Muchos sectores vienen aplicando la Inteligencia Artificial en sus procesos de producción o atención al cliente. Sin embargo, en el sector inmobiliario “reina” el análisis de datos para predecir el valor de una propiedad y conocer mejor al cliente.
De acuerdo con la Asociación de Empresas Inmobiliarias del Perú (ASEI), la Inteligencia Artificial se está utilizando para optimizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones en el sector inmobiliario.
Por ejemplo, se usa para predecir tendencias de precios y demanda, identificar submercados inmobiliarios, y además se puede usar para automatizar la gestión de contratos y reportes.
Otra aplicación de la IA, como pasa en varios sectores, es la atención al cliente. Recordemos que, según un estudio de IDC, la principal aplicación de esta tecnología en las empresas peruanas es en la creación de chatbots.
“Estos modelos podrían priorizar la atención de ciertos casos que pueden ser urgentes y colocar en cola los que pueden esperar, y de esta manera las inmobiliarias organizan sus recursos de manera eficiente”, así lo informó por escrito ASEI a Diario Gestión.
Bryan Meza, CEO de Binda Inmobiliaria, comentó a este diario que el uso de la IA en su empresa va relacionado con responder correos al cliente en un 70% gracias a ChatGPT, así como crear algunas presentaciones. “En nuestro procedimiento de ventas utilizamos algunos algoritmos para responder de manera rápida las consultas de nuestros usuarios”, comentó.
A nivel de ventas, destacó que la IA ya se usa en la experiencia de compra o atención al cliente, pero desde el análisis de datos, es clave para conocer cómo se está comportando el mercado inmobiliario y cuáles son sus necesidades.
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La IA y sus modelos predictivos, ¿sabe cuánto costará una vivienda en el futuro?
En tanto, Adrián Chuquipiondo, experto de data de Real Estate Analytics, considera que la IA está ayudando a las inmobiliarias a procesar grandes cantidades de datos. “La IA no va a transformar los servicios que se ofrecen, lo va a robustecer, por lo que se usa, en su mayoría, en la recopilación de la información. Por ejemplo, monitoreamos los cambios de zonificación, importante en la toma de decisiones en el mercado inmobiliario. De esa manera podemos asesorar a las inmobiliarias con mayor facilidad”, aseguró.
Asimismo, dijo que dicha automatización se da a nivel de análisis descriptivo, por lo que espera que más adelante se use a nivel de análisis predictivo. “Si tienes un histórico de datos de cómo se ha comportado o variado el precio de una vivienda a lo largo del tiempo, se puede inferir, bajo ciertos rasgos confiables, cómo podría comportarse el mercado a futuro”, explicó Chuquipiondo.
En tanto, ASEI infiere que, con la IA ya se puede predecir el valor de una propiedad en base a las características de la misma y otros factores como los urbanos, demográficos y económicos. Otro caso de uso es el análisis predictivo para inversiones y la personalización de la experiencia del cliente.
Al respecto, Brenda Aching Ríos, gerente de marketing de Grupo Octagon, comentó a este diario que la empresa está potenciando la automatización de respuestas al cliente a través de IA con el fin de “dar respuesta más rápidas, que permitan acortar el flujo de atención”.
“Estamos evaluando la implementación de un servicio personalizado en el punto de venta, es decir, el asesor inmobiliario tendrá la información en tiempo real del cliente, y adelantarse a lo que busca, por ejemplo, el tipo o color de acabado de su departamento, etc”, mencionó.
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¿El uso de la IA aplicado en la venta de propiedades?
La gerente de Marketing de Grupo Octagon explicó que los portales inmobiliarios están utilizando diferentes aplicativos que ayudan a predecir, por ejemplo, los distritos que tienen una mayor cantidad de inmuebles que están en venta. “En el caso de las inmobiliarias aún no se aplica porque hay un stock un poco más reducido”, aseguró.
“Para lanzar un proyecto inmobiliario hay todo un análisis previo en el que se analizan terrenos o parámetros y sobre eso conseguir el proyecto ideal. En ese sentido, contar con estas aplicaciones de IA permite que el trabajo sea mucho más rápido, desde el punto de vista de levantamiento de información y análisis”, añadió Aching Ríos.
Para ASEI estas herramientas usan modelos de recomendación que lo que hacen es analizar datos como búsquedas anteriores, propiedades visitadas, ubicación preferida, presupuesto y tamaño de las propiedades para sugerir opciones que se alineen mejor con las necesidades del comprador.
“Esto no solo agiliza la búsqueda de propiedades, sino que también mejora la satisfacción del cliente al reducir el tiempo invertido en encontrar opciones que realmente le interesen”, comentó.
Sobre la posibilidad de que la IA pueda evaluar y predecir precios del mercado inmobiliario, ASEI afirmó que la IA usa machine learning para analizar datos históricos y actuales, como precios de venta y condiciones del mercado, para predecir valores futuros.
“Estos modelos pueden ajustar las predicciones en tiempo real, lo que permite decisiones más precisas y reduce riesgos para inversionistas y empresas. Además, se pueden usar metodologías como el índice de precios hedónicos, utilizadas por entidades como el Banco Central de Reserva del Perú, para monitorear la salud del sector inmobiliario”, refirió el gremio inmobiliario.
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Con la IA, ¿hay un mejor conocimiento del cliente?
En el caso peruano, existe una startup Propulse que utiliza Inteligencia Artificial y Machine Learning para optimizar la toma de decisiones en la compra de una vivienda. “Lo que nos dimos cuenta es que al momento de que una persona toma la decisión de comprar una vivienda, intervienen factores emocionales y racionales. Las fuentes de información que tenemos en el mercado son de oferta: precio, competencia, etc. Pero, no hay información por el lado del cliente. En ese sentido, lo que hicimos es emplear diversas fuentes de datos para replicar su comportamiento o tendencia de compra, según sus necesidades”, explicó Ángel Ramos, cofundador de Propulse a Gestión.
Ramos contó que analizaron, por ejemplo, la interacción de Los Portales con sus clientes. Asimismo, lograron conocer cómo está su ranking a nivel crediticio, qué otras páginas web han visto, las inmobiliarias donde han estado cotizando, etc. Hay un mejor conocimiento del cliente.
“A las inmobiliarias le hemos dado esta identificación de prospectos de clientes para que ellos hagan su segmentación y puedan realizar sus estrategias de ventas con una mayor efectividad”, resaltó el ejecutivo de Propulse.
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Periodista digital con foco en Educación superior, Inteligencia Artificial, Ciberseguridad e Internacionalización de empresas. Exredactor de Economía en Diario El Gobierno. Desde el 2023 es parte de Gestión.
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