10 AI que transformarán el sector inmobiliario británico en 2024

AI ya AI cambiado radicalmente nuestra forma de trabajar, vivir e interactuar con los demás. También tendrá un impacto considerable en el sector inmobiliario del Reino Unido. La mayoría de las AI que se utilizan hoy en día se centran en cómo los clientes finales interactúan con las propiedades, realizan búsquedas, visualizan planos o, simplemente, obtienen más información sobre un barrio. En este artículo, en cambio, analizaremos algunas aplicaciones actuales de AI una perspectiva empresarial y comercial del sector inmobiliario.

Una herramienta intuitiva y sencilla que permite diseñar planos de planta de oficinas de forma muy rápida y fácil. Los usuarios introducen sus planos CAD, definen cuántos escritorios se necesitan y, en cuestión de segundos, pueden generar miles de posibles variaciones del plano de planta. Los usuarios pueden hacer clic para fijar los elementos que les gustan y regenerar el resto. La herramienta incluye numerosas funcionalidades adicionales para desarrollar y definir el plano. Una vez que un plano parece adecuado, se puede generar un modelo 3D para recorrerlo y hacerse una idea del espacio. Los creadores están explorando el uso de la tecnología GenAI para renderizar los fondos y los elementos de diseño de los planos en 3D, con el fin de permitir a los usuarios personalizar aún más el aspecto de su oficina. Los casos de uso son numerosos, desde ocupantes que desean explorar cómo podrían ser diferentes oficinas, hasta gerentes de oficina que quieren rediseñar sus espacios, pasando por propietarios, contratistas y agentes. Esta herramienta aún no realiza planos técnicos, pero ofrece el 80 % de la solución y ahorra a los usuarios una enorme cantidad de tiempo.

Diseñada para que los promotores inmobiliarios de ámbito nacional puedan definir de forma rápida y precisa cuál sería la combinación óptima de parcelas. En lugar de dedicar hasta seis semanas a analizar el mercado local, hablar con agentes inmobiliarios e intentar diseñar una combinación de tipos de viviendas que podría funcionar (pero que probablemente tendrá que adaptarse durante la construcción), AI optimizar el proceso y respaldar la decisión de compra de terrenos en tan solo unas horas. La herramienta utiliza cientos de millones de data recopilados a partir de ventas históricas y data contextuales data establecer correlaciones entre la venta de una propiedad en un código postal concreto y cientos de variables en ese momento. Esto permite a la herramienta analizar miles de millones de combinaciones posibles para cualquier emplazamiento dado y optimizar la combinación para 1) maximizar los ingresos, 2) maximizar la tasa de venta o 3) maximizar la diversidad arquitectónica con el fin de lograr una mejor creación de espacios. Esta herramienta ha generado recientemente a una constructora de viviendas una media de 1 millón de libras esterlinas de ingresos adicionales por emplazamiento, ha simplificado enormemente los procesos internos y ha acelerado la toma de decisiones sobre la compra de terrenos.

Cada vez más utilizado en la vivienda social para sustituir las costosas inspecciones manuales de la estructura de los inmuebles, incluido el tejado. Vantage puede enviar drones comerciales siguiendo una ruta de vuelo predefinida para crear un mapa 3D de un edificio, tomar imágenes mensuales de alta resolución de toda la fachada y el tejado en cuestión de minutos, y hacer que una AI las últimas imágenes de inspección con las tomadas en vuelos anteriores para identificar cambios en la estructura del edificio. Cuando se detectan grietas, daños por agua o defectos similares, se envían a un técnico para que los revise y tome medidas. Esto puede suponer un ahorro de millones al año en inspecciones para las asociaciones de vivienda con problemas de liquidez y ayudar a identificar problemas antes de que su reparación resulte demasiado costosa. Se garantiza la privacidad de los residentes informándoles con antelación de los vuelos de los drones y difuminando automáticamente las ventanas.

Para los grandes operadores del sector de la construcción para alquiler, gestionar los precios a nivel de cada unidad es una tarea compleja que depende de un gran número de variables, un problema que AI especialmente capacitada para resolver. Un motor de aprendizaje por refuerzo (RL) aprende del comportamiento de los inquilinos actuales, la situación del mercado y la liquidez dentro del edificio, y sugiere automáticamente condiciones de alquiler a los nuevos inquilinos y condiciones de renovación a los actuales. El algoritmo está diseñado para mantener un cierto nivel de ingresos y de vacantes en todo el edificio, pero también para comprender las diferencias de tamaño, configuración, plantas y vistas de cada unidad, y fijar los precios en consecuencia. El motor de RL aprende del comportamiento pasado de los inquilinos a la hora de aceptar o rechazar las condiciones de precio y crea grupos dinámicos para predecir cómo es probable que se comporten en el futuro los inquilinos actuales similares. Cada vez que un inquilino rechace un precio de renovación, la herramienta generará automáticamente una nueva propuesta de precio basada en todos los factores o decidirá mantener la oferta tal cual. Este potente motor puede aliviar una importante carga de trabajo a los gestores de alquileres, al tiempo que optimiza las estrategias de fijación de precios.

