Me he reunido con innumerables directivos del sector inmobiliario que se muestran genuinamente sorprendidos por el lento ritmo de adopci\u00f3n de la IA en sus propias empresas, a pesar de haber activado Copilot para todos sus equipos. El patr\u00f3n es notablemente constante. Se adquiere una licencia, a menudo la m\u00e1s barata disponible, se imparte poca o ninguna formaci\u00f3n real, y la direcci\u00f3n espera entonces una transformaci\u00f3n que nunca llega. La adopci\u00f3n sigue siendo baja, la frustraci\u00f3n crece y el cambio radical prometido brilla por su ausencia. La suposici\u00f3n subyacente es que poner una herramienta potente en manos de las personas equivale a cambiar su forma de trabajar.<\/p>\n
No lo es. Y la diferencia entre ambas cosas es, en estos momentos, el aspecto m\u00e1s relevante en la relaci\u00f3n entre el sector inmobiliario y la inteligencia artificial.<\/p>\n
Ya he escrito anteriormente sobre la apat\u00eda del sector inmobiliario brit\u00e1nico hacia la tecnolog\u00eda. Esa apat\u00eda es real, y volver\u00e9 sobre por qu\u00e9 resulta m\u00e1s racional de lo que parece a primera vista. Sin embargo, un nuevo y m\u00e1s 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 l\u00ednea de salida que la mayor\u00eda de las empresas confunden con la meta.<\/p>\n
Si usted es un responsable del sector inmobiliario que est\u00e1 leyendo esto y siente que no sabe por d\u00f3nde empezar, quiero dejar claro desde el principio que esta es la situaci\u00f3n m\u00e1s habitual en el sector, no un fallo por su parte. La tecnolog\u00eda avanza m\u00e1s r\u00e1pido de lo que cualquiera puede seguir con comodidad, la inversi\u00f3n es dif\u00edcil de cuantificar y el ruido es ensordecedor. Lo que sigue es un an\u00e1lisis sincero de d\u00f3nde reside realmente el valor, d\u00f3nde se encuentran realmente los riesgos y c\u00f3mo deber\u00eda 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, obtendr\u00e1n buenos resultados.<\/p>\n
Hoy en d\u00eda, la inteligencia artificial ofrece un valor real, y ser\u00eda deshonesto pretender lo contrario. La mayor\u00eda 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 d\u00eda. Eso es una realidad. Pero tambi\u00e9n es un avance superficial, ya que la inmensa mayor\u00eda de las empresas se detienen precisamente ah\u00ed.<\/p>\n
Lo que no tienen en cuenta es que la herramienta solo aporta una m\u00ednima parte de su valor sin una gesti\u00f3n del cambio y una formaci\u00f3n adecuadas que conviertan una novedad en un h\u00e1bito. La licencia es la parte m\u00e1s barata del proceso. La parte costosa, la que realmente impulsa el negocio, es el trabajo de redise\u00f1ar 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 a\u00f1adir la IA a los antiguos.<\/p>\n
Estas empresas tambi\u00e9n han generado un riesgo que la mayor\u00eda 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 informaci\u00f3n de los clientes para realizar su trabajo m\u00e1s r\u00e1pido y, al hacerlo, entrega informaci\u00f3n confidencial a modelos que podr\u00edan 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.<\/p>\n
Esta es la inc\u00f3moda verdad sobre el enfoque de \u201csolo hay que encenderlo\u201d. No le garantiza la seguridad ni le mantiene a salvo. Le deja expuesto.<\/p>\n
Entonces, \u00bfd\u00f3nde se est\u00e1 creando el valor aut\u00e9ntico? Hoy en d\u00eda, se encuentra en la implementaci\u00f3n 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 s\u00ed mismo, criterio profesional. Ah\u00ed es donde los primeros logros son reales y defendibles.<\/p>\n
En los pr\u00f3ximos seis a doce meses, el centro de gravedad se desplazar\u00e1 hacia la coordinaci\u00f3n proactiva. Esto implica crear automatizaciones de procesos espec\u00edficas, integrar tareas entre s\u00ed y, para aquellas empresas lo suficientemente valientes como para hacerlo, replantearse el proceso en su totalidad en lugar de automatizar uno deficiente de forma m\u00e1s eficiente. Los mayores beneficios no provendr\u00e1n de acelerar el flujo de trabajo actual. Provendr\u00e1n de preguntarse si el flujo de trabajo actual deber\u00eda existir en absoluto.<\/p>\n
