Por definición el machine learning o “aprendizaje automático” es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Es decir, son sistemas que aprenden por sí mismos.
Esta tecnología está presente en muchas de las plataformas que usamos habitualmente y que nos hacen recomendaciones en base a nuestro comportamiento, ya sea para enviarnos publicidad o sugerirnos qué ver (plataformas de streaming) o qué comprar (e-Commerce). Son capaces de procesar muchísima información (Big Data) acerca de nuestros comportamientos y reconocen patrones en lo que hacemos que, según sus predicciones, nos deberían llevar a elegir una u otra opción. ¡Y nos la ofrecen!.
En general, el aprendizaje automático permite, en base al análisis de grandes cantidades de información, deducir cuál es el resultado óptimo para un determinado problema.
¿Y cómo se aplica en el sector inmobiliario?
El machine learning tiene muchos usos. También en el sector inmobiliario. Por ejemplo, en construcción se puede utilizar para sugerir mejoras en los procesos de producción, comparando unos sistemas con otros y ofreciendo soluciones que permitan mejorar la eficiencia y la rapidez en la edificación.
Por la parte de comercialización podría utilizarse, al igual que en otras industrias, para detectar clientes potenciales, el mejor momento para contactarles y recomendar la mejor opción de compra a estos clientes.
Otro de los usos que más está destacando dentro del sector inmobiliario, es la utilización del machine learning para valorar las propiedades con datos fiables y de forma automática. Se introducen múltiples variables, producto del big data inmobiliario y de la propiedad misma, como pueden ser la antigüedad del inmueble, el barrio, la superficie, características del mismo, entre otros, para determinar el valor de mercado o incluso recomendar el mejor precio de alquiler en base a las tendencias.
Esta tecnología puede permitir, por ejemplo, hacer el mejor match entre potenciales compradores y los activos que mejor se ajusten a sus perfiles de compra, tanto si se trata de una compra para uso propio o para inversión.
Por un lado, los algoritmos recomendarían propiedades en base a los patrones de comportamiento y otra información del comprador y, por otro, si por ejemplo se tratase de una compra por inversión, podrían predecir con un alto nivel de acierto la rentabilidad de dicha inversión, además de realizar comparaciones en línea con otros activos comparables.
En este último caso, el uso de la tecnología ayuda a los compradores a tomar decisiones de compra que se ajusten más a sus preferencias pero además, bien usado, puede ser una gran solución para la comercialización, pues aumenta las posibilidades de que el cliente adquiera la propiedad y reduce drásticamente el tiempo que puede tardar en tomar una decisión. Es lo que consideramos un ganar-ganar.
Ralph Michaud
CEO