exatamente a frustração que tentava evitar. Essas pessoas recorrerão a ferramentas alternativas e, eventualmente, migrarão para concorrentes que lhes permitam trabalhar da maneira que desejam. O excesso de cautela não protege o seu talento. Ele o entrega às empresas que agiram primeiro.

Em terceiro lugar, a oportunidade de sair na frente é real hoje precisamente porque ainda é desigual. Isso não vai durar. À medida que a linha de base do mercado muda e todos passam a usar IA, a vantagem se esvai e isso simplesmente se torna algo comum, da mesma forma que a internet, o Excel e o PowerPoint são hoje algo comum. Houve um período em que o uso adequado dessas ferramentas representava uma vantagem genuína. Esse período chegou ao fim, e as empresas que o aproveitaram desde o início saíram ganhando. Estamos no mesmo período agora, e ele está chegando ao fim no mesmo ritmo.

Há mais uma versão do argumento de esperar para ver que merece ser levada a sério, pois é a mais sensata. O ritmo da mudança é mais rápido do que tudo o que já testemunhamos. A Revolução Industrial se desenrolou ao longo de cerca de trinta anos; isto está acontecendo em trimestres. Vozes credíveis sugerem que poderemos alcançar a inteligência artificial geral nos próximos três a cinco anos, e a verdade é que ninguém sabe o que isso significa para a sociedade, muito menos para o setor imobiliário. Então, por que investir pesadamente agora, argumenta-se, quando em um ou dois anos a mesma capacidade poderá estar mais barata, mais acessível e mais madura?

É uma pergunta pertinente, e tem dois lados. É verdade que aqueles que embarcaram na jornada da IA há um ano podem ter sentido menos benefícios imediatos do que uma empresa que começa hoje, a qual herda ferramentas significativamente melhores e obtém um impulso muito maior em muito menos tempo. Considere onde a IA autônoma estava há doze meses em comparação com o presente. Portanto, sim, esperar significa adquirir tecnologia melhor mais tarde. Mas eis a falha em tratar isso como motivo para esperar: as empresas que começaram há um ano não se limitaram a comprar ferramentas inferiores. Elas construíram a data foundations, a governança, a cultura e a capacidade institucional para absorver cada nova onda à medida que ela chegava. A empresa que fica parada, esperando que a tecnologia desacelere e alcance uma maturidade confortável, está apostando que tem tempo. Muitas não terão. A verdade pouco glamorosa é que algumas empresas irão à falência esperando pelo momento perfeito que nunca chega, ultrapassadas por concorrentes que começaram a aprender enquanto elas deliberavam. A ferramenta fica melhor se você esperar. Sua capacidade de usá-la, não.

O papel do agrimensor, daqui a cinco anos

Já afirmei várias vezes que a IA não substituirá os agrimensores, e mantenho essa opinião. Mas ela mudará o foco do tempo e do valor do agrimensor, e quem lhe disser o contrário está vendendo conforto em vez de verdade.

O cerne defensável da nossa profissão reside no discernimento e na emissão de pareceres com responsabilidade. Nenhum cliente paga por uma avaliação simplesmente porque uma máquina gerou um valor. Eles pagam por um profissional qualificado que esteja disposto a assumir a responsabilidade por esse valor e a arcar com as consequências. Isso não desaparece. Pelo contrário, torna-se ainda mais essencial e valioso.

O que muda é tudo o que está em torno desse núcleo. A elaboração, a pesquisa, a coleta de dados data, a análise preliminar, a montagem do relatório: é aqui que a IA reduz horas a minutos, e é precisamente esse trabalho que atualmente ocupa os dias dos topógrafos juniores e de nível médio. A função passa de produzir o relatório para orientá-lo e garantir sua qualidade.

Outras duas forças moldarão os próximos cinco anos. A primeira é que o data proprietário se tornará uma vantagem competitiva genuína e duradoura. À medida que os próprios modelos se tornam commodities — o que certamente ocorrerá —, o fator diferenciador não será mais o acesso à IA, que todos terão. Será o data exclusivo que uma empresa detém e pode colocar em prática. Anos de transações, inspeções, avaliações e históricos de ativos tornar-se-ão uma barreira que os concorrentes não poderão replicar. As empresas que reconhecerem o seu data como um ativo estratégico, em vez de como resíduos de trabalhos concluídos, assumirão uma vantagem decisiva.

