La valoración de bienes muebles e inmuebles es una actividad crucial en sectores como el inmobiliario, financiero, y legal. A lo largo de la historia, los métodos de tasación han evolucionado desde enfoques empíricos hasta sofisticadas herramientas tecnológicas que aprovechan la inteligencia artificial (IA). Este artículo detalla esta evolución, los avances recientes en el campo y las perspectivas futuras que promete la tecnología para la industria.

La inteligencia artificial ha transformado profundamente el ámbito de la tasación, introduciendo herramientas que optimizan cada etapa del proceso:

• Modelos de Machine Learning: Estos modelos analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones en precios, características del mercado y fluctuaciones económicas. Permiten evaluaciones rápidas y precisas.
• Redes Neuronales y Algoritmos Predictivos: Se emplean para estimar valores basados en variables complejas como ubicación, demografía y condiciones económicas. Estos sistemas aprenden y mejoran continuamente con datos adicionales.
• Automatización en la Recolección y Análisis de Datos: El uso de imágenes satelitales y drones facilita la inspección de propiedades remotas, mientras que la IA puede procesar automáticamente planos estructurales y documentos legales.

Asistentes Virtuales y Chatbots: Facilitan la interacción con los usuarios, guiándolos en la recolección de información y ofreciendo estimaciones preliminares de valor.

Modelos de Machine Learning:

• Ejemplo: Empresas como Zillow y Redfin han integrado modelos de aprendizaje automático para ofrecer estimaciones de valor de propiedades residenciales en tiempo real. Estas plataformas utilizan datos históricos de ventas, características de las propiedades y tendencias del mercado local.
• Caso práctico: Un tasador que trabaja con clientes corporativos puede utilizar estas herramientas para obtener estimaciones rápidas como punto de partida antes de realizar un análisis más detallado.

Redes Neuronales y Algoritmos Predictivos:

• Ejemplo: HouseCanary, una plataforma que aplica IA y redes neuronales, crea predicciones de valores futuros en bienes raíces con base en variables económicas y sociales.
• Caso práctico: Un tasador podría emplear esta herramienta para asesorar a inversores inmobiliarios sobre posibles retornos de inversión.

Automatización en Recolección y Análisis de Datos:

• Ejemplo: Matterport, una compañía de tecnología 3D, utiliza cámaras y software para capturar imágenes de alta resolución de interiores de propiedades. Estas imágenes se analizan automáticamente para generar planos detallados y evaluaciones de las condiciones estructurales.
• Caso práctico: Un tasador inmobiliario puede emplear estas imágenes para evaluar propiedades remotas, reduciendo la necesidad de visitas físicas.

Asistentes Virtuales y Chatbots:

• Ejemplo: Plataformas como Cresta AI han desarrollado chatbots especializados en bienes raíces que ayudan a agentes y tasadores a gestionar consultas de clientes y recopilar información preliminar.

Caso práctico: Un tasador freelance podría implementar un chatbot en su sitio web para recibir consultas y recopilar detalles sobre las propiedades a tasar antes de programar una visita.

Modelos de Machine Lerning

Redes Neuronales y Algoritmos Predictivos

Automatización en Recolección y Análisis de Datos

Asistentes Virtuales y Chatbots

Los últimos años han sido testigos de avances significativos en la aplicación de IA a la valoración de bienes. Algunos de los logros más destacados incluyen:

• Integración de Big Data: Permite analizar grandes conjuntos de datos económicos, demográficos y urbanísticos para una valoración más precisa.
• Visión por Computadora: Utilizada para evaluar automáticamente el estado físico de bienes mediante el análisis de imágenes y videos, revolucionando las inspecciones tradicionales.
• Herramientas Predictivas Avanzadas: Estas herramientas estiman el valor futuro de un bien considerando tendencias como crecimiento poblacional, cambios en la infraestructura y dinámicas del mercado.
• Plataformas Digitales con Blockchain: La combinación de IA y blockchain asegura la transparencia y precisión en las tasaciones, registrando cada valoración de manera inmutable y verificable.

Ejemplos:

Integración de Big Data:

• Ejemplo: Empresas como CoreLogic ofrecen soluciones basadas en Big Data para analizar patrones de mercado, comparar propiedades y calcular valores con gran precisión.
• Caso práctico: Un tasador que trabaja en grandes firmas inmobiliarias utiliza estas bases de datos para generar informes detallados para desarrolladores o bancos.

Visión por Computadora:

• Ejemplo: Descartes Labs, especializada en análisis de imágenes satelitales, permite evaluar terrenos y estructuras mediante la interpretación automática de datos visuales.
• Caso práctico: Un tasador rural que valora grandes extensiones de terreno agrícola puede usar esta tecnología para identificar características del suelo y calcular el valor en función de su productividad.

Herramientas Predictivas Avanzadas:

• Ejemplo: Reonomy, una plataforma que combina IA y Big Data, ofrece predicciones de valores inmobiliarios comerciales, considerando factores como la densidad poblacional, ingresos locales y tendencias de desarrollo.
• Caso práctico: Un tasador en el sector comercial puede usar estas herramientas para proyectar el valor futuro de un centro comercial o una torre de oficinas.

Blockchain para Transparencia:

• Ejemplo: Propy, una plataforma basada en blockchain, garantiza la inmutabilidad de los registros de tasación y venta de propiedades.

Caso práctico: Un tasador que colabora con bancos o entidades de crédito puede usar esta tecnología para asegurar que las valoraciones no sean alteradas en ningún punto del proceso.

El futuro de la tasación parece prometedor, impulsado por innovaciones tecnológicas. Entre las tendencias más relevantes se incluyen:

*- Personalización de Servicios:

La IA permitirá ofrecer valoraciones ajustadas a las necesidades y preferencias específicas de los clientes.

• Ejemplo: MyValocity, una herramienta basada en IA usada en Nueva Zelanda, permite a los tasadores personalizar informes adaptados a necesidades específicas, desde hipotecas hasta seguros.
• Caso práctico: Un tasador podría usar esta tecnología para ofrecer valoraciones más detalladas a un cliente que necesita justificar una tasación ante un tribunal.

*- Precisión y Velocidad Mejoradas:

Los algoritmos seguirán perfeccionándose, permitiendo evaluaciones más rápidas y exactas, reduciendo los tiempos de respuesta.

• Ejemplo: Artificial Intelligence for Real Estate Valuation (AIREV), un proyecto de investigación, ha desarrollado modelos que completan tasaciones en segundos.
• Caso práctico: Tasadores contratados por aseguradoras pueden emplear estas herramientas para evaluar grandes volúmenes de propiedades afectadas por desastres naturales.

*- Reducción de Costos y Mayor Accesibilidad:

Las plataformas digitales democratizarán el acceso a servicios de tasación, haciéndolos más asequibles y disponibles globalmente.

• Ejemplo: Startups como Opendoor han reducido significativamente los costos de tasación al emplear IA para analizar propiedades en línea antes de ofrecer precios de compra.
• Caso práctico: Un tasador autónomo puede subcontratar análisis preliminares a estas plataformas para concentrarse en evaluaciones detalladas.

*- Sostenibilidad y Datos en Tiempo Real:

La integración de datos climáticos y de sostenibilidad permitirá valorar bienes considerando su impacto ambiental y eficiencia energética.

• Ejemplo: Measurabl, una plataforma de sostenibilidad en bienes raíces, integra IA para calcular el impacto ambiental de propiedades comerciales.
• Caso práctico: Tasadores especializados en proyectos ecológicos pueden usar esta herramienta para valorar construcciones en función de su eficiencia energética y huella ambiental.