Me he reunido con innumerables directivos del sector inmobiliario que se muestran genuinamente sorprendidos por el lento ritmo de adopción de la IA en sus propias empresas, a pesar de haber activado Copilot para todos sus equipos. El patrón es notablemente constante. Se adquiere una licencia, a menudo la más barata disponible, se imparte poca o ninguna formación real, y la dirección espera entonces una transformación que nunca llega. La adopción sigue siendo baja, la frustración crece y el cambio radical prometido brilla por su ausencia. La suposición subyacente es que poner una herramienta potente en manos de las personas equivale a cambiar su forma de trabajar.

No lo es. Y la diferencia entre ambas cosas es, en estos momentos, el aspecto más relevante en la relación entre el sector inmobiliario y la inteligencia artificial.

Ya he escrito anteriormente sobre la apatía del sector inmobiliario británico hacia la tecnología. Esa apatía es real, y volveré sobre por qué resulta más racional de lo que parece a primera vista. Sin embargo, un nuevo y más peligroso error ha ocupado su lugar en las empresas que se consideran a la vanguardia: la creencia de que adquirir acceso a la IA equivale a adoptarla. No se trata de una estrategia. Es una línea de salida que la mayoría de las empresas confunden con la meta.

Si usted es un responsable del sector inmobiliario que está leyendo esto y siente que no sabe por dónde empezar, quiero dejar claro desde el principio que esta es la situación más habitual en el sector, no un fallo por su parte. La tecnología avanza más rápido de lo que cualquiera puede seguir con comodidad, la inversión es difícil de cuantificar y el ruido es ensordecedor. Lo que sigue es un análisis sincero de dónde reside realmente el valor, dónde se encuentran realmente los riesgos y cómo debería ser un primer paso sensato. El panorama es exigente, pero se puede afrontar, y las empresas que lo aborden con lucidez, en lugar de dejarse llevar por el entusiasmo o el miedo, obtendrán buenos resultados.

Encenderlo no es darle la vuelta

Hoy en día, la inteligencia artificial ofrece un valor real, y sería deshonesto pretender lo contrario. La mayoría de las empresas que ponen en marcha un asistente empresarial obtienen una primera serie de beneficios casi de inmediato, con un ahorro de tiempo de entre treinta minutos y dos horas por persona y día. Eso es una realidad. Pero también es un avance superficial, ya que la inmensa mayoría de las empresas se detienen precisamente ahí.

Lo que no tienen en cuenta es que la herramienta solo aporta una mínima parte de su valor sin una gestión del cambio y una formación adecuadas que conviertan una novedad en un hábito. La licencia es la parte más barata del proceso. La parte costosa, la que realmente impulsa el negocio, es el trabajo de rediseñar los procesos, formar al personal sobre lo que estas herramientas pueden y no pueden hacer, y reconstruir los flujos de trabajo en torno a las nuevas capacidades, en lugar de limitarse a añadir la IA a los antiguos.

Estas empresas también han generado un riesgo que la mayoría de ellas ni siquiera ha tenido en cuenta. Cuando una herramienta se implementa de forma deficiente y los usuarios se sienten frustrados, no dejan de utilizar la IA. Simplemente la utilizan por su cuenta. Abre herramientas gratuitas de uso general en un segundo plano, pega la información de los clientes para realizar su trabajo más rápido y, al hacerlo, entrega información confidencial a modelos que podrían utilizarla para su entrenamiento. La empresa que implementa la IA de forma cautelosa y superficial no ha evitado el riesgo de la IA. Lo ha multiplicado.

Esta es la incómoda verdad sobre el enfoque de “solo hay que encenderlo”. No le garantiza la seguridad ni le mantiene a salvo. Le deja expuesto.

El valor actual y el valor dentro de seis meses

Entonces, ¿dónde se está creando el valor auténtico? Hoy en día, se encuentra en la implementación de agentes de tareas sencillas en las funciones administrativas: el trabajo repetitivo, estructurado y de gran volumen que rodea al criterio profesional sin ser, en sí mismo, criterio profesional. Ahí es donde los primeros logros son reales y defendibles.

En los próximos seis a doce meses, el centro de gravedad se desplazará hacia la coordinación proactiva. Esto implica crear automatizaciones de procesos específicas, integrar tareas entre sí y, para aquellas empresas lo suficientemente valientes como para hacerlo, replantearse el proceso en su totalidad en lugar de automatizar uno deficiente de forma más eficiente. Los mayores beneficios no provendrán de acelerar el flujo de trabajo actual. Provendrán de preguntarse si el flujo de trabajo actual debería existir en absoluto.

