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La Inteligencia Artificial en la Administración Inmobiliaria
La inteligencia artificial (IA) está transformando la administración inmobiliaria de manera profunda y cada vez más rápido; optimizando procesos, mejorando la toma de decisiones y elevando la experiencia tanto para los administradores de inmuebles, los propietarios como para los inquilinos y usuarios en un edificio o un portafolio de propiedades.
Cada vez más y en muchas ocasiones sin darnos cuenta los algoritmos están presentes en algunas de las formas y los procesos más relevantes de las actividades humanas, los administradores de inmuebles no somos la excepción, estas son algunas formas en que la IA está impactando en nuestro sector:
Automatización de procesos operativos
Gestión de contratos y documentos: IA puede revisar, clasificar y extraer información clave de contratos de arrendamiento, escrituras y otros documentos legales.
Atención al cliente: Chatbots y asistentes virtuales responden consultas, programan visitas y gestionan solicitudes de mantenimiento 24/7.
Análisis predictivo y toma de decisiones
Valoración de propiedades: Algoritmos que analizan datos históricos, tendencias del mercado y características del inmueble o de sus sistemas para estimar su valor real.
Predicción de rentas y ocupación: Modelos que anticipan fluctuaciones en precios de alquiler y tasas de ocupación, ayudando a ajustar estrategias comerciales y de operación del inmueble.
Evaluación de eficiencia de los sistemas y equipos de un inmueble para mejorar o invertir en nuevas tecnologías o cambiar los actuales: Mediante el análisis de datos y, en algunos casos, combinando información real con sensores en las instalaciones.
Optimización de portafolios inmobiliarios
Identificación de oportunidades de inversión: IA puede escanear grandes volúmenes de datos para detectar propiedades subvaloradas o zonas con alto potencial de crecimiento.
Gestión de riesgos: Evaluación de riesgos naturales, financieros, legales o estructurales mediante el análisis de datos históricos y actuales.
Experiencia del usuario y marketing
Recomendaciones personalizadas: Plataformas que sugieren propiedades basadas en preferencias del usuario, historial de búsqueda y comportamiento.
Análisis de sentimiento: IA analiza reseñas, redes sociales y encuestas para entender la percepción de los clientes sobre propiedades o servicios. Cuando se cuenta con información historica en encuestas por ejemplo la IA puede ayudarnos a comprender mucho mejor que es lo que hemos hecho o podemos hacer para lograr una mejor satisfacción del cliente.
Mantenimiento predictivo
Sensores IoT conectados a sistemas de IA pueden anticipar fallas en equipos (como HVAC o elevadores) antes de que ocurran, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa.
En el contexto de México en el rol de administrador inmobiliario a continuación enlisto, como ejemplo, algunas de las herramientas de inteligencia artificial que pueden aplicarse a la administración inmobiliaria:
GPTBots.ai
- Función: Chatbot empresarial para atención al cliente, captación de leads, gestión de citas y visitas virtuales.
- Ventajas: Integración con CRM (Salesforce, HubSpot), personalización sin código, análisis de interacciones.
- Ideal para los negocios que buscan escalar operaciones digitales y automatizar procesos.
HouseCanary
- Función: Valoración de propiedades y análisis de mercado con IA.
- Ventajas: Informes detallados, fijación de precios competitivos, decisiones basadas en datos.
- Ideal para: Inversores, agentes y administradores de portafolios.
AppFolio Realm-X
- Función: Gestión de propiedades con IA.
- Ventajas: Asistente de arrendamiento, mantenimiento, contabilidad, portales para propietarios/inquilinos.
- Ideal para: Administradores de propiedades en expansión.
Algunas herramientas que ya operan y están disponibles con enfoque en México
iTierra AVM
- Función: Modelos de valuación automatizada.
- Ventajas: Estimaciones precisas basadas en datos históricos y geográficos.
- Ideal para: Estrategias de precios y análisis de plusvalía.
Senseye
- Función: Mantenimiento predictivo con IA generativa.
- Ventajas: Recomendaciones en tiempo real, reducción de fallos.
