¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en el mercado inmobiliario?

En los últimos años ha habido un fuerte crecimiento de la inteligencia artificial (IA). Su rápida adopción tanto en empresas como en particulares se debe a proporcionar respuestas rápidas y eficientes junto a la automatización de tareas con una gran precisión, lo que conlleva a una mayor productividad.

A continuación, entraremos en detalle en los siguientes puntos:

• ¿Qué es la IA generativa y LLMs?
• ¿Qué es el prompt?
• Impacto empresarial
• Impacto de la IA en el sector inmobiliario

La IA generativa se encarga de crear contenido, como imágenes o textos gracias a complejos algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos están desarrollados con el propósito de entender patrones y generar nuevo contenido. Un ejemplo de IA generativa es DALL-E, desarrollado por OpenAI.

DALL-E es capaz de generar imágenes a partir de texto, en el cual especificamos que salida queremos obtener. La IA entiende las relaciones entre las palabras y genera una imagen acorde a ellas.

Un ejemplo para la generación de texto es ChatGPT, siendo una inteligencia artificial entrenada para mantener conversaciones fluidas, de manera que le realizas preguntas y devuelve respuestas acordes.

Por otro lado, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son modelos de IA que tienen como objetivo procesar el lenguaje natural (NLP). Son capaces de entender las palabras, realizando conexiones entre ellas para generar contenido similar al de un humano. Un ejemplo de LLMs es GPT-4, desarrollado por OpenAI, el cual es conocido por generar texto similar al que generaría un humano en una conversación. Sus aplicaciones son muy amplias en una gran cantidad de sectores, como la creación de chatbots, generación de código, traducción de idiomas o análisis de documentos.

Tanto la IA generativa como los LLMs usan modelos de aprendizaje profundo para crear contenido nuevo a partir de patrones aprendidos de datos. La IA generativa es un concepto que abarca tanto la generación de texto, imágenes, audio o vídeo, mientras que los LLMs son un tipo específico de IA generativa enfocados sólo en la generación de texto.

Un ejemplo visual de un resultado de IA generativa es la siguiente imagen, la cual ha sido desarrollada por una IA (Nano Banana Pro de Google Gemini) a partir de un texto.

El prompt es la manera que tenemos de comunicarnos con el modelo de IA. Este es un dato de entrada que le damos al modelo para generar el contenido, el cual puede ser un texto, imagen, sonido o cualquier dato con el que el modelo haya sido entrenado para entender.

El prompt engineering es la manera de optimizar peticiones para guiar los modelos de IA a generar las respuestas que queremos. El objetivo es definir de la mejor forma posible las peticiones que le realizamos a la IA proporcionándole contexto, instrucciones y ejemplos que le ayuden a entender lo que estamos solicitando. La calidad de la petición influye directamente en la calidad de la respuesta.

Algunos puntos a tener en cuenta para mejorar las peticiones son:

1. Definir objetivos y metas claras
2. Proporcionar contexto e información general
3. Utilizar un lenguaje preciso y sin ambigüedad
4. Probar con distintas solicitudes y observar resultado

El impacto de la IA en el mundo empresarial ha aumentado mucho en los últimos años y se espera que continúe de esta manera. Un informe de McKinsey sobre el estado de la IA en el mundo empresarial mostró que el 88% de las empresas utilizaban la IA en 2025. Se observa el rápido crecimiento, ya que en 2017 únicamente el 20% de las empresas la utilizaban, por lo que en menos de 10 años se ha convertido en un estándar para las empresas, donde prácticamente 9 de cada 10 empresas usan IA.

Además, el 79% de las empresas en 2025 ya implementan en algunas de sus funciones la IA generativa, por lo que su uso se está extendiendo rápidamente. En menos de 3 años ha pasado del 33% al 79% de empresas utilizando esta tecnología.

El impacto de la IA en el sector inmobiliario no se queda atrás. Se estima que la IA generativa podría añadir entre 110.000 y 180.000 millones de dólares en valor al sector inmobiliario, gracias a encontrar relaciones entre conjuntos de datos y convertirlos en información útil para inversores, operadores y agentes inmobiliarios.

Algunos de los usos de la IA en el sector inmobiliario son:

En los portales inmobiliarios existen una gran cantidad de inmuebles disponibles, y el proceso de búsqueda y recomendación puede ser complejo. El uso de la IA en este ámbito permite que el programa sea capaz de mejorar la comprensión y clasificación de los inmuebles. La IA es capaz de cambiar los filtros rígidos a búsquedas adaptadas a las palabras que el usuario busca, con el objetivo de ofrecerle las mejores coincidencias en base a palabras clave.

Este enfoque permite reducir las tasas de rebote y aumentar las conversiones de búsqueda a visitar, ya que los usuarios encuentran más resultados técnicamente irrelevantes, pero más alineados con su intención real de búsqueda.

Los modelos de valoración automatizados (AVM) consisten en estimar el valor de un inmueble al instante mediante algoritmos, matemáticas y grandes volúmenes de datos. Analizan todas las características posibles para ofrecer valoraciones rápidas y precisas.

Estos modelos actuales utilizan el aprendizaje automático para analizar toda la información disponible sobre una propiedad y su entorno. Esta mejora permite poder usar datos estructurados, como la superficie o número de habitaciones, junto con datos no estructurados como imágenes, descripciones de la propiedad, indicadores o métricas.

Mientras que una valoración tradicional puede tardar días, un modelo automatizado puede ofrecer una estimación en cuestión de segundos en base a los datos del inmueble y de su entorno. Esto resulta muy útil para entidades que necesitan tomar decisiones con agilidad.

En Gloval hemos desarrollado un Modelo de Valoración Automática (AVM) que utiliza técnicas avanzadas de Machine Learning para estimar el valor de mercado de los activos. En particular, nuestro modelo se basa en XGBoost, un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que emplea la técnica de Gradient Boosting de árboles de decisión, el cual aprende patrones no lineales entre características del inmueble y su valor, y ajusta dinámicamente con nuevos datos sus predicciones corrigiendo los errores.

Nuestro modelo ha sido utilizado en valoraciones automatizadas de bancos como CaixaBank, Sabadell, BBVA y Deutsche Bank. Para más información sobre nuestro AVM, consulte la siguiente página web:

‘Servicio de Valoración masiva de inmuebles AVM | Gloval’

En la regulación, cumplimiento normativo y sostenibilidad la IA también tiene hueco. Los equipos de riesgos necesitan conocer ciertas características tanto del entorno, como de los inquilinos para poder evaluar correctamente la situación. La IA permite utilizar modelos analíticos sobre datos para detectar patrones y anomalías para las carteras de inmuebles.

Además, la evaluación ESG (Environmental, Social and Governance) impulsada por la IA permite identificar relaciones en los datos y obtener patrones sobre la sostenibilidad y el valor del activo.