Considero que hay tres ámbitos en los que se generará una ventaja competitiva significativa: las implementaciones de sistemas de agente, la inversión real en formación y gestión del cambio, y la creación de pilas tecnológicas más resilientes que alejen a las empresas de los sistemas heredados, pesados y frágiles. Añadiría una cuarta tendencia que merece la pena seguir de cerca. A medida que se vuelve mucho más fácil desarrollar software, espero que las empresas empiecen a sustituir los sistemas de terceros, rígidos y de un solo uso, por sus propias versiones ligeras, configuradas exactamente según su forma de trabajar. La economía del “desarrollar frente a comprar” está cambiando ante nuestros ojos.

Por qué el sector inmobiliario se resiste, y por qué esa excusa está llegando a su fin

Sería fácil interpretar todo esto como la historia de una profesión que se caracteriza simplemente por su lentitud y su reticencia. Hay algo de verdad en ello. Pero la cautela del sector inmobiliario no es mera terquedad, y merece la pena comprender por qué, ya que esto explica tanto la resistencia como sus límites.

Los inmuebles no son una mercancía. No hay dos unidades que sean idénticas. Se diferencian por las vistas, la planta, la distancia al ascensor, la duración del contrato de arrendamiento, los incentivos de alquiler y un sinfín de variables que se resisten a la estandarización. Las transacciones son de alto valor y bajo volumen, lo que las hace poco líquidas y realmente difíciles de comparar entre sí. La información disponible es, por lo general, escasa, y gran parte de lo que consideramos un hecho es, en realidad, una suposición disfrazada de lenguaje seguro. Se trata de un sector basado en el juicio aplicado a información incierta, y es precisamente por eso por lo que ha tardado más que otros en delegar su trabajo a una máquina. Esta cautela tiene su lógica.

Pero esta lógica está llegando a su fin. La inteligencia artificial está elevando el nivel de exigencia en todas las profesiones, y el sector inmobiliario no es una excepción. El uso de estas herramientas está pasando de ser una opción a convertirse en una necesidad. Existe un breve margen de tiempo en el que las empresas pueden generar una ventaja competitiva real si actúan antes de que sus competidores se den cuenta, y ese margen se reduce cada día. Las empresas que confunden la cautela tradicional del sector inmobiliario con un permiso para esperar están cometiendo un grave error de cálculo. Esa cautela era racional cuando las herramientas aún no estaban maduras. Las herramientas ya no son inmaduras.

La silenciosa lógica de no hacer nada

Hay una razón más profunda por la que se estancan los proyectos inmobiliarios, y vale la pena mencionarla con franqueza, ya que tiene su origen en la sala de juntas y no en la tecnología.

Muchos de los consejos de administración y directivos que toman estas decisiones se encuentran al final de sus carreras. Se han labrado su reputación y su patrimonio a lo largo de décadas y, como es comprensible, no desean crear problemas en los años previos a su jubilación y salida de la empresa. El sector inmobiliario siempre ha sido un negocio basado en la intuición, en el que el criterio se gana a lo largo de una larga carrera y se valora en consecuencia, por lo que una tecnología que pocos de ellos comprenden realmente es fácil de descartar como una moda pasajera. Su director de tecnología les dice con frecuencia que la pila tecnológica no está lista, que no hay una política de uso de la IA, ni un marco data governance, ni una migración de sistemas completada, y que, por lo tanto, el proceso de implementación de la IA no puede comenzar hasta que todo esto esté en su sitio. Quizás el año que viene. Quizás el siguiente. Y el mercado está en mala situación, por lo que parece un mal momento para comprometer una inversión significativa y difícil de cuantificar en un resultado que nadie puede garantizar, mientras la propia tecnología sigue cambiando bajo sus pies.

Comprendo perfectamente ese nerviosismo. Es lógico. Las inversiones pueden ser considerables, los resultados son realmente inciertos y el ritmo del cambio es vertiginoso. Pero la conclusión de que, por lo tanto, no hacer nada es la opción segura es, me temo, totalmente errónea. Quedarse quieto parece prudente. De hecho, es la opción más arriesgada que existe, por tres razones.

