IA generativa avança rapidamente no mercado imobiliário

A inteligência artificial generativa ultrapassou a fase de experimentação e opera como alavanca concreta de receita e eficiência em setores como varejo, serviços financeiros, saúde e telecomunicações. 

Em mesa-redonda realizada pelo GRI Institute na sede da GoodStorage, em São Paulo, executivos de tecnologia e do mercado imobiliário debateram o estágio atual de maturidade da IA, os retornos mensuráveis em casos reais e, sobretudo, as implicações que a chamada Physical AI trará para o setor imobiliário nos próximos cinco anos. 

A velocidade de adoção não encontra precedente histórico, e a diferenciação competitiva residirá cada vez mais na qualidade dos dados proprietários e no conhecimento de negócio acumulado, muito mais do que na tecnologia em si.

O debate foi moderado por Thiago Cordeiro, sócio-fundador e CEO da GoodStorage, e contou com a participação especial de Rafael Fernandes, líder de Inovação e IA Generativa da Amazon Web Services (AWS) na América Latina. 

Participe do GRI Data Center 2026, em São Paulo

Por que comparar com a internet dos anos 1990 já não faz sentido

Toda nova tecnologia disruptiva convida a comparações históricas. A internet comercial dos anos 1990, o smartphone a partir de 2008, a computação em nuvem na década seguinte - cada uma dessas ondas reconfigurou setores inteiros. A IA generativa, contudo, desafia essas analogias.

A discussão entre os executivos presentes evidenciou que a curva de adoção atual é substancialmente mais acentuada do que qualquer precedente tecnológico, e isso se deve a um fator estrutural: diferentemente das ondas anteriores, a IA generativa não exige a construção de infraestrutura física antes de gerar valor. Ela se instala sobre camadas já existentes e começa a produzir resultados em semanas.

Essa compressão temporal tem implicações diretas para o mercado imobiliário. Quando a internet se popularizou, o setor teve quase uma década para se adaptar antes que o e-commerce começasse a redesenhar a logística de última milha.

 
Com a IA generativa, a janela de adaptação é dramaticamente menor. Os executivos são enfáticos: empresas que ainda tratam a IA como projeto-piloto isolado, sem integração ao core business, correm o risco de se tornarem irrelevantes antes de concluírem seus ciclos de planejamento estratégico.

A metodologia que separa experimentação de resultado

Um dos dados mais reveladores apresentados na discussão diz respeito à taxa de conversão de experimentos de IA em soluções produtivas. Globalmente, apenas cerca de 12% dos projetos de IA saem do laboratório e chegam à operação real. É um número que reflete a armadilha clássica da inovação corporativa: investimentos dispersos, ausência de patrocínio executivo, desconexão entre equipes de tecnologia e áreas de negócio e uma tendência a perseguir a sofisticação técnica em detrimento do problema a ser resolvido.

Na América Latina, porém, laboratórios especializados que adotam uma abordagem radicalmente diferente já demonstram taxas de sucesso de 80%. A metodologia, debatida em detalhe durante a mesa-redonda, se estrutura em três pilares:

1. Sprints curtos de 45 dias: ciclos suficientemente longos para gerar valor demonstrável, mas curtos o bastante para evitar a inércia burocrática.

2. Foco rigoroso no problema de negócio, não na tecnologia. A pergunta inicial nunca é "como usar IA?", mas sim "qual problema de negócio, se resolvido, geraria impacto mensurável em receita, custo ou experiência do cliente?".

3. Patrocínio executivo forte desde o primeiro dia, garantindo que o projeto tenha recursos, prioridade e, sobretudo, legitimidade organizacional para romper silos.

Incorporadoras, gestoras de fundos, operadores logísticos e administradoras de shopping centers podem começar a capturar valor da IA generativa em questão de semanas, desde que resistam à tentação de iniciar pela tecnologia e comecem pelo diagnóstico preciso de suas fricções operacionais e comerciais mais críticas.

A mesa-redonda trouxe casos reais - apresentados sob regras de confidencialidade - que ilustram o impacto mensurável da IA generativa em diferentes setores, todos com implicações diretas ou indiretas para o mercado imobiliário.

Varejo

Um assistente de vendas baseado em IA generativa elevou a taxa de conversão em 46% e o ticket médio em 7%. Para quem opera shopping centers ou ativos de varejo, esses números significam maior faturamento por metro quadrado, maior atratividade do ativo para locatários e, em última instância, maior valor patrimonial.

