Secondo l’European Innovation Scoreboard, strumento di misura utilizzato dall’Unione europea per stilare la classifica dei paesi europei con maggiori capacità innovative, l’Italia occupa la 20° posizione e viene considerato, dunque, un paese moderatamente innovativo, in linea con l’andamento dell’anno precedente e in notevole crescita, di +15,0 punti percentuali, rispetto al 2017.
Figura 1 Innovation index 2024 individuato nell’European Innovation Scoreboard. Fonte immagine: https://projects.research-and-innovation.ec.europa.eu/en/statistics/performance-indicators/european-innovation-scoreboard/eis-2024#/eis
La spinta innovativa dei vari paesi ha inizio negli anni ’70-’80 del secolo scorso, grazie alla rivoluzione dell’innovazione, della tecnologia e delle telecomunicazioni che ha portato a una notevole espansione di molti settori con la relativa proliferazione di prodotti e servizi. Tale rivoluzione e tutti i cambiamenti economici, sociali e culturali avvenuti in quegli anni, hanno fatto emergere il concetto sociologico di società post-moderna: siamo entrati, in questo modo, in un nuovo paradigma storico caratterizzato dallo sviluppo economico e dal progresso sociale.
L’applicazione della tecnologia nell’industria del Real Estate, tuttavia, ha seguito una crescita più lenta rispetto a quella di altri settori. Il termine PropTech[1] è emerso alla fine degli anni 2000, ma si può affermare che ha guadagnato notorietà a partire dal 2013-2014, con la crescente digitalizzazione del settore e l’ingresso di player nel mercato che hanno introdotto soluzioni tecnologiche per semplificare, automatizzare e migliorare i processi immobiliari.
Uno dei player che proprio in quegli anni ha portato soluzioni innovative nel real estate è stato certamente TerceroB, startup fondata nel 2013 a Madrid con lo scopo di utilizzare la tecnologia al fine di semplificare i processi di valutazione e analisi immobiliare. La startup è stata poi acquisita dal noto portale immobiliare idealista, leader per sviluppo tecnologico, formando la business unit idealista/data.
idealista/data si dedicata alla strutturazione e gestione dei big data[2] del portale (che mette a disposizione dei propri clienti) e, mediante l’utilizzo delle analytics e advanced analytics[3], fornisce insight significativi, ma anche applicativi, che migliorano la comprensione del mercato immobiliare e facilitano le decisioni informate. Tali strumenti e insight sono di valido supporto anche per la valutazione economica delle garanzie immobiliari di un portafoglio e per la conoscenza del contesto di ubicazione delle stesse.
Con la descriptive analytics, utilizzando tecniche statistiche di base, il dipartimento riassume e descrive ciò che è accaduto nel mercato immobiliare per fornire una visione chiara degli eventi che si sono verificati in un determinato periodo. Alcuni dei KPI fondamentali sono: lo stock, il prezzo unitario, i tempi di vendita, il tasso di sforzo, il rendimento, il momento del ciclo immobiliare e l’indice della domanda (insight esclusivo di idealista/data). Tali metriche permetto la comprensione immediata del contesto di ubicazione di ciascun immobile che compone un portafoglio, sono disponibili, inoltre, in diversi formati: api, excel, applicativi o dashboard interattive.
Con la predictive analytics, utilizzando modelli e/o algoritmi statistici avanzati, il dipartimento attua previsioni informate su eventi futuri al fine di identificare probabilità e tendenze. Un KPI fondamentale, ad esempio, è il forecast dei prezzi, metrica strategica a supporto di un potenziale investimento immobiliare.
Con la prescriptive analytics, mediante l’utilizzo di tecniche matematiche e/o di AI[4], invece, idealista/data struttura raccomandazioni concrete individuando le azioni migliori da intraprendere secondo il profilo di rischio dei propri clienti. I portafogli immobiliari vengono, ad esempio, studiati automaticamente per comprendere il valore di ciascun immobile, il loro contesto di ubicazione e suggerire in questo modo la strategia migliore di valorizzazione da intraprendere.
