Hace una década, la tecnología utilizaba datos para acelerar los procesos inmobiliarios comerciales. Los corredores utilizan plataformas tecnológicas para recopilar datos, ejecutarlos a través de un proceso y ofrecer soluciones que surjan de fórmulas predefinidas.
Hoy en día, los datos se utilizan para hacer que los procesos sean más inteligentes. Con el poder de la IA, las plataformas brindan a los corredores más que un acceso rápido a los datos y la computación. También están sirviendo decisiones. Los datos ya no son sólo un insumo de un sistema, sino la inteligencia del sistema.
El cambio introduce muchas capacidades nuevas. La IA no sólo acelera los procesos; Los automatiza.
Pero el cambio también introduce nuevos peligros. Antes de la IA, la plataforma fallaba debido a problemas de datos. Ahora, los problemas de datos resultan en un pensamiento erróneo.
Baizel es el fundador y director ejecutivo de AI.
Para los corredores de bienes raíces comerciales, como para cualquier profesional de negocios que haya integrado la IA en sus procesos, el pensamiento erróneo conduce a resultados engañosos.
Y es probable que las decisiones basadas en esos resultados conduzcan a pérdidas importantes. Como resultado, los corredores necesitan datos limpios para ejecutar en la era de la IA.
Los sistemas impulsados por IA requieren datos que proporcionen contexto
Cuando se trata de datos, el contexto es clave para la eficacia de la IA. Acceder a los datos no es suficiente. Los sistemas de IA necesitan comprender los datos.
Las plataformas tradicionales que los corredores utilizarían para obtener información sobre bienes raíces podrían mostrar los límites de las parcelas, los códigos de zonificación, los permisos o los puntos de interés como capas separadas. Simplificaron el proceso de acceso y filtrado, pero los usuarios tenían que definir el contexto.
Para que la IA funcione según lo previsto, es necesario comprender cómo se relacionan las capas de datos entre sí. Necesita saber si un distrito de zonificación permite el uso, si el tamaño de la parcela respalda el desarrollo previsto, si la actividad de permisos indica el impulso del mercado y si los impulsores de la demanda del vecindario respaldan la tesis de inversión.
Los datos limpios permiten a la IA razonar entre categorías. Elimina la fragmentación, la inconsistencia y la exageración. Las plataformas que empoderan a los corredores han refinado, normalizado y combinado datos hasta un nivel utilizable de inteligencia.
En el mundo de la IA, los datos fiables suelen describirse como representativos. Esto le da a la IA una representación precisa del entorno que se le pide que evalúe. Garantiza una representación limpia de los datos.
Los sistemas impulsados por IA no alertan a los usuarios cuando los datos son incorrectos
Los corredores utilizan sistemas impulsados por inteligencia artificial para descubrir la información que necesitan para tomar decisiones seguras. Pero cuando esos sistemas funcionan con datos incorrectos, los corredores terminan con una confianza peligrosamente falsa.
La amenaza de ser engañado por los sistemas de IA a menudo se pasa por alto porque la IA no advierte a los usuarios cuando se está ejecutando con datos incorrectos. Proporcionará con confianza una respuesta que suene específica, incluso cuando la respuesta sea cuestionable porque se basa en datos incompletos, desactualizados, mal clasificados o exagerados.
Para los corredores de bienes raíces, trasladar cualquier resultado basado en datos incorrectos puede tener consecuencias financieras reales. Un promotor puede sobreestimar la superficie edificable. Un minorista puede malinterpretar un área comercial. Un analista puede recomendar un sitio que no pasa la revisión de zonificación. Un inversor puede comparar mercados utilizando conjuntos de datos que en realidad no son comparables.
La inteligencia de la IA se basa en los datos que utiliza para entrenar. Bueno o malo, ese es el pozo del que se extrae.
Los modelos de IA simples no pueden proporcionar el contexto que necesitan los intermediarios
Los modelos de IA simples como ChatGPT o Claude pueden ayudar a los agentes inmobiliarios si buscan información sencilla. Pueden explicar la zonificación, ofrecer opciones de financiamiento alternativas o ayudar a explorar posibles resultados de una situación inmobiliaria. Pero su inteligencia está limitada por sus datos, que normalmente no incluyen el contenido local, actualizado y relevante que impulsa la toma de decisiones de los desarrolladores inmobiliarios.
Las plataformas de conducción de datos utilizadas por los corredores deben estar total y contextualmente conectadas para calificar como “limpias”. Los modelos básicos creados por OpenAI son extremadamente poderosos, pero no sustituyen los datos limpios y específicos de un dominio.
No pueden saber de manera confiable si una parcela en particular tiene cobertura de zonificación actual en un condado en particular, si a los datos del tasador local les falta un atributo de construcción, si un registro de permiso coincide con la parcela correcta o si dos proveedores están utilizando definiciones de uso de suelo contradictorias, a menos que esos datos se limpien, gestionen y consoliden.
La IA puede dar a los corredores la razón que necesitan, pero sólo cuando se les brinda un contexto confiable. En el sector inmobiliario comercial, ese contexto está muy localizado, muy fragmentado y en constante cambio.
Los condados publican datos de manera diferente, los códigos de zonificación municipal varían y las estructuras de permisos son inconsistentes, solo por nombrar algunos desafíos relevantes. Los sistemas de inteligencia artificial se vuelven útiles para la toma de decisiones inmobiliarias con una capa de datos confiable debajo de ellos.
La necesidad de datos limpios es especialmente importante para los corredores de bienes raíces comerciales porque el costo del error es alto. La evaluación de un sitio puede afectar la estrategia de adquisición, el riesgo de derechos, el potencial de desarrollo, las estimaciones de préstamos y una serie de otros factores importantes. Un pequeño problema de datos en sentido ascendente puede provocar un gran error financiero en sentido descendente.
Sólo se debe confiar en los intermediarios de plataformas que tratan la calidad de los datos como infraestructura. No conseguirás un gran crecimiento sobre una base débil. Lo mismo se aplica a la IA. Las capas de modelo, interfaz y automatización son tan sólidas como la base de datos que se encuentra debajo de ellas.
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