El uso de la Inteligencia Artificial junto al desarrollo del Machine Learning está redefiniendo la forma de trabajar en el ámbito inmobiliario. Cada vez la experiencia del usuario (UX) define la forma en la que se comunican o crean los productos para vender o entregar información
Los cambios que comenzaron hace más de 15 años con algunos portales como Zillow (USA) o Zoopla (UK) donde se agregaba la información de relevancia (colegio, supermercados, transportes, etc) cercanos a los inmuebles de interés del usuario, no eran más que una forma de agregar datos para validar una decisión de compra. De allí, en los últimos tiempos pasamos a las preferencias del usuario, en donde este agrega en las consultas que quiere disponer cerca de los inmuebles que busca. En estos tiempos de PROPTECH esta condición ha llegado a situaciones en las que mediante el uso de la Inteligencia Artificial e implementación del Machine Learning (con IBM o Google a la cabeza) los portales pueden predecir qué tipo de propiedad sugerirle a un usuario. ¿Pero cómo es esto? ¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning? ¿La industria inmobiliaria en Latinoamérica, está desarrollando y aplica este tema?
En palabras de Steve Weikal, Director del Center from Real Estate del MIT (Universidad de Massachusetts) quien además fue speaker principal del evento PROPTECH LATAM SUMMIT, y que hoy se encuentra siguiendo de cerca el desarrollo del PROPTECH en la region dijo: ´El Real Estate está evolucionando a ser “más inteligente” desde distintos aspectos. En el campo residencial, en Latinoamérica hay buenos soluciones como Properati (comprado recientemente por OLX) o Portalinmobiliario.com (comprado por Mercado Libre), que generan una tremenda cantidad de información que facilita luego los procesos de tomas de decisión. En el segmento comercial están varios portales de noticias e investigaciones como PrensaRealEstate.com o Solili , todas ellos generando una gran data para el mercado. En el área financiera también hay excelentes soluciones que manejan mucha data y transparencia, para estar informados al momento de tomar decisiones financieras, como Capitalizarme.com Credifi o Intelimetrica. También están los casos de HOMI o Alquilando que aportan a la búsqueda de alquileres. Junto a nuevos desarrollos como Breal.cl que agregan información para gestión de activos comerciales en renta o administración. Esta visión a seguido aumentando en portales y plataforma que hoy se integrar cada día a la industria de la region.
Sobre la diferencia entre La Inteligencia artificial (AI) y el Machine, que hacen su gran aporte para que esto sucede podríamos decir que las diferencias entre ambas tecnologías se basan en que, la Inteligencia artificial (AI) se trata de inteligencia generada por las máquinas, con algoritmos generalmente estáticos, y no es algo especialmente nuevo. En tanto el Machine Learning es inteligencia artificial (AI) basada en patrones de datos de aprendizaje dictados por las opiniones de usuarios en lugar de algoritmos específicos de tareas. Es decir “aprende y ajusta”. Es aquí donde radica la esencia de poder ir por un Real Estate más inteligente, sabiendo buscar en la gran masa de datos que dejan los clientes en sus consultas un patrón para predecir de que forma piensan los compradores, cuál es su ciclo de cambios o porque los inversores van detrás de un negocio y dejan otro entre sus preferencias. La industria del real estate debe aprender aún mas
Hay algunas startups y empresas que ya están utilizando Machine Learning, como Amazon, Waze, Siri. Hay algunas aplicaciones que se usan en el retail, que por ejemplo se anticipan a lo que podrían estar interesado en comprar un usuario. Google tiempo atrás definía esto como ZMOT (Zero Moment Oportunity Trasnsaction) Algunos ejemplos en el real estate para tener en cuenta: en brokerage y ventas por ejemplo son Digsy, Truss, o la chilena TGA, que pone foco en asistir a los promotores inmobiliarios a entender los pedidos de sus clientes, mejorando así la calidad de atención sus equipos de ventas y postventas. Como lo define su CEO Tomas Cartagena ¨Somos especialistas en el conocimiento del consumidor inmobiliario¨. Tal vez una de las pocas startup que están centradas en esta área. Reflejo de ellos es que hoy día TGA ya tiene operaciones fuera de Chile, integrando a promotores de Perú, Colombia y Paraguay.
En la visión del Steve Weikal, sobre el tema locaciones, tanto como para donde desarrollar su negocio, o donde hay alquileres disponibles, existe LocateAI. En cuanto a evaluación de propiedades, en sus palabras, hay dos soluciones muy interesantes, una en NY que es Bowery, y Oreeva en Londres. Y si hablamos de tasación o valuación, existe Space Maker, CityBldr y Skyline. Todas con una visón anglosajona que posee o dispone de muchos datos públicos. Todo un desafío en Latinoamérica, donde esa data escasea.
También existen algunos casos concretos y relevantes del uso de Inteligencia Artificial y Machine Learnig que se dan en España, donde el PROPTECH ha crecido significativamente, pues en estos últimos años con casi 350 startup que recibieron apoyo de la industria mediante Ángel Investor o Venture Capital. Para el caso una es BITTERPLACE, en palabras de su Founder Pablo Lopez Garcia ¨Hemos desarrollado un sistema de valorización que permite a los agentes comerciales calcular la estimación del precio de compra y alquiler, tanto de viviendas residenciales como de locales comerciales. Para ellos partimos de una base de datos publica con el objetivo de replicar conocimiento y poder valorar inmuebles. El primer paso fue enriquecer esos primeros datos con información sociodemográfica y entrenar una red neuronal que nos fue devolviendo estimaciones. Al incorporar cada vez más parámetros (altura del edificio, antigüedad, pagos expensas, etc) fuimos sofisticando un sistema que hoy nos permite valorar inmuebles en cualquier lugar con unos criterios de fidelidad muy alta.
Para procesos mas sofisticado de valorizaciones de activos de real estate, cuyos clientes son los fondos de inversión o banca privada esta el caso de Urban data Analitycs (uDA) en su visión, el BIG data inmobiliario ofrece una infinidad de datos que son fáciles de interpretar, para ello es que efectúan relevamientos y valorizaciones que agregan valor en tiempo real. En palabras de su CEO Alberto Santos Esteves, dice ¨En uDA utilizamos técnicas de Machine Learnig e Inteligencia Artificial para alimentar los procesos de estructuración de portfolios y valorización de carteras en renta, tema fundamental para la valorización de los fondos o SOCIMIs. Además, nuestros sistemas están preparados para que el uso de dichas tecnologías pueda ocurrir, y realicen proceso el tiempo real. Forma dinámica con gran practicidad (tiempo) para decir inversiones.
Cada día surgen más start Up o nuevas compañías en la region que están en la búsqueda de más soluciones para la industria del real estate. Muchos fondos de Venture Capital, Family Office y hasta personas de alto patrimonio están muy interesadas en invertir en la industria del PROPTECH, por eso desde www.pirelabs.com , que es nuestra plataforma de integración de la industria del PROPTECH en Latam hemos avanzado en identificar este tipo de start up regionales trabajando para impulsar las ideas y nuevos proyectos. Aportando a la creación del ecosistema que las haga crecer. Sin dudas la actores están comenzando a ser más inteligentes
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