{"id":1407409,"date":"2026-10-30T09:51:23","date_gmt":"2026-10-30T09:51:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1407409"},"modified":"2026-10-30T09:51:23","modified_gmt":"2026-10-30T09:51:23","slug":"how-to-build-a-judgement-layer-what-the-new-rics-insight-paper-means-for-surveyors","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/how-to-build-a-judgement-layer-what-the-new-rics-insight-paper-means-for-surveyors\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo desarrollar una capacidad de juicio: qu\u00e9 implica el nuevo documento de an\u00e1lisis de la RICS para los peritos"},"content":{"rendered":"

La encuesta realizada en 2026 por la Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) a m\u00e1s de 3.100 peritos colegiados revel\u00f3 que dos tercios de los profesionales de la construcci\u00f3n y tres cuartas partes de los que trabajan en el sector inmobiliario comercial utilizan actualmente la inteligencia artificial, aunque la mayor parte de ese uso se encuentra todav\u00eda en fase piloto. Desde el 9 de marzo de 2026, la norma profesional de la RICS sobre el uso responsable de la IA en la pr\u00e1ctica de la tasaci\u00f3n exige a los miembros y a las empresas reguladas que apliquen y documenten su criterio profesional respecto a los resultados de la IA que afecten de manera significativa a su trabajo. La norma establece lo que las empresas deben hacer, pero ofrece menos detalles sobre c\u00f3mo llevarlo a cabo en el d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n

El 19 de octubre de 2026, la RICS public\u00f3 \u00abC\u00f3mo crear un nivel de juicio para el uso de la inteligencia artificial en la tasaci\u00f3n inmobiliaria\u00bb, un documento de an\u00e1lisis elaborado con el fin de subsanar esa carencia. Chris de Gruben FRICS<\/a>, director s\u00e9nior de Artefact UK y copresidente del grupo de trabajo responsable de la norma, la redact\u00f3 conjuntamente con Anil Sawhney, FRICS (RICS), James Garner, FRICS (Gleeds), y David Wong, MRICS (columna \u00abThe Augmented Practitioner\u00bb).<\/p>\n

Por qu\u00e9 los agentes cambian cuando se aplica el criterio<\/h2>\n

Con un chatbot, el evaluador formula la pregunta al principio y valora la respuesta al final. A un agente de IA se le asigna un objetivo, se le proporcionan herramientas y se le concede permiso para actuar, y es \u00e9l quien elige sus propios pasos. Los errores pueden producirse mucho antes de que se obtenga el resultado: la recuperaci\u00f3n de pruebas err\u00f3neas, el uso de una herramienta inadecuada o una suposici\u00f3n que se mantiene sin verificar. El art\u00edculo pone como ejemplo a un agente que recopila datos comparativos y selecciona dos de un submercado colindante con una demanda y unos rendimientos distintos. El borrador de la valoraci\u00f3n parece plausible, pero es err\u00f3neo, y una revisi\u00f3n del resultado final no revelar\u00e1 el motivo.<\/p>\n

Por lo tanto, el criterio de juicio se aplica tanto al proceso como al resultado. Decidir qu\u00e9 puede hacer un agente, qu\u00e9 pruebas puede utilizar y en qu\u00e9 momento debe devolver el control al perito constituye en s\u00ed mismo una decisi\u00f3n profesional.<\/p>\n

Conectar, codificar, regular<\/h2>\n

La respuesta que ofrece el art\u00edculo es una \u00abcapa de evaluaci\u00f3n\u00bb: la forma en que una empresa organiza su informaci\u00f3n, sus conocimientos y sus controles para que el trabajo asistido por IA pueda revisarse y aprobarse adecuadamente. Las empresas la crean a trav\u00e9s de la forma en que organizan y registran su trabajo, en lugar de adquirirla como software. Consta de tres elementos.<\/p>\n

Con\u00e9ctese.<\/strong> El sistema de IA necesita tener acceso a las pruebas que un perito utilizar\u00eda normalmente, y el perito debe poder ver en qu\u00e9 se ha basado el sistema. Las empresas no necesitan que el data est\u00e9 perfectamente ordenado para empezar, pero s\u00ed deben saber d\u00f3nde se encuentran sus pruebas principales y a qu\u00e9 puede acceder el sistema.<\/p>\n

Codifique.<\/strong> Aqu\u00ed se recoge c\u00f3mo deben tratarse esas pruebas: qu\u00e9 elementos comparables son admisibles, cu\u00e1ndo es necesario revisar una hip\u00f3tesis por segunda vez y cu\u00e1ndo un caso se asigna a un compa\u00f1ero con m\u00e1s experiencia. La base de conocimientos de una empresa crece caso a caso, por lo que este es el elemento que m\u00e1s tiempo lleva desarrollar.<\/p>\n

Gobernar.<\/strong> De este modo, las normas de la empresa se convierten en controles: lo que el sistema puede hacer, d\u00f3nde se detiene, qu\u00e9 se comprueba y qui\u00e9n da su visto bueno. Se generan dos registros: un historial de las acciones realizadas por el sistema y un registro de la decisi\u00f3n del t\u00e9cnico designado de aceptar, modificar o rechazar el resultado.<\/p>\n

En muchas empresas, estos controles se integran en parte en las herramientas de los proveedores, como los comparables sugeridos o las secciones de un informe de estudio redactadas mediante inteligencia artificial. El proveedor no ha tenido acceso a las instrucciones del cliente y no firma el informe, por lo que el art\u00edculo considera que los valores predeterminados del proveedor son opciones de dise\u00f1o que la empresa debe especificar y comprobar.<\/p>\n

La contribuci\u00f3n de Artefact<\/h2>\n

Artefact aport\u00f3 la perspectiva de una empresa que aplica la inteligencia artificial en el d\u00eda a d\u00eda del sector inmobiliario: qu\u00e9 funciona y qu\u00e9 no, c\u00f3mo se implementan los agentes en la pr\u00e1ctica, los retos a los que se enfrentan los equipos a lo largo del proceso y el impacto en la forma de realizar el trabajo. Esa experiencia sirve de base para que el documento se centre en lo que las empresas pueden hacer ahora mismo, con los sistemas y el data de los que ya disponen.<\/p>\n

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\u201cLa mayor\u00eda de los proyectos de inteligencia artificial que vemos en el sector inmobiliario no fracasan porque el modelo sea deficiente. Fracasan porque la empresa no ha decidido d\u00f3nde se encuentran los datos, cu\u00e1les son las reglas y en qu\u00e9 momentos debe intervenir una persona. La capa de juicio proporciona a los tasadores un lenguaje com\u00fan para tomar esas decisiones, y es la misma disciplina que aplicamos cuando creamos agentes para nuestros clientes\u201d.\u201d<\/em> \u2013 Chris de Gruben, FRICS, director s\u00e9nior y responsable del \u00e1rea inmobiliaria para el Reino Unido y la UE, Artefact<\/p>\n<\/blockquote>\n

Por d\u00f3nde empezar<\/h2>\n

Ninguna empresa necesita tener toda la estructura implantada antes de utilizar la IA. El art\u00edculo recomienda comenzar con un flujo de trabajo recurrente en el que el resultado pueda influir en el asesoramiento:<\/p>\n