Conteúdo Exclusivo – Por Ellen Costa
Pesquisa inédita do Nereus-USP compara modelos de preços e inteligência artificial para trazer transparência ao setor de escritórios paulistano.
São Paulo, 24 de fevereiro de 2026 – A conexão entre o setor privado e a academia tem se provado um motor essencial para a inovação no Brasil. Um exemplo prático dessa simbiose é o recente estudo desenvolvido por Rodger Campos (2025), Pesquisador Líder do Insper Cidades, utilizando a base de dados da Buildings.
O estudo propõe a criação de um Índice de Preços de Aluguéis Corporativos (IPAC) para o município de São Paulo, fundamentado exclusivamente em dados de transações efetivas.
Diferente de indicadores que utilizam “preços pedidos” (anúncios), que podem ser até 40% superiores aos valores reais de fechamento, esta pesquisa conta com registros de aluguéis transacionados entre 2005 e 2022, extraídos da plataforma Buildings CRE Tool.
“Não há transparência nesse mercado. Quando você encontra empresas que estão fazendo essas coletas de dados a partir das transações [como a Buildings, por exemplo], isso ganha muita relevância, porque você tem acesso ao que de fato está sendo transacionado,” destaca o pesquisador Rodger Campos.
Para conhecer de perto os resultados do estudo e como eles podem contribuir para as discussões do setor, fomos ao Insper e conversamos com Campos (confira entrevista abaixo e no nosso canal no Youtube).
Transparência na precificação de imóveis comerciais
O mercado imobiliário corporativo de São Paulo acaba de ganhar um aliado técnico de peso. Um estudo recente do Nereus, laboratório da USP, desenvolveu o Índice de Preços de Aluguéis Corporativos (IPAC). A iniciativa preenche uma lacuna histórica de dados transparentes sobre o setor no Brasil.
Diferente de indicadores que utilizam apenas preços de anúncios, o IPAC foca em contratos efetivos de locação.
Assim, o pesquisador Rodger Campos analisou dados entre 2005 e 2022 para construir essa ferramenta que compara o método de regressão linear (hedônico) com a técnica de Random Forest de aprendizado de máquina.
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A Superioridade da Regressão Linear no Setor
Nesse sentido, a análise revelou que a tradicional regressão linear supera a inteligência artificial na construção de índices imobiliários. Esse modelo apresentou maior acurácia preditiva e revisões menos suscetíveis a distorções.
O método hedônico isola as características dos imóveis para identificar a variação real dos preços.
Já o modelo de Random Forest mostrou-se mais suave. Essa característica pode ocultar inflexões e choques importantes do mercado. Por isso, os especialistas recomendam a abordagem hedônica para monitorar a rentabilidade de ativos e Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs).
“O Random Forest tem uma volatilidade muito maior do que uma regressão linear,” explica Campos. “Se eu, que estou construindo esse índice, preciso escolher entre essas duas técnicas, vou escolher a que tem menos volatilidade para trazer uma previsibilidade melhor para quem está no mercado e avaliando esse tipo de ativo.”
Ciclos Econômicos em São Paulo
Os dados mostram que o estoque ocupado na capital paulista sofreu com os impactos da pandemia. Assim, a vacância média subiu de 16,8% em 2019 para 21,6% em 2022. Além disso, o estudo aponta que o setor de serviços e os novos hábitos de trabalho híbrido moldam essa nova realidade.
Por conseguinte, o IPAC detalha o comportamento de diferentes classes de edifícios. Entre 2006 e 2013, o mercado viveu uma valorização generalizada. Contudo, o período entre 2014 e 2016 registrou quedas significativas nos preços devido à crise econômica.
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Padrões Superiores (AAA e AA): apresentaram estabilidade ou leve retração no ciclo mais recente.
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Padrões Intermediários (B e BB): mostraram retomada mais clara entre 2020 e 2022.
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Classes C: mantêm alta concentração no centro histórico, mas enfrentam maior dificuldade de atração.
O índice desenvolvido capturou momentos distintos:
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Período Áureo (2006-2013): valorização acentuada em todos os segmentos, com destaque para as classes B e C, que cresceram entre 25% e 30%.
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Ajuste de Mercado (2014-2016): queda generalizada nos preços e aumento da vacância. O segmento AAA recuou cerca de 10%.
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Pandemia e Pós-Pandemia (2020-2022): adoção do trabalho híbrido e home office, gerando renegociações e reduções de áreas locadas.
Um convite ao futuro
O trabalho, que será publicado em revista científica da UFMG, é um chamado para que mais empresas sigam o exemplo da Buildings e abram suas “caixas-pretas” de dados para a ciência, respeitando normas de LGPD e sigilo.
Nesse sentido, Campos ressalta:
“Meu grande convite é que as empresas se aproximem das universidades para que a formação tenha um cunho prático, e para que a Buildings continue a desenvolver índices para outros lugares onde tem acesso a esses dados.”
Por fim, o pesquisador destaca que a colaboração com empresas privadas é fundamental para que a formação acadêmica não seja meramente teórica.
“Eu acho que essas parcerias que são feitas com pesquisadores e empresas têm uma relação de ganha-ganha. Ganha a empresa, que tem acesso a informações com os dados dela; ganha a academia e os alunos, que têm acesso a esse tipo de dado.”
Estudo completo disponível em usp.br/nereus
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