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La digitalización ha llegado al sector inmobiliario, en el que la ciencia de datos juega un papel cada vez más importante. Sin embargo, estamos solo ante el comienzo de un proceso de transformación en tres fases. La capacidad de interpretar los datos y extraer las conclusiones correctas tiene una importancia capital.
April 21, 2021
La organización de los datos constituye la base de la transformación digital en el sector inmobiliario. En otras palabras, la fase uno. Aunque nuestro sector se considera de baja frecuencia en términos de datos, los volúmenes de información generados van a crecer rápidamente gracias al internet de las cosas (IoT) y a los sensores de edificios inteligentes. Estos datos facilitarán respuestas a preguntas sencillas sobre selecciones y posibilitarán el establecimiento de referencias, por ejemplo.
En la fase dos es donde entra en juego la inteligencia artificial. Esta fase se basa en los macrodatos y en métodos de análisis de información que permiten estructurar e interpretar esos grandes volúmenes de datos y, por tanto, hacen posible tomar decisiones basadas en ellos. El resultado es la optimización de los procesos y la mejora de la eficiencia operativa.
La ciencia de datos lleva tiempo firmemente establecida en el mundo financiero, donde hasta el 80% de las transacciones se realizan usando modelos informáticos basados en datos1. En el sector inmobiliario, por el contrario, cada transacción es única, lo que presenta desafíos de gran magnitud para la ciencia de datos.
No obstante, hay soluciones disponibles:
Los modelos de regresión hedónica que tratan de determinar la disposición a pagar por calidades específicas, como la distancia a paradas o estaciones de transporte público o el número de habitaciones, están generalizados y se usan para mostrar diferencias menores entre propiedades. El método de las ventas repetitivas, que se limita a propiedades para las que existen múltiples conjuntos de datos (compras y ventas), puede ilustrar cambios relativos.
La aplicación de estos métodos permite determinar el precio actual, a la vez que ayuda a estimar los ingresos futuros.
Algunas extensiones de estos métodos son:
Estos métodos de valoración automatizada presentan ventajas operativas porque no es necesario visitar las propiedades físicamente. Asimismo, permiten obtener un precio de transacción razonable y actual en el mercado inmobiliario, lo que es importante para determinar el riesgo en el negocio hipotecario (ratios dinámicas de la relación préstamo-valor), por ejemplo, o para la valoración regular de fondos inmobiliarios.
La tercera fase de esta transformación digital se caracteriza por la fusión de modelos de datos y edificios físicos, que cubre todo el ciclo vital de la propiedad. En estas se está experimentando con la introducción de modelos de información de edificios (BIM, por sus siglas en inglés). Estos BIM, desarrollados como una mejora digital del proceso de planificación y construcción, cada vez se usan más en la administración, el reacondicionamiento y la demolición. Esto permite controlar en todo momento los ciclos vitales de los distintos componentes de los edificios, como los sistemas de calefacción y los ascensores, lo que facilita las acciones preventivas para evitar un deterioro mayor y minimiza los costes.
La automatización integral de los procesos es algo que se vislumbra en el horizonte y abarca todo el ciclo vital de las propiedades, desde la identificación automatizada de propiedades para el desarrollo de proyectos hasta las recomendaciones de arrendamiento cuando vencen los contratos de alquiler, pasando por las renovaciones y el mantenimiento preventivos.
La tendencia hacia una toma de decisiones basada en mayor medida en los datos está acelerándose en el ámbito inmobiliario. Aunque el sector sigue estando en las fases iniciales de este cambio de paradigma, el potencial es enorme, tanto para los promotores inmobiliarios como para los inversores.
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1 Fuente: https://www.cnbc.com/2018/12/05/sell-offs-could-be-down-to-machines-that-control-80percent-of-us-stocks-fund-manager-says.html. Datos a 05.12.2018.
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