- Ideal para: Empresas con activos críticos.4
Fracttal One
- Función: Gestión de activos y mantenimiento preventivo.
- Ventajas: Supervisión móvil, análisis de desgaste.
- Ideal para: Empresas con equipos descentralizados.
ManWinWin
- Función: Software de gestión de mantenimiento.
- Ventajas: Inventarios, órdenes de trabajo, alertas en tiempo real.
- Ideal para: PYMEs del sector inmobiliario.
Tener una estrategia de adopción de inteligencia artificial (IA), considerando tanto la operación inmobiliaria como la gestión de activos es importante para implementar e integrarla con éxito a nuestro quehacer, este es un ejemplo de estrategia de para la adopción de IA en la administración inmobiliaria:
1. Diagnóstico inicial
Objetivo: Identificar procesos repetitivos, ineficientes o con alto volumen de datos.
Acciones:
- Mapear procesos clave: arrendamiento, mantenimiento, atención al cliente, valuación.
- Evaluar madurez digital del equipo y sistemas actuales (ERP, CRM, CMMS).
2. Definición de objetivos estratégicos
Ejemplos:
- Reducir tiempos de respuesta a inquilinos y usuarios en un 40%.
- Automatizar el 80% de las tareas de mantenimiento preventivo.
- Mejorar la precisión de valuación en portafolios en un 20%.
3. Selección de herramientas de IA
Criterios:
- Compatibilidad con sistemas existentes.
- Soporte en español y localización para México.
- Escalabilidad y facilidad de implementación.
Confiabilidad en términos de seguridad cibernética.
4. Piloto controlado
Duración: 3 a 6 meses.
Áreas sugeridas: Un proyecto o un portafolio que sea representativo, pero poco complicado.
Indicadores clave:
- Tiempo de resolución de tickets.
- Ahorros operativos.
- Satisfacción del cliente.
5. Capacitación y cambio cultural
Acciones:
Talleres de IA para todos los equipos operativos y administrativos, que tendrán contacto con la IA y sus procesos.
Manuales de uso y buenas prácticas.
Comunicación interna sobre beneficios y casos de éxito.
6. Escalamiento y optimización
Acciones:
Integrar IA en más procesos (reportes financieros, análisis de riesgos).
Monitorear KPIs (Key Performance Indicators) y ajustar modelos.
Evaluar nuevas herramientas emergentes cada 6 meses.
7. Gobernanza y ética
Consideraciones:
Protección de datos personales (cumplimiento con la Ley Federal de Protección de Datos).
Transparencia en decisiones automatizadas.
Supervisión humana en procesos críticos.
Hay que recordar que la información que se obtiene de la IA es información que está en la red por eso es importantísimo verificar las fuentes y asegurarse de que sean confiables, y mas importante aún, la información que le proporcionemos a la IA puede quedar disponible en la red para cualquiera, a menos que el proceso contemple y permita el manejo de esa información de forma adecuada.
También hay que recordar que una buena estrategia y planeación es importante, pero lo es mucho más la implementación y la ejecución.
Los procesos que pueden ser resueltos por un algoritmo, como tareas repetitivas y cálculo de fórmulas, cada vez más estarán solucionados por la IA, ya no le es posible al ser humano procesar información, fórmulas ni datos a la velocidad, con la eficiencia y con la precisión que lo puede hacer una computadora. Muchos trabajos no desaparecerán, pero cambiarán. Por ejemplo, un analista podría enfocarse más en interpretación estratégica que en cálculos manuales. Las posiciones con menor nivel educativo o acceso a tecnología serán las más vulnerables. Por eso tenemos que privilegiar la capacitación tecnológica y las humanidades, las personas con capacidades de creatividad, innovación, resiliencia, empatía y comunicación personal y actualizadas en tecnología de vanguardia serán cada día más indispensables en todas las áreas de nuestra industria.
La inteligencia artificial ya está aquí, ¡aprovéchala!
Rafael Berumen
Managing Director Colliers REMS Mexico | Presidente de IFMA México Chapter 2023-2025