Considero que hay tres \u00e1mbitos en los que se generar\u00e1 una ventaja competitiva significativa: las implementaciones de sistemas de agente, la inversi\u00f3n real en formaci\u00f3n y gesti\u00f3n del cambio, y la creaci\u00f3n de pilas tecnol\u00f3gicas m\u00e1s resilientes que alejen a las empresas de los sistemas heredados, pesados y fr\u00e1giles. A\u00f1adir\u00eda una cuarta tendencia que merece la pena seguir de cerca. A medida que se vuelve mucho m\u00e1s f\u00e1cil desarrollar software, espero que las empresas empiecen a sustituir los sistemas de terceros, r\u00edgidos y de un solo uso, por sus propias versiones ligeras, configuradas exactamente seg\u00fan su forma de trabajar. La econom\u00eda del \u201cdesarrollar frente a comprar\u201d est\u00e1 cambiando ante nuestros ojos.<\/p>\n
Ser\u00eda f\u00e1cil interpretar todo esto como la historia de una profesi\u00f3n 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 qu\u00e9, ya que esto explica tanto la resistencia como sus l\u00edmites.<\/p>\n
Los inmuebles no son una mercanc\u00eda. No hay dos unidades que sean id\u00e9nticas. Se diferencian por las vistas, la planta, la distancia al ascensor, la duraci\u00f3n del contrato de arrendamiento, los incentivos de alquiler y un sinf\u00edn de variables que se resisten a la estandarizaci\u00f3n. Las transacciones son de alto valor y bajo volumen, lo que las hace poco l\u00edquidas y realmente dif\u00edciles de comparar entre s\u00ed. La informaci\u00f3n disponible es, por lo general, escasa, y gran parte de lo que consideramos un hecho es, en realidad, una suposici\u00f3n disfrazada de lenguaje seguro. Se trata de un sector basado en el juicio aplicado a informaci\u00f3n incierta, y es precisamente por eso por lo que ha tardado m\u00e1s que otros en delegar su trabajo a una m\u00e1quina. Esta cautela tiene su l\u00f3gica.<\/p>\n
Pero esta l\u00f3gica est\u00e1 llegando a su fin. La inteligencia artificial est\u00e1 elevando el nivel de exigencia en todas las profesiones, y el sector inmobiliario no es una excepci\u00f3n. El uso de estas herramientas est\u00e1 pasando de ser una opci\u00f3n a convertirse en una necesidad. Existe un breve margen de tiempo en el que las empresas pueden generar una ventaja competitiva real si act\u00faan antes de que sus competidores se den cuenta, y ese margen se reduce cada d\u00eda. Las empresas que confunden la cautela tradicional del sector inmobiliario con un permiso para esperar est\u00e1n cometiendo un grave error de c\u00e1lculo. Esa cautela era racional cuando las herramientas a\u00fan no estaban maduras. Las herramientas ya no son inmaduras.<\/p>\n
Hay una raz\u00f3n m\u00e1s 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 tecnolog\u00eda.<\/p>\n
Muchos de los consejos de administraci\u00f3n y directivos que toman estas decisiones se encuentran al final de sus carreras. Se han labrado su reputaci\u00f3n y su patrimonio a lo largo de d\u00e9cadas y, como es comprensible, no desean crear problemas en los a\u00f1os previos a su jubilaci\u00f3n y salida de la empresa. El sector inmobiliario siempre ha sido un negocio basado en la intuici\u00f3n, en el que el criterio se gana a lo largo de una larga carrera y se valora en consecuencia, por lo que una tecnolog\u00eda que pocos de ellos comprenden realmente es f\u00e1cil de descartar como una moda pasajera. Su director de tecnolog\u00eda les dice con frecuencia que la pila tecnol\u00f3gica no est\u00e1 lista, que no hay una pol\u00edtica de uso de la IA, ni un marco data governance, ni una migraci\u00f3n de sistemas completada, y que, por lo tanto, el proceso de implementaci\u00f3n de la IA no puede comenzar hasta que todo esto est\u00e9 en su sitio. Quiz\u00e1s el a\u00f1o que viene. Quiz\u00e1s el siguiente. Y el mercado est\u00e1 en mala situaci\u00f3n, por lo que parece un mal momento para comprometer una inversi\u00f3n significativa y dif\u00edcil de cuantificar en un resultado que nadie puede garantizar, mientras la propia tecnolog\u00eda sigue cambiando bajo sus pies.<\/p>\n