En primer lugar, quedarse estancado no significa que sus competidores se queden estancados con usted. Si ellos están adoptando la inteligencia artificial y usted no, se quedará atrás, sus gastos generales seguirán siendo elevados mientras que los de ellos se reducirán, y la brecha se ampliará hasta el punto de que ponerse al día resulte cada trimestre más difícil y costoso. El coste de la inacción no aparece hoy en el balance, pero se acumula silenciosamente hasta que lo hace.

En segundo lugar, sus mejores empleados se marcharán. A nadie le gusta realizar tareas rutinarias y repetitivas, y menos aún cuando saben que existe una solución y que su propia empresa es lo único que se interpone entre ellos y esa solución. Hay muchas tareas que los topógrafos pueden automatizar de forma segura, sin poner en riesgo a la empresa ni a su data, y una empresa tan reacia al riesgo que se niega incluso a eso generará precisamente la frustración que intentaba evitar. Esas personas recurrirán a herramientas alternativas y, con el tiempo, acabarán acudiendo a la competencia, que les permite trabajar como ellos quieren. La cautela excesiva no protege a su talento. Se lo entrega a las empresas que han dado el primer paso.

En tercer lugar, la oportunidad de tomar la delantera es real hoy en día precisamente porque aún existe una disparidad. Pero eso no durará. A medida que cambie el panorama del mercado y todo el mundo utilice la IA, esa ventaja se desvanecerá y se convertirá simplemente en algo habitual, del mismo modo que Internet, Excel y PowerPoint son ahora algo habitual. Hubo un momento en el que el buen uso de esas herramientas supuso una ventaja genuina. Ese momento pasó, y las empresas que lo aprovecharon pronto salieron ganando. Ahora nos encontramos en ese mismo momento, y está pasando al mismo ritmo.

Existe otra versión del argumento de «esperar y ver qué pasa» que merece ser tomada en serio, ya que es la más sensata. El ritmo del cambio es más rápido que cualquier otro que hayamos presenciado jamás. La Revolución Industrial se desarrolló a lo largo de unos treinta años; esto está ocurriendo en cuestión de trimestres. Fuentes fiables sugieren que podríamos alcanzar la inteligencia artificial general en los próximos tres a cinco años, y la verdad es que nadie sabe lo que eso significa para la sociedad, y mucho menos para el sector inmobiliario. Entonces, ¿por qué invertir fuertemente ahora, según este argumento, si dentro de uno o dos años esa misma capacidad podría ser más barata, más fácil y estar más consolidada?

Es una pregunta razonable, y tiene sus pros y sus contras. Es cierto que quienes se embarcaron en el camino de la IA hace un año pueden haber percibido menos beneficios inmediatos que una empresa que empiece hoy, la cual hereda herramientas notablemente mejores y obtiene un impulso mucho mayor en mucho menos tiempo. Piense en dónde se encontraba la IA autónoma hace doce meses en comparación con la situación actual. Así que sí, esperar significa adquirir mejor tecnología más adelante. Pero aquí radica el error de considerar eso como una razón para esperar: las empresas que comenzaron hace un año no se limitaron a comprar herramientas peores. Crearon el data foundations, la gobernanza, la cultura y la solidez institucional necesarias para absorber cada nueva ola a medida que llegaba. La empresa que se queda quieta, esperando que la tecnología se ralentice y alcance una madurez cómoda, está apostando a que tiene tiempo. Muchas no lo tendrán. La cruda realidad es que algunas empresas quebrarán esperando el momento perfecto que nunca llega, superadas por competidores que empezaron a aprender mientras ellas deliberaban. La herramienta mejora si espera. Su capacidad para utilizarla, no.

El papel del topógrafo, dentro de cinco años

He dicho muchas veces que la inteligencia artificial no sustituirá a los topógrafos, y sigo manteniendo esa opinión. Sin embargo, sí que cambiará el enfoque del trabajo y el valor que aportan los topógrafos, y cualquiera que le diga lo contrario le está vendiendo una ilusión en lugar de la verdad.

El núcleo fundamental de nuestra profesión es el criterio y la opinión responsable. Ningún cliente paga por una valoración simplemente porque una máquina haya generado una cifra. Pagan por un profesional cualificado que esté dispuesto a respaldar esa cifra y a asumir la responsabilidad de la misma. Eso no desaparece. En todo caso, se vuelve más relevante y más valioso.

