¿Te has preguntado cómo las nuevas tecnologías están cambiando la forma en la que se valoran las propiedades? El machine learning ya es una herramienta clave en el sector inmobiliario, y está revolucionando la manera en que se realizan las tasaciones.

Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, el machine learning te ayuda a estimar el valor de una propiedad de forma más fiable y sin caer en prejuicios. También destaca por permitir un ahorro en los costes del día a día y por mantener los datos siempre al día, lo que facilita decisiones más rápidas y acertadas.

A continuación, descubrirás de qué manera esta disciplina impulsa la exactitud en las valoraciones y cómo se compara con los métodos tradicionales.

Cómo mejora el machine learning las tasaciones en el sector inmobiliario

Para empezar, el machine learning se basa en modelos predictivos que utilizan variables como la antigüedad de la vivienda, su ubicación, la superficie y las tendencias del mercado. Estos algoritmos pueden procesar datos de miles de viviendas en poco tiempo, lo que resulta casi imposible de lograr de forma manual. Por tanto, logras tasaciones más precisas porque se tienen en cuenta factores variados y actualizados.

Por otro lado, estos modelos automatizados (a menudo llamados AVMs o Automated Valuation Models) son capaces de reducir sesgos humanos. Piensa, por ejemplo, en los prejuicios que podrían aparecer si un tasador humano no conoce bien una determinada zona o se basa en datos desactualizados. Con el machine learning, este riesgo se minimiza al apoyarse en información objetiva y análisis en tiempo real.

Además, la rapidez con la que puedes generar tasaciones también mejora. Gracias a la agilidad de los algoritmos, no necesitas recopilar manualmente cada dato, sino que el sistema toma todo lo que necesita de bases públicas, registros online y bases de datos internas. Esto hace que valorar una propiedad sea cuestión de minutos y no de días, permitiéndote tomar decisiones con mayor seguridad y rapidez.

Comparativa entre machine learning y métodos tradicionales de valoración

Probablemente te preguntes en qué se diferencia el machine learning de los métodos tradicionales como las valoraciones hedónicas o las comparaciones de propiedades similares. En primer lugar, la precisión suele ser mayor en los algoritmos modernos. Herramientas como Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) o XGBoost han demostrado que pueden reducir el margen de error frente a los métodos clásicos, gracias a la enorme cantidad de datos que analizan y a su habilidad para identificar patrones complejos.

En segundo lugar, el tiempo de respuesta es un factor clave. Con la valuación tradicional, puede llevar días recopilar datos y analizar cada detalle, sobre todo si combinas varias metodologías. Sin embargo, el machine learning hace estas tareas de forma más veloz y masiva, adaptándose mejor a mercados dinámicos donde los precios cambian de manera constante.

Otro elemento diferencial es la reducción de sesgos. Cuando una persona hace una tasación, puede verse influida por factores subjetivos, mientras que un modelo de aprendizaje automático se basa íntegramente en datos objetivos. No obstante, conviene tener en cuenta que la interpretabilidad de algunos algoritmos puede resultar compleja.

Si quieres entender al cien por cien cada paso, los métodos tradicionales son más transparentes. Aun así, muchos sistemas modernos incluyen herramientas de interpretabilidad para que, incluso sin ser experto en programación, puedas revisar qué variables han influido más en la tasación.

El impacto de la ubicación y datos geográficos en las valoraciones

Ahora bien, incluso el mejor algoritmo depende de la calidad de los datos. A la hora de valorar un inmueble, uno de los aspectos que más peso tiene es el lugar en el que se encuentra. Por eso, es fundamental que tengas acceso a información actualizada sobre servicios cercanos, desarrollos urbanísticos y evolución de la zona. Si cuentas con pocos datos de determinada localidad, puede que el modelo no alcance su máximo potencial.

Sin embargo, el machine learning se adapta bastante bien a estos inconvenientes. Por ejemplo, a medida que el mercado cambia (quizás se construye una nueva infraestructura o sube la demanda en un barrio determinado), el algoritmo puede ajustar sus predicciones y mejorar con el tiempo. Así, consigues tasaciones más fiables que se adaptan a la realidad en constante cambio del mercado inmobiliario.

Por supuesto, recopilar datos de calidad requiere inversión, sobre todo si tu área es muy amplia o abarca zonas rurales con menos registros. Aun así, a la larga, esta información detallada hace que las tasaciones sean más sólidas y te aporta una ventaja competitiva frente a quienes se basan únicamente en métodos tradicionales.