10 herramientas de IA que harán evolucionar los negocios inmobiliarios británicos en 2024

La IA ya ha cambiado drásticamente 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 aplicaciones de IA que se utilizan hoy en día se centran en la forma en que los clientes finales interactúan con las propiedades, realizan búsquedas, visualizan planos o simplemente obtienen más información sobre un barrio. En este artículo examinaremos, en cambio, algunas aplicaciones actuales de la IA desde una perspectiva empresarial y comercial del sector inmobiliario.

Una herramienta intuitiva y sencilla que permite diseñar con gran rapidez y facilidad el plano de una oficina. Los usuarios introducen sus planos CAD, definen cuántos escritorios se necesitan y, en cuestión de segundos, pueden generar miles de iteraciones posibles del plano de planta. Los usuarios pueden hacer clic para congelar los elementos que les gusten y regenerar el resto. La herramienta viene con un montón de funcionalidades adicionales para evolucionar y definir el plano de planta. Una vez que el plano parece adecuado, se puede generar un modelo en 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 para que los usuarios puedan personalizar aún más el aspecto de su oficina. Los casos de uso para esto son abundantes, desde ocupantes que quieren explorar el aspecto que podrían tener diferentes oficinas, pasando por directores de oficinas que quieren rediseñar sus oficinas, hasta caseros, contratistas y agentes. Esta herramienta aún no realiza dibujos técnicos, pero llegará a 80% de la respuesta y ahorrará un tiempo enorme a los usuarios.

Creada para que los constructores de viviendas de todo el país definan con rapidez y precisión cómo podría ser una combinación óptima de terrenos. En lugar de pasar hasta 6 semanas comprendiendo un mercado local, hablando con agentes e intentando diseñar una mezcla de tipos de casas que podría funcionar (pero que probablemente tendrá que evolucionar durante la construcción), la IA puede optimizar el proceso y respaldar una decisión de compra de terreno en un par de horas. La herramienta utiliza cientos de millones de puntos data obtenidos de ventas históricas y data contextuales para construir correlaciones entre la venta de una propiedad en un código postal concreto con cientos de variables en ese momento. Esto permite a la herramienta recorrer miles de millones de combinaciones posibles para cualquier emplazamiento y optimizar la mezcla para 1) maximizar los ingresos o 2) maximizar la tasa de venta o 3) maximizar la diversidad arquitectónica con el fin de lograr una mejor creación de lugares. Esta herramienta ha generado recientemente a un constructor de viviendas una media de 1 millón de libras esterlinas de ingresos adicionales por emplazamiento, ha simplificado enormemente los procesos internos y ha agilizado la toma de decisiones en la compra de terrenos.

Se utiliza cada vez más en viviendas sociales para sustituir las inspecciones manuales y costosas del tejido de un bien, incluido el tejado. Vantage puede enviar drones comerciales en una ruta de vuelo predefinida para cartografiar en 3D un edificio, tomar imágenes mensuales de alta resolución de toda la fachada y el tejado en cuestión de minutos y hacer que una IA compare las últimas imágenes de la inspección con las tomadas en vuelos anteriores para identificar cambios en el tejido del edificio. Cuando se identifican grietas, daños por agua o defectos similares, se envían a un humano para que los revise y tome medidas. Esto puede ahorrar millones al año en inspecciones a las asociaciones de viviendas con problemas de liquidez y ayudar a identificar los problemas antes de que sean demasiado caros de arreglar. La privacidad de los residentes está asegurada gracias a que se les informa con antelación de los vuelos de los drones y se difuminan automáticamente las ventanas.

Para los grandes operadores de construcción en alquiler, la gestión de los precios a nivel unitario es compleja y depende de un gran número de variables, un problema que la IA está en una posición única para resolver. Un motor de aprendizaje por refuerzo (RL) aprende del comportamiento de los inquilinos existentes, del estado del mercado, de la liquidez dentro del edificio y sugiere automáticamente condiciones de arrendamiento a los nuevos inquilinos y condiciones de renovación a los existentes. El algoritmo está diseñado para mantener un cierto nivel de ingresos y vacíos en todo el edificio, pero también para comprender las diferencias de tamaño, configuración, plantas y vistas de cada unidad y así fijar los precios en consecuencia. El motor de RL aprende de los comportamientos anteriores de los inquilinos a la hora de aceptar o rechazar condiciones de precios y crea grupos dinámicos para predecir cómo es probable que se comporten en el futuro los inquilinos existentes similares. Siempre que un inquilino rechace un precio de renovación, la herramienta generará automáticamente una nueva propuesta de precios basada en todos los factores o decidirá mantener la oferta tal cual. Este potente motor puede eliminar un importante quebradero de cabeza a los gestores de arrendamientos al tiempo que optimiza las estrategias de fijación de precios.

