Inteligencia Artificial en el sector inmobiliario: cinco usos y aplicaciones

Estos usos y aplicaciones se presentan en el ecosistema inmobiliario: valuación de propiedades, analítica predictiva, chatbots, recomendaciones de propiedades, análisis de mercado y gestión de proceso

Por

Bogotá — Por su utilidad y generación de beneficios, la Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en diferentes sectores productivos.

Para el caso inmobiliario, se utiliza para el desarrollo de procesos de forma más eficiente y en diferentes laborales como la valuación de propiedades, la analítica predictiva, chatbots, recomendaciones de propiedades, análisis de mercado, gestión del proceso, due dilligence, entre otros.

Y es que esa aplicación de la IA consiste en desarrollar sistemas informáticos que imitan funciones cognitivas humanas como la percepción, el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones, para realizar tareas de procesamiento y análisis de datos. 

Por lo que en el sector inmobiliario estos desarrollos permiten obtener oportunidades de inversión de manera más rápida, encontrar posibilidades más informadas, precisas y transparentes, con impacto en un sector donde históricamente la información se encuentra fragmentada y es de difícil acceso.

“El uso de Inteligencia Artificial no solamente puede mejorar las ventas de las propiedades sino también optimizar todo el proceso de gestión, tanto para aquellos que buscan invertir en el sector inmobiliario como para los que desean vender sus propiedades y contar con capital líquido rápidamente”, indicó Matías Recchia, CEO y cofundador de Keyway, empresa de tecnología e inversiones.

Por lo que mencionó cinco usos de la IA en el sector inmobiliario:

1. Compilación y análisis de datos: con IA se pueden analizar grandes cantidades de datos fragmentados, incluidos los precios históricos de las propiedades, las tendencias del mercado, los indicadores económicos y la demografía para proporcionar valoraciones de propiedades más precisas.  Así, se pueden utilizar estos datos para tomar decisiones más informadas al predecir el desempeño futuro del mercado, identificar mejores oportunidades de inversión y evaluar los factores de riesgo de forma más fácil y simple.

2. Gestión de la propiedad: la IA permite automatizar tareas de rutina en la administración de propiedades, como la programación de mantenimiento, la administración de arrendamientos y la comunicación con los inquilinos, lo que conduce a una mayor eficiencia operativa y costos más reducidos. Los chatbots de IA, por ejemplo, pueden manejar las solicitudes de los inquilinos y las solicitudes de mantenimiento, lo que también ayuda a las empresas de administración de propiedades a brindar respuestas rápidas y personalizadas, y liberar el tiempo del administrador de la propiedad.

3. Diseño de la propiedad: facilita analizar datos históricos sobre el uso del espacio dentro de edificios comerciales para identificar áreas infrautilizadas, sugerir reconfiguraciones de espacio y optimizar diseños para una mejor productividad. Con machine learning (aprendizaje automático) también se puede ayudar a los arquitectos y diseñadores a crear planos de planta más eficientes en función de las preferencias de los usuarios, los patrones de ocupación y los factores ambientales.

4. Personalización: puede proporcionar recomendaciones de propiedades personalizadas a posibles inquilinos o inversores inmobiliarios en función de sus preferencias, presupuestos y requisitos de ubicación.  Con ChatGPT, se puede interactuar con inversores y compradores al realizar conversaciones en lenguaje natural, respondiendo preguntas y brindando información detallada sobre el mercado y las propiedades, lo que promueve una mayor fidelización y satisfacción de los usuarios.

5. Mantenimiento predictivo: permite analizar los datos de los sensores de los edificios, detectar anomalías y predecir fallas en los equipos, promoviendo un mantenimiento proactivo y reduciendo los tiempos de inactividad.  Con machine learning (aprendizaje automático) también se puede evaluar los riesgos ambientales, como por ejemplo, los peligros de inundación o incendio, y proporcionar datos para respaldar mejores estrategias de gestión de riesgos.

De acuerdo con el fundador de Keyway, “estamos todavía en una etapa temprana y de mucha oportunidad. Las empresas actualmente están tratando de encontrar sus estrategias alrededor de la Inteligencia Artificial. Se vive una etapa experimental, pero hay certeza de que la ciencia y análisis de datos, el aprendizaje automático y la IA van a ser una ventaja competitiva real”.

Síguenos en las redes sociales de Bloomberg Línea Colombia: TwitterFacebook e Instagram