Buscan integrar inteligencia artificial al mercado inmobiliario
Masterhacks – Las búsquedas en internet relacionadas con venta, compra o alquiler de inmuebles han aumentado demasiado en los últimos años. Entre 2014 y 2017 estas búsquedas aumentaron más del 44% al año. Adriano Nasser, ejecutivo de Google, fue quien informó sobre estos datos durante «Conecta Inmobi 2017», un evento de marketing y tecnología que se realizó en agosto pasado, en Sao Paulo.
Aún con todo esto, los servicios web de búsqueda aún no atienden con la rapidez necesaria las opciones para elección de inmuebles. Es por esto que EnterUp Tecnología, una startup con sede en Sao José do Rio Preto, ya prestaba servicios para empresas del sector inmobiliario, y propuso una solución mediante la inteligencia computacional.
El desarrollo de este proyecto se concretó con el apoyo del Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas. Paulo Scarpelini Neto, investigador responsable, aclaró que el sistema de recomendación personaliza la búsqueda online, mediante sugerencias alineadas con los intereses del cliente.
EnterUp utiliza la tecnología de framework para el desarrollo del proyecto. Este framework representa un conjunto de aplicaciones que dan soporte para el desarrollo del software. La startup eligió un framework híbrido «porque combina distintas técnicas».
El investigador afirma que aparte de las dos técnicas que se utilizan en los servicios de recomendaciones existentes, que son el filtrado demográfico y el filtrado colaborativo, la empresa implementó el filtrado colaborativo espacial.
«Personas que se interesan por inmuebles cercanos tienden a tener las mismas preferencias. Entonces buscamos gustos similares en las mismas zonas de interés», dice el investigador.
Scaperlini agrega que la ventaja del filtrado colaborativo espacial se basa en la ampliación de la gama de ofertas.
En las búsquedas virtuales, la misma interacción del cliente es la que aporta datos en forma no explícita. El sistema registra los inmuebles que visitó el cliente, el tiempo que estuvo en cada uno, etc. El resultado de esto es un volumen masivo de datos que se conoce como «Conjunto Big Data», que requiere de una gestión en una estructura computacional con herramientas de almacenamiento y procesamiento.
«Un ejemplo bastante mencionado en la literatura es el de una gran cadena minorista de Estados Unidos. El análisis de los datos mostró que muchas personas que compraban pañales descartables los viernes a la noche también compraban cervezas. Al disponer los pañales y las cervezas juntos en el supermercado, las ventas de estos productos aumentaron», menciona Scarpelini.
Hablando de la estructuración del modelo de negocio, los investigadores lograron contar con una capacitación enfocada en emprendimientos: el «PIPE High-Tech Enrepreneurial Training», que se dictó en colaboración con la George Washington University, de Estados Unidos, entre marzo y abril de 2016.
«Pasamos por un shock de realidad. El modelo de negocio estaba lejos de lo que esperaba el mercado», dice el investigador.
En la etapa dos del PIPE, espera instalar el sistema en un sitio web y llegar a los usuarios finales. Scarpelini afirma que aún en medio de la crisis, el mercado de viviendas populares en el interior del estado de Sao Paulo se está moviendo mucho y cuenta con un público mayoritariamente joven.
