Într-un interviu acordat Playtech.ro, am explicat cum funcționează algoritmul imo360, ce date procesăm și cum ajunge inteligența artificială să ofere o evaluare obiectivă a unei proprietăți — nu un număr rotund estimat subiectiv, ci un interval de încredere construit pe aproape 5 milioane de anunțuri procesate din 2016 până azi.

Mai jos, o sinteză a celor mai importante subiecte discutate — de la algoritmul CMA și scorul de similaritate, la detectarea proprietăților subevaluate și viitorul pieței imobiliare din România.

Cum funcționează algoritmul imo360

Algoritmul este un CMA — Comparative Market Analysis — construit pe date publice din piața imobiliară românească, combinate cu informații validate de agențiile partenere. Când evaluezi o proprietate, algoritmul identifică proprietăți similare din aceeași zonă și aplică ponderi de similaritate pe mai multe axe: distanță geografică, suprafață, stare, anul construcției, etaj.

Nu face o medie simplă, ci o medie ponderată — proprietățile mai similare contează mai mult în calcul. Rezultatul este un interval de încredere, nu un singur număr. Algoritmul îți dă un range de preț, cu datele de susținere, și te lasă să înțelegi de ce prețul este acolo unde este.

Un detaliu tehnic important: algoritmul folosește elasticitate diferențiată. La evaluarea randamentului de chirie, coeficientul de elasticitate este 0,5 — pentru că randamentul scade pe măsură ce suprafața crește. La vânzări, elasticitatea este 1,0 — relație liniară. Acest nivel de nuanță separă o evaluare algoritmică de o medie simplă pe cartier.

Aproape 5 milioane de anunțuri procesate

La nivel de proprietate, algoritmul analizează suprafață, număr de camere, etaj, an de construcție, stare, tip, compartimentare. La nivel de localizare: coordonate GPS, zonă, cartier, proximitate. La nivel de piață: prețul mediu pe zonă, volumul de anunțuri, timpul mediu de vânzare, evoluția prețurilor în timp.

Baza de date conține aproape 5 milioane de anunțuri procesate din 2016 până azi, cu peste 400.000 active. Doar pe segmentul de apartamente de vânzare, vorbim de peste 2 milioane de înregistrări istorice. Această profunzime permite analiza de trenduri pe perioade lungi, nu doar snapshot-uri punctuale.

Un pilon esențial al strategiei noastre este atragerea agențiilor imobiliare de încredere în ecosistem. Cu cât mai mulți profesioniști contribuie cu date din tranzacții reale, cu atât evaluările devin mai precise — un cerc virtuos care beneficiază întreaga piață.

Inteligență artificială dincolo de chatbot

Chatbot-ul, construit pe Anthropic Claude, este partea vizibilă a inteligenței artificiale din platformă. Dar AI-ul intră mult mai adânc.

Cea mai valoroasă aplicație este sistemul de scoring multi-dimensional. Fiecare proprietate primește scoruri pe 6 axe: PriceScore (poziționare față de piață), YieldScore (potențial de randament), DOMScore (viteza de vânzare în zonă), RenovationScore (stare și potențial de renovare), DescriptionScore (calitatea anunțului ca indicator de seriozitate) și ImageScore (calitate vizuală a listării).

Deasupra, avem detectarea de hidden gems — detecție de anomalii statistice care identifică proprietăți subevaluate pe care piața le-a trecut cu vederea. Nu doar cât costă, ci cât ar trebui să coste, cât de repede se vinde, cât randament aduce și merită atenție.

Proprietăți subevaluate: oportunități reale sau semnale false?

Algoritmul compară fiecare proprietate cu distribuția prețurilor din zona sa, ajustată pentru suprafață, etaj, an și stare. Când o proprietate se află semnificativ sub media ajustată dar nu prezintă indicatori de alarmă — descriere suspectă, imagini slabe, informații lipsă — este marcată ca potențial hidden gem.

Riscul de false semnale există. O proprietate poate fi ieftină din motive pe care datele nu le captează: probleme juridice, defecte structurale, vecinătate problematică. De aceea sistemul nu spune cumpără, ci investighează. Am implementat filtre de calitate — proprietăți fără imagini, cu descrieri foarte scurte sau prețuri nerealist de mici sunt excluse. E mai bine să ratezi o oportunitate decât să trimiți pe cineva într-o capcană.