A segunda força é que o valor da marca já consolidado e a inércia dos clientes irão desacelerar o ritmo da mudança. Os clientes demoram a trocar de consultores de confiança, e essa fidelidade protegerá os atuais líderes por algum tempo. Mas as empresas não devem confundir essa proteção com uma defesa. As marcas que dependem da reputação e da apatia dos clientes para evitar o trabalho acabarão sendo ultrapassadas por aquelas que aproveitaram essa mesma janela de oportunidade para construir sua vantagem data e requalificar seus profissionais.

E aqui quero ser franco, pois a profissão precisa mais de sinceridade do que de consolo. Mudanças significativas serão impostas a este setor. Muitas funções sofrerão transformações drásticas e algumas desaparecerão, e grande parte da profissão não está preparada para isso; fingir o contrário não ajuda ninguém. Os avaliadores que terão sucesso serão aqueles que avançarem na cadeia de valor, dedicando-se à análise, ao relacionamento com os clientes e à supervisão. As empresas que prosperarão serão aquelas honestas o suficiente para requalificar seus profissionais para essa mudança, em vez de esperarem discretamente que ela passe por elas.

Há um risco estrutural mais profundo oculto nessa transição, e é um risco que a profissão mal começou a enfrentar. Nos próximos dois a três anos, à medida que a IA se tornar comum, é provável que o recrutamento de recém-formados e topógrafos de nível médio entre em colapso, pois a IA absorverá grande parte do trabalho para o qual essas funções existem. Por si só, isso parece uma eficiência. Na verdade, trata-se de uma ameaça de ação lenta para toda a profissão.

Todos concordamos que o melhor uso da IA na topografia envolve a participação ativa de um especialista experiente: alguém que saiba reconhecer o que é um bom resultado, que consiga distinguir um resultado válido de um que seja plausível, mas incorreto, e que possua o discernimento profissional necessário para assumir a responsabilidade por ele. Mas especialistas não nascem prontos. Eles são formados, aos poucos, ao longo de anos realizando exatamente o trabalho de nível básico que a IA está prestes a assumir. Se deixarmos de recrutar e formar topógrafos juniores, deixaremos de formar os especialistas do futuro. Podemos estar vivendo agora uma era de ouro, na qual desfrutamos tanto de uma capacidade extraordinária de IA quanto de uma geração de especialistas experientes capazes de supervisioná-la. A questão incômoda é como será o setor daqui a cinco ou dez anos, quando esses especialistas começarem a se aposentar e não houver ninguém atrás deles que tenha tido a chance de desenvolver o mesmo nível de discernimento. Uma profissão que automatiza seu próprio campo de treinamento corre o risco de consumir suas próprias sementes. As empresas que refletirem sobre isso antecipadamente e projetarem formas deliberadas para que os juniores adquiram especialização em um mundo onde o aprendizado tradicional por meio de trabalho repetitivo não existe mais serão as que ainda terão especialistas a quem recorrer daqui a uma década. Este é um problema solucionável, mas apenas para aqueles que o antecipam.

A disciplina Data não é um pré-requisito. É o próprio trabalho.

Qualquer discussão séria sobre IA no setor imobiliário acaba chegando à parte que a indústria preferiria ignorar: os dados de campo (data). A IA só é tão boa quanto os dados de campo e os processos subjacentes a eles. Você pode implementar o modelo mais avançado do mercado, mas ele ainda produzirá resultados medíocres se se basear em relatórios inconsistentes, data desestruturado e fluxos de trabalho que variam de um avaliador para outro.

Gostaria de ser preciso quanto a isso. A estrutura data, relatórios padronizados e fluxos de trabalho consistentes não são o pré-requisito pouco atraente para a adoção da IA. Eles são a própria adoção. As empresas que investiram na disciplina data descobrirão que a IA amplifica rapidamente sua vantagem. As empresas que não o fizeram descobrirão que a IA expõe a desorganização em vez de resolvê-la.

