A inadimplência, entendida como o não pagamento de uma obrigação após o vencimento, representa um dos principais desafios da gestão condominial, impactando diretamente o equilíbrio financeiro e a continuidade dos serviços essenciais.
Tradicionalmente, sua abordagem é reativa: o condomínio age apenas após o atraso. No entanto, com o avanço da inteligência artificial (IA), surge o conceito de inadimplência preditiva, que transforma esse cenário ao antecipar riscos antes mesmo do vencimento da obrigação.
Essa técnica baseia-se na chamada análise preditiva de crédito, que utiliza dados históricos, modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para identificar padrões e prever comportamentos futuros. Em vez de apenas registrar atrasos, o sistema analisa sinais que indicam a probabilidade de um condômino deixar de pagar suas obrigações, permitindo ações preventivas e mais eficientes.
Nesse contexto, além da gestão utilizar uma estratégia estrutura, conhecida como a régua de cobrança, a IA pode ser utilizada também como um instrumento preventivo, a qual atua por meio de modelos que classificam os devedores em níveis de risco, prática conhecida como “rating de cobrança”. Esses modelos processam grandes volumes de dados e identificam padrões de comportamento, categorizando os condôminos conforme a probabilidade de inadimplência. Assim, a gestão deixa de ser uniforme e passa a ser estratégica, com medidas personalizadas conforme o perfil de risco.
Um dos principais fatores analisados é o histórico de pagamento. A IA verifica frequência de atrasos, regularidade nos pagamentos e eventuais renegociações. Pequenas alterações nesse padrão — como atrasos recorrentes ou mudança no comportamento habitual — podem indicar risco futuro. Conforme estudos sobre cobrança com IA, até mesmo “pequenos desvios no padrão de pagamento” já são suficientes para sinalizar probabilidade de inadimplência.
Outro elemento relevante são as variações sazonais. Determinados períodos do ano podem influenciar a capacidade financeira dos condôminos, como meses de maior despesa familiar ou instabilidade econômica. A IA identifica esses ciclos ao cruzar dados históricos com padrões temporais, permitindo prever momentos de maior risco e ajustar estratégias de cobrança ou comunicação.
Além disso, o perfil do condômino é considerado. Isso inclui características comportamentais, nível de engajamento com comunicações do condomínio e até padrões indiretos, como redução de interação com notificações financeiras. A IA cruza essas informações para identificar perfis mais propensos à inadimplência, permitindo uma abordagem segmentada e eficiente.
A combinação desses fatores transforma a gestão condominial, tornando-a mais preventiva do que reativa. Em vez de agir apenas após o prejuízo, o condomínio pode adotar medidas antecipadas, como comunicação personalizada, facilitação de pagamento ou renegociação precoce. Como resultado, há maior eficiência na cobrança, redução de custos e preservação da saúde financeira coletiva.
Portanto, a inadimplência preditiva representa uma evolução significativa na administração condominial, ao integrar tecnologia, dados e estratégia. Ao identificar sinais de risco com antecedência, a inteligência artificial não apenas melhora a recuperação de crédito, mas também contribui para uma gestão mais sustentável, equilibrada e orientada por dados.
*Por Bruna Feitosa, sócia do escritório Feitosa Sociedade de Advocacia e mestranda em direito pela Universidad Europea del Atlántico. Também é mentora em Direito Imobiliário da OAB/RJ, coordenadora de livros jurídicos, presidente das comissões de direito imobiliário do IBRAPEJ e de leilões da Associação Brasileira de Advogados no Rio de Janeiro. Membro das Comissões: Mentoria da OAB/RJ; Criptoativos e Tokenização da OAB/RJ e da comissão de Direito Urbanístico, Imobiliário e Condominial da OAB/RJ.
