Inteligencia Artificial en el Sector Inmobiliario

Aunque muchas industrias se han beneficiado de la Inteligencia Artificial, el sector inmobiliario es prácticamente un territorio virgen para la aplicación de IA. Este artículo le mostrará cómo transformar el sector inmobiliario con IA, quiénes son los principales consumidores de estas soluciones y a qué desafíos se enfrenta la industria en su adopción.

Suponga que dirige un Servicio de Listados Múltiples, una cadena de agencias inmobiliarias, un fondo de inversión o simplemente desea crear una startup en la industria. En cualquier caso, descubrirá decenas de casos de uso para optimizar sus operaciones inmobiliarias con Inteligencia Artificial.

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¿Quiénes son los principales consumidores de IA en el sector inmobiliario?

Los consumidores principales de modelos de Inteligencia Artificial en el sector inmobiliario se distribuyen en cuatro grupos:

• Empresas constructoras: buscan reducir los tiempos y costos de construcción.
• Inversores (inversores profesionales o minoristas): necesitan comprender el potencial de una inversión.
• Agentes inmobiliarios: requieren gestionar leads de forma personalizada y eficiente.
• Gestores de propiedades: buscan mejorar la gestión de contratos de inquilinos y agilizar el mantenimiento de propiedades.

¿Cuáles son las principales aplicaciones de IA en el sector inmobiliario?

Cada uno de estos grupos optimiza diferentes objetivos en distintas etapas del ciclo de vida de la propiedad. Por lo tanto, requieren diferentes formas de apoyo que la IA puede proporcionar. Organizaremos las aplicaciones según su usuario objetivo:

Aplicaciones de IA para Construcción

• Hemos observado una creciente demanda de tecnologías de Computer Vision que apoyen la digitalización de planos de construcción. ¿Por qué? Principalmente para automatizar tareas propensas a errores y que consumen muchos recursos, como la elaboración de presupuestos (estimación de materiales, plazos, etc.).
• Otra área donde Computer Vision puede destacar en el sector inmobiliario es la inspección de propiedades, el cumplimiento normativo y la seguridad laboral. Los modelos de IA pueden ayudar a identificar riesgos que de otro modo podrían pasar desapercibidos.
• El objetivo final es producir diseños personalizados que se adapten óptimamente a las necesidades del usuario final. Estos diseños deben considerar requisitos explícitos (por ejemplo, número de habitaciones, baños, etc.) y eficiencia general (es decir, costo de construcción, eficiencia energética, etc.). La investigación en esta área ha florecido considerablemente. Sin embargo, aún consideramos que falta mucho para ver edificios genuinamente diseñados de forma autónoma. Mientras tanto, aprovechemos la IA para apoyar el diseño, proporcionando métricas clave que ayuden a tomar mejores decisiones e iterar más rápidamente.

Aplicaciones de IA para Inversores

Aquí incluimos tanto compradores como vendedores, así como inversores profesionales y propietarios de viviendas. La mayoría de las aplicaciones de IA para inversores inmobiliarios consisten en estimar con precisión KPIs sobre propiedades individuales y mercados. Algunos ejemplos de estos indicadores son:

• Valoración automatizada de propiedades: para que el inversor conozca cuál sería un valor justo para esa propiedad.
• ¿Cuál sería el After-Repair Value después de realizar X reforma? De este modo, el inversor puede tomar una decisión informada sobre la relación costo-beneficio de cada renovación.
• Indicadores financieros clave en sus diversas variantes: ROI, rendimiento bruto, rendimiento neto, apreciación, tasas de ocupación, valor de alquiler, etc.
• Predicción de la dinámica de un mercado particular. Por ejemplo, identificar qué mercados están ganando demanda, dónde falta oferta, etc.
• Apoyo al proceso de compra/venta: evaluación de los trade-offs entre el precio solicitado, la oferta y la probabilidad de cerrar la transacción.

Aplicaciones de IA para Agentes Inmobiliarios

Los agentes inmobiliarios son vendedores con un profundo conocimiento del mercado inmobiliario. Por lo tanto, las aplicaciones de IA para agentes inmobiliarios son similares a las observadas en marketing general y CRM para optimizar el recorrido del cliente. Puede obtener más información en nuestro vídeo de YouTube: 11 casos de uso de IA en Marketing para mejorar el recorrido de tu cliente. En resumen, la IA puede ayudar a los agentes inmobiliarios a optimizar todo el embudo de ventas:

• Puntuación de leads.
• Recomendaciones personalizadas.
• Identificación de clientes potenciales que se irán (vendedores que cambiarán de agencia inmobiliaria).
• Identificación de la capacidad adquisitiva (y disposición) del comprador.
• Contactar a cada lead en el momento adecuado, a través del canal correcto.

En 2021, ganamos un desafío de innovación abierta promovido por Vonovia y la iniciativa Hands-on Data. Vonovia es una de las mayores empresas europeas, con más de 500.000 unidades. En el desafío, trabajamos en un sistema de recomendación (llamado Flat Finder) para ayudar a Vonovia a sugerir apartamentos más adecuados a sus leads, mejorando la experiencia general del cliente y minimizando el tiempo para encontrar el apartamento correcto.

