Presentación Inteligencia Artificial en Real Estate para The District 2023

AI.RE Artificial Intelligence in Real Estate

Para nuestra tercera edición vamos a hacer algo distinto. Voy a contaros un resumen de la presentación que realicé en The District sobre IA en Real Estate. Primero agradecer a la organización del evento la oportunidad que nos brindaron. Vamos a ello.

Llevamos en Brains seis meses desarrollando una interfaz chat para poder acceder a todos nuestros datos. Hemos aprendido mucho en este tiempo, experimentando con distintas soluciones y métodos e incluso teniendo que reinventar muchas partes porque han surgido nuevas soluciones cada semana.

Primero una breve historia de la IA en 4 puntos:

1. En 1964 Eliza responde a un pregunta usando el mismo contenido, como un loro. Carecía de comprensión, pero su capacidad para crear la ilusión en una conversación fascinó al público.
2. En 1997 Deep Blue gana a Kasparov en Ajedrez. Sirvió de prueba de que, con suficientes datos y potencia, una algoritmo de búsqueda puede vencer a un humano en tareas específicas.
3. En 2016 AlphaGo derrotó al campeón Lee Sedol en Go. Al usar redes neuronales (algoritmo de IA) perdemos la capacidad de observar el proceso de decisión del software, pero ganamos en complejidad y escala. Competir en GO era algo imposible con un algoritmo tradicional.
4. En 2022 ChatGPT desdibuja la línea entre la comunicación humana y la de un IA. Al haber hecho que la tecnología esté disponible de forma generalizada se ha puesto en marcha una revolución en las aplicaciones de IA en el trabajo.

¿Por qué ahora?

• Al igual que Google en 1998, ChatGPT es extremadamente fácil de usar, solo hay que escribir.
• Cualquier empresa puede contratar a un coste reducido y variable el software y hardware más puntero.
• El potencial de mejoras en productividad hace que cualquier empresa que pierda esta ola de innovación corra el riesgo de no poder competir en su mercado en pocos años.

La IA generativa es un subsegmento de la IA predictiva fundamentalmente diferente. Sólo las empresas con equipo especializados, enormes recursos y bases de datos gigantescas pueden crear productos competitivos con IA predictiva. Incluso con presupuesto casi ilimitados hay ejemplos de grandes fracasos como la estrategia de inversión en inmobiliario automatizado de Zillow.

Por otro lado cualquier empresa puede usar sus datos propios con un modelo existente como GPT4. Esto amplia por múltiplos los datos disponibles y las soluciones posibles, sin perder la exclusividad de tus propios datos.

Como comentamos en el anterior newsletter existen 3 opciones actualmente:

• Entrenar tu propio modelo: necesitas muchos datos, expertos en IA y acceso a mucha capacidad de procesado.
• Tunear un modelo existente: utilizando un modelo existente y añadiendo datos para contextualizar su funcionamiento. Ha bajado en coste y actualmente empleamos esta solución para ciertas tareas.
• Incrustar datos: usar un modelo existente o tuneado y solo introduces los datos requeridos para crear la respuesta en idioma natural, sin que tus datos se compartan.

En Brainsre.com hemos recopilado todos los datos públicos y privados que pueden tener un impacto en la inversión inmobiliaria. Hemos estandarