Una versión de este artículo apareció por primera vez en el boletín CNBC Property Play con Diana Olick. Property Play cubre oportunidades nuevas y en evolución para el inversor inmobiliario, desde individuos hasta capitalistas de riesgo, fondos de capital privado, oficinas familiares, inversores institucionales y grandes empresas públicas. Regístrese para recibir futuras ediciones directamente en su bandeja de entrada. Una casa solo vale lo que alguien está dispuesto a pagar por ella. Esa es probablemente la única verdad confiable cuando se trata de ponerle un precio a una propiedad. Entra inteligencia artificial. Al igual que con todo en el planeta, la IA está perturbando el mercado inmobiliario. En marzo, el CEO de bienes raíces famoso Ryan Serhant, de su empresa homónima, publicó un video en Instagram titulado “ChatGPT acaba de hacer estallar mi trato de $50M”. En la publicación, explicó cómo había negociado un trato sobre la propiedad, pero “en el último minuto, el vendedor utiliza ChatGPT, le pregunta, ‘¿Debería vender a este precio?’ Y tal vez debido a cómo lo preguntó, qué sé yo, ChatGPT básicamente le dijo que no, no debería vender a ese precio, vale más”. Luego, dijo, el comprador hizo lo mismo, preguntándole a la herramienta de IA de OpenAI si estaba pagando demasiado, y ChatGPT le dijo que sí, estaba pagando demasiado. “Le dio comparables que mostraban por qué, sin contexto y sin entender realmente la propiedad”, dijo Serhant. La publicación de Serhant tiene más de 3 millones de vistas. Él logró salvar el trato, dijo en una publicación posterior, explicándole tanto al comprador como al vendedor lo siguiente sobre la IA: “No conoce el futuro, no puede predecir el futuro. No conoce intenciones, no sabe emociones, no sabe qué compradores están rondando, no conoce comparables fuera del mercado, no entiende completamente los costos de reemplazo, y en realidad no optimiza el trato”, dijo. “La IA puede modelar un mercado. No puede modelar un trato”. Serhant ha dicho que cree que la IA es una herramienta crítica para los agentes de bienes raíces e incluso lanzó su propia plataforma de automatización de flujo de trabajo impulsada por IA y sistema operativo, llamado S.MPLE, del que habló recientemente en el podcast de Property Play. Y no está solo. Para la mayoría de los profesionales inmobiliarios, las capacidades de agregación de datos de la IA ciertamente pueden mejorar su experiencia, según Kamini Lane, CEO de Coldwell Banker Realty. “El análisis de mercado, el análisis comparativo, son herramientas clave en la caja de herramientas de un agente inmobiliario. Pero lo importante es que esas son puntos de partida para que un agente luego aplique su juicio, su experiencia, su comprensión matizada del mercado inmobiliario, para validar o mejorar la recomendación que cualquier herramienta de datos proporcionaría”, dijo. Lane dijo que sus agentes ven cada vez más clientes, tanto compradores como vendedores, recurrir a fuentes como Claude de Anthropic y ChatGPT de OpenAI para ponerle precio a sus casas o calcular ofertas. Al igual que Serhant, advirtió sobre cómo estos modelos de lenguaje grandes y generalizados pasan por alto los matices de una casa, un vecindario y un cliente. “Una de las cosas más importantes que los agentes pueden ver, que ChatGPT, u cualquier otra herramienta de IA no va a saber, es [lo que está] por venir. Entonces barrios que están en ascenso, características de diseño que están en ascenso”, dijo. “Datos anecdóticos que los agentes están recopilando a través de sus conversaciones, eso es algo que ninguna herramienta de IA nunca podrá recopilar de la misma manera que un profesional inmobiliario puede”. Zillow, se podría argumentar, fue el modelo de precio original de IA para bienes raíces residenciales. Lanzó su función llamada Zestimate en 2006, junto con el lanzamiento de su sitio web. Recientemente lanzó el “modo AI”, diseñado para guiar a los compradores de vivienda a través de su búsqueda al aprender sus necesidades específicas. Luego permite a los compradores de vivienda tener una conversación más personalizada con el Zestimate. “La guía de IA para los consumidores necesita estar conectada con un contexto real, datos reales, una capacidad real de tomar acción”, dijo Nicholas Stevens, vicepresidente de producto e IA en Zillow. “Entonces esa guía de IA necesita estar profundamente conectada a lo que un agente de bienes raíces está tratando de hacer. Esa es la diferencia entre lo que estamos haciendo en Zillow versus una experiencia genérica de terceros”. Los agentes tienen que cargar planos detallados y capturas visuales en 3D de toda la casa y el lote circundante con cada posible pieza de información. Luego, en el modo AI, Zillow da consejos al comprador sobre lo que podría ser una buena oferta. “Realmente ve una cocina remodelada. Realmente ve mejoras en la casa, y eso es útil, tanto para los compradores como para los propietarios que piensan en vender o remodelar también”, dijo Stevens. La función de IA de Zillow ahora es principalmente para compradores, pero Stevens dijo que la compañía también lanzará una herramienta para vendedores. Sin embargo, aún plantea preguntas sobre la precisión, sobre la IA misma al intentar entender a sus usuarios humanos. Lane de Coldwell Banker dijo que le preocupa que tanto para compradores como para vendedores, la IA no podrá captar lo que podrían necesitar en comparación con lo que dicen que quieren. Tampoco podría estar inclinado a ofrecer el consejo a menudo difícil de escuchar que un agente humano tiene que dar. “La inteligencia artificial está entrenada para ser servil, está entrenada para darte las respuestas que quieres, para que sigas interactuando, y por lo tanto, es más probable que la IA te dé el precio que deseas en lugar del precio por el que una casa se va a vender”, dijo Lane.
