Zillow’un "Zestimate" algoritmasındaki tahmin hatalarının şirketin gayrimenkul alım-satım biriminin kapanmasına ve büyük çaplı mali zarara yol açtığı bildirildi

Gayrimenkul veri platformu Zillow, 2018 yılında başlattığı ve "iBuying" (doğrudan konut alımı) modeliyle işleyen "Zillow Offers" birimini, yapay zekâ temelli fiyatlandırma algoritmasının piyasa koşullarını öngörmede yetersiz kalması nedeniyle Kasım 2021’de kapattığını duyurdu. Şirketin, konut değerlerini belirleyen "Zestimate" adlı makine öğrenmesi algoritmasına dayanarak çok sayıda evi piyasa değerinin üzerinde fiyatlarla satın aldığı, ancak bu mülkleri öngörülen kârla satamadığı belirtildi.

Zillow CEO’su Rich Barton, konut fiyatlarını tahmin etmedeki belirsizliğin şirketin beklediğinden çok daha yüksek olduğunu ve algoritmanın özellikle üç ila altı ay sonrasına yönelik isabetli öngörülerde bulunamadığını ifade etti. Şirket sözcüsü Viet Shelton, algoritmanın aslında bir "başlangıç noktası" olarak tasarlandığını, ancak pandemi dönemindeki arz-talep dengesizliği ve hızlı fiyat artışları gibi olağanüstü piyasa dalgalanmalarının sistemin tahmin yeteneğini olumsuz etkilediğini belirtti. Insider tarafından yapılan bir analize göre, Phoenix’teki Zillow envanterinin %93’ünün, Dallas’ta ise %81’inin alış fiyatının altında listelendiği rapor edildi.

Olayın mali sonuçları kapsamında Zillow’un 2021 yılı üçüncü çeyreğinde 304 milyon dolar, toplamda ise 540 milyon doların üzerinde bir envanter değer düşüklüğü kaydettiği bildirildi. Bu başarısızlığın ardından şirket, iş gücünün yaklaşık %25’ine tekabül eden 2.000 çalışanını işten çıkaracağını ve iBuying operasyonlarını tamamen sonlandıracağını açıkladı.

Gayrimenkul teknolojisi stratejisti Mike DelPrete ve pazarlama profesörü Nikhil Malik gibi uzmanlar, algoritmanın kısa vadeli verileri işlemede başarılı olsa da, gayrimenkul piyasasındaki uzun vadeli döngüleri ve veri tabanlarına yansımayan fiziksel veya insani faktörleri analiz etmede yetersiz kaldığını belirtmektedir. Zillow’un yaşadığı bu durum, karmaşık ve değişken gerçek dünya piyasalarında yalnızca yapay zekâ modellerine dayanarak yüksek maliyetli kararlar almanın risklerini ortaya koyan kritik bir vaka olarak nitelendirilmektedir.