Lo que cambia es todo lo que rodea a ese núcleo. La redacción, la investigación, la recopilación de datos data, el análisis preliminar, la elaboración del informe: aquí es donde la IA reduce horas a minutos, y es precisamente el trabajo que actualmente ocupa las jornadas de los topógrafos junior y de nivel medio. La función pasa de elaborar el informe a dirigirlo y garantizar su calidad.

Hay otras dos fuerzas que marcarán los próximos cinco años. La primera es que el data propio se convertirá en una ventaja competitiva genuina y duradera. A medida que los modelos se conviertan en productos de uso generalizado —y así será—, el factor diferenciador ya no será el acceso a la IA, que todo el mundo tendrá. Será el data único que posea una empresa y que pueda poner en práctica. Años de transacciones, inspecciones, valoraciones e historiales de activos se convierten en una barrera de entrada que los competidores no pueden replicar. Las empresas que reconozcan su data como un activo estratégico, en lugar de como un residuo de trabajos ya completados, tomarán una ventaja decisiva.

La segunda fuerza es que el valor de marca consolidado y la inercia de los clientes ralentizarán el ritmo del cambio. Los clientes tardan en cambiar de asesores de confianza, y esa fidelidad protegerá a los operadores tradicionales durante un tiempo. Pero las empresas no deben confundir esa protección con una defensa. Las marcas que se valgan de su reputación y de la apatía de los clientes para eludir el trabajo acabarán siendo superadas por aquellas que hayan aprovechado ese mismo margen de tiempo para desarrollar su ventaja data y reciclar a su personal.

Y en este punto quiero ser franco, porque la profesión necesita sinceridad más que palabras tranquilizadoras. Este sector se verá obligado a afrontar cambios profundos. Muchas funciones cambiarán drásticamente y algunas desaparecerán, y gran parte de la profesión no está preparada para ello; fingir lo contrario no ayuda a nadie. Los topógrafos que prosperen serán aquellos que asciendan en la cadena de valor hacia el análisis, las relaciones con los clientes y la supervisión. Las empresas que prosperen serán aquellas lo suficientemente honestas como para reciclar a su personal de cara a ese cambio, en lugar de esperar en silencio a que pase de largo.

Existe un riesgo estructural más profundo oculto en esta transición, y es uno al que la profesión apenas ha comenzado a hacer frente. En los próximos dos o tres años, a medida que la IA se generalice, es probable que se desplome la contratación de recién licenciados y topógrafos de nivel medio, ya que la IA absorberá gran parte del trabajo para el que existen esos puestos. Por sí sola, esto parece una mejora de la eficiencia. De hecho, se trata de una amenaza de acción lenta para toda la profesión.

Todos estamos de acuerdo en que el mejor uso de la IA en la topografía pasa por contar con un experto de gran solvencia en el proceso: alguien que sepa reconocer lo que es un buen resultado, que sea capaz de distinguir un resultado sólido de uno que, aunque parezca plausible, sea erróneo, y que posea el criterio profesional necesario para respaldarlo. Pero los expertos no nacen. Se forman, poco a poco, a lo largo de años dedicados precisamente al trabajo de nivel básico que la IA está a punto de sustituir. Si dejamos de contratar y formar a topógrafos junior, dejaremos de formar a los expertos del futuro. Es posible que en este momento estemos viviendo una edad de oro, en la que disfrutamos tanto de una capacidad extraordinaria de la IA como de una generación de expertos con experiencia capaces de supervisarla. La pregunta incómoda es cómo se verá el sector dentro de cinco o diez años, una vez que esos expertos empiecen a jubilarse y no haya nadie detrás de ellos a quien se le haya dado la oportunidad de desarrollar la misma profundidad de criterio. Una profesión que automatiza su propio campo de formación corre el riesgo de devorar sus propias semillas. Las empresas que reflexionen sobre esto con antelación y diseñen formas deliberadas para que los jóvenes adquieran experiencia en un mundo en el que ya no existe el aprendizaje tradicional basado en el trabajo repetitivo serán las que sigan contando con expertos a los que recurrir dentro de una década. Se trata de un problema que tiene solución, pero solo para quienes lo vean venir.

La disciplina Data no es un requisito previo. Es el trabajo en sí.

Cualquier debate serio sobre la IA en el sector inmobiliario acaba llegando a ese punto que la industria preferiría evitar: los datos de campo. La IA solo es tan buena como los datos de campo y los procesos que los sustentan. Puede implementar el modelo más potente del mercado, pero seguirá produciendo resultados mediocres si se basa en informes inconsistentes, un data desestructurado y flujos de trabajo que varían de un tasador a otro.