Un reto importante para los operadores de grandes carteras residenciales es optimizar la combinación de inversiones en reparaciones/mantenimiento y obras planificadas. Si lo hace bien, su inversión CapEx estará muy orientada y reducirá sus costes Opex. Si lo hace mal, su presupuesto de reparaciones se ampliará para hacer frente a los problemas actuales, reduciendo su capacidad de invertir en obras planificadas. Demasiados proveedores de viviendas tienen programas planificados impulsados por los plazos de sustitución de activos sin ser capaces de considerar el impacto en las reparaciones. Ya existen en el mercado algunas soluciones analíticas data excelentes y algunas de ellas están siendo potenciadas por la IA. Una herramienta puede examinar el registro de activos, cotejarlo con las facturas de reparaciones y la frecuencia para predecir qué activos tienen más probabilidades de fallar y cuándo, qué activos son más duraderos y cotejarlo con las reparaciones planificadas o reglamentarias. Los elementos de IA también pueden entrar en juego para predecir dónde es probable que exista moho, qué propiedades necesitan reparaciones y dónde pueden haberse producido daños por inundaciones. Estas reparaciones pueden programarse automáticamente para optimizar el tiempo del equipo y organizarse con muy poca intervención humana. Total Móvil también ofrece algunas soluciones de software en ese espacio.

Se tarda una media de 21,5 semanas (según Right Move) en llevar a cabo las búsquedas y las operaciones de compraventa. Esto incluye muchas tareas manuales, engorrosas y repetitivas que pueden automatizarse fácilmente. El sistema de búsquedas es anticuado, repetitivo, lento y costoso para cualquier posible comprador. Existen varios actores en el mercado y la lista crece rápidamente. Disponga de’está automatizando la diligencia debida de los títulos de propiedad para los agentes de la propiedad inmobiliaria. Luminancia procesa toda la documentación legal de las transacciones inmobiliarias mediante IA. Conveyo está utilizando la IA para recopilar información sobre la propiedad en un paquete de información sobre la vivienda con fines de cotización. Es sólo cuestión de tiempo que estos elementos empiecen a combinarse para que la mayor parte del ciclo de vida de la compraventa pueda automatizarse y proporcionar información impulsada por la IA. Esto nunca eliminará por completo la necesidad de un procurador en el bucle (por razones de responsabilidad y experiencia humana), pero acortará drásticamente los plazos y reducirá los costes.

Una herramienta de aprendizaje automático que se entrena sobre el rendimiento relativo histórico de un emplazamiento de un promotor para examinar qué atributos del emplazamiento tienen una mayor incidencia en el éxito a largo plazo para distintos tipos de activos (que pueden definirse en términos de tasa de ventas, contribución al margen y TIR). Esto puede aplicarse después a todos los códigos postales del Reino Unido. Esta herramienta permite a un promotor trazar métricas clave en un mapa de calor para definir dónde y qué construir a continuación. Esto se convierte en una poderosa herramienta de priorización de terrenos que ahorra meses de trabajo, una enorme incertidumbre e impulsa la eficiencia operativa, lo que en conjunto se traduce en una mayor probabilidad de éxito comercial.

Permite crear automáticamente visualizaciones y renders en 3D para diseños sobre plano. Permite a los diseñadores moverse sin problemas por un espacio en 3D, definir cada unidad individual, ver las vistas exteriores y el edificio in-situ de su entorno. En esencia, automatiza las enormemente costosas fases de renderizado y diseño de un proyecto. También genera magníficos renders y recorridos en 3D para la comercialización de propiedades sobre plano a posibles compradores, permitiéndoles hacerse una idea mucho más real del espacio, ver la vista real que tendrán desde sus ventanas y proyectarse 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 el edificio para cualquier día del año.

Coincidiendo con el lanzamiento de la avanzada tecnología espacial de Apple VisionPro y el crecimiento de la tecnología de RV. Permite realizar recorridos inmersivos para ver propiedades a través del casco de RV, reduciendo la necesidad de visitas en persona. Es, con diferencia, la forma más inmersiva de explorar las viviendas en venta, ya que todo está “a tamaño real” y refleja lo que los usuarios verían realmente del suelo al techo en cada habitación. Esto incluye abrir armarios, cerrar puertas, mirar por las ventanas, etc. . Donde Zillow ha avanzado aún más es en sus planos interactivos impulsados por IA, que permiten un recorrido relativamente fluido por la casa. Está claro que es aquí donde evolucionará el futuro de las agencias residenciales.

Uno de los muchos modelos de valoración automatizada (AVM) (éste propiedad de Zoopla) que cada vez realizan valoraciones más precisas de inmuebles residenciales que tienen en cuenta miles de variables hiperlocales y macroeconómicas para llegar a una valoración más precisa y matizada, dirigida principalmente a los prestamistas hipotecarios. Rápidas, muy baratas, con una precisión de unos 5% (suponiendo que el bien sea razonablemente ‘estándar’) y cada vez más aceptadas por los prestamistas. Estas herramientas tendrán más dificultades con los inmuebles comerciales y de venta al por menor, pero obligarán a los tasadores a demostrar su valía y a proporcionar información contextual real. Valorem es el AVM equivalente de JLL dirigido a profesionales que también incluye la propiedad y la cartera data. Homer es un AVM estándar pero, curiosamente, también tiene en cuenta las fotos subidas por los usuarios del interior de la vivienda para incorporar las condiciones interiores y el mobiliario en la valoración, algo que ningún otro AVM había hecho antes.

Una herramienta asombrosa para visualizar la masa en 3D de un edificio en las ciudades del Reino Unido, ver cómo afecta a las líneas de visión, ver las luces del sol y las sombras, los derechos a la luz y la masa frente a los edificios cercanos. Permite probar de forma mucho más rápida y sencilla diferentes propuestas de masa para apoyar las solicitudes de planificación y crear una imagen visual del edificio dentro del tejido urbano. Rápido y fácil de usar, con infinidad de aplicaciones y funciones.

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