O setor imobiliário é um setor em que as decisões assentam frequentemente em dois eixos ao mesmo tempo: uma avaliação financeira e uma relação com um inquilino, comprador, investidor ou morador. Essa combinação torna a governança de IA neste setor diferente da de setores em que se trata puramente de processo ou produção. Um modelo de avaliação que estima um valor demasiado alto ou demasiado baixo afeta uma transação. Um chatbot que faz a um inquilino uma promessa incorreta sobre manutenção ou aumento de renda afeta uma relação e possivelmente uma obrigação jurídica. A proporção entre aplicações de IA operacionais e aplicações que comunicam diretamente com o cliente, inquilino ou investidor é, no setor imobiliário, geralmente mais desequilibrada do que em setores com menos momentos de contacto externo. Há frequentemente menos IA de produção e mais IA que apresenta texto, aconselhamento ou um número a um terceiro.
Além disso, as organizações imobiliárias trabalham frequentemente com uma rede de partes: agentes imobiliários, administradores, empreiteiros, consultores jurídicos. Cada uma dessas partes pode utilizar IA por conta própria no trabalho realizado para a sua organização, sem que a sua organização tenha visibilidade sobre isso. A governança não para, então, nos próprios colaboradores.
A IA neste setor concentra-se num conjunto de tarefas reconhecíveis: a elaboração de relatórios de avaliação ou fundamentações de valorização, o resumo de contratos de arrendamento e documentos jurídicos, a resposta a perguntas de inquilinos ou compradores, a geração de descrições de imóveis e textos de marketing, e a análise de dados de mercado para decisões de investimento. Algumas dessas aplicações são visíveis e aprovadas. Outras surgiram porque um avaliador, um agente de arrendamento ou um colaborador do apoio ao cliente encontrou uma ferramenta que poupava tempo e que continuou a utilizar.
A lista de TI de aplicações aprovadas raramente descreve, na prática, o que realmente acontece. Um avaliador que utiliza uma ferramenta de IA para redigir uma minuta de relatório de avaliação, um colaborador que faz resumir contratos por um serviço de chat gratuito: essa utilização surge na secretária, não num processo de compras. Padrões semelhantes ocorrem noutros setores com muito contacto com clientes ou comitentes, como descrito em como é a governança de IA no setor das instalações técnicas e em como é a governança de IA no setor grossista.
A governança começa por fazer distinções. Uma aplicação de IA que organiza relatórios internos exige um tratamento diferente de uma aplicação que apresenta um valor de avaliação a um cliente ou que responde automaticamente a uma reclamação de um inquilino. O nível de risco depende de quem utiliza o resultado, se um número ou aconselhamento é apresentado diretamente a um terceiro, e se existe uma consequência financeira ou jurídica associada. Uma ferramenta de IA que apenas edita material fotográfico para um anúncio de imóvel situa-se noutro ponto dessa escala do que uma ferramenta que participa na decisão sobre um valor de avaliação.
Esta classificação não é um exercício único. Surgem novas ferramentas assim que alguém as considera úteis, e a avaliação de risco de uma aplicação existente pode mudar se a utilização se deslocar, por exemplo quando uma ferramenta que começou como auxiliar para minutas internas de texto passa gradualmente a ser utilizada para comunicar diretamente com um inquilino.
A raiz do problema raramente é a falta de regras, mas sim a falta de visibilidade. Quem quiser saber o que realmente se utiliza tem de perguntar às pessoas que trabalham diariamente com isso. Isso só resulta se a pergunta for feita sem represálias. Um avaliador que admite utilizar uma ferramenta não aprovada para minutas de relatórios não deve sentir que, ao fazê-lo, confessa uma infração. Assim que esse sentimento existe, a utilização desaparece da vista em vez de desaparecer da prática, e o risco continua a existir inalterado, apenas invisível. A forma como essa pergunta pode ser organizada na prática está descrita em como evitar que colaboradores utilizem uma ferramenta que ninguém conhece e em como evitar que dados empresariais acabem numa janela de chat gratuita, dois riscos que, no setor imobiliário, frequentemente coincidem porque os dados de contratos e os valores de avaliação são sensíveis.
As semelhanças com outros setores com muitas partes externas e fluxos de documentos, como descrito em como é a governança de IA no setor da construção e no setor da saúde em como é a governança de IA na saúde, são maiores do que as diferenças: em todo o lado se verifica que a utilização se instala primeiro na periferia da organização, antes de alguém ter visibilidade sobre ela.
Uma abordagem de governança para o setor imobiliário identifica quais as aplicações de IA existentes, quem as utiliza, que nível de risco lhes corresponde, e que supervisão é necessária: quem verifica um resultado antes de este influenciar uma avaliação, uma carta a um inquilino ou um aconselhamento de investimento. Isto alinha-se com as estruturas de risco já existentes na organização, sem criar um regime de IA à parte, paralelo à gestão de risco já existente. O conteúdo regulamentar, com as obrigações precisas aplicáveis a aplicações específicas, encontra-se descrito noutro lugar; aqui trata-se do mecanismo através do qual se obtém visibilidade e se torna demonstrável o que está a acontecer.
Assim que estiver claro quais as aplicações de IA em funcionamento na sua organização imobiliária e que nível de risco lhes corresponde, segue-se outra pergunta: que parte do trabalho que avaliadores, administradores e colaboradores do apoio ao cliente realizam diariamente é, na verdade, adequada para ser entregue à IA, e que parte não é. O scan de trabalho da FTE TO AI calcula isso por tarefa, de modo que a governança não fique presa apenas ao risco, mas também torne visível onde a IA liberta realmente capacidade.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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