Artigo – 10ª Edição Revista técnica – IBAPE MG

Webscrapping, Chatgpt e Machine Learning: Uma Breve Abordagem

O avanço da tecnologia tem, cada vez mais, transformado a avaliação imobiliária, tornando-a mais eficiente e precisa. Nesse sentido, este estudo investiga a aplicação de Web Scraping na coleta de dados imobiliários e sua integração com modelos de machine learning, como o Random Forest, para prever valores de mercado com maior confiabilidade. Além disso, a inteligência artificial generativa, como o ChatGPT, foi utilizada para otimizar a organização e o processamento dessas informações, automatizando diversas etapas do processo avaliativo.

A metodologia seguiu um fluxo estruturado, iniciando pela verificação dos requisitos normativos e escolha da plataforma de Web Scraping. Em seguida, realizou-se a estruturação dos dados e a modelagem com algoritmos estatísticos, incluindo regressão linear e técnicas avançadas de machine learning. O estudo reforçou a importância de variáveis como localização, área, número de dormitórios e infraestrutura na definição do valor do imóvel.

Os resultados mostraram que a automação da coleta reduziu tempo e custos das avaliações. Além disso, a integração com machine learning aprimorou a precisão das previsões, enquanto a inteligência artificial gerativa possibilitou análises mais detalhadas. Apesar dos desafios relacionados à qualidade dos dados e adaptação dos algoritmos, o estudo destaca que essas tecnologias podem transformar a avaliação imobiliária, tornando o processo mais acessível, eficiente e alinhado ao setor.