E se il tuo nuovo agente immobiliare fosse un bot?

E se il tuo nuovo agente immobiliare fosse un bot? Sì, avete letto bene. Tra le nuove possibilità offerte dall’Intelligenza Artificiale c’è anche questa: dare un’occhiata a un edificio (ad esempio usando le immagini disponibili su Google Street View) per predirne il prezzo con un’accuratezza sconcertante. Si tratta di un’innovazione non esente da rischi, però. Una tecnologia capace di vedere certamente molte cose, ma di perderne altrettante. E ciò potrebbe distorcere – ancora più di oggi – il mercato immobiliare. Vediamo come.

Nel settore immobiliare i dati sono fondamentali. I professionisti ne usano già moltissimi per definire il prezzo di un immobile. Informazioni per monitorare domanda o offerta, per confrontare offerte simili nello stesso quartiere o per quantificare la presenza di servizi pubblici. La valutazione finale, però, spesso viene fatta di persona. Questo perché ci sono alcuni aspetti relativi al prezzo di una casa che dipendono dal contesto urbano e che solo un occhio esperto può vedere.

I professionisti di lungo corso possono cogliere al volo indizi utili per definire il valore di un immobile: dalla condizione delle strade e dei marciapiedi alla qualità dei negozi presenti; dalla marca delle automobili parcheggiate ai tipi di persone che abitano il quartiere. Questo genere di valutazioni permette anche di scovare aree urbane emergenti e di capire l’evoluzione futura dei prezzi. I trend culturali, infatti, arrivano prima del mercato: un caffè fighetto o le coppiette hipster rivelano molto di più di quanto si possa scovare nelle statistiche ufficiali.

Usando l’Intelligenza Artificiale si possono fare le stesse cose – ma su grande scala. Nel nostro gruppo di ricerca abbiamo di recente utilizzato 20.000 immagini di immobili a Boston, di cui abbiamo monitorato il prezzo nel tempo. Il nostro modello di “deep learning” ha quindi utilizzato queste informazioni per identificare correlazioni tra caratteristiche visive e variazione di valore. Quando abbiamo aggiunto altre variabili - come le informazioni strutturali e i servizi di quartiere – l’algoritmo è stato in grado di compiere previsioni molto accurate sui prezzi.

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di Maurizio Molinari 12 Agosto 2023

Ma questo è solo l’inizio. In un nuovo articolo, pubblicato qualche settimana fa sulla rivista accademica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), abbiamo usato 27 milioni di immagini di Google Street View negli Stati Uniti, scoprendo che l’Intelligenza Artificiale è anche molto efficace nel profilare altri aspetti di un quartiere, tra cui povertà, criminalità e salute pubblica. In futuro si potrebbe pensare di utilizzare anche immagini interne degli edifici – spesso di pubblico dominio grazie a database immobiliari o canali social media – per arrivare a valutazioni ancora più precise.

La diffusione degli algoritmi nel settore immobiliare, però, non è esente da rischi. Sappiamo come il mercato tenda a sopravvalutare o sottovalutare i prezzi in modo inaspettato e un’Intelligenza Artificiale poco addestrata potrebbe rinforzare questi pregiudizi: pensate a cosa potrebbe succedere nella valutazione di appartamenti in quartieri ad alta densità di minoranze etniche, ad esempio. Il rischio di ampliare il divario sociale è dietro l’angolo. Inoltre, quando nel 2018 il colosso immobiliare americano Zillow lanciò “Offers”, un servizio che consentiva agli utenti di vendere le proprie case con un click a un prezzo stabilito dall’algoritmo, i critici hanno accusato l’azienda di influenzare il mercato e speculare. La tecnologia, in realtà, sì dimostrò più inetta che ingannevole: dopo un periodo di acquisti a prezzo alto e vendite a prezzo basso – e conseguenti grandi perdite – il programma è stato sospeso.

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Un'altra preoccupazione è che le previsioni possano trasformarsi in profezie che si auto-avverano. Ricordiamo la legge di Goodhart: quando una misura diventa un obiettivo, cessa di essere una buona misura. In altre parole, se hai paura che i vicini ti guardino male perché non curi abbastanza il tuo balcone o hai messo delle tende diverse rispetto al resto del condominio, preparati alle valutazioni dei robot! Immaginiamo un futuro distopico in cui tutti ridipingono la propria casa di un colore specifico per ingannare il sistema e impressionare l'auto di Google Street View. Ci sarebbe materiale per una nuova stagione di Black Mirror.

Ovviamente non possiamo più tornare indietro e la domanda da farsi non è se usare o meno queste tecnologie, ma come utilizzarle al meglio. Per farlo, abbiamo bisogno di regolamentazione, ma soprattutto di sperimentazione. Riguardo a quest’ultima: il moltiplicarsi di bot dovrebbe impedire a un singolo algoritmo approssimativo di avere troppa influenza, garantendo quindi una maggiore democratizzazione. La regolamentazione, invece, spetta a noi: tenere gli occhi aperti per valutare criticamente tutto quello che i nuovi occhi sintetici ci mostreranno. L’Intelligenza Artificiale può fare molte previsioni sul mondo - ma solo noi esseri umani possiamo immaginarne uno diverso e migliore.

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Carlo Ratti dirige il Senseable City Lab presso il MIT di Boston ed è co-fondatore dello studio di progettazione CRA-Carlo Ratti Associati. I suoi ultimi libri sono “Urbanità” (Einaudi 2022) e “Atlas of the Senseable City” (con Antoine Picon, Yale University Press 2023). Una versione precedente di questo articolo è stata pubblicata dal Financial Times.