Uno de los principales retos para los gestores de grandes carteras residenciales es optimizar la combinación entre las inversiones en reparaciones y mantenimiento y las destinadas a obras planificadas. Si se hace bien, la inversión en CapEx estará muy bien orientada y reducirá los costes de Opex. Si se hace mal, el presupuesto para reparaciones se disparará para hacer frente a los problemas del día a día, lo que reducirá la capacidad de invertir en obras planificadas. Demasiados proveedores de vivienda cuentan con programas planificados basados en los plazos de sustitución de activos sin poder tener en cuenta el impacto en las reparaciones. Ya existen en el mercado algunas soluciones excelentes data y algunas de ellas están siendo potenciadas por AI. Una herramienta puede examinar el registro de activos, cotejarlo con las facturas de reparación y la frecuencia de estas para predecir qué activos son propensos a fallar y cuándo, cuáles son los más duraderos y relacionarlos con las reparaciones planificadas o reglamentarias. AI también pueden entrar en juego para predecir dónde es probable que haya moho, qué propiedades probablemente necesiten reparación y dónde podrían haberse producido daños por inundaciones. Estas reparaciones pueden programarse automáticamente para optimizar el tiempo del equipo y organizarse con muy poca intervención humana. Total Mobile también Servicios soluciones de software en ese ámbito.

Según Right Move, se tarda una media de 21,5 semanas en realizar las consultas y tramitar la compraventa. Esto incluye numerosas tareas manuales, pesadas y repetitivas que pueden automatizarse fácilmente. El sistema de consultas es anticuado, repetitivo, lento y costoso para cualquier posible comprador. Hay varios actores en el mercado y la lista crece rápidamente. AI de Avail AI automatizando la diligencia debida de los títulos de propiedad para los abogados especializados en traspasos. Luminance procesa toda la documentación legal de las transacciones inmobiliarias utilizando AI. Conveyo utiliza AI recopilar información sobre las propiedades en un paquete informativo de la vivienda con fines de publicación. Es solo cuestión de tiempo que estas tecnologías empiecen a combinarse, de modo que la gran mayoría del ciclo de la tramitación de la compraventa pueda automatizarse y proporcionar información basada en AI. Esto nunca eliminará por completo la necesidad de contar con un abogado en el proceso (por motivos de responsabilidad y experiencia humana), pero acortará drásticamente los plazos y reducirá los costes.

Una herramienta de aprendizaje automático entrenada con el historial de rendimiento relativo de los emplazamientos de un promotor inmobiliario para analizar qué características de los emplazamientos tienen una mayor influencia en el éxito a largo plazo de diferentes tipos de activos (que pueden definirse en términos de tasa de ventas, contribución al margen y TIR). Esto puede aplicarse posteriormente a todos los códigos postales del Reino Unido. Esta herramienta permite al promotor representar los indicadores clave en un mapa de calor para definir dónde y qué construir a continuación. Esto se convierte en una potente herramienta de priorización de la reserva de terrenos que ahorra meses de trabajo, reduce enormemente la incertidumbre e impulsa la eficiencia operativa, lo que, en conjunto, se traduce en mayores posibilidades de éxito comercial.

Permite crear automáticamente visualizaciones y representaciones en 3D de proyectos sobre plano. De este modo, los diseñadores pueden desplazarse con total fluidez por un espacio tridimensional, definir cada unidad individual, ver las vistas exteriores y observar el edificio en su entorno real. Básicamente, automatiza las fases de renderizado y diseño de un proyecto, que suelen ser enormemente costosas. Esto también genera excelentes renderizados y recorridos en 3D para comercializar propiedades sobre plano entre los posibles compradores, lo que les permite hacerse una idea mucho más realista del espacio, ver las vistas reales que tendrán desde sus ventanas e imaginarse a sí mismos en la futura propiedad. La herramienta también incluye ingeniosas visualizaciones de cómo se mueven las sombras y el sol a lo largo del día por todo el edificio para cualquier día del año.

Esto coincide con el lanzamiento de la avanzada tecnología espacial de Apple VisionPro y el auge de la tecnología de realidad virtual. Permite realizar recorridos inmersivos por las viviendas a través de las gafas de realidad virtual, lo que reduce la necesidad de visitas presenciales. Es, con diferencia, la forma más inmersiva de explorar viviendas en venta, ya que todo se muestra «a tamaño real» y refleja lo que los usuarios verían realmente, desde el suelo hasta el techo, en cada habitación. Esto incluye abrir armarios, cerrar puertas, mirar por las ventanas, etc. Donde Zillow ha dado pasos aún más grandes es en sus planos interactivos AI, que permiten un recorrido relativamente fluido por la vivienda. Es evidente que aquí es donde evolucionará el futuro de las agencias inmobiliarias.

Uno de los muchos modelos de valoración automatizada (AVM) (este es propiedad de Zoopla) que realizan cada vez con mayor precisión valoraciones de inmuebles residenciales, teniendo en cuenta miles de variables hiperlocales y macroeconómicas para llegar a una valoración más precisa y matizada, dirigida principalmente a las entidades hipotecarias. Rápido, muy económico, con una precisión de alrededor del 5 % (suponiendo que el activo sea razonablemente «estándar») y cada vez más aceptado por las entidades crediticias. Estas herramientas tendrán más dificultades con los inmuebles comerciales y de uso minorista, pero obligarán a los tasadores a demostrar su valía y a aportar información contextual real. Valorem es el AVM equivalente de JLL dirigido a profesionales, que también incluye data inmuebles y carteras. Homer es un AVM estándar, pero curiosamente también tiene en cuenta las fotos del interior de la vivienda subidas por el usuario para incorporar el estado interior y el mobiliario en la valoración, algo que ningún otro AVM había hecho anteriormente.

Una herramienta extraordinaria para visualizar el volumen en 3D de un edificio en ciudades de todo el Reino Unido, comprobar cómo afecta a las líneas de visión, ver la incidencia de la luz solar y las sombras, los derechos de luz y el volumen en relación con los edificios cercanos. Permite evaluar de forma mucho más rápida y sencilla diferentes propuestas de volumen para respaldar las solicitudes de licencia de obras y crear una imagen visual del edificio dentro del tejido urbano. Rápida y fácil de usar, con un sinfín de aplicaciones y funciones.

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