Innovation

Cos’è Wikicasa e come sta innovando il settore immobiliare con l’intelligenza artificiale

Siamo nel campo immobiliare, ma l’angolatura di visuale è decisamente originale e perciò molto ambita. In pochi mesi Wikicasa ha raccolto 3 milioni di euro che consentiranno di investire in tecnologia e permetteranno di raddoppiare l’organico nei prossimi 18 mesi: le figure più ricercate sono profili analitici con background scientifico, come business analyst, data scientist, front-end, back-end e mobile developer, che si affiancheranno agli oltre 40 dipendenti già presenti nelle sedi di Milano e Genova.

Cosa c’entra tutto questo con gli edifici? Servirà ad applicare l’intelligenza artificiale nel settore immobiliare e ad aprire nuove prospettive. 

Wikicasa punta a migliorare ulteriormente gli standard di qualità nel campo delle informazioni immobiliari, combinando algoritmi automatizzati con verifiche da parte di operatori specializzati. Sugli annunci vengono costantemente effettuati controlli per individuare potenziali annunci fuorvianti per l’utente: ad esempio annunci di immobili già venduti o affittati, o con posizione geografica che non corrisponde a quella reale o ancora annunci con dati parziali e incompleti. 

L’importanza dell’intelligenza artificiale nel mercato immobiliare

“Vogliamo arricchire l’enorme database di informazioni immobiliari, di cui già disponiamo” afferma Pietro Pellizzari, founder di Wikicasa. “Tramite open data relativi ad aspetti socio-demografici, economici, ambientali, sulla mobilità e viabilità, tutto ciò per fornire un’informazione sempre più integrata e complessiva del patrimonio immobiliare italiano.

L’intelligenza artificiale permette numerose applicazioni. Da un lato l’offerta: informazioni relative agli immobili in vendita e affitto, foto, planimetrie, prezzi richiesti. Dall’altro la domanda: cosa cercano i clienti, dove e quali budget hanno a disposizione. Per sfruttare al meglio i Big Data è fondamentale l’intelligenza artificiale; sarebbe impossibile – e in ogni caso troppo dispendioso – avere professionisti a sufficienza per analizzare manualmente quest’immensa mole di dati”.

L’AI può essere applicata nel settore immobiliare in diverse attività. Ad esempio: aiuta a predire e anticipare i prezzi, i trend di ricerca e l’andamento del mercato, oppure ancora ad identificare le migliori proposte di mercato; analizza le immagini ed estrapola ulteriori informazioni utilizzate nel processo di ricerca o di valutazione di un immobile; è in grado di studiare le ricerche degli utenti e offrire risultati personalizzati, prendendo in esame una serie di parametri.

Tuttavia l’AI non può agire in autonomia, ci sono infatti programmatori, data scientist ed analisti che si occupano di pulire i dati, standardizzarli e verificarli, di elaborare gli algoritmi, ottimizzarli e validarli. La componente umana è e rimarrà fondamentale in un settore così complesso ed articolato come quello immobiliare. 

Chi sono i protagonisti del portale Wikicasa

Vediamo chi sono i protagonisti di questo progetto unico in Italia a differenza di altri paesi europei. I principali gruppi immobiliari – Gabetti Group, Il Gruppo Tecnocasa, RE/MAX e Tempocasa – hanno unito le loro forze per creare un portale alimentato dai professionisti del settore, promuovendo così trasparenza, affidabilità e qualità degli annunci.

Ci sono altri esempi di portali immobiliari che nascono dagli operatori tradizionali di settore, esistono infatti l’americano Realtor fondato nel 1995, l’olandese Funda risalente al 2001 e l’inglese Onthemarket dal 2015.  Il grande valore è che operatori che sono di fatto competitor, si trovano a collaborare per un obiettivo comune, ossia migliorare la qualità degli annunci – e più in generale del settore – e andare verso una trasparenza sempre maggiore. 

I portali gestiti dal gruppo Wikicasa sono tre: Wikicasa, Casaclick.it e Commerciali.it. Insieme raccolgono oltre 600 mila annunci immobiliari da circa 14 mila operatori professionali sul tutto il territorio italiano. I portali nell’ultimo anno sono stati utilizzati da oltre 13 milioni di utenti unici che hanno ricercato almeno un immobile online.

Altri servizi di data providing: un tool di valutazione e fornitura dati per l’intera filiera

Oltre al più classico servizio di ricerca immobiliare, Wikicasa propone altre due tipologie di servizi di data providing. Innanzitutto un tool di valutazione, il Valuta Casa, che in pochi secondi e con un numero limitato di informazioni richieste è in grado di restituire un range di prezzo dell’immobile e il loro andamento per regione, provincia, paese e quartiere per le città principali, aggiornato in tempo reale, per vendita e affitto. 

Quindi informazioni preziose anche per l’intera filiera del business immobiliare con una serie di servizi di fornitura dati per: costruttori, che grazie ai Big Data possono interpretare le tendenze di ricerca e proporre offerte in linea con le richieste del mercato; banche, che si affidano ai dati per valutare la solidità del mercato in funzione dell’erogazione dei mutui; agenti, che utilizzano strumenti dedicati grazie ai quali hanno accesso alle informazioni dettagliate, proponendo valutazioni sempre più precise ai loro clienti, così che il prezzo richiesto sia vicino al prezzo di mercato; consulenti advisor e gestori di fondi di investimento, che utilizzano questi dati per ottimizzare la loro gestione di portafoglio.

Il mercato immobiliare ha visto una grande ripresa post-pandemica già durante l’anno appena trascorso”, spiega Pellizzari. “Ripresa che si prefigura non come semplice rimbalzo tecnico ma come vera e propria apertura di un nuovo ciclo. Tassi bassi, accessibilità al credito bancario, insieme ai vari bonus sulla ristrutturazione e riqualificazione, hanno dato slancio alla domanda. Nel 2022 si conferma questo trend anche se leggermente al di sotto dei livelli eccezionali dello scorso anno; questo è in parte dovuto al conflitto, che genera un clima di incertezza – da sempre nemico degli investimenti importanti – e ai suoi effetti, come il rincaro delle materie prime e dell’energia”. 

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