No Nordeste, a Força Aérea Brasileira (FAB), por meio do SERINFRA-NT, enfrenta dificuldades para atualizar os valores de seus imóveis devido à dependência de métodos manuais, escassez de pessoal e altos custos operacionais. Isso resulta em avaliações desatualizadas e prejuízos à gestão patrimonial. Diante desse cenário, este ensaio explora o potencial da Inteligência Artificial (IA), especialmente das Redes Neurais Artificiais (RNA), para otimizar a avaliação imobiliária da Força Aérea Brasileira (FAB), nas áreas sob a responsabilidade do SERINFRA-NT. O trabalho defende que a implantação de inteligência artificial nos processos de avaliação de imóveis conduz a um aumento na eficiência, alinhando-se com as diretrizes estratégicas da FAB. O primeiro argumento trata da redução do tempo nas avaliações, mostrando como as RNA automatizam tarefas demoradas e facilitam o processamento rápido de grandes volumes de dados, essenciais para uma gestão ágil. O segundo argumento destaca a capacidade das RNA de se adaptar às variações do mercado, permitindo que as avaliações reflitam a realidade econômica de forma contínua e precisa. Essas capacidades garantem que as decisões estratégicas sejam proativas e fundamentadas em dados precisos, em vez de informações desatualizadas. Portanto, como continuidade deste ensaio, recomenda-se a expansão dessa tecnologia para todos os Serviços Regionais de Infraestrutura da Aeronáutica, assegurando uma abordagem uniforme e eficaz na administração do patrimônio imobiliário nacional. Essa implantação não apenas moderniza e acelera os processos, mas também introduz uma perspectiva inovadora na gestão de bens, integrando precisão e flexibilidade ao processo de tomada de decisões estratégicas dentro da FAB. Ver menos