O alicerce da IA: por que a nossa estratégia começa na disciplina de dados

Como profissional de dados e tecnologia, posso dizer que nunca vivenciei um "hype" tão intenso quanto o que cerca a Inteligência Artificial Generativa. Diariamente, somos bombardeados com promessas de revolução. No entanto, na prática, muitas dessas promessas ainda esbarram em um obstáculo fundamental, especialmente no nosso setor: a qualidade da informação.

Na área de Digital & Technology da CBRE para a América Latina, minha função não é perseguir a "próxima grande tecnologia", mas sim garantir que qualquer tecnologia implementada gere valor real e mensurável. E o que aprendemos, e que agora é um consenso de mercado, é que o verdadeiro poder da IA não está no algoritmo em si – que está se tornando uma commodity –, mas sim na qualidade dos dados que o alimentam.

O desafio do "Garbage In, Garbage Out" no mercado imobiliário

No universo dos dados, prevalece um princípio fundamental: “Garbage In, Garbage Out” (Entra lixo, sai lixo). Mesmo os modelos de inteligência artificial mais avançados não conseguem gerar insights estratégicos quando alimentados com dados genéricos, imprecisos ou incorretos.

Considere a seguinte pergunta feita a um modelo de IA baseado apenas em dados públicos:

“Qual foi o valor médio das transações de edifícios corporativos classe A na região da Faria Lima nos últimos 12 meses?”

Ou ainda:

“Qual o cap rate médio para galpões logísticos AAA em um raio de 50 km de São Paulo?”

A resposta, muito provavelmente, será imprecisa. Por quê? Porque essas informações não estão disponíveis de forma estruturada na internet. Elas estão concentradas em relatórios especializados, planilhas de transações e bancos de dados privados — fontes inacessíveis para modelos públicos.

Em resumo: quando a pergunta depende de dados restritos, a assertividade da resposta tende a ser limitada. Para que a inteligência artificial seja realmente eficaz, é indispensável contar com dados confiáveis.

Um relatório recente da McKinsey, The state of AI in 2025, aponta que a verdadeira vantagem competitiva não está em ganhos incrementais, mas na transformação estrutural. As empresas líderes (as quais a pesquisa nomeia como High Performers) têm 3,6 vezes mais chances de usar a IA para criar mudanças transformadoras em seus modelos de negócio. Ao contrário da maioria, que foca apenas em eficiência, esses high performers investem na estruturação de seus ativos — incluindo produtos de dados proprietários — para impulsionar inovação e crescimento de receita, e não apenas redução de custos.

A vantagem estrutural: o poder dos dados proprietários

Na CBRE, nossa preparação para a era da IA começou há anos, muito antes do "hype" atual. Ela começou com a obsessão em estruturar o que é, indiscutivelmente, o dataset mais abrangente da indústria.

Quando falamos em gerenciar bilhões de metros quadrados globalmente ou assessorar 90% das empresas da Fortune 100, não estamos falando de escala como métrica de vaidade. Estamos falando do volume de dados proprietários que essa escala gera. São dados de transações, de operações prediais, de contratos de locação, de benchmarks de custos e de performance de ativos.

Foi sobre essa fundação de dados limpos e específicos do setor que construímos nossa plataforma: a Ellis AI.

Para mim, como líder de tecnologia, a Ellis AI não é um "produto"; é o nosso motor de trabalho. É uma plataforma que permite que nossas equipes – de analistas de pesquisa a tomadores de decisão – usem o poder da IA generativa com segurança, treinada em nossos próprios dados.

Da teoria à prática: como a IA muda o jogo

Quando a IA é alimentada pelos dados corretos, ela deixa de ser um conceito e se torna uma ferramenta de performance.

1. Para o Investidor (Capital Markets): Um analista de investimentos, ao invés de passar semanas compilando dados de mercado, pode usar a Ellis AI para perguntar: "Quais investidores compraram ativos logísticos similares nos últimos 12 meses e qual seu perfil de risco?". Nossa ferramenta Capital AI cruza bilhões de pontos de dados e identifica um pool de fontes de capital que, em nossos testes, se mostrou 20% mais profundo do que os métodos tradicionais. Isso é mais liquidez e melhores resultados na transação.
2. Para o Gestor (Facilities Management): Um gestor predial que supervisiona dezenas de edifícios não precisa mais esperar um equipamento de ar-condicionado quebrar. Nossos sistemas, implantados em quase 100 milhões de metros quadrados ao redor do mundo, usam IA para prever falhas. O gestor recebe um alerta: "O equipamento X tem 90% de chance de falhar nos próximos 10 dias". Por quê? Porque a IA aprendeu com padrões de falha em milhares de edifícios do nosso portfólio global. O resultado prático, como medido pela Forrester, é uma redução de 98% em alarmes repetidos para os técnicos de manutenção. Isso é eficiência real, que reduz custos operacionais para nossos clientes.
3. Para o analista (Valuation e Pesquisa): Nossas equipes de Valuation (Avaliações) usam a Ellis AI para automatizar a extração de cláusulas complexas de contratos de locação, um trabalho que levava horas. Isso libera o avaliador para focar no que realmente importa: a análise estratégica e o aconselhamento ao cliente.
 

Onde estamos hoje

O mercado imobiliário está, sem dúvida, sendo transformado pela IA. Mas essa transformação não será liderada por quem tem o algoritmo mais chamativo, e sim por quem tem a melhor fundação de dados.

Como um analista da Forrester destacou recentemente sobre nossa abordagem: "O uso desta tecnologia [IA Generativa] pela CBRE é significativamente avançado em comparação com o estado atual da indústria".

Para mim, esse avanço não é medido pela complexidade da nossa tecnologia, mas pela simplicidade e eficácia dos resultados que ela entrega aos nossos clientes todos os dias. A revolução da IA já começou, mas ela está sendo construída sobre os alicerces da disciplina de dados.