Calitatea datelor într-o piață fragmentată

Cea mai mare provocare tehnică: sursele de date au formate, câmpuri și niveluri de rigurozitate complet diferite. Am construit mai multe straturi de procesare.

Normalizarea aduce totul la un format unic — prețuri per mp vs. total, suprafață utilă vs. construită, adresă text vs. coordonate GPS. Deduplicarea consolidează aceeași proprietate care apare în surse diferite cu detalii diferite. Validarea prin tranzacții reale compară prețurile listate cu cele la care s-au încheiat efectiv tranzacțiile. Geocodarea folosește o instanță proprie Nominatim cu fallback Google Maps API — independență față de vendori, costuri predictibile, control total. Și în final, filtre de plauzibilitate pentru prețuri, suprafețe și combinații imposibile.

Ce poate afla un utilizator obișnuit

Evoluția prețurilor pe 6–12 luni, timpul mediu de vânzare, raportul cerere-ofertă din zonă, randamentul chiriei raportat la prețul de achiziție. Platforma oferă o hartă interactivă cu clustering — vizualizarea a zeci de mii de anunțuri simultan. Poți desena pe hartă exact zona care te interesează și primești statistici instant, fără filtre predefinite.

Pentru un utilizator obișnuit, cel mai valoros lucru este contextul: când vezi un anunț la 2.200 EUR/mp într-o zonă unde media e 1.800 EUR/mp, poți reacționa informat. Nu trebuie să fii expert — algoritmul face comparația pentru tine.

Cele mai surprinzătoare concluzii despre piața din 2026

Prima: dimensiunea reală a pieței. Aproape 5 milioane de anunțuri procesate în 4 ani — peste 2 milioane doar pe segmentul de apartamente de vânzare. Când ai o bază de date de această dimensiune, vezi pattern-uri pe care niciun snapshot punctual nu le relevă.

A doua: Bucureștiul nu mai este cel mai scump oraș. Cluj l-a depășit cu peste 700 EUR/mp, însă Bucureștiul oferă aproape dublu ca randament al chiriei. A treia: polarizarea extremă din Capitală — raport de peste 3× între Primăverii și Ferentari, realități economice complet diferite la 15 minute distanță. A patra: efectul TVA-ului majorat de la 9% la 21%, care a redirecționat 44% din cumpărători spre apartamente vechi.

Tehnologie și agentul imobiliar

Tehnologia nu înlocuiește agentul — îl transformă. Un agent care arată clientului exact de ce prețul propus este corect, cu date în timp real, aduce valoare reală. Cel care doar deschide ușa și așteaptă comisionul va avea tot mai greu de justificat acel comision.

imo360 a fost construit inițial ca instrument intern pentru VIB Imobiliare — agenție activă din 2004. Agenții l-au folosit un an în tranzacții reale înainte ca platforma să devină publică. Strategia noastră este tocmai să aducem cât mai mulți agenți serioși în platformă. Un agent care lucrează cu date corecte închide tranzacții mai repede, la prețuri realiste, și construiește reputație pe rezultate.

Ce urmează

Pe termen scurt: extinderea analizei de investiție. Calculăm deja yield brut/net, price-to-rent ratio, cash-on-cash return, IRR, break-even period — dar vrem să le facem accesibile pentru investitorul individual. Pe termen mediu: aplicație mobilă, extindere geografică, predicții de preț bazate pe trenduri istorice. Pe termen lung: infrastructura de date pentru piața imobiliară din România — un MLS digital, colaborativ, în care agențiile, dezvoltatorii, băncile și cumpărătorii au acces la aceleași date de calitate.

Din punct de vedere AI, cel mai interesant teritoriu este analiza predictivă a zonelor — identificarea cartierelor cu potențial de creștere înainte ca piața să le descopere. Datele le avem; provocarea e să le transformăm în semnale acționabile fără zgomot.

Interviul integral

Interviul complet poate fi citit pe Playtech.ro — Cum ajung datele și inteligența artificială să arate cât valorează cu adevărat o locuință.

Evaluările și statisticile sunt disponibile gratuit pe imo360.ro.