Comprendo perfectamente ese nerviosismo. Es l\u00f3gico. Las inversiones pueden ser considerables, los resultados son realmente inciertos y el ritmo del cambio es vertiginoso. Pero la conclusi\u00f3n de que, por lo tanto, no hacer nada es la opci\u00f3n segura es, me temo, totalmente err\u00f3nea. Quedarse quieto parece prudente. De hecho, es la opci\u00f3n m\u00e1s arriesgada que existe, por tres razones.<\/p>\n
En primer lugar, quedarse estancado no significa que sus competidores se queden estancados con usted. Si ellos est\u00e1n adoptando la inteligencia artificial y usted no, se quedar\u00e1 atr\u00e1s, sus gastos generales seguir\u00e1n siendo elevados mientras que los de ellos se reducir\u00e1n, y la brecha se ampliar\u00e1 hasta el punto de que ponerse al d\u00eda resulte cada trimestre m\u00e1s dif\u00edcil y costoso. El coste de la inacci\u00f3n no aparece hoy en el balance, pero se acumula silenciosamente hasta que lo hace.<\/p>\n
En segundo lugar, sus mejores empleados se marchar\u00e1n. A nadie le gusta realizar tareas rutinarias y repetitivas, y menos a\u00fan cuando saben que existe una soluci\u00f3n y que su propia empresa es lo \u00fanico que se interpone entre ellos y esa soluci\u00f3n. Hay muchas tareas que los top\u00f3grafos 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 generar\u00e1 precisamente la frustraci\u00f3n que intentaba evitar. Esas personas recurrir\u00e1n a herramientas alternativas y, con el tiempo, acabar\u00e1n 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.<\/p>\n
En tercer lugar, la oportunidad de tomar la delantera es real hoy en d\u00eda precisamente porque a\u00fan existe una disparidad. Pero eso no durar\u00e1. A medida que cambie el panorama del mercado y todo el mundo utilice la IA, esa ventaja se desvanecer\u00e1 y se convertir\u00e1 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 pas\u00f3, y las empresas que lo aprovecharon pronto salieron ganando. Ahora nos encontramos en ese mismo momento, y est\u00e1 pasando al mismo ritmo.<\/p>\n
Existe otra versi\u00f3n del argumento de \u00abesperar y ver qu\u00e9 pasa\u00bb que merece ser tomada en serio, ya que es la m\u00e1s sensata. El ritmo del cambio es m\u00e1s r\u00e1pido que cualquier otro que hayamos presenciado jam\u00e1s. La Revoluci\u00f3n Industrial se desarroll\u00f3 a lo largo de unos treinta a\u00f1os; esto est\u00e1 ocurriendo en cuesti\u00f3n de trimestres. Fuentes fiables sugieren que podr\u00edamos alcanzar la inteligencia artificial general en los pr\u00f3ximos tres a cinco a\u00f1os, y la verdad es que nadie sabe lo que eso significa para la sociedad, y mucho menos para el sector inmobiliario. Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 invertir fuertemente ahora, seg\u00fan este argumento, si dentro de uno o dos a\u00f1os esa misma capacidad podr\u00eda ser m\u00e1s barata, m\u00e1s f\u00e1cil y estar m\u00e1s consolidada?<\/p>\n
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 a\u00f1o 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 d\u00f3nde se encontraba la IA aut\u00f3noma hace doce meses en comparaci\u00f3n con la situaci\u00f3n actual. As\u00ed que s\u00ed, esperar significa adquirir mejor tecnolog\u00eda m\u00e1s adelante. Pero aqu\u00ed radica el error de considerar eso como una raz\u00f3n para esperar: las empresas que comenzaron hace un a\u00f1o 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 tecnolog\u00eda se ralentice y alcance una madurez c\u00f3moda, est\u00e1 apostando a que tiene tiempo. Muchas no lo tendr\u00e1n. La cruda realidad es que algunas empresas quebrar\u00e1n 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.<\/p>\n