Mercado financeiro 

Uma plataforma de investimentos alcançou 80% de taxa de conclusão de jornada do cliente, um indicador que tradicionalmente oscila entre 20% e 40% em processos digitais complexos. Para gestoras de FIIs, a IA generativa pode transformar a captação de recursos, a comunicação com cotistas e a originação de negócios.

Saúde 

O processamento de reembolsos hospitalares foi reduzido de 40 dias para menos de 24 horas. O caso ilustra um princípio universal: a IA generativa é extraordinariamente eficaz na automação de processos documentais complexos, exatamente o tipo de atividade que consome recursos desproporcionais em incorporadoras, administradoras de condomínios e gestoras de ativos imobiliários em geral.

Atendimento ao consumidor

Uma operação unificada alcançou resolução autônoma em 75% dos chamados. Para operadores de self storage, coworkings e ativos multifamily, esse patamar de automação representa uma transformação estrutural no modelo operacional e, consequentemente, nas margens.

Physical AI: da tela para o edifício

Se os casos acima representam a primeira onda de impacto, a próxima onda tende a ser potencialmente mais transformadora para o setor imobiliário. Trata-se da Physical AI.

O conceito refere-se à transposição da inteligência artificial do ambiente digital para o mundo físico. Não se trata mais apenas de chatbots, motores de recomendação ou automação de documentos, e sim de robótica em armazéns logísticos, veículos autônomos em operações de última milha, sensores inteligentes que capturam dados em tempo real sobre o uso e o desempenho dos edifícios, e sistemas que ajustam autonomamente climatização, iluminação, segurança e manutenção com base em padrões de ocupação.

Industrial & Logística

Galpões industriais e armazéns logísticos projetados para operação humana terão especificações radicalmente diferentes de armazéns projetados para operação robótica em aspectos como pé-direito, piso, layout, infraestrutura elétrica e conectividade.

Escritórios

Edifícios comerciais equipados com captura inteligente de dados poderão oferecer aos locatários informações granulares sobre produtividade, bem-estar e eficiência energética, criando uma nova camada de valor que transcende a simples oferta de metros quadrados.

Prédios residenciais

Prédios inteligentes poderão adaptar-se autonomamente às preferências e rotinas de seus moradores, redefinindo o conceito de produto imobiliário residencial.

A segunda onda começará a se materializar de forma significativa nos próximos três a cinco anos, segundo os especialistas. O horizonte não é distante e as decisões de projeto, aquisição de terrenos e estruturação de fundos tomadas hoje precisam incorporar essa perspectiva.

Qual o principal gargalo?

Um dos consensos mais enfáticos é que o principal obstáculo à captura de valor da IA no setor imobiliário não é a disponibilidade tecnológica. Modelos de linguagem, plataformas de automação, ferramentas de análise preditiva já existem, são acessíveis e evoluem em velocidade exponencial. O verdadeiro gargalo é a captura e a governança de dados.

O setor imobiliário, historicamente, opera com dados fragmentados e frequentemente aprisionados em sistemas legados ou em planilhas individuais. Informações sobre ocupação, inadimplência, custos de manutenção, perfil de locatários, fluxo de visitantes, consumo energético permanecem dispersos e subutilizados na maioria das organizações do setor.

Assim, antes de investir em modelos de IA sofisticados, as empresas precisam investir na infraestrutura de dados. Isso significa padronizar a coleta, estabelecer governança rigorosa, integrar sistemas e, sobretudo, desenvolver uma cultura organizacional que trate os dados como ativo estratégico.

R$ 30 bilhões em 2026

Os números da International Data Corporation (IDC) sobre gastos com IA no Brasil revelam o ritmo de crescimento: de R$ 2 bilhões em 2024 para mais de R$ 13 bilhões em 2025, com projeção de ultrapassar R$ 30 bilhões em 2026, resultado de um vetor direto de demanda por infraestrutura física.

Os maiores beneficiados são os proprietários de data centers, um dos ativos imobiliários de maior expansão no país. A operação de modelos de IA generativa exige capacidade computacional massiva, redundância energética, refrigeração de alta performance e conectividade de baixa latência. 

O Brasil, com sua abundância de energia renovável, posiciona-se de forma competitiva na corrida global por infraestrutura de IA, atraindo investimentos de hyperscalers internacionais e criando oportunidades para desenvolvedores e investidores locais.

O impacto vai além dos data centers. A proliferação da IA generativa aumenta a demanda por escritórios de tecnologia, laboratórios de inovação, espaços de coworking especializados e infraestrutura logística para suportar cadeias de suprimento cada vez mais automatizadas. 

Em resumo, o setor imobiliário não é apenas um observador da revolução da IA, mas é parte integrante de sua infraestrutura.