Inteligencia artificial y valuación automática de inmuebles

La conjunción de los algoritmos matemáticos y la tecnología está presente en muchas áreas de nuestra vida, aunque no necesariamente nos demos cuenta de ello; proporcionan información sobre nuestros gustos para presentarnos publicidad diversa en línea, predicen nuestras toma de decisiones y hasta calculan nuestra capacidad de endeudamiento.

En el sector inmobiliario la Inteligencia Artificial está teniendo también un fuerte impacto, desde el sector financiero, que ofrece créditos para la compra de inmuebles, hasta las empresas de valuación con los AVM (por sus siglas en inglés) o Modelos Automáticos de Valuación.

Los Modelos Automáticos de Valuación son herramientas tecnológicas basadas en algoritmos matemáticos de diferentes tipos que analizan bases de datos extensas en poco tiempo, permitiendo estimar el valor comercial de un inmueble.

Estos modelos han generado gran expectativa en México y el mundo en cuanto a los beneficios que con ellos se puede obtener, tales como economías en la contratación de servicios de valuación, cumplimiento de normativa y eficiencia en tiempos, entre otros.

Si bien al día de hoy, un modelo automatizado de valuación no suple la labor del valuador de análisis, su uso sí ofrece mejora de niveles de servicio y ahorro en costo para los consumidores.

Aunque en el mercado existan diversos algoritmos capaces de predecir el valor de un inmueble en forma automática, no todas las predicciones que arrojan tienen la misma fiabilidad. El nivel de éxito de la valoración depende de dos aspectos fundamentalmente: calidad y veracidad de la información, por un lado, y por el otro, un modelo estadístico de Deep Learning en continua evolución y mejora.

La capacidad de aprender automáticamente es precisamente la principal diferencia entre un sistema de inteligencia artificial avanzado de otros. En Deep Learning los sistemas van por capas o unidades neuronales, el trabajo de estas unidades consiste en concebir algoritmos que puedan registrar datos del mercado inmobiliario y aprender de ellos. A partir de ahí, son capaces de estimar la importancia de cada una de las variables que intervienen en la generación de datos (estableciendo valores máximos y mínimos, cribando datos atípicos), así como extraer conclusiones para establecer predicciones sobre el precio de una vivienda o conjunto de inmuebles.

En Tinsa hemos trabajado desde hace años en diferentes modelos de Deep Learning, lo cual nos ha permitido ser la primera empresa de habla hispana en logar el distintivo European AVM Alliance y traer esta metodología y sistemas a México.  Nuestro  modelo analiza solamente como datos base, avalúos hechos por la propia empresa, lo que asegura una eficiencia muy alta en los resultados obtenidos.

Tinsa, conocimiento que genera valor