La encuesta realizada en 2026 por la Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) a más de 3.100 peritos colegiados reveló que dos tercios de los profesionales de la construcción y tres cuartas partes de los que trabajan en el sector inmobiliario comercial utilizan actualmente la inteligencia artificial, aunque la mayor parte de ese uso se encuentra todavía en fase piloto. Desde el 9 de marzo de 2026, la norma profesional de la RICS sobre el uso responsable de la IA en la práctica de la tasación exige a los miembros y a las empresas reguladas que apliquen y documenten su criterio profesional respecto a los resultados de la IA que afecten de manera significativa a su trabajo. La norma establece lo que las empresas deben hacer, pero ofrece menos detalles sobre cómo llevarlo a cabo en el día a día.
El 19 de octubre de 2026, la RICS publicó «Cómo crear un nivel de juicio para el uso de la inteligencia artificial en la tasación inmobiliaria», un documento de análisis elaborado con el fin de subsanar esa carencia. Chris de Gruben FRICS, director sénior de Artefact UK y copresidente del grupo de trabajo responsable de la norma, la redactó conjuntamente con Anil Sawhney, FRICS (RICS), James Garner, FRICS (Gleeds), y David Wong, MRICS (columna «The Augmented Practitioner»).
Por qué los agentes cambian cuando se aplica el criterio
Con un chatbot, el evaluador formula la pregunta al principio y valora la respuesta al final. A un agente de IA se le asigna un objetivo, se le proporcionan herramientas y se le concede permiso para actuar, y es él quien elige sus propios pasos. Los errores pueden producirse mucho antes de que se obtenga el resultado: la recuperación de pruebas erróneas, el uso de una herramienta inadecuada o una suposición que se mantiene sin verificar. El artículo pone como ejemplo a un agente que recopila datos comparativos y selecciona dos de un submercado colindante con una demanda y unos rendimientos distintos. El borrador de la valoración parece plausible, pero es erróneo, y una revisión del resultado final no revelará el motivo.
Por lo tanto, el criterio de juicio se aplica tanto al proceso como al resultado. Decidir qué puede hacer un agente, qué pruebas puede utilizar y en qué momento debe devolver el control al perito constituye en sí mismo una decisión profesional.
Conectar, codificar, regular
La respuesta que ofrece el artículo es una «capa de evaluación»: la forma en que una empresa organiza su información, sus conocimientos y sus controles para que el trabajo asistido por IA pueda revisarse y aprobarse adecuadamente. Las empresas la crean a través de la forma en que organizan y registran su trabajo, en lugar de adquirirla como software. Consta de tres elementos.
Conéctese. El sistema de IA necesita tener acceso a las pruebas que un perito utilizaría normalmente, y el perito debe poder ver en qué se ha basado el sistema. Las empresas no necesitan que el data esté perfectamente ordenado para empezar, pero sí deben saber dónde se encuentran sus pruebas principales y a qué puede acceder el sistema.
Codifique. Aquí se recoge cómo deben tratarse esas pruebas: qué elementos comparables son admisibles, cuándo es necesario revisar una hipótesis por segunda vez y cuándo un caso se asigna a un compañero con más experiencia. La base de conocimientos de una empresa crece caso a caso, por lo que este es el elemento que más tiempo lleva desarrollar.
Gobernar. De este modo, las normas de la empresa se convierten en controles: lo que el sistema puede hacer, dónde se detiene, qué se comprueba y quién da su visto bueno. Se generan dos registros: un historial de las acciones realizadas por el sistema y un registro de la decisión del técnico designado de aceptar, modificar o rechazar el resultado.
En muchas empresas, estos controles se integran en parte en las herramientas de los proveedores, como los comparables sugeridos o las secciones de un informe de estudio redactadas mediante inteligencia artificial. El proveedor no ha tenido acceso a las instrucciones del cliente y no firma el informe, por lo que el artículo considera que los valores predeterminados del proveedor son opciones de diseño que la empresa debe especificar y comprobar.
La contribución de Artefact
Artefact aportó la perspectiva de una empresa que aplica la inteligencia artificial en el día a día del sector inmobiliario: qué funciona y qué no, cómo se implementan los agentes en la práctica, los retos a los que se enfrentan los equipos a lo largo del proceso y el impacto en la forma de realizar el trabajo. Esa experiencia sirve de base para que el documento se centre en lo que las empresas pueden hacer ahora mismo, con los sistemas y el data de los que ya disponen.
“La mayoría de los proyectos de inteligencia artificial que vemos en el sector inmobiliario no fracasan porque el modelo sea deficiente. Fracasan porque la empresa no ha decidido dónde se encuentran los datos, cuáles son las reglas y en qué momentos debe intervenir una persona. La capa de juicio proporciona a los tasadores un lenguaje común para tomar esas decisiones, y es la misma disciplina que aplicamos cuando creamos agentes para nuestros clientes”.” – Chris de Gruben, FRICS, director sénior y responsable del área inmobiliaria para el Reino Unido y la UE, Artefact
Por dónde empezar
Ninguna empresa necesita tener toda la estructura implantada antes de utilizar la IA. El artículo recomienda comenzar con un flujo de trabajo recurrente en el que el resultado pueda influir en el asesoramiento:
- identificar las pruebas que se suelen utilizar y comprobar a qué datos puede acceder el sistema de IA;
- Anote una o dos decisiones recurrentes y defina en qué momento el sistema debe detenerse para su revisión;
- Pruebe el flujo de trabajo con ejemplos reales y ajuste la regla, la data o el control cuando surjan excepciones.
Para un profesional que ejerce por cuenta propia, «conectar» podría significar trasladar los registros de estado a una carpeta que el sistema de IA pueda leer, y «controlar» podría consistir en una breve nota sobre lo que se comprobó antes de utilizar el resultado. Los requisitos de la norma de la RICS, incluidos los relativos al registro de los sistemas de IA y a la diligencia debida de los proveedores, siguen siendo aplicables independientemente del tamaño de la empresa.
El artículo también aborda la formación. El trabajo rutinario ha sido durante mucho tiempo la forma en que los topógrafos noveles aprenden, recopilando pruebas, detectando excepciones y observando cómo sus compañeros con más experiencia cuestionan una primera respuesta. Si la IA asume esa labor y nada la sustituye, las empresas ganarán en eficiencia ahora, pero perderán capacidad más adelante. El artículo recomienda una supervisión que permita a los jóvenes profesionales definir la tarea, examinar las fuentes y cuestionar los supuestos antes de que un perito con más experiencia dé su visto bueno.
Lea el artículo completo en la página web de la RICS.
Sobre el autor
Chris de Gruben, FRICS, es director sénior en Artefact, donde dirige el equipo inmobiliario del Reino Unido. Copresidió el grupo de trabajo de la RICS que elaboró la norma profesional «Uso responsable de la IA en la práctica de la tasación», es vicepresidente del Panel del Grupo Profesional de Tasación de la RICS y es coautor de la próxima guía de la RICS sobre la IA en la tasación inmobiliaria.
