La tasación de propiedades ha dependido históricamente del criterio humano, lo que puede introducir variaciones importantes entre un tasador y otro. Hoy, gracias al Machine Learning, es posible generar estimaciones más rápidas, objetivas y coherentes con los datos reales del mercado.

🧠 1. ¿Qué tipo de modelos se usan?

Los sistemas actuales entrenan modelos como:

  • Regresión lineal múltiple: útil para capturar relaciones entre variables numéricas (como superficie y año de construcción).
  • Árboles de decisión: interpretan cómo distintas características (como cercanía al metro o el tipo de edificación) afectan el valor.
  • Random Forest: combina múltiples árboles para obtener resultados más estables y con menor riesgo de sobreajuste.

Estos modelos se entrenan con miles de datos históricos y pueden actualizarse mensualmente con nueva información de mercado.

📊 2. Variables que considera el modelo

  • Superficie útil y total (en m²)
  • Ubicación georreferenciada: comuna, sector y coordenadas
  • Año de construcción y estado del inmueble
  • Acceso a metro, transporte público, servicios y comercio
  • Tipo de propiedad: departamento, casa, terreno, oficina
  • Historial de precios por m² en zonas comparables
  • Número de dormitorios, baños y piso dentro del edificio
  • Índice de vacancia y plusvalía proyectada
  • Otras 15+ variables contextuales extraídas de fuentes públicas y privadas

⚙️ 3. ¿Qué ventajas ofrece este enfoque?

  • Velocidad: permite obtener una estimación en segundos.
  • Objetividad: sin sesgos humanos ni preferencias personales.
  • Consistencia: aplica la misma lógica a miles de propiedades.
  • Escalabilidad: permite analizar carteras completas de forma automatizada.
  • Actualización: incorpora nuevos datos y aprende de ellos continuamente.

👥 4. ¿Quién puede beneficiarse?

El uso de modelos automatizados puede ser útil para:

  • Corredores: que buscan estimaciones técnicas para respaldar precios.
  • Inversionistas: interesados en detectar propiedades subvaloradas.
  • Compradores: que quieren contar con un punto de referencia antes de ofertar.
  • Instituciones: como bancos o fondos que requieren una segunda opinión objetiva.
“Un modelo no reemplaza al criterio humano, pero puede reducir el margen de error y multiplicar la capacidad de análisis.”

La incorporación de inteligencia artificial en procesos como la tasación permite tomar decisiones más informadas, especialmente cuando se combinan datos históricos, ubicación y comportamiento reciente del mercado. Es una herramienta poderosa, al servicio de quienes buscan evaluar con lógica y no solo con intuición.