Negli ultimi anni, Zillow Group, Inc. si è affermata come uno dei principali marketplace immobiliari statunitensi, integrando servizi digitali alla tradizionale pubblicazione degli annunci per facilitare l’incontro tra domanda e offerta nel settore residenziale. Tra le tecnologie che più hanno caratterizzato l’evoluzione della piattaforma, quelle basate sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico (machine learning) rappresentano strumenti centrali, utilizzati sia per stimare i valori di mercato delle abitazioni sia per arricchire l’esperienza degli utenti. Tuttavia, l’introduzione e l’espansione di queste tecnologie – spesso sintetizzate dalla stampa con titoli come “Zillow è impazzito: per l’intelligenza artificiale” – meritano un’analisi tecnica più rigorosa per comprendere limiti, risultati e criticità effettive, evitando semplificazioni sensazionalistiche che oscurano la complessità dei modelli e delle operazioni coinvolte.
Il cuore delle capacità di intelligenza artificiale di Zillow è il cosiddetto modello Zestimate®, un motore di valutazione automatica dei prezzi delle case noto come automated valuation model (AVM). L’algoritmo prende in ingresso una vasta gamma di dati pubblici e privati, tra cui vendite recenti, configurazioni catastali, caratteristiche strutturali degli immobili e tendenze di mercato locali, e li elabora attraverso reti neurali e tecniche di deep learning per stimare il valore di mercato di una proprietà in un dato momento. Analisi interne e aggiornamenti relativi a questo modello descrivono come l’evoluzione verso un “Neural Zestimate” abbia consentito di semplificare l’architettura del sistema, aumentare la reattività alle variazioni del mercato e ridurre il tasso di errore complessivo su scala nazionale.
La transizione verso modelli più sofisticati si basa su principi consolidati della statistica predittiva e del machine learning: vengono addestrati modelli su dataset storici di transazioni e attributi immobiliari, quindi questi modelli apprendono relazioni tra variabili indipendenti (come metratura, posizione, condizioni dell’immobile) e il prezzo finale di vendita. Rispetto a metodi più tradizionali, l’uso di reti neurali consente di catturare correlazioni non lineari e interazioni complesse tra caratteristiche, ma introduce anche sfide associate alla qualità, rappresentatività e aggiornamento dei dati. Nel concreto, le stime non sono equivalenti a una perizia professionale e possono variare significativamente in base alla disponibilità di dati locali e alla volatilità dei mercati, rendendo imprescindibile un utilizzo critico e non passivo delle valutazioni generate automaticamente.
Un caso emblematico dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di Zillow si è verificato con il progetto “Zillow Offers”, un’iniziativa volta a comprare e rivendere direttamente case sulla base delle previsioni del modello di prezzo. Dal punto di vista tecnico, questo approccio rappresentava un’estensione naturale delle capacità dell’AVM: se l’algoritmo poteva stimare il valore di una casa con buona approssimazione, allora in teoria poteva anche guidare decisioni di acquisto e di pricing per un portafoglio immobiliare. Tuttavia, la rapida evoluzione dei mercati, con variazioni significative nei prezzi e nei tempi di vendita, ha messo alla prova la robustezza e l’adattabilità dei modelli. In mercati in rapido cambiamento, i modelli possono rispondere con ritardi o evidenziare errori sistematici dovuti a dati di addestramento non aggiornati o non rappresentativi delle condizioni correnti, portando a sovrastime dei valori e decisioni di acquisto economicamente svantaggiose. In effetti, report indipendenti indicano che l’unità di iBuying basata sull’IA ha registrato perdite consistenti, costringendo Zillow a ridimensionare o chiudere il programma.
Dal punto di vista sistemico, questi episodi evidenziano una delle principali difficoltà nell’applicazione dell’intelligenza artificiale ai mercati reali: la capacità dei modelli di adattarsi alle dinamiche economiche e ai feedback che essi stessi generano. Quando le stime di prezzo vengono utilizzate non solo come riferimento informativo, ma come input per decisioni operative o di investimento, si crea un ciclo in cui gli output dei modelli influenzano direttamente il comportamento dei partecipanti al mercato. Questo fenomeno è oggetto di studio tra economisti e data scientist, in cui la dipendenza dai dati predittivi genera feedback loops che possono amplificare errori e distorsioni se non adeguatamente mitigati da controlli umani e tecniche di calibrazione continua.
Un altro aspetto critico riguarda la percezione e l’affidabilità delle informazioni fornite agli utenti. Se da un lato l’intelligenza artificiale consente di analizzare grandi quantità di dati in tempi rapidi, dall’altro l’automazione può dare origine a contenuti generati in modo non trasparente o difficili da distinguere da fonti umane, influenzando recensioni di agenti immobiliari, testi descrittivi o raccomandazioni personalizzate. La diffusione di contenuti generati artificialmente, senza etichettatura chiara, solleva questioni di affidabilità e fiducia, soprattutto in un settore in cui le decisioni finanziarie sono complesse e comportano rilevanti implicazioni economiche per privati e professionisti.
Se si guarda all’implementazione tecnica complessiva, Zillow non è un caso isolato nel panorama dell’adozione di intelligenza artificiale nei servizi digitali: molte piattaforme immobiliari e servizi di valutazione adottano modelli di apprendimento automatico per migliorare l’efficienza delle stime e dei processi. Tuttavia, il valore di questi sistemi risiede nella loro integrazione con competenze umane e pratiche di governance dei dati che garantiscano aggiornamenti regolari, trasparenza sui limiti delle previsioni e supervisione esperta che possa mitigare errori sistematici e adattarsi alle dinamiche di mercato. In assenza di tali pratiche, l’uso dell’IA può essere percepito come “impazzito” non perché la tecnologia manchi di potenzialità, ma perché l’interpretazione dei risultati e le aspettative legate alle sue prestazioni non sono adeguatamente allineate alle reali capacità operative e statistiche dei modelli.