Victoria Corral, experta en IA, sobre el mercado inmobiliario: “Las personas accederán a valoraciones sin depender de grandes plataformas”
Avances tecnológicos
La CEO de Solver IA, Victoria Corral, desvela cómo la inteligencia artificial está cambiando el sector inmobiliario
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Victoria Corral, CEO Solver IA
En un sector históricamente dominado por la experiencia humana y los métodos tradicionales, la inteligencia artificial comienza a marcar un antes y un después dentro del universo inomobiliario. Hablamos con Victoria Corral, experta en IA y CEO de Solver IA, sobre cómo los algoritmos están transformando las valoraciones inmobiliarias: desde la automatización y la precisión en los precios hasta la democratización del acceso a la información y la toma de decisiones más objetivas.
¿Qué potencial tiene la inteligencia artificial para transformar las valoraciones inmobiliarias tradicionales?
La IA puede revolucionar las valoraciones inmobiliarias para distintos actores del sector: consumidores finales, inmobiliarias, entidades financieras y organismos públicos, como el Catastro.
Sus principales ventajas son la automatización y precisión en la valoración, junto con rapidez y escalabilidad. Esto genera mayor objetividad y confianza en los precios, transparencia sobre comisiones de intermediarios y una valoración más ágil en operaciones de compraventa, herencias o hipotecas.
Para inmobiliarias y fondos, permite analizar grandes volúmenes de datos, identificar oportunidades de compra, detectar posibles fraudes y hacer seguimiento de carteras, apoyando la toma de decisiones estratégicas.
Sector inmobiliario en España
¿Qué diferencias concretas aporta frente a los métodos estadísticos clásicos?
La IA se diferencia de los métodos tradicionales en varios aspectos. Para empezar, sustituye procesos manuales basados en tasaciones presenciales y en el juicio subjetivo del tasador. También es capaz de detectar patrones complejos y no lineales entre muchas variables, mientras que los métodos clásicos suelen apoyarse en relaciones más simples y lineales.
Además, trabaja con grandes volúmenes de datos objetivos, como transacciones históricas, imágenes de portales, ubicación, transporte, tendencias urbanas o riesgo climático. A esto se suman datos públicos como geolocalización, catastro, actualizaciones en tiempo real del mercado y de indicadores socioeconómicos, así como imágenes de plataformas especializadas, satélites, fachadas o planos.
La IA es capaz de eliminar viviendas duplicadas y posibles errores en los datos de las viviendas
La IA también garantiza la limpieza y normalización de los datos: elimina duplicados y errores, unifica unidades como metros cuadrados, precios o coordenadas, y codifica variables categóricas como tipo de vivienda o barrio.
Otro aspecto clave es que permite ofrecer horquillas de confianza en la valoración, algo que ayuda a interpretar mejor el resultado. Además, incorpora funcionalidades adicionales como mapas de calor y predicciones, dejando que el tasador siga validando los factores subjetivos, como las vistas o la calidad de una reforma.
Sector inmobiliario en España
En Solver IA trabajáis con modelos predictivos y aprendizaje automático: ¿qué retos técnicos habéis encontrado en el tratamiento de datos inmobiliarios (falta de normalización, calidad, georreferenciación, etc)?
Creo que los principales desafíos pasan por varios puntos. Uno de ellos es la baja calidad o la escasez de datos históricos, que limita la capacidad de entrenar modelos fiables. También existe una falta de normalización: cada portal o entidad trabaja con formatos y metodologías distintas, y muchas veces no hay interés real en compartir información.
En el caso del catastro, aunque el Instituto de Estadística ha impulsado cierta homogeneización, siguen apareciendo inconsistencias y diferencias entre ayuntamientos.
Las soluciones de IA permiten que más personas y empresas accedan a valoraciones precisas sin depender de grandes plataformas
A todo esto se suman los problemas de privacidad y los posibles sesgos, ya que en las zonas rurales suele haber menos datos disponibles que en las urbanas y, en general, la información puede resultar inconsistente o incompleta.
¿Qué avances veis más prometedores en la próxima generación de IA aplicada al real estate?
En cuanto a avances, destacan los sistemas multimodales que combinan fotos, planos, texto y geodatos, así como la IA generativa para simular escenarios urbanos y de mercado en tiempo real.
Su aplicación se extiende a toda la cadena de valor: desarrollo, compra, venta, arrendamiento y gestión de bienes inmuebles, tanto residenciales como comerciales, industriales o especiales (hospitales, escuelas, estadios, centros de datos).
Sector inmobiliario en España
¿En qué medida las soluciones de IA pueden democratizar el acceso a la información inmobiliaria y evitar la concentración de poder en grandes plataformas o fondos?
Las soluciones de IA permiten que más personas y empresas accedan a valoraciones precisas sin depender de grandes plataformas ni de costosas infraestructuras, promoviendo transparencia y equidad en el sector.
A largo plazo, ¿cómo imaginas el papel del “asesor inmobiliario del futuro”? ¿Será más un experto en datos que en ladrillo?
Creo que el asesor seguirá siendo un experto en producto. La IA se encargará del análisis de datos, pero el valor diferencial seguirá estando en la capacidad humana para interpretar la información, entender al cliente y aportar una visión cualitativa sobre los inmuebles y el mercado.
Será un experto en el “ladrillo”, en un mercado más ágil, donde el asesor combine conocimiento del cliente con experiencia especializada en el sector.