Há aqui uma dura realidade. Grande parte do setor de levantamentos topográficos tem tolerado formas de trabalho personalizadas e individuais como um sinal de mestria. Essa mestria é real, e eu jamais a menosprezaria. Mas a inconsistência é inimiga de tudo o que se pretende expandir. O trabalho pouco glamoroso de padronizar modelos, estruturar o ativo data e aperfeiçoar os fluxos de trabalho é o que determina se a IA proporcionará um ganho marginal de dez por cento ou um impacto transformador. As empresas que tratam o data como um ativo a ser gerenciado, em vez de um subproduto da realização do trabalho, se destacarão das demais.

A adoção responsável não é um obstáculo. É o que torna isso possível.

Na qualidade de copresidente do grupo de trabalho da RICS que elaborou a norma “Uso Responsável da Inteligência Artificial na Prática da Avaliação Imobiliária” e de vice-presidente do Painel do Grupo Profissional de Avaliação, esta é a questão que mais me preocupa. A norma, que entrou em vigor em 9 de março de 2026 e se aplica a todos os 150.000 avaliadores credenciados, proporciona à profissão algo que não existia há um ano: uma base clara para a prestação de contas e a governança, em conjunto com estruturas mais amplas, como a ISO 42001.

O que as empresas precisam fazer hoje é simples de explicar, mas difícil de colocar em prática. Estabeleça uma responsabilização clara, de modo que uma pessoa identificada permaneça responsável pelos resultados profissionais. A IA auxilia; ela não isenta de responsabilidade. Compreenda e documente onde e como a IA é utilizada ao longo do fluxo de trabalho, para que isso possa ser explicado a um cliente ou a um órgão regulador. Preste a devida atenção à segurança e confidencialidade de data, pois não se pode permitir que informações de clientes e ativos data vazem para ferramentas que nunca foram avaliadas para tal. E treine as pessoas não apenas sobre como usar essas ferramentas, mas também sobre seus limites, de modo que o ceticismo profissional seja aplicado aos resultados da IA, em vez de ser silenciosamente ignorado.

As empresas que estão acertando nessa questão não tratam a norma como um fardo de conformidade. Elas a consideram o elemento que protege, ao mesmo tempo, a confiança do cliente e a responsabilidade profissional. Em uma profissão cujo valor repousa inteiramente em pareceres confiáveis e responsáveis, a governança não é um obstáculo à adoção da IA. É ela que torna possível, de fato, uma adoção responsável.

O relatório da pesquisa já não é o ponto final

Durante a maior parte de sua história, o relatório de pesquisa tem sido um documento final. Encomendado, entregue, lido uma vez, arquivado e esquecido. Esse modelo está a perder a sua utilidade, e com razão.

O levantamento data está se tornando cada vez mais a matéria-prima que alimenta sistemas de gestão de instalações, planejamento do ciclo de vida, plataformas de conformidade e análises de portfólio. O valor do levantamento agora se estende muito além do próprio documento, o que redefine o que um avaliador está realmente produzindo. Eles não estão mais produzindo um relatório. Estão produzindo ativos data estruturados que perduram, são reutilizados e acumulam valor ao longo de toda a vida útil do edifício ou do portfólio. Um levantamento capturado como um PDF estático vale uma fração do mesmo levantamento capturado como data estruturado e pesquisável, que flui para os sistemas que gerenciam esse ativo pelos próximos vinte anos.

As organizações que estão se destacando são aquelas que tratam seu patrimônio como um ativo data dinâmico, em vez de uma série de inspeções pontuais. À medida que os patrimônios se tornam mais compatíveis com o data, a relação entre a inspeção e a gestão de ativos passa a ser contínua, em vez de transacional. A implicação para os topógrafos é significativa. Aqueles que conseguem produzir data e que compreendem como esse data é utilizado a jusante serão muito mais valiosos do que aqueles que entregam um relatório redigido de forma impecável, mas que não leva a lugar algum.

