¿Cómo puede utilizarse la inteligencia artificial en la inversión inmobiliaria?
|Este artículo ha sido escrito por Ignacio Resusta, especialista de inversiones en mercados privados de UBS AM
Empresas de todos los sectores están buscando la manera de aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el sector inmobiliario no es la excepción. Los activos de real estate están preparados para para sacar partido de las aplicaciones de IA porque una sola inversión puede generar cantidades casi ilimitadas de datos.
Los programas de IA pueden "leer" documentos existentes, como contratos de arrendamiento, almacenar variables clave y marcar términos importantes. La IA puede ayudar a relacionar fuentes de datos dispares, como métricas de suscripción, flujos de personas, uso de servicios, ingresos, servicios públicos, sostenibilidad, mecánica y órdenes de trabajo de reparación. Las empresas con grandes volúmenes de datos podrían utilizar la IA para crear referencias personalizadas.
Asimismo, muchos equipos de gestión de activos utilizan la inteligencia artificial en el análisis de los datos de las tarifas de alquiler para predecir el precio óptimo de cada unidad utilizando datos e inputs en tiempo real. Entre las posibles aplicaciones futuras se incluyen el análisis del crédito de los inquilinos en tiempo real, las tendencias de los datos de mercado, la adaptación de la cantidad de metros cuadrados alquilables en una planta individual de un edificio y los espacios de ocio a la demanda de los inquilinos. También están la predicción del riesgo de transición medioambiental, la adición de datos alternativos a la suscripción tradicional (por ejemplo: datos móviles, flujos de envíos, demanda de servicios basados en el mercado) y los modelos de valoración automatizados.
La inteligencia artificial puede ayudar a redactar informes exhaustivos sobre el mercado e informes trimestrales sobre fondos o a responder a solicitudes rutinarias de datos con mayor rapidez que un humano. Sea cual sea la aplicación, en un futuro las empresas seguirán necesitando personas que revisen los resultados de la IA antes de que se publiquen o se utilicen para la toma de decisiones.
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