He dicho muchas veces que la inteligencia artificial no sustituir\u00e1 a los top\u00f3grafos, y sigo manteniendo esa opini\u00f3n. Sin embargo, s\u00ed que cambiar\u00e1 el enfoque del trabajo y el valor que aportan los top\u00f3grafos, y cualquiera que le diga lo contrario le est\u00e1 vendiendo una ilusi\u00f3n en lugar de la verdad.<\/p>\n
El n\u00facleo fundamental de nuestra profesi\u00f3n es el criterio y la opini\u00f3n responsable. Ning\u00fan cliente paga por una valoraci\u00f3n simplemente porque una m\u00e1quina haya generado una cifra. Pagan por un profesional cualificado que est\u00e9 dispuesto a respaldar esa cifra y a asumir la responsabilidad de la misma. Eso no desaparece. En todo caso, se vuelve m\u00e1s relevante y m\u00e1s valioso.<\/p>\n
Lo que cambia es todo lo que rodea a ese n\u00facleo. La redacci\u00f3n, la investigaci\u00f3n, la recopilaci\u00f3n de datos data, el an\u00e1lisis preliminar, la elaboraci\u00f3n del informe: aqu\u00ed es donde la IA reduce horas a minutos, y es precisamente el trabajo que actualmente ocupa las jornadas de los top\u00f3grafos junior y de nivel medio. La funci\u00f3n pasa de elaborar el informe a dirigirlo y garantizar su calidad.<\/p>\n
Hay otras dos fuerzas que marcar\u00e1n los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os. La primera es que el data propio se convertir\u00e1 en una ventaja competitiva genuina y duradera. A medida que los modelos se conviertan en productos de uso generalizado \u2014y as\u00ed ser\u00e1\u2014, el factor diferenciador ya no ser\u00e1 el acceso a la IA, que todo el mundo tendr\u00e1. Ser\u00e1 el data \u00fanico que posea una empresa y que pueda poner en pr\u00e1ctica. A\u00f1os 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 estrat\u00e9gico, en lugar de como un residuo de trabajos ya completados, tomar\u00e1n una ventaja decisiva.<\/p>\n
La segunda fuerza es que el valor de marca consolidado y la inercia de los clientes ralentizar\u00e1n el ritmo del cambio. Los clientes tardan en cambiar de asesores de confianza, y esa fidelidad proteger\u00e1 a los operadores tradicionales durante un tiempo. Pero las empresas no deben confundir esa protecci\u00f3n con una defensa. Las marcas que se valgan de su reputaci\u00f3n y de la apat\u00eda de los clientes para eludir el trabajo acabar\u00e1n siendo superadas por aquellas que hayan aprovechado ese mismo margen de tiempo para desarrollar su ventaja data y reciclar a su personal.<\/p>\n
Y en este punto quiero ser franco, porque la profesi\u00f3n necesita sinceridad m\u00e1s que palabras tranquilizadoras. Este sector se ver\u00e1 obligado a afrontar cambios profundos. Muchas funciones cambiar\u00e1n dr\u00e1sticamente y algunas desaparecer\u00e1n, y gran parte de la profesi\u00f3n no est\u00e1 preparada para ello; fingir lo contrario no ayuda a nadie. Los top\u00f3grafos que prosperen ser\u00e1n aquellos que asciendan en la cadena de valor hacia el an\u00e1lisis, las relaciones con los clientes y la supervisi\u00f3n. Las empresas que prosperen ser\u00e1n 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.<\/p>\n
Existe un riesgo estructural m\u00e1s profundo oculto en esta transici\u00f3n, y es uno al que la profesi\u00f3n apenas ha comenzado a hacer frente. En los pr\u00f3ximos dos o tres a\u00f1os, a medida que la IA se generalice, es probable que se desplome la contrataci\u00f3n de reci\u00e9n licenciados y top\u00f3grafos de nivel medio, ya que la IA absorber\u00e1 gran parte del trabajo para el que existen esos puestos. Por s\u00ed sola, esto parece una mejora de la eficiencia. De hecho, se trata de una amenaza de acci\u00f3n lenta para toda la profesi\u00f3n.<\/p>\n
