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Cómo aplicar la Inteligencia Artificial al sector inmobiliario: casos prácticos

Alejandro Aguirre de Cárcer (Brains Real Estate) explica cómo aplicar la IA a procesos concretos del negocio inmobiliario.

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La semana pasada, SIMA acogió una novedosa conferencia sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el sector inmobiliario, liderada por Alejandro Aguirre de Cárcer, CEO de Brains Real Estate. El momento sirvió para repasar distintos casos prácticos.

Aunque no hay tecnologías completamente nuevas, el momento actual es crucial debido a la democratización del acceso a estas tecnologías, explicó Aguirre en una breve introducción. Las grandes empresas que han desarrollado IA ahora permiten que cualquier empresa, sin importar su tamaño, pueda utilizar herramientas avanzadas a través de APIs. Esto elimina la necesidad de contar con equipos especializados, hardware específico y grandes volúmenes de datos.

Tras esta introducción, Aguirre pasó a la práctica con casos de uso concretos. Primero, utilizó Chat GPT-4.0 para resumir un artículo sobre el sector inmobiliario de CaixaBank y analizar su impacto en el sector de las promotoras. Luego, enfocó el análisis en el impacto específico para los promotores en Ávila.

En otro ejemplo, Alejandro demostró cómo Chat GPT puede analizar datos de mercado sin necesidad de formatearlos. Copió y pegó datos del mercado inmobiliario de Madrid directamente desde la plataforma de Brains Real Estate, y la herramienta realizó un análisis detallado, identificando las mejores y peores zonas para invertir.

Además, el profesional cargó un Excel con un listado de testigos de obra nueva en Alcalá de Henares, solicitando un análisis detallado a Chat GPT. La herramienta no solo calculó precios medios por tipología, sino que también identificó precios específicos para áticos y otras tipologías.

En una demostración adicional, Aguirre cargó una ficha urbanística de un suelo en Madrid en formato PDF y pidió a la herramienta que extrajera ciertos datos en formato tabla. Chat GPT logró extraer todos los campos solicitados y presentarlos de manera ordenada y clara.

Durante la sesión de preguntas, un asistente preguntó sobre la creación de una herramienta para visitas de obra. Aguirre demostró en vivo cómo la versión de voz de Chat GPT-4.0 puede actuar como un miembro del equipo de la promotora, describiendo el estado de las obras y generando una tabla con los datos recolectados. La herramienta también demostró ser adaptable a formatos específicos predeterminados por el usuario.

Otro asistente preguntó sobre el análisis de potenciales compradores españoles para propiedades en la República Dominicana. Chat GPT recomendó un enfoque multifacético que incluía análisis demográficos, geográficos, socioeconómicos, motivos de compra, competencia, mercados, datos históricos, encuestas y factores externos. Alejandro mostró cómo iniciar este análisis considerando los vuelos desde ciudades específicas de Madrid a Santo Domingo, estableciendo una base para determinar el mercado potencial.

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