Quiero ser preciso en este punto. La estructura data, la presentación de informes estandarizada y los flujos de trabajo coherentes no son un requisito previo poco atractivo para la adopción de la IA. Son la adopción en sí misma. Las empresas que han invertido en la disciplina data descubrirán que la IA potencia rápidamente su ventaja. Las empresas que no lo han hecho descubrirán que la IA pone de manifiesto el desorden en lugar de solucionarlo.

Hay una cruda realidad en todo esto. Gran parte del sector de la topografía ha tolerado métodos de trabajo personalizados e individuales como una muestra de su maestría. Esa maestría es real, y nunca la menospreciaría. Pero la falta de coherencia es el enemigo de todo lo que se quiere ampliar a gran escala. El trabajo poco glamuroso de estandarizar plantillas, estructurar el activo data y optimizar los flujos de trabajo es lo que determina si la IA aporta un margen del diez por ciento o un múltiplo transformador. Las empresas que traten el data como un activo que debe gestionarse, en lugar de como un subproducto de la realización del trabajo, se diferenciarán del resto.

La adopción responsable no es un obstáculo. Es lo que lo hace posible.

Como copresidente del grupo de trabajo de la RICS que redactó la norma sobre el «Uso responsable de la inteligencia artificial en la práctica de la tasación» y como vicepresidente del Panel del Grupo Profesional de Tasación, esta es la cuestión que más me preocupa. La norma, que entró en vigor el 9 de marzo de 2026 y se aplica a los 150 000 topógrafos colegiados, proporciona a la profesión algo de lo que carecía hace un año: una base clara para la rendición de cuentas y la gobernanza, que se suma a marcos más amplios como la norma ISO 42001.

Lo que las empresas deben hacer hoy en día es fácil de decir, pero difícil de llevar a la práctica. Establecer una responsabilidad clara, de modo que una persona concreta siga siendo responsable de los resultados profesionales. La IA ayuda, pero no exime de responsabilidad. Comprender y documentar dónde y cómo se utiliza la IA a lo largo del flujo de trabajo, de modo que se pueda explicar al cliente o a las autoridades reguladoras. Prestar la debida atención a la seguridad y la confidencialidad de la información de clientes y activos, ya que no se puede permitir que dicha información se filtre a herramientas que nunca han sido evaluadas para ello. Y formar al personal no solo en el uso de estas herramientas, sino también en sus límites, de modo que se aplique el escepticismo profesional a los resultados de la IA en lugar de dar por sentado que no existen.

Las empresas que lo hacen bien no consideran la norma como una carga normativa. La ven como el elemento que protege, al mismo tiempo, la confianza de los clientes y la responsabilidad profesional. En una profesión cuyo valor descansa íntegramente en una opinión fiable y responsable, la gobernanza no es un obstáculo para la adopción de la IA. Es precisamente lo que hace posible, en primer lugar, una adopción responsable.

El informe de la encuesta ya no es el punto final

Durante la mayor parte de su historia, el informe de la encuesta ha sido un documento final. Se encargaba, se entregaba, se leía una vez, se archivaba y se olvidaba. Ese modelo está llegando a su fin, y con razón.

El informe data se está convirtiendo cada vez más en la materia prima que alimenta los sistemas de gestión de instalaciones, la planificación del ciclo de vida, las plataformas de cumplimiento normativo y el análisis de carteras. El valor del informe se extiende ahora mucho más allá del propio documento, lo que redefine lo que realmente elabora un técnico de inspección. Ya no se limitan a elaborar un informe. Elaboran un activo estructurado data que perdura, se reutiliza y acumula valor a lo largo de toda la vida útil del edificio o la cartera. Un informe capturado como un PDF estático vale una fracción de lo que vale el mismo informe capturado como un data estructurado y consultable que se integra en los sistemas que gestionarán ese activo durante los próximos veinte años.

Las organizaciones que están tomando la delantera son aquellas que tratan su patrimonio inmobiliario como un activo data dinámico, en lugar de como una serie de inspecciones puntuales. A medida que los patrimonios inmobiliarios se adaptan cada vez más al data, la relación entre la inspección y la gestión de activos pasa a ser continua, en lugar de transaccional. Las implicaciones para los topógrafos son significativas. Aquellos que puedan generar datos data y que comprendan cómo se utilizan dichos datos en fases posteriores serán mucho más valiosos que aquellos que entreguen un informe redactado de forma impecable pero que no sirva para nada.