Todos estamos de acuerdo en que el mejor uso de la IA en la topograf\u00eda 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 s\u00f3lido de uno que, aunque parezca plausible, sea err\u00f3neo, y que posea el criterio profesional necesario para respaldarlo. Pero los expertos no nacen. Se forman, poco a poco, a lo largo de a\u00f1os dedicados precisamente al trabajo de nivel b\u00e1sico que la IA est\u00e1 a punto de sustituir. Si dejamos de contratar y formar a top\u00f3grafos 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 generaci\u00f3n de expertos con experiencia capaces de supervisarla. La pregunta inc\u00f3moda es c\u00f3mo se ver\u00e1 el sector dentro de cinco o diez a\u00f1os, una vez que esos expertos empiecen a jubilarse y no haya nadie detr\u00e1s de ellos a quien se le haya dado la oportunidad de desarrollar la misma profundidad de criterio. Una profesi\u00f3n que automatiza su propio campo de formaci\u00f3n corre el riesgo de devorar sus propias semillas. Las empresas que reflexionen sobre esto con antelaci\u00f3n y dise\u00f1en formas deliberadas para que los j\u00f3venes adquieran experiencia en un mundo en el que ya no existe el aprendizaje tradicional basado en el trabajo repetitivo ser\u00e1n las que sigan contando con expertos a los que recurrir dentro de una d\u00e9cada. Se trata de un problema que tiene soluci\u00f3n, pero solo para quienes lo vean venir.<\/p>\n
Cualquier debate serio sobre la IA en el sector inmobiliario acaba llegando a ese punto que la industria preferir\u00eda 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 m\u00e1s potente del mercado, pero seguir\u00e1 produciendo resultados mediocres si se basa en informes inconsistentes, un data desestructurado y flujos de trabajo que var\u00edan de un tasador a otro.<\/p>\n
Quiero ser preciso en este punto. La estructura data, la presentaci\u00f3n de informes estandarizada y los flujos de trabajo coherentes no son un requisito previo poco atractivo para la adopci\u00f3n de la IA. Son la adopci\u00f3n en s\u00ed misma. Las empresas que han invertido en la disciplina data descubrir\u00e1n que la IA potencia r\u00e1pidamente su ventaja. Las empresas que no lo han hecho descubrir\u00e1n que la IA pone de manifiesto el desorden en lugar de solucionarlo.<\/p>\n
Hay una cruda realidad en todo esto. Gran parte del sector de la topograf\u00eda ha tolerado m\u00e9todos de trabajo personalizados e individuales como una muestra de su maestr\u00eda. Esa maestr\u00eda es real, y nunca la menospreciar\u00eda. 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 m\u00faltiplo transformador. Las empresas que traten el data como un activo que debe gestionarse, en lugar de como un subproducto de la realizaci\u00f3n del trabajo, se diferenciar\u00e1n del resto.<\/p>\n
Como copresidente del grupo de trabajo de la RICS que redact\u00f3 la norma sobre el \u00abUso responsable de la inteligencia artificial en la pr\u00e1ctica de la tasaci\u00f3n\u00bb y como vicepresidente del Panel del Grupo Profesional de Tasaci\u00f3n, esta es la cuesti\u00f3n que m\u00e1s me preocupa. La norma, que entr\u00f3 en vigor el 9 de marzo de 2026 y se aplica a los 150 000 top\u00f3grafos colegiados, proporciona a la profesi\u00f3n algo de lo que carec\u00eda hace un a\u00f1o: una base clara para la rendici\u00f3n de cuentas y la gobernanza, que se suma a marcos m\u00e1s amplios como la norma ISO 42001.<\/p>\n
Lo que las empresas deben hacer hoy en d\u00eda es f\u00e1cil de decir, pero dif\u00edcil de llevar a la pr\u00e1ctica. 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 d\u00f3nde y c\u00f3mo 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 atenci\u00f3n a la seguridad y la confidencialidad de la informaci\u00f3n de clientes y activos, ya que no se puede permitir que dicha informaci\u00f3n se filtre a herramientas que nunca han sido evaluadas para ello. Y formar al personal no solo en el uso de estas herramientas, sino tambi\u00e9n en sus l\u00edmites, de modo que se aplique el escepticismo profesional a los resultados de la IA en lugar de dar por sentado que no existen.<\/p>\n