Onde está o dinheiro e onde não está

Tem havido um investimento significativo em IA para as áreas de projeto, engenharia e tecnologia da construção, com as empresas desse setor atraindo um volume considerável de capital. De modo geral, concordo que o investimento está concentrado nesse segmento do mercado, e a razão para isso não é mera coincidência.

O projeto e a construção assentam em dados data ricos e legíveis por máquina em CAD e BIM, com entradas e saídas mais claras. Estão resolvendo problemas mais estruturados, o que os torna mais manejáveis e, evidentemente, mais atraentes para investimentos. O capital segue problemas estruturados com retornos mensuráveis, e é isso que ele encontrou nas fases iniciais do processo.

A implicação para a topografia é de dois gumes. O risco é que nossa profissão seja tratada como um mercado secundário, de menor prioridade, carente de ferramentas sérias desenvolvidas especificamente para ela. A oportunidade reside exatamente nesse mesmo ponto. O espaço específico da topografia que está a receber pouco investimento é a estruturação, a governança e a reutilização inteligente de ativos e condições data, bem como a camada de julgamento que se situa acima disso. A avaliação, a análise de condições, o risco e os pareceres com responsabilidade civil são mais difíceis de capitalizar precisamente porque são menos estruturados e implicam responsabilidade profissional. É exatamente por isso que ferramentas genéricas de tecnologia da construção não lhes servirão bem, e é exatamente por isso que as empresas que desenvolvem ou adotam ferramentas voltadas para essa camada, em vez de esperar que a onda da construção chegue até elas, irão capturar o valor.

A armadilha da compressão das taxas

Há uma percepção crescente entre os clientes de que, como seus agrimensores agora utilizam IA, os honorários deveriam diminuir. A lógica parece intuitiva: se o trabalho é mais rápido, deveria ser mais barato. Considero que essa é uma das armadilhas comerciais mais importantes que a profissão enfrenta, e os agrimensores deveriam resistir a ela com firmeza, em vez de aceitá-la passivamente.

O erro reside em interpretar erroneamente o que os clientes estão, na verdade, pagando. Eles não estão pagando pelas tarefas rotineiras que envolvem uma avaliação, como a elaboração do relatório, a coleta de dados data e a compilação. Eles estão pagando pelo rigor analítico e pelo julgamento profissional de alguém que se capacitou por vinte anos para fornecer uma opinião precisa sobre o valor, uma opinião na qual possam confiar e, se necessário, defender em tribunal. Essa expertise não se tornou mais barata por causa da existência da IA. Na verdade, tornou-se mais valiosa, pois agora é a parte escassa e defensável do serviço.

Portanto, a mensagem precisa mudar, de forma deliberada e confiante. A posição não é “usamos IA, por isso nossos custos são menores”. É “oferecemos o mesmo rigor analítico e a mesma profundidade de conhecimento em que sempre confiaram, só que muito mais rapidamente”. O julgamento permanece inalterado. A responsabilidade do avaliador permanece inalterada. O que mudou foi a velocidade, e a velocidade é um benefício para o cliente, não um desconto a que ele tem direito. As empresas que não conseguirem apresentar esse argumento acabarão competindo contra o próprio valor de sua especialização, acostumando os clientes a esperar um serviço premium a um preço de commodity. As empresas que mantiverem sua posição e explicarem claramente por que o fazem protegerão tanto suas margens quanto o valor percebido da própria profissão.

O argumento comercial não é tão claro quanto o setor dá a entender

Gostaria de acrescentar uma nota de realismo que contrasta com o entusiasmo predominante, pois está sendo apresentado à profissão um argumento comercial que é mais otimista do que a realidade.

A atual estrutura de preços da IA não constitui uma base estável sobre a qual se possa construir. As principais empresas de IA estão se voltando para os mercados de capitais, o que altera profundamente seus incentivos. A estratégia até agora tem sido ser a primeira e a melhor, independentemente do custo, para fazer com que o mundo se apaixone por esses modelos e para incorporá-los o mais profundamente possível à forma como todos nós trabalhamos. Assim que essa integração estiver concluída e os clientes tiverem pouca capacidade prática de mudar de fornecedor, a lógica comercial passa a ser aumentar os preços e demonstrar retornos aos investidores trimestralmente. Trata-se de um comportamento oligopolístico clássico, e as empresas que construíram todo o seu modelo operacional com base nos preços atuais acabarão por ficar reféns dessa situação.

