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Hacia un real estate más inteligente

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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 (colegios, supermercados, transportes, etc., cercanos a los inmuebles de interés del usuario), que no era 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 qué 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 de Property Technology en la región, dijo: “El Real Estate está evolucionando a ser ‘más inteligente’ desde distintos aspectos. En el campo residencial, en Latinoamérica hay buenas 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 Homie o Alquilando que aportan a la búsqueda de alquileres. Junto a nuevos desarrollos como Breal.cl que agrega información para gestión y administración de activos comerciales o multifamily.

Sobre la diferencia entre la Inteligencia artificial (AI) y el Machine Learning, que hacen su gran aporte para que esto suceda, 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 qué forma piensan los compradores, cuál es su ciclo de cambios o por qué los inversores van detrás de un negocio y dejan otro entre sus preferencias. La industria del real estate debe aprender aún más a leer y aprovechar de toda esta información.

Ruben Frattini, Gounder de PIRELabs-PROPERTY INNOVATION REAL ESTATE

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 Opportunity Transaction). 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 de sus equipos de ventas y postventas. Como lo define su CEO Tomás Cartagena ¨Somos especialistas en el conocimiento del consumidor inmobiliario¨. Tal vez una de las pocas startups 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 dónde desarrollar su negocio, o dónde 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 visión 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 Learning que se dan en España, donde el Proptech ha crecido significativamente, pues en estos últimos años suma casi 350 startup que recibieron apoyo de la industria mediante Ángel Investor o Venture Capital. Para el caso una es BITTERPLACE, que ha 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 ello partieron de una base de datos pública con el objetivo de replicar conocimiento y poder valorar inmuebles, que luego enriquecieron con información sociodemográfica, sumado a una red neuronal que va devolviendo estimaciones.

Para procesos más sofisticados de valorizaciones de activos de real estate, cuyos clientes son los fondos de inversión o banca privada, está 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 portafolios y valorización de carteras en renta, tema fundamental para la apreciación de los fondos o SOCIMIs. Además, nuestros sistemas están preparados para que el uso de dichas tecnologías pueda ocurrir, y realicen proceso en tiempo real”.

Cada día surgen más startups o nuevas compañías en la región 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 startups regionales trabajando para impulsar las ideas y nuevos proyectos. Aportando a la creación del ecosistema que las haga crecer.

Por Ruben Frattini, Gounder de PIRELabs-PROPERTY INNOVATION REAL ESTATE

Este es un artículo de la edición 116 http://inmobiliare.com/inmobiliare-116/

*Nota del editor: Las opiniones aquí expresadas son responsabilidad del autor y no necesariamente reflejan la posición de Inmobiliare.

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Compra de artículos para home office crece más de 380% en pandemia

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Durante estos siete meses, las personas nos hemos tenido que adaptar a esta “nueva normalidad” derivada de la pandemia del Covid-19, como es bien sabido los estudiantes han tenido que tomar clases en línea, las amas de casa y demás gente se han acercado a las compras online y los trabajadores en algunos casos y dependiendo de su labor en la empresa han tenido que realizar home office

Es una realidad que muchas compañías decidieron adaptar su negocio a la tendencia del home office, el 52% de las personas han mencionado que esta modalidad les es más conveniente, según un estudio realizado por IBM. 

Ante esta situación de reordenamiento para todos, la vivienda se ha tenido que adecuar para ser una oficina, salones de clase o gimnasio, frente a este cambio Mercado Libre, plataforma de e-commerce, dio a conocer que desde febrero a septiembre del presente año han registrado un aumento del 381% en productos relacionados con el home office y homeschooling.

Asimismo, en su comunicado mencionaron que a pesar de que en el inicio de la pandemia la venta de productos tecnológicos bajaron, el nuevo ciclo escolar a distancia tuvo como efecto que agosto fuera el mes con más ventas en equipo de cómputo y debido a esto, esta categoría ha tenido un crecimiento del 76% en comparación con el año pasado.

Los artículo con mayor crecimiento dentro de la plataforma fueron: cámaras web con un aumento del 5797%; sillas gamer (509%); audifonos y diademas (404%); mouses y teclados (395%), laptops (377%); routers (173%); monitores (125%); y módems (103%). 

De acuerdo con Mercado Libre, las marcas más vendidas en electrónica fueron Samsung y Xiaomi; “los mexicanos mostraron su interés por ciertas secciones dentro de la categoría de Consumer Electronic, por ejemplo, computación tuvo un crecimiento de 221% en comparación con el año pasado”.

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