O mercado de capitais imobiliário tem crescido em ritmo acelerado no Brasil, mas ainda há um gargalo analógico que trava uma expansão maior. A estruturação de uma operação de CRI ou de project finance ainda depende de semanas de modelagem manual, idas e vindas de assessores, securitizadoras e gestores, e de um processo de distribuição que funciona, em grande medida, por relacionamento. É nessa lacuna que a inteligência artificial começa a operar, gerando tanto recursos para empreendimentos quanto oportunidades sólidas para investidores.

A análise é do portal Metro Quadrado, que postou um artigo sobre o assunto mostrando que a estruturação de um CRI envolve a projeção de cenários de velocidade de vendas, custos de obra, indexadores, cronograma de repasse e sensibilidade a variações de taxa. “Além de complexo, o tempo de estruturação, a necessidade de assessoria especializada e o volume de análises manuais tornam o processo caro, o que inviabiliza emissões inferiores a R$ 15 milhões. Sem acesso às soluções encontradas no mercado de capitais, empreendimentos de menor porte ficam restritos a linhas bancárias padronizadas”, aponta o portal.

Além disso, o Metro Quadrado sustenta que os gestores de FIIs e FIDCs imobiliários enfrentam um problema simétrico. “Com a oferta de dezenas de operações, a análise de compatibilidade entre cada CRI e a tese do fundo – prazo, indexador, LTV, garantias, região, segmento – consome tempo e equipe. A decisão, muitas vezes, se apoia em filtros genéricos e na rede de relacionamentos do gestor e não em uma varredura sistemática das oportunidades. Outro fator igualmente relevante é o geográfico. Gestores priorizam operações em praças conhecidas, como capitais, regiões metropolitanas consolidadas e mercados que possuem histórico. Isso não se deve necessariamente à aversão ao risco, mas à falta de informações estruturadas sobre comportamento de vendas, dinâmica de preços e perfil de demanda em cidades do interior ou em mercados secundários”, diz.

Para o portal, a aplicação da IA ao crédito imobiliário estruturado não se resume a chatbots ou automação de documentos. O impacto mais relevante está em três camadas interligadas. Uma delas é a modelagem do empreendimento. “A inteligência artificial pode processar simultaneamente o fluxo de caixa projetado, a estrutura de custos, o histórico de vendas de empreendimentos comparáveis e variáveis macroeconômicas para gerar cenários de viabilidade e identificar a estrutura de operação mais compatível: CRI, debênture, cota sênior de FIDC ou a combinação deles. O que leva semanas pode ser obtido em horas e com maior granularidade de cenários. Outro é o mapeamento do perfil investidor. Do lado do capital, pode-se analisar sistematicamente os FIIs e FIDCs listados – suas carteiras atuais, teses declaradas, histórico de alocação, preferências de indexador, faixa de prazo e apetite por risco – para construir perfis de investimento estruturados em cada veículo. Em vez de depender do conhecimento de quem distribui, utiliza-se um mapa dinâmico e quantificado do mercado comprador”, revela.

Outro ponto levantado refere-se à terceira camada, o matchmaking estruturado, que fará a conexão, cruzando perfis de operações estruturadas com os de veículos investidores para calcular um percentual de compatibilidade e de probabilidade de sucesso da alocação. “É em essência um sistema de recomendação aplicado ao mercado de capitais imobiliário. Isso já existe em outras verticais financeiras, mas ainda não havia chegado à originação de crédito para incorporação. A otimização gerada pela IA barateia o processo, reduz o spread, o tempo de análise e o custo de estruturação, tornando incorporadoras regionais, empreendimentos de porte médio e operações em mercados secundários – antes excluídos por questões de custo e não de risco – viáveis para o mercado de capitais”, explica.

Segundo o Metro Quadrado, o Bradesco BBI projeta um crescimento de até 15% no crédito imobiliário em 2026, impulsionado não apenas pela perspectiva de queda de juros, mas por mudanças estruturais no modelo de funding. “A inteligência artificial é uma delas. O capital está disponível. A tecnologia, também. A questão agora é velocidade de adoção”, finaliza.