La inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta clave en el mercado inmobiliario, especialmente para los agentes financieros que buscan precisar sus decisiones y maximizar la rentabilidad. Según un informe de Deloitte, el 72 % de los inversores del sector inmobiliario ya están destinando recursos a soluciones basadas en IA. “La IA permite optimizar decisiones, reducir riesgos y descubrir oportunidades que antes eran invisibles, tanto en el sector tradicional como en el de los activos inmobiliarios digitales”, puntualiza Robin Decaux, CEO y cofundador de Equito.
Dentro del ecosistema de herramientas impulsadas por IA, una de las más potentes para el inversor inmobiliario es el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Esta rama de la inteligencia artificial permite interpretar preguntas y solicitudes expresadas en lenguaje natural y transformarlas en criterios de búsqueda estructurados, facilitando que las plataformas de inversión sugieran oportunidades personalizadas. Gracias al NLP, un usuario podría escribir frases como “busco una propiedad con rentabilidad superior al 9 % en una zona urbana de crecimiento” o “muéstrame activos tokenizados con riesgo bajo y retorno a 3 años”. Estas funcionalidades están en desarrollo y aún no se encuentran plenamente operativas en producción.
Más rápido, con menos errores
“La integración de NLP en plataformas de inversión tokenizada ya se utiliza en parte; su adopción se está acelerando”, indica Decaux. Estas herramientas analizan el lenguaje del inversor, cruzan los parámetros deseados con bases de datos de propiedades tokenizadas, e identifican activos compatibles con su perfil y objetivos. Este enfoque no solo acelera el proceso de búsqueda, sino que también reduce la posibilidad de errores humanos.
Otro componente clave es la valoración automatizada de activos. Utilizando modelos de aprendizaje automático alimentados por big data inmobiliaria (históricos de precios, datos de ubicación, índices económicos, flujo de caja proyectado), los sistemas de IA pueden ofrecer estimaciones de valor más actualizadas y precisas que los métodos tradicionales.
El NLP también interviene en este proceso al analizar documentación textual asociada al activo: descripciones, contratos, informes de auditoría, datos legales. Mediante técnicas de extracción semántica, la IA puede detectar inconsistencias, alertar sobre cláusulas de riesgo o destacar elementos de valor oculto. En un entorno donde los documentos legales y técnicos suelen ser extensos y complejos, “este tipo de automatización representa un diferencial clave para cualquier inversor”, describe el cofundador de Equito.
Precisión en el perfil de los inversores
Un punto importante en el uso de la IA es que esta tecnología también permite establecer un scoring de riesgo personalizado para cada inversor. A través del análisis de su historial de decisiones, perfil de riesgo, tipo de activos preferidos y horizonte temporal de inversión, los sistemas pueden categorizar a cada usuario e identificar qué clases de activos tokenizados son más compatibles con su perfil. Este factor reduce el desajuste entre la expectativa del inversor y el comportamiento real del activo.
En el caso de las plataformas tokenizadas construidas sobre blockchain, la IA permite optimizar la estructura de los contratos inteligentes que gobiernan las transacciones. En este sentido, es posible desarrollar sistemas donde la IA ajusta automáticamente las condiciones de adquisición de tokens según la demanda de mercado, la disponibilidad del activo y el perfil de los inversores interesados; en una dinámica adaptativa que permite maximizar la participación y la liquidez del activo. “La inteligencia artificial no solo hace más eficiente el proceso de inversión en activos tokenizados, sino que permite que cada contrato inteligente evolucione en tiempo real para adaptarse a las condiciones del mercado y al perfil de cada usuario”, explica el CEO de Equito.
Por otra parte, los inversores también se benefician de modelos predictivos que analizan tendencias macro y microeconómicas para estimar el comportamiento futuro de un activo inmobiliario. Según la consultora McKinsey el uso de IA generativa en decisiones de inversión puede aumentar la rentabilidad en más del 10% en mercados desarrollados y bajo determinados supuestos; no es garantía de rentabilidad.
Más allá de la búsqueda de activos, el NLP también facilita la construcción de perfiles dinámicos de inversión, actualizados en función de las interacciones del usuario. A través del análisis de lenguaje —ya sea por preguntas frecuentes, consultas realizadas o retroalimentación dada—, el sistema aprende de los patrones del inversor: qué riesgos tolera, qué plazos prefiere, qué sectores le interesan. “Este tipo de precisión adaptativa no solo reduce errores de selección, sino que también aumenta la eficiencia en la recomendación, ofreciendo oportunidades alineadas con la rentabilidad deseada y el contexto de mercado”, indica Decaux.
¿Hacia dónde va Equito?
Hoy en día, Equito aplica IA en tres áreas principales: adquisición de activos y valoración automatizada con el apoyo de modelos AVM externos; análisis documental para verificación y detección de riesgos y gestión de inquilinos, mediante sistemas de validación automatizados.
En desarrollo se encuentran funcionalidades como asistentes conversacionales basados en NLP y contratos inteligentes que puedan adaptarse dinámicamente a parámetros de mercado. Además, se está trabajando para que, en el futuro, los inversores puedan interactuar con la plataforma mediante búsquedas en lenguaje natural.
Por Funds Society, Miami