Notícia postada originalmente em: http://www.infomoney.com.br/imoveis/noticia/7074038/brasileiro-lanca-robo-para-investir-imoveis-com-menor-risco-possivel
SÃO PAULO – Para o empreendedor serial Stefan Schimenes, a forma como se investe no mercado imobiliário até hoje é uma “loucura”. Isso porque se leva em conta, principalmente, a intuição e o emocional humanos no momento de tomar uma decisão potencialmente milionária – e que, via de regra, compromete quase toda a riqueza de uma pessoa comum. Foi dessa convicção, e da aposta que, em um tempo, o mundo inteiro pensará como ele, que Stefan partiu para lançar seu mais novo empreendimento, a Investorise.
Em sociedade com o estoniano Gert Stahl, Stefan desenvolveu uma ferramenta que, utilizando todos os dados disponíveis no mercado imobiliário norte-americano, seleciona apenas os melhores imóveis possível do ponto de vista de investimento. São cruzadas informações como potencial de valorização, probabilidade de vacância, valor de aluguel e dados demográficos do bairro onde um imóvel se encontra – tudo em curto espaço de tempo -, para permitir otimização máxima nas tomadas de decisões.
Filho de empreendedor, Stefan nunca quis trabalhar para outras pessoas, e nunca pensou pequeno: ele diz que seu sonho é criar uma empresa de US$ 1 bilhão com 15 funcionários. Desde os 20 anos, usa sua energia na criação de negócios, e alguns deles se mostraram bem-sucedidos. É o caso da empresa de marketing digital Cazamba, aberta por ele em 2015 e que até hoje é importante no ramo – mas que, para o jovem ambicioso, não parecia grandiosa o suficiente.
Uma das experiências cruciais para a carreira Stefan foi a oportunidade de trazer as operações do AirBnb no Brasil, em 2011, por meio do contato com um investidor alemão. Ele foi o executivo responsável pela estruturação da startup por aqui e, a partir do contato com a empresa de hospedagem, teve a ideia de focar no mercado imobiliário, que considerou ideal para conseguir criar sua própria “empresa de bilhão”. Em 2015, começou a colocar a ideia em prática.
“Se você falar para qualquer pessoa ‘eu te de dou 500 mil reais para investir em qualquer ação’, ela vai ficar horas, dias, semanas analisando a ação, conversando com analistas. Com imóveis, a gente até leva um tempo visitando, mas toma a decisão financeira mesmo em minutos”, compara Stefan. Ele conta que passou por problemas ao comprar um imóvel para investir logo antes do início da crise brasileira. “Em termos de equity, não foi a melhor escolha que fiz. E eu percebi, estudando, que esse problema não é só meu e nem só do brasileiro”, mas que também existe nos Estados Unidos, um mercado de três trilhões de dólares que “eram investidos usando feeling”.
Fundo de investimento
Enquanto idealizava a tecnologia de análise, Stefan percebeu que poderia aproveitar esse potencial em um produto próprio – e turbinar os ganhos. A partir da Investorise, criou um fundo de investimento imobiliário que utiliza de todas as informações analisadas pelo seu sistema para garantir a maior rentabilidade com o máximo de segurança possível.
“Nós conseguimos comparar todos os imóveis que estão à venda no mercado e fazer uma projeção financeira para cada um deles: por quanto a gente consegue alugar, qual a despesa operacinal de ter esse imóvel, quanto ele deve apreciar, qual o risco… A gente calcula um monte de coisa. Então a gente pensou: se você sabe onde tem ouro, você não conta para as pessoas onde ele está, você extrai esse ouro”, pondera Stefan.
Segundo Stefan, os imóveis selecionados pela Investorise não apenas têm grande probabilidade de apreciação como também de geração de renda. A ideia é que o fundo renda com aluguel constantemente até o momento de venda de cada unidade imobiliária. “A estratégia short é a geração de renda com aluguel e a estratégia long é a apreciação, de tal forma que o investidor nunca vai perder dinheiro com a gente”, garante o empreendedor. “No pior dos casos, se o imóvel não apreciar, ele tem a renda do aluguel”.
Com tíquete inicial de US$ 1 milhão, uma pessoa de qualquer parte do mundo pode investir nesses imóveis, nos EUA, sem precisar passar pela burocracia, complicada e desconhecida, de adquirir uma casa por conta própria. A projeção de retorno desse investimento é de mais de 10% ao ano.
De início, as casas adquiridas pelas empresa são residenciais e custam entre US$ 250 mil e US$ 300 mil. Essa faixa de preço também é uma forma de aumentar a segurança do fundo: cada investidor terá seu dinheiro aplicado em diferentes propriedades: se, por acaso, alguma delas estiver vaga, outras garantirão a renda de curto prazo. “Tem funcionado muito bem, a rentabilidade vem se comprovando”, garante o criador do produto.
Nos dois últimos anos, Stefan e Gert Stahl conseguiram investimentos de pouco mais US$ 20 milhões, tanto para o fundo quanto para o sistema de inteligência artificial. O lançamento oficial foi em julho desse ano, e a ideia é passar a oferecer cada vez mais formatos de fundos aos investidores interessados, sempre diversificando os ativos.
Humanos não são dispensáveis
Qualquer especialista em imóveis concorda: a escolha de um imóvel tem relação direta com elementos imensuráveis matematicamente. Uma cada bem cuidada, com muita iluminação natural, vale mais que sua vizinha cujos quartos são posicionados no porão. Stefan e seu sócio também sabem disso.
“Temos parcerias em todas as localidades que trabalhamos, com corretores, property managers, enfim, pessoas que visitam as localidades para dar credibilidade ao que o sistema filtra”, conta o CEO. Ele conta que cerca de 90% do output que chega para a equipe é rejeitado, justamente por conta de fatores pouco palpáveis e do grau de desejo de cada propriedade. Isso ocorre porque ideia é diminuir, e não aumentar, o grau de risco do investimento imobiliário.
Por que os EUA?
Investidores interessados em utilizar um sistema como o Investorise no Brasil podem se preparar para as más notícias: segundo Stefan, o país não possui a eficiência necessária para “treinar” o algoritmo com a mesma precisão do país norte-americano. “No Brasil teria que montar uma empresa para a organização de dados antes de criar um sistema como o nosso. Porque o machine learning precisa ser treinado”, resume o empreendedor.
Nos EUA, todos os imóveis são sempre listados uma única vez em um sistema generalizado ao qual todos os cidadãos podem ter acesso, muito diferente do mercado imobiliário que conhecemos. “Para você ter uma noção, tem estado que eu compro tudo pela internet. Faço a escritura, apertando um botão no meu e-mail”. Nada disso significa que os planos param por aqui: “a oportunidade nos Estados Unidos é infinita, mas o plano é expandir”.