Há uma segunda dinâmica que é amplamente mal compreendida. Mesmo que o custo por token diminua com o tempo — o que provavelmente ocorrerá —, o número de tokens consumidos está crescendo exponencialmente. À medida que os modelos se tornam mais capazes e assumem tarefas mais complexas, o uso dispara. A suposição ingênua de que a IA simplesmente fica mais barata está errada. Uma das capacidades mais importantes que uma empresa pode desenvolver é ensinar seus funcionários a usar o modelo certo para a complexidade adequada da tarefa e a questionar se a IA é, de fato, a ferramenta certa. Grande parte do uso da IA hoje em dia é a IA por si só, e não porque ela realmente economiza tempo.

Portanto, meu conselho é o seguinte: adote a IA onde fizer sentido, mas seja resiliente e mantenha a lucidez. No curto a médio prazo, talvez seja necessário arcar tanto com os custos operacionais de pessoal já existentes quanto com um aumento significativo nos gastos com tokens, modelos e os consultores necessários para implementá-los e gerenciá-los. A eficiência deverá surgir com o tempo. Mas o caso de negócios é mais complexo e exigente do que grande parte do setor está disposta a admitir atualmente, e as empresas que planejam um retorno claro e linear serão pegas de surpresa.

O que isso realmente exige e por onde começar

O fio condutor de tudo isso é que a parte difícil nunca foi a tecnologia. Trata-se do discernimento para saber onde aplicá-la, da disciplina necessária para ajustar o data e os processos subjacentes, da governança para fazê-lo de forma responsável e da honestidade para preparar as pessoas para uma mudança genuína. Esses não são problemas que se resolvem comprando uma licença.

Se houver algo que você retenha deste artigo, que seja o fato de que não é necessário resolver tudo de uma só vez e, certamente, não é preciso esperar até que todas as políticas e migrações estejam perfeitas para começar. As empresas que obtêm sucesso começam aos poucos e de forma deliberada. Um primeiro passo sensato é escolher um ou dois processos reais e bem delimitados, nos quais a necessidade de mudança seja óbvia e o data seja razoavelmente bom, estabelecer uma política adequada de uso de IA e algumas diretrizes claras em torno deles, treinar adequadamente as pessoas envolvidas em vez de simplesmente entregar-lhes uma licença e torcer para que dê certo, e avaliar honestamente o que muda. Essa é uma maneira contida e de baixo risco de construir a capacidade institucional, as evidências e a confiança para fazer mais. É o oposto tanto da implantação imprudente quanto da espera paralisante, e é totalmente viável dentro do próximo trimestre.

Este é o trabalho que realizamos na Artefact. Reunimo-nos com conselhos de administração e equipes executivas de todo o setor imobiliário e os ajudamos a esclarecer precisamente estas questões: onde a IA cria valor real e onde não cria, como construir o data foundations que a faça funcionar, como governá-la de forma responsável de acordo com a norma RICS e como se preparar para uma realidade comercial mais complexa do que o hype sugere. Não somos um fornecedor de software. Somos agnósticos em relação à tecnologia, o que significa que nossos conselhos são moldados pelo que é certo para a empresa, e não pelo que estamos tentando vender. E como já fizemos isso com diversos atores do setor imobiliário, trazemos uma perspectiva comparativa que nenhuma empresa, trabalhando sozinha, simplesmente poderia ter.

A janela de oportunidade é real e está se fechando. As empresas que agirem agora, de forma adequada e não superficial, definirão a próxima década desta profissão. Aquelas que confundirem “dar o pontapé inicial” com “dar a volta por cima” passarão essa década se perguntando por que a promessa nunca se concretizou. A boa notícia, para qualquer líder que se sinta intimidado por tudo isso, é que agir de forma adequada não significa agir de forma imprudente ou de uma só vez. Significa começar, com lucidez, agora.