Dónde está el dinero y dónde no

Se ha producido una importante inversión en inteligencia artificial aplicada a la tecnología del diseño, la ingeniería y la construcción, y las empresas de este sector están atrayendo una considerable cantidad de capital. En términos generales, estoy de acuerdo en que la inversión se concentra en ese segmento del mercado, y el motivo no es casual.

El diseño y la construcción se basan en datos data de gran riqueza y legibles por máquina en CAD y BIM, con entradas y salidas más claras. Están resolviendo problemas más estructurados, lo que los hace más manejables y, por lo tanto, más atractivos para la inversión. El capital se dirige hacia problemas estructurados con rendimientos cuantificables, y eso es precisamente lo que ha encontrado en las fases iniciales del proceso.

Las implicaciones para la topografía son de doble filo. El riesgo radica en que nuestra profesión sea considerada un mercado secundario y de menor prioridad, que carece de herramientas serias diseñadas específicamente para ella. La oportunidad reside precisamente en ese mismo ámbito. El ámbito específico de la topografía en el que se está invirtiendo de forma insuficiente es el de la estructuración, la gobernanza y la reutilización inteligente de activos y del estado data, así como la capa de juicio que se sitúa por encima de todo ello. La valoración, la evaluación del estado y los dictámenes sobre riesgos y responsabilidad civil son más difíciles de capitalizar precisamente porque están menos estructurados y conllevan una responsabilidad profesional. Esa es precisamente la razón por la que las herramientas genéricas de tecnología de la construcción no les resultarán útiles, y precisamente por eso las empresas que desarrollen o adopten herramientas dirigidas a ese nivel, en lugar de esperar a que la ola de la construcción llegue hasta ellas, serán las que capten el valor.

La trampa de la compresión de comisiones

Entre los clientes se está extendiendo la idea de que, dado que sus topógrafos utilizan ahora la inteligencia artificial, los honorarios deberían reducirse. La lógica parece intuitiva: si el trabajo es más rápido, debería ser más barato. Creo que esta es una de las trampas comerciales más importantes a las que se enfrenta la profesión, y los topógrafos deberían resistirse a ella con firmeza, en lugar de ceder en silencio.

El error radica en malinterpretar por qué pagan realmente los clientes. No pagan por las tareas rutinarias que rodean a una valoración, como la redacción, la recopilación de datos data o la elaboración del informe. Pagan por el rigor analítico y el criterio profesional de alguien que se ha formado durante veinte años para ofrecer una opinión precisa sobre el valor, una opinión que puedan respaldar y, si es necesario, defender ante los tribunales. Esa experiencia no se ha abaratado por el hecho de que exista la IA. En todo caso, se ha vuelto más valiosa, ya que ahora es la parte escasa y defendible del servicio.

Por lo tanto, el mensaje debe cambiar, de forma deliberada y con seguridad. La postura no es “utilizamos la IA, por lo que somos más económicos”, sino “ofrecemos el mismo rigor analítico y la misma profundidad de conocimientos en los que siempre ha confiado, pero con mucha mayor rapidez”. El criterio no ha cambiado. La responsabilidad que asume el perito no ha cambiado. Lo que ha cambiado es la rapidez, y la rapidez es una ventaja para el cliente, no un descuento que se le deba. Las empresas que no logren transmitir este argumento se verán compitiendo contra el valor de su propia experiencia, acostumbrando a los clientes a esperar un servicio de primera calidad a un precio de producto básico. Las empresas que mantengan su postura y expliquen claramente por qué lo hacen protegerán tanto sus márgenes como el valor percibido de la propia profesión.

El análisis de viabilidad no es tan claro como pretende el sector

Quiero aportar una nota de realismo que contrasta con el entusiasmo generalizado, ya que a la profesión se le está vendiendo un modelo de negocio que es más idílico de lo que es en realidad.

La estructura de precios actual de la IA no constituye una base estable sobre la que construir. Las principales empresas de IA se están orientando hacia los mercados de valores, lo que modifica profundamente sus incentivos. La estrategia hasta ahora ha consistido en ser los primeros y los mejores, sin importar el coste, para que el mundo se enamore de estos modelos y para integrarlos lo más profundamente posible en nuestra forma de trabajar. Una vez que esa integración se haya completado y los clientes tengan poca capacidad práctica para cambiar de proveedor, la lógica comercial se inclina hacia el aumento de los precios y la demostración de rentabilidad a los inversores cada trimestre. Se trata de un comportamiento oligopolístico clásico, y las empresas que han construido todo su modelo operativo sobre la base de los precios actuales se verán atrapadas en él.