Aplicaciones de IA para Gestores de Propiedades

En el ámbito de la gestión de propiedades, la mayoría de los casos de uso se basan en la predicción de eventos relacionados con la propiedad (por ejemplo, daños) o con el contrato con el cliente (por ejemplo, churn). Por lo tanto, puede considerar aplicaciones de IA para la gestión de propiedades como:

• Predicción del churn a nivel de inquilino. Idealmente, tal predicción debería responder a una acción comercial específica que el propietario desea aplicar. Por ejemplo, ¿cuál es la probabilidad de churn si aumentamos la renta? ¿O en caso de que solo renovemos el contrato por un año?
• Predecir qué clientes probablemente tendrán atrasos en sus pagos mensuales es una aplicación relevante donde la IA puede apoyar a gestores de propiedades e inversores.
• Predicción de la tasa de ocupación en relación con el precio (especialmente relevante para alquileres de corta duración).
• La probabilidad de ciertos daños que surjan de una unidad. Alternativamente, cuánto dinero se espera que demande una propiedad próximamente.
• Existe también un gran potencial para optimizar la fuerza de trabajo en la gestión de reclamaciones de inquilinos, desde identificar la causa raíz hasta identificar el mejor equipo para resolver el problema y el mejor momento para visitar la propiedad.

En 2023, Vonovia lanzó tres desafíos de innovación abierta a través de Hands-on Data. Todos ellos enfocados en optimizar la gestión de propiedades. Ganamos el desafío Image Insight, desencadenando una nueva colaboración entre NILG.AI y Vonovia. En el desafío, buscamos identificar y caracterizar los daños en una solicitud de inquilino, entender qué equipo es el adecuado para proceder con el trabajo y qué piezas de recambio serían necesarias. Los otros dos desafíos se enfocaron en optimizar la fuerza de trabajo para renovaciones (es decir, entender retrasos, reducir cuellos de botella, etc.) y optimizar la eficiencia energética de los apartamentos mediante control dinámico de sus sistemas de calefacción.

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¿Por qué el sector inmobiliario está rezagado en IA respecto a otras industrias?

Hemos trabajado con varios clientes en la industria. Sin embargo, en general, no hemos observado una adopción masiva de IA en el sector inmobiliario. Existen cuatro razones principales por las que el sector inmobiliario no se ha beneficiado plenamente de la Inteligencia Artificial en comparación con otras industrias:

Falta de datos abiertos confiables.

La mayoría de los datos abiertos provienen de Servicios de Listados Múltiples (MLS) como idealista e imovirtual en Portugal, que no son completamente confiables. Enfrentamos problemas como listados duplicados, entradas de baja calidad y, lo más importante, los datos se refieren a precios solicitados pero no consideran el valor final de la transacción. Por lo tanto, los datos están sesgados y representan una sobreestimación de un valor esencial en el sector inmobiliario: el precio.

Fragmentación del Mercado

En la mayoría de los mercados, la industria está altamente fragmentada, con la mayoría de los actores siendo propietarios individuales e inversores pequeños, y solo unos pocos realizan transacciones y poseen una cantidad suficiente de propiedades. Con acciones limitadas, la cantidad de datos que puede recopilar y el beneficio que obtiene de las optimizaciones internas será limitado. Por lo tanto, deben surgir formas más creativas de monetizar la IA en tales contextos. Hablamos de ello en nuestro vídeo sobre monetización de IA.

Los servicios de listados múltiples tienen una posición dominante aquí, ya que pueden beneficiarse de la escala que obtienen mediante la agregación de una gran cantidad de datos y el acceso a clientes finales. Por lo tanto, el lugar más adecuado para ejecutar modelos de IA en el sector inmobiliario es en los MLS.

Cada propiedad es única.

Cada propiedad tiene sus propias características únicas que la diferencian del resto. Es difícil cuantificar adecuadamente a escala qué hace que dos propiedades sean comparables. Puede considerar incluir en las variables de su modelo aspectos como el tamaño, el año de construcción, el número de habitaciones, etc. Sin embargo, obtener conocimiento local de mercados específicos no es trivial. La distancia de un gran empleador puede ser un factor crítico en un barrio particular. Pero en el siguiente barrio, el factor principal que determina el valor de la propiedad es evitar una calle con grandes atascos. Al menos, no es trivial a escala.

Por lo tanto, el conocimiento local es crucial si queremos competir con los actores locales, y necesitamos formas de crear interacciones humano-máquina relevantes a la hora de evaluar propiedades.

Los experimentos pueden ser costosos

Entrenar modelos de IA tiende a requerir tiempo e iteraciones. Los modelos de IA producen resultados inicialmente pobres y mejoran a medida que ganan experiencia. Cada iteración de aprendizaje en el sector inmobiliario es extremadamente costosa. Dejar que la IA descubra nuevas formas de construir una casa solo para darse cuenta de que es subóptima y reentrenar la IA no es muy rentable. Por lo tanto, necesitamos aprender de datos históricos o permitir que la IA sea más un habilitador del proceso humano que un tomador de decisiones autónomo.

¿Cómo beneficiarse del panorama actual del sector inmobiliario con IA?

Dado el panorama que acabamos de describir, existen dos escenarios posibles para utilizar Inteligencia Artificial en el sector inmobiliario.

1. Puede beneficiarse de la IA si es una empresa grande operando en la industria. Por lo tanto, puede beneficiarse de optimizaciones a gran escala en cualquier etapa: construcción, inversión o gestión de su cartera inmobiliaria.
2. Alternativamente, debería considerar convertirse en un proveedor de servicios para la industria, donde pueda servir a toda la industria con un producto basado en IA.

En cualquiera de estos escenarios, podemos ayudarle a encontrar y ejecutar soluciones de IA que tengan éxito en esta industria.