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 profesi\u00f3n cuyo valor descansa \u00edntegramente en una opini\u00f3n fiable y responsable, la gobernanza no es un obst\u00e1culo para la adopci\u00f3n de la IA. Es precisamente lo que hace posible, en primer lugar, una adopci\u00f3n responsable.<\/p>\n
Durante la mayor parte de su historia, el informe de la encuesta ha sido un documento final. Se encargaba, se entregaba, se le\u00eda una vez, se archivaba y se olvidaba. Ese modelo est\u00e1 llegando a su fin, y con raz\u00f3n.<\/p>\n
El informe data se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en la materia prima que alimenta los sistemas de gesti\u00f3n de instalaciones, la planificaci\u00f3n del ciclo de vida, las plataformas de cumplimiento normativo y el an\u00e1lisis de carteras. El valor del informe se extiende ahora mucho m\u00e1s all\u00e1 del propio documento, lo que redefine lo que realmente elabora un t\u00e9cnico de inspecci\u00f3n. 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 \u00fatil del edificio o la cartera. Un informe capturado como un PDF est\u00e1tico vale una fracci\u00f3n de lo que vale el mismo informe capturado como un data estructurado y consultable que se integra en los sistemas que gestionar\u00e1n ese activo durante los pr\u00f3ximos veinte a\u00f1os.<\/p>\n
Las organizaciones que est\u00e1n tomando la delantera son aquellas que tratan su patrimonio inmobiliario como un activo data din\u00e1mico, en lugar de como una serie de inspecciones puntuales. A medida que los patrimonios inmobiliarios se adaptan cada vez m\u00e1s al data, la relaci\u00f3n entre la inspecci\u00f3n y la gesti\u00f3n de activos pasa a ser continua, en lugar de transaccional. Las implicaciones para los top\u00f3grafos son significativas. Aquellos que puedan generar datos data y que comprendan c\u00f3mo se utilizan dichos datos en fases posteriores ser\u00e1n mucho m\u00e1s valiosos que aquellos que entreguen un informe redactado de forma impecable pero que no sirva para nada.<\/p>\n
Se ha producido una importante inversi\u00f3n en inteligencia artificial aplicada a la tecnolog\u00eda del dise\u00f1o, la ingenier\u00eda y la construcci\u00f3n, y las empresas de este sector est\u00e1n atrayendo una considerable cantidad de capital. En t\u00e9rminos generales, estoy de acuerdo en que la inversi\u00f3n se concentra en ese segmento del mercado, y el motivo no es casual.<\/p>\n
El dise\u00f1o y la construcci\u00f3n se basan en datos data de gran riqueza y legibles por m\u00e1quina en CAD y BIM, con entradas y salidas m\u00e1s claras. Est\u00e1n resolviendo problemas m\u00e1s estructurados, lo que los hace m\u00e1s manejables y, por lo tanto, m\u00e1s atractivos para la inversi\u00f3n. El capital se dirige hacia problemas estructurados con rendimientos cuantificables, y eso es precisamente lo que ha encontrado en las fases iniciales del proceso.<\/p>\n
Las implicaciones para la topograf\u00eda son de doble filo. El riesgo radica en que nuestra profesi\u00f3n sea considerada un mercado secundario y de menor prioridad, que carece de herramientas serias dise\u00f1adas espec\u00edficamente para ella. La oportunidad reside precisamente en ese mismo \u00e1mbito. El \u00e1mbito espec\u00edfico de la topograf\u00eda en el que se est\u00e1 invirtiendo de forma insuficiente es el de la estructuraci\u00f3n, la gobernanza y la reutilizaci\u00f3n inteligente de activos y del estado data, as\u00ed como la capa de juicio que se sit\u00faa por encima de todo ello. La valoraci\u00f3n, la evaluaci\u00f3n del estado y los dict\u00e1menes sobre riesgos y responsabilidad civil son m\u00e1s dif\u00edciles de capitalizar precisamente porque est\u00e1n menos estructurados y conllevan una responsabilidad profesional. Esa es precisamente la raz\u00f3n por la que las herramientas gen\u00e9ricas de tecnolog\u00eda de la construcci\u00f3n no les resultar\u00e1n \u00fatiles, 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 construcci\u00f3n llegue hasta ellas, ser\u00e1n las que capten el valor.<\/p>\n
