Abstract

Artificial intelligence (AI) is transforming the real estate sector by offering innovative tools for analyzing complex data and improving valuation accuracy. Technologies such as machine learning and deep learning are becoming increasingly prevalent in real estate valuation practices, opening up new possibilities and supporting more informed strategic decision-making. This study presents a literature review on the application of AI in property valuation, based on 67 articles published between 1993 and 2024. The aim is to explore the major research trends, methods employed, and challenges encountered in this field. The results reveal a significant surge in academic interest in recent years, coupled with the adoption of sophisticated techniques such as neural networks and big data-based analysis. Geographically, the US, China, and Europe are emerging as major contributors to this field of research. Studies focus on integrating economic, demographic, and geospatial data to improve estimates and enhance understanding of market dynamics. However, significant challenges remain, such as model transparency, data quality, and  the applicability of technologies in emerging markets. This review provides a clear overview of current practices and future prospects, offering valuable insights to optimize real estate valuations in an ever-changing global environment.

L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando il settore immobiliare, offrendo strumenti innovativi per analizzare dati complessi e migliorare la precisione delle valutazioni. Tecnologie come il machine learning e il deep learning stanno progressivamente entrando nelle pratiche di stima immobiliare, aprendo nuove possibilità per supportare decisioni strategiche più informate. Questo studio presenta una revisione della letteratura sull’applicazione dell’IA nelle valutazioni immobiliari, basata su 67 articoli pubblicati tra il 1993 e il 2024. L’obiettivo è esplorare le principali tendenze di ricerca, i metodi utilizzati e le sfide affrontate in questo ambito. I risultati evidenziano un forte aumento dell’interesse accademico negli ultimi anni, accompagnato dall’adozione di tecniche avanzate come reti neurali e analisi basate su big data. Sul piano geografico, Stati Uniti, Cina ed Europa emergono come i principali contributori di ricerca. Gli studi si concentrano sull’integrazione di dati economici, demografici e geospaziali per migliorare le stime e comprendere meglio le dinamiche di mercato. Tuttavia, restano sfide significative, come la trasparenza dei modelli, la qualità dei dati e l’applicabilità delle tecnologie in mercati emergenti. Questa revisione offre una panoramica chiara dello stato dell’arte e delle prospettive future, fornendo spunti utili per ottimizzare le valutazioni immobiliari in un contesto globale in continua evoluzione.