Si bien el proceso de valuación de las propiedades depende de la experiencia de tasadores y agentes inmobiliarios –quienes analizan factores como la ubicación, el tamaño, la condición y las ventas recientes en el área–, la IA ofrece una mayor ventaja. Mientras que el método tradicional no siempre es preciso, ya que puede verse influido por la subjetividad del tasador y las fluctuaciones locales, los algoritmos pueden generar estimaciones más exactas con una gran cantidad de datos en tiempo real, incluyendo las características de la propiedad, los precios de ventas recientes, las tendencias del mercado y la infraestructura local. 

Por ejemplo, plataformas como Zillow y Redfin en Estados Unidos utilizan modelos de aprendizaje automático para calcular el valor de las propiedades en base a miles de factores. Estas soluciones digitales proporcionan una estimación llamada “Zestimate”, que se actualiza constantemente a medida que se recopilan nuevos datos del mercado.

Imaginemos a un propietario que quiere vender su casa. En lugar de depender únicamente de la opinión de un agente, puede ingresar la dirección de la residencia en una plataforma como Zillow. La IA analiza el precio de ventas de edificaciones similares en la misma zona, la proximidad a escuelas y transporte público, así como el estado actual del mercado para proporcionar un valor estimado. Esto da al vendedor una mejor idea de cuánto vale realmente su propiedad.

Por otro lado, los agentes inmobiliarios también aprovechan estas herramientas para brindar un mejor servicio a sus clientes. Al utilizar inteligencia artificial, presentan estimaciones más precisas y fundamentadas, lo que aumenta la transparencia y la confianza en el proceso de compraventa. Un ejemplo de esto es HouseCanary, una startup que utiliza esta tecnología para ofrecer análisis de mercado y estimaciones de valor en tiempo real, ayudando a agentes y compradores a tomar decisiones más informadas.

Predicción de los precios inmobiliarios

El mercado de real estate es notoriamente volátil, con precios que suben y bajan en función de una variedad de factores económicos y sociales. Anticipar estos cambios es una tarea difícil, pero la IA revoluciona la manera en que se realizan estas predicciones, haciendo esta labor mucho más fácil.

Los algoritmos analizan grandes volúmenes de datos históricos para identificar patrones y prever cómo se comportará el mercado en el futuro. Por ejemplo, evalúan factores como las tasas de interés, la inflación, la oferta y la demanda de propiedades, e incluso indicadores económicos como el PBI o la tasa de desempleo. Esta capacidad para procesar múltiples variables simultáneamente permite predecir precios de manera mucho más exacta que los métodos tradicionales.

Supongamos que un inversor considera la compra de un apartamento en una zona determinada. La inteligencia artificial analiza la tendencia de los precios en esa área durante los últimos cinco años, evaluando factores como el desarrollo de infraestructura, para predecir cómo se comportarán el mercado en los próximos meses. Si la IA identifica una tendencia de aumento debido a la construcción de una nueva línea de metro, el inversor puede comprar la propiedad antes de que los precios suban.

Empresas como CoreLogic y REAI utilizan estas técnicas para ofrecer a sus clientes predicciones de precios detalladas y análisis de mercado. Estas herramientas identifican oportunidades de compra y venta con mayor precisión, maximizando rendimientos y minimizando riesgos.

Plataformas de inversión inmobiliaria impulsadas por IA

Además de la valuación y las predicciones de precios, la inteligencia artificial impulsa el desarrollo de nuevas plataformas de inversión inmobiliaria. Estas herramientas permiten invertir en propiedades sin necesidad de comprarlas directamente, mediante la tokenización de activos en real estate o la creación de fondos de inversión basados en IA.

Por ejemplo, RealtyMogul y Roofstock utilizan IA para analizar el mercado y seleccionar las propiedades con mayor potencial de rendimiento. Si una persona quisiera invertir en bienes raíces pero no cuenta con el capital para comprar una propiedad completa, podría adquirir fracciones de propiedades a través de estas plataformas. Los algoritmos seleccionan la opción que mejor convenga al usuario, obteniendo rendimientos basados en el alquiler o la apreciación del valor.

Estas plataformas también utilizan esta tecnología para gestionar el riesgo de inversión. Supongamos que la IA detecta un aumento en el riesgo de impago de alquileres en una determinada región debido a un aumento del desempleo. En respuesta, la plataforma ajusta la cartera de inversiones del usuario, vendiendo propiedades en riesgo y comprando en áreas con menor probabilidad de impago. Esto optimiza el rendimiento en función de las condiciones del mercado.

Además de la tokenización, la aplicación de la IA en el sector inmobiliario presenta múltiples funciones para aquellos que buscan invertir en real estate. Estos análisis detallados y precisos del mercado se traducen en mejores decisiones de inversión, aprovechando oportunidades que de otro modo pasarían desapercibidas. Por ejemplo, la compra de propiedades en un área que la IA prevé tendrá un aumento inusual en la demanda, adquiriéndolas antes de que los precios suban y maximizando sus beneficios.

Por otro lado, estas herramientas permiten gestionar carteras de propiedades más grandes y complejas de manera más eficiente. La IA facilita la automatización de tareas repetitivas y el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que ahorra tiempo y reduce el riesgo de error humano.

Más allá de los algoritmos

Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no es infalible. Si bien puede proporcionar estimaciones y predicciones precisas, siempre existe la posibilidad de errores o interpretaciones incorrectas de los datos. Por lo tanto, los inversores deben utilizar esta tecnología como una herramienta complementaria y no como un sustituto total de la experiencia y el juicio humano.

Desde la valuación automática de propiedades hasta las predicciones de tendencias y las plataformas de inversión, la IA está transformando el mercado. A medida que estas herramientas evolucionen, es probable que la inteligencia artificial juegue un papel cada vez más importante en la configuración del sector inmobiliario en todo el mundo.

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