L’utilizzo dei big data, delle analytics e delle advanced analytics permettono, dunque, la strutturazione di analisi e raccomandazioni, in grado di supportare le strategie di cessione, acquisizioni e gestione di grandi portafogli immobiliari.
Per quanto riguarda la comprensione dei portafogli, la tecnologia, in particolare l’RPA[5], è di notevole supporto per la bonifica dei dati catastali. Utilizzando alcune sue tecniche, idealista/data ha automatizzato i processi di ricerca catastale, per immobile (con foglio, particella e subalterno), indirizzo e persona fisica e/o giuridica, in modo da reperire massivamente le informazioni catastali attualizzate (superficie, vani, categoria…). Con tecniche avanzate, inoltre, struttura le informazioni reperite dalle visure in formati univoci e facilmente accessibili. L’applicazione di tale tecnologia, che sostituisce il lavoro ripetitivo del consulente, permette una maggior efficienza dei processi, riducendo il margine di errore e risparmiando tempo e denaro.
Per comprendere, invece, il valore degli immobili che compongono un portafoglio, idealista/data, tramite l’utilizzo dei big data, ha strutturato una serie di modelli automatici di valutazione, soffermandosi prevalentemente sulla metodologia della comparazione fisica con il criterio sintetico comparativo[6] e il criterio edonico[7]. Quest’ultimo modello è stato implementato con l’ausilio di tecniche di machine learning, all’interno del più ampio campo dell’AI. Il modello generato analizza grandi volumi di dati e apprendere in autonomia le relazioni complesse esistenti tre i prezzi pubblicati sul portale e i singoli attributi delle proprietà, in maniera completamente automatica, al fine di stabilire il più probabile valore di mercato degli immobili che compongono un portafoglio.
Nell’ultimo decennio, dunque, le innovazioni tecnologiche e l’intelligenza artificiale stanno trasformando il settore immobiliare, aprendo la strada a nuove opportunità per ottimizzare i processi, migliorare l’efficienza e offrire soluzioni sempre più precise e personalizzate. Tutte queste tecnologie, con tecniche e modelli, devono essere considerate come strumenti addizionali a supporto dei player del settore, al fine di facilitare il processo di analisi del mercato immobiliare, mediante i dati e gli insight a disposizione.
Testo a cura di Giada Marino, Head of Advisory, Valuation & Data provision – idealista/data, idealista S.p.A.
[1] Termine che si riferisce all’uso di tecnologie innovative applicate al settore immobiliare.
[2] Termine che fa riferimento a set di dati estremamente grandi e complessi che richiedono tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore o conoscenza. Le caratteristiche fondamentali dei big data sono: il volume (quantità estremamente grande di dati), la velocità (i dati vengono generati, acquisiti ed elaborati velocemente), la varietà (i dati sono di vario tipo, strutturati, semi-strutturati o non strutturati), la veridicità (i dati devono essere di alta qualità, accurati e affidabili per potenziare insight e decisioni) e il valore (i dati devono far estrarre informazioni utili).
[3] Metodi e tecniche adoperate per estratte valore dai dati.
[4] Il termine intelligenza artificiale (AI) viene utilizzato in questo articolo secondo la sua definizione scientifica, cioè come campo dell’informatica che si occupa di creare sistemi e macchine capaci di eseguire compiti che richiederebbero intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento, la percezione, la comprensione del linguaggio naturale e la presa di decisioni.
[5] L’RPA (Robotic Process Automation) è una tecnologia che utilizza software robotici o “bot” per automatizzare attività ripetitive basate su regole. Questi bot sono in grado di interagire con sistemi e applicazioni informatiche in modo rapido, preciso e senza errori.
[6] Criterio valutativo che stima il valore di un immobile mediante la scelta di adeguati comparativi con relative normalizzazioni e aggiustamenti.
[7] Criterio valutativo, determinato attraverso un modello statistico, basato sull’analisi delle caratteristiche specifiche di una proprietà e sull’associazione del suo valore ai vari fattori che ne influenzano il prezzo.
