Piattaforma AI per perizie immobiliari

Prima di comprare casa, un tecnico controlla l’immobile e scrive una relazione con le criticità trovate e una controproposta di prezzo. Investigatore Immobiliare ci ha chiesto di portare tutto il percorso in una piattaforma, con l’AI che prepara la prima bozza della relazione a partire dalle foto del sopralluogo.

Settore Edilizia & Costruzioni

La situazione di partenza

Il cliente è Investigatore Immobiliare, una società tecnica che controlla lo stato di un immobile prima che venga comprato.Chi sta per acquistare una casa chiede un sopralluogo: si guardano i documenti del venditore, la facciata e la copertura, le stanze una per una, gli impianti. Alla fine l’acquirente riceve una relazione scritta che gli dice cosa ha trovato il tecnico, quanto servirebbe per sistemarlo e che prezzo ha senso proporre al venditore.

La relazione ha una struttura fissa in quattro parti: il contesto della zona con i prezzi medi di immobili simili, l’esito del sopralluogo con le criticità riscontrate, la stima degli interventi voce per voce, e il totale dell’investimento con imposte, notaio e provvigione dell’agenzia. L’ultima frase è sempre la controproposta. Scriverla da capo per ogni immobile, tornando sulle foto una alla volta, era la parte più lunga del lavoro.

Il cliente ci ha chiesto di mettere in un solo sistema tutto il percorso: la richiesta che arriva dal sito, il contratto e il pagamento, la raccolta dei dati del sopralluogo, la scrittura della relazione e la consegna.

Cosa abbiamo costruito

Tre parti collegate. Un sito pubblico raccoglie le richieste con un modulo breve e offre una guida scaricabile in cambio dell’email. Un back-office per il team segue ogni richiesta in 6 stadi, dal primo contatto al cliente acquisito, e ogni pratica in 7, dal contratto accettato alla relazione consegnata, con ruoli distinti per amministratori, operatori e commerciali. Un portale riservato permette all’acquirente di seguire la sua pratica: si entra con un codice ricevuto via email.

Nel portale l’acquirente compila il sopralluogo in 6 passaggi: i documenti ricevuti dal venditore (visura, planimetria, certificato energetico), i mezzi pubblici e il contesto della zona, l’ispezione esterna, quella interna stanza per stanza, gli impianti, e infine foto e video. Quando serve, un operatore lo compila al posto del cliente e il sistema registra chi l’ha fatto. Per i locali commerciali c’è un percorso più corto, a note libere.

La relazione si scrive in una chat, dentro la pratica. Quando il sopralluogo è completo, l’assistente AI prepara la prima bozza guardando fino a 60 foto e seguendo la struttura in quattro parti. Il tecnico chiede le modifiche scrivendo nella chat, e l’assistente riscrive solo la sezione o il paragrafo interessato; se gli manca un dato, lo chiede all’operatore. Per calibrarlo abbiamo usato cinque relazioni reali del cliente, rese anonime. Ogni conversazione resta registrata e le istruzioni dell’assistente hanno un numero di versione, così si sa sempre con quali regole è nata una bozza. La relazione approvata esce in PDF, con le foto ordinate per ambiente.

Due scelte tecniche, in breve. Le foto stanno in un archivio privato e si aprono con un link valido dieci minuti: all’inizio erano salvate dentro il database, e una pratica con molte foto rallentava la pagina fino a bloccarla, così a maggio le abbiamo spostate. Il salvataggio sul telefono è automatico e riprova da solo se la connessione cade, perché il sopralluogo si compila spesso in giro, dallo smartphone.

Come abbiamo lavorato

Il lavoro è partito il 16 aprile 2026 dal sito pubblico, per raccogliere richieste da subito.Poi il back-office con le due pipeline, poi il portale per l’acquirente, e per ultima l’AI. Anche la forma dell’assistente è cambiata strada facendo: l’idea iniziale era un editor a tre colonne con un pulsante per rigenerare ogni sezione; il 6 maggio, dopo averne parlato con il cliente, abbiamo scelto la chat, più vicina al modo in cui un tecnico corregge un testo.

Il 15 maggio il cliente ha provato la piattaforma da capo a fondo e ci ha mandato una lista di modifiche, riquadro per riquadro: nuovi dati in anagrafica (metri quadri dichiarati e reali, prima o seconda casa, provvigione), più file per visura e planimetria, tipologie di facciata e gronda da scegliere da un elenco, e un campo note libero in ogni riquadro. Le abbiamo integrate nelle settimane successive. A luglio è arrivata la relazione rapida: un percorso per l’operatore con blocchi liberi di testo e foto, per i casi che non seguono i sei passaggi.

Sito e piattaforma sono in produzione, e il lavoro continua: nel repository ci sono 390 commit tra aprile e luglio 2026. Il sito pubblico passa da un controllo automatico a ogni pubblicazione, che si ferma se accessibilità, SEO o prestazioni scendono sotto 95 su 100.

Cosa abbiamo ottenuto

60

Foto per pratica

Lette dall’AI per la prima bozza della relazione

≥95

Soglia qualità del sito

Accessibilità, SEO e prestazioni, controllate a ogni pubblicazione

6

Passaggi del sopralluogo

Dai documenti del venditore a foto e video

13

Stadi di pipeline

6 per la richiesta, 7 per la pratica cliente

Stack tecnologico

Next.js
Next.js
Supabase (Postgres, Auth, Storage)
Vercel AI SDK + Claude Sonnet 4.6
Vercel
Vercel

Servizi coinvolti

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