Entre los clientes se est\u00e1 extendiendo la idea de que, dado que sus top\u00f3grafos utilizan ahora la inteligencia artificial, los honorarios deber\u00edan reducirse. La l\u00f3gica parece intuitiva: si el trabajo es m\u00e1s r\u00e1pido, deber\u00eda ser m\u00e1s barato. Creo que esta es una de las trampas comerciales m\u00e1s importantes a las que se enfrenta la profesi\u00f3n, y los top\u00f3grafos deber\u00edan resistirse a ella con firmeza, en lugar de ceder en silencio.<\/p>\n
El error radica en malinterpretar por qu\u00e9 pagan realmente los clientes. No pagan por las tareas rutinarias que rodean a una valoraci\u00f3n, como la redacci\u00f3n, la recopilaci\u00f3n de datos data o la elaboraci\u00f3n del informe. Pagan por el rigor anal\u00edtico y el criterio profesional de alguien que se ha formado durante veinte a\u00f1os para ofrecer una opini\u00f3n precisa sobre el valor, una opini\u00f3n 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 m\u00e1s valiosa, ya que ahora es la parte escasa y defendible del servicio.<\/p>\n
Por lo tanto, el mensaje debe cambiar, de forma deliberada y con seguridad. La postura no es \u201cutilizamos la IA, por lo que somos m\u00e1s econ\u00f3micos\u201d, sino \u201cofrecemos el mismo rigor anal\u00edtico y la misma profundidad de conocimientos en los que siempre ha confiado, pero con mucha mayor rapidez\u201d. 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 ver\u00e1n compitiendo contra el valor de su propia experiencia, acostumbrando a los clientes a esperar un servicio de primera calidad a un precio de producto b\u00e1sico. Las empresas que mantengan su postura y expliquen claramente por qu\u00e9 lo hacen proteger\u00e1n tanto sus m\u00e1rgenes como el valor percibido de la propia profesi\u00f3n.<\/p>\n
Quiero aportar una nota de realismo que contrasta con el entusiasmo generalizado, ya que a la profesi\u00f3n se le est\u00e1 vendiendo un modelo de negocio que es m\u00e1s id\u00edlico de lo que es en realidad.<\/p>\n
La estructura de precios actual de la IA no constituye una base estable sobre la que construir. Las principales empresas de IA se est\u00e1n 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 m\u00e1s profundamente posible en nuestra forma de trabajar. Una vez que esa integraci\u00f3n se haya completado y los clientes tengan poca capacidad pr\u00e1ctica para cambiar de proveedor, la l\u00f3gica comercial se inclina hacia el aumento de los precios y la demostraci\u00f3n de rentabilidad a los inversores cada trimestre. Se trata de un comportamiento oligopol\u00edstico cl\u00e1sico, y las empresas que han construido todo su modelo operativo sobre la base de los precios actuales se ver\u00e1n atrapadas en \u00e9l.<\/p>\n
Existe una segunda din\u00e1mica que suele malinterpretarse. Aunque el coste por token disminuya con el tiempo \u2014y es probable que as\u00ed sea\u2014, el n\u00famero de tokens consumidos est\u00e1 aumentando de forma exponencial. A medida que los modelos ganan en capacidad y asumen tareas m\u00e1s complejas, el uso se dispara. La suposici\u00f3n simplista de que la IA simplemente se vuelve m\u00e1s barata es err\u00f3nea. Una de las capacidades m\u00e1s importantes que una empresa puede desarrollar es ense\u00f1ar 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, m\u00e1s que porque realmente ahorre tiempo.<\/p>\n
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 deber\u00eda llegar con el tiempo. Sin embargo, el caso de negocio es m\u00e1s complejo y exigente de lo que gran parte del sector est\u00e1 dispuesto a admitir en la actualidad, y las empresas que planifiquen un rendimiento claro y lineal se ver\u00e1n sorprendidas.<\/p>\n
El hilo conductor de todo esto es que lo dif\u00edcil nunca fue la tecnolog\u00eda. Lo dif\u00edcil es saber d\u00f3nde 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 aut\u00e9ntico. Estos no son problemas que se resuelvan simplemente comprando una licencia.<\/p>\n
Si hay algo que debe recordar de este art\u00edculo, que sea que no es necesario resolverlo todo de una vez, y desde luego no es necesario esperar a que todas las pol\u00edticas y migraciones sean perfectas antes de empezar. Las empresas que tienen \u00e9xito 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 pol\u00edtica de uso de la IA adecuada y unas cuantas medidas de protecci\u00f3n 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 qu\u00e9 cambia. Esa es una forma controlada y de bajo riesgo de desarrollar la capacidad institucional, las pruebas y la confianza necesarias para ir m\u00e1s all\u00e1. Es lo contrario tanto de una implementaci\u00f3n imprudente como de una espera paralizante, y es totalmente factible en el pr\u00f3ximo trimestre.<\/p>\n
Este es el trabajo que realizamos en Artefact. Nos reunimos con consejos de administraci\u00f3n y equipos ejecutivos de todo el sector inmobiliario y les ayudamos a abordar precisamente estas cuestiones: d\u00f3nde la IA genera valor real y d\u00f3nde no, c\u00f3mo desarrollar el data foundations que la haga funcionar, c\u00f3mo gestionarla de forma responsable seg\u00fan la norma RICS y c\u00f3mo planificar una realidad comercial que es m\u00e1s compleja de lo que sugiere el bombo publicitario. No somos un proveedor de software. Somos agn\u00f3sticos en materia de tecnolog\u00eda, lo que significa que nuestro asesoramiento se basa en lo que es adecuado para la empresa, m\u00e1s 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 s\u00ed sola, podr\u00eda tener.<\/p>\n
La oportunidad de obtener una ventaja es real, y se est\u00e1 reduciendo. Las empresas que act\u00faen ahora, de forma adecuada y no superficial, marcar\u00e1n el rumbo de la pr\u00f3xima d\u00e9cada de esta profesi\u00f3n. Aquellas que confundan el hecho de ponerse en marcha con el de dar un giro radical pasar\u00e1n esa d\u00e9cada pregunt\u00e1ndose por qu\u00e9 las expectativas nunca se hicieron realidad. La buena noticia, para cualquier l\u00edder 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.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Me he reunido con innumerables directivos del sector inmobiliario que se muestran genuinamente sorprendidos por el lento ritmo de adopci\u00f3n de la IA en sus propias empresas, a pesar de haber activado Copilot para todos sus equipos. El patr\u00f3n es notablemente constante. Se adquiere una licencia, a menudo la m\u00e1s barata disponible, se imparte poca o ninguna formaci\u00f3n real, y la direcci\u00f3n espera entonces una transformaci\u00f3n que nunca llega. La adopci\u00f3n sigue siendo baja, la frustraci\u00f3n crece y el cambio radical prometido brilla por su ausencia. La suposici\u00f3n subyacente es que poner una herramienta potente en manos de las personas equivale a cambiar su forma de trabajar.<\/p>","protected":false},"featured_media":1276099,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21934],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1276098","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-real-estate","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1276098","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1276099"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1276098"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1276098"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1276098"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}