Formación general, uso de herramientas generalistas y procesos específicos de cada empresa. Alejandro Aguirre de Cárcer, CEO de Brains Real Estate, tiene claros cuáles son los tres pasos a seguir a la hora de implementar la Inteligencia Artificial en una tasadora inmobiliaria.
Brains Real Estate, que junto con este periódico también ofrece la mayor plataforma de datos inmobiliarios del país y servicios de transformación digital, ha sido participante del programa Kit Consulting para pymes del Gobierno, ha acompañado a múltiples empresas inmobiliarias en su transformación digital y ha cosechado varios casos de éxito en el sector. En el ámbito de la tasación, por ejemplo, Alia y Thirsa son dos de las tasadoras que ya están implementando la IA en sus procesos internos con su apoyo estratégico.
Al llevar a cabo este proceso, la ayuda a la empresa se enfoca en tres grandes aspectos, explica Aguirre de Cárcer. El primer paso es una «formación general«, dirigida tanto al equipo directivo como a los empleados, «para tratar los riesgos y oportunidades que trae esta tecnología y asegurarnos de que se utiliza correctamente dentro de la empresa». Con esto, se englobarían «usos permitidos, usos no permitidos, impacto en GDPR y posibles ventajas competitivas que traería esta tecnología en los siguientes años», detalla el directivo.
El segundo punto clave es el uso de herramientas generalistas. «Analizamos con ellos herramientas del estilo de Copilot, Gemini, Google, Microsoft Office 365, etc». Y, por último, los procesos específicos de la tasadora, de su software y de sus empleados, «analizándolos en detalle para ver cómo se podían utilizar herramientas de IA específicamente para sus necesidades», añade Aguirre de Cárcer.
Pregunta: ¿Qué recomienda Brains Real Estate en cuanto a herramientas de terceros?
Respuesta: En nuestra opinión, no tiene sentido desarrollar una herramienta propia para un CRM, correos o reuniones. La realidad es que Microsoft, Google o cualquier otro proveedor van a crear un producto excelente y, si no lo tenemos ya, se debe a la gran cantidad de trabajo que están introduciendo en él para que no produzca errores o fallos. Recomendamos utilizar, por lo menos de prueba, esas herramientas que ofrece directamente el proveedor actual que esté usando la empresa.
Por otro lado, están los chats de IA más generalistas, donde sí que recomendamos probarlos todos. Estuvimos con cada uno de nuestros clientes mirando las ventajas y desventajas de chat GPT, pero a través de la API directamente con OpenAI, el uso de Gemini, los de código libre, como pueden ser Mistral, LLaMA, DeepSeek, etc. Obviamente, con un control y teniendo en cuenta los temas vinculados a la seguridad, con estas herramientas es muy interesante estar constantemente testeando, porque están avanzando a grandes velocidades. Y luego veremos, por ejemplo, el poder introducir imágenes o no, que fue una gran revelación.
P: A nivel los procesos propios, ¿cómo habéis podido ayudar a las tasadoras?
R: Primero, hicimos un análisis detallado de todos los procesos de la empresa y de aquellos que son únicos de una tasadora pyme en España. Detectamos cuatro secciones donde había mucha oportunidad de mejora.
La primera de ellas era la gestión administrativa de todos los valoradores, tanto del equipo interno como externo. Al final, hay que gestionar una gran plantilla de personas que están moviéndose a distintas localizaciones, que tienen que citarse con distintos clientes y luego hacer el trabajo propio de la tasación. En este trabajo, vimos varias oportunidades de mejora, de optimización de la recogida de datos, tanto de fotos como de notas.
Posteriormente, toda esa recopilación de información y documentación se tenía que revisar desde la central, y aquí también detectamos varias oportunidades de mejora.
Y, por último, una vez ya realizado todo el trabajo, mucha de esta información se perdía o se quedaba dentro de las herramientas que estaba utilizando la tasadora, pero realmente no estaba accesible para futuros trabajos, lo que suponía una pérdida de conocimiento o ineficiencia en el acceso a dicho conocimiento.
P: ¿Qué pudisteis hacer para cada uno de estos procesos?
R: En las visitas, lo primero que hicimos fue mostrarles cómo tomar notas de voz durante las visitas para transformar automáticamente todo el contenido de esa inspección verbal a un formulario, y directamente rellenar una plantilla tanto en Excel como en Word a partir de esos apuntes. La IA es muy buena transformando el idioma de modo voz a modo texto, y luego ese modo texto resumiendo y extrayendo la información concreta que era necesario pasar a las plantillas. Con esto, se ahorraba una gran parte de trabajo manual, de repasar apuntes, al tiempo que se estandarizaba y se mejoraba mucho la calidad de estos apuntes hechos durante las visitas, en vez de luego el visitador tener que intentar recordar lo que pasaba posteriormente.
Adicionalmente, los visitadores, al visitar un inmueble, tomaban fotos y luego las tenían que organizar y categorizar en su ordenador antes de poder subirlas a la plataforma. Aquí, también demostramos que con la IA es facilísimo seleccionar una carpeta, procesar todas las imágenes y renombrar los archivos con una categorización automática, y además poder extraer de cada foto no solo qué es lo que aparece en la foto, el tipo de foto que es, sino la calidad de la foto en sí y la calidad del inmueble. Toda esta información la extraíamos de la imagen utilizando IA, y directamente se podía cargar en su plataforma, ahorrando también una o dos horas de trabajo después de cada visita.
En la fase de gestión administrativa, un empleado que tenía que volver a leer toda la documentación que ya había revisado anteriormente el tasador para chequear que efectivamente datos clave como la superficie, el nombre del encargo, las fincas registrales, toda la información de superficies, fuesen los correctos. Aquí, de nuevo, la IA es muy eficiente leyendo documentos y extrayendo datos clave. Pudimos hacer esto con un sistema que pudiese revisar cientos y miles de documentos a la vez y chequear que todo estuviese validado correctamente.
Por último, había mucho trabajo que estas tasadoras realizaban en un software que no les permitía tener acceso a todos los datos. Mucha información solo la tenían en un PDF que era el documento resultante de todo el trabajo. Aquí también, la IA es excelente abriendo, leyendo esos documentos PDF y extrayendo toda la información a un formato Excel. Por ejemplo, pudimos extraer todas las valoraciones de tipología concreta de una de estas tasadoras que tenían hechas anteriormente y meterlas en un único archivo Excel para que cualquier valorador futuro pudiese consultar el documento y tener así información sobre todos los comparables y análisis ya realizados anteriormente. No se empezaba desde cero en cada documento, o no se empezaba teniendo que ir buscando en múltiples subcarpetas el PDF original y releyéndolo.
P: ¿Hasta qué punto la IA ha hecho más eficientes los negocios de las tasadoras?
R: En esta fase, lo importante es estar experimentando. La realidad es que las herramientas, a día de hoy, no ofrecen soluciones para procesos tan específicos como el de una tasadora, pero se pueden realizar herramientas con poco desarrollo.
Animamos a cualquier empresa del sector inmobiliario que quiera saber más sobre cómo enfrentarse a la transformación digital que traerá la IA, a que nos contacte en sales@brainsre.com.