Existe una segunda dinámica que suele malinterpretarse. Aunque el coste por token disminuya con el tiempo —y es probable que así sea—, el número de tokens consumidos está aumentando de forma exponencial. A medida que los modelos ganan en capacidad y asumen tareas más complejas, el uso se dispara. La suposición simplista de que la IA simplemente se vuelve más barata es errónea. Una de las capacidades más importantes que una empresa puede desarrollar es enseñar a su personal a utilizar el modelo adecuado para la complejidad adecuada de la tarea, y a cuestionar si la IA es realmente la herramienta adecuada. Gran parte del uso actual de la IA se realiza por el simple hecho de utilizarla, más que porque realmente ahorre tiempo.

Por lo tanto, mi consejo es el siguiente: adopten la IA cuando tenga sentido, pero mantengan la resiliencia y la lucidez. A corto y medio plazo, es posible que tengan que asumir tanto los gastos generales de personal actuales como un aumento significativo del gasto en tokens, modelos y los consultores necesarios para implementarlos y gestionarlos. La eficiencia debería llegar con el tiempo. Sin embargo, el caso de negocio es más complejo y exigente de lo que gran parte del sector está dispuesto a admitir en la actualidad, y las empresas que planifiquen un rendimiento claro y lineal se verán sorprendidas.

Qué se necesita realmente para ello y por dónde empezar

El hilo conductor de todo esto es que lo difícil nunca fue la tecnología. Lo difícil es saber dónde aplicarla, tener la disciplina necesaria para ajustar el modelo data y los procesos subyacentes, contar con la gobernanza para hacerlo de forma responsable y tener la honestidad de preparar a las personas para un cambio auténtico. Estos no son problemas que se resuelvan simplemente comprando una licencia.

Si hay algo que debe recordar de este artículo, que sea que no es necesario resolverlo todo de una vez, y desde luego no es necesario esperar a que todas las políticas y migraciones sean perfectas antes de empezar. Las empresas que tienen éxito empiezan poco a poco y de forma deliberada. Un primer paso sensato consiste en elegir uno o dos procesos reales y delimitados en los que el problema sea evidente y el data sea razonablemente bueno, establecer una política de uso de la IA adecuada y unas cuantas medidas de protección claras a su alrededor, formar debidamente a las personas implicadas en lugar de limitarse a entregarles una licencia y cruzar los dedos, y evaluar con honestidad qué cambia. Esa es una forma controlada y de bajo riesgo de desarrollar la capacidad institucional, las pruebas y la confianza necesarias para ir más allá. Es lo contrario tanto de una implementación imprudente como de una espera paralizante, y es totalmente factible en el próximo trimestre.

Este es el trabajo que realizamos en Artefact. Nos reunimos con consejos de administración y equipos ejecutivos de todo el sector inmobiliario y les ayudamos a abordar precisamente estas cuestiones: dónde la IA genera valor real y dónde no, cómo desarrollar el data foundations que la haga funcionar, cómo gestionarla de forma responsable según la norma RICS y cómo planificar una realidad comercial que es más compleja de lo que sugiere el bombo publicitario. No somos un proveedor de software. Somos agnósticos en materia de tecnología, lo que significa que nuestro asesoramiento se basa en lo que es adecuado para la empresa, más que en lo que intentamos vender. Y dado que hemos llevado a cabo esta labor con una amplia gama de actores del sector inmobiliario, aportamos una perspectiva comparativa que ninguna empresa, por sí sola, podría tener.

La oportunidad de obtener una ventaja es real, y se está reduciendo. Las empresas que actúen ahora, de forma adecuada y no superficial, marcarán el rumbo de la próxima década de esta profesión. Aquellas que confundan el hecho de ponerse en marcha con el de dar un giro radical pasarán esa década preguntándose por qué las expectativas nunca se hicieron realidad. La buena noticia, para cualquier líder que se sienta abrumado por todo esto, es que actuar de forma adecuada no significa actuar de forma imprudente o precipitada. Significa empezar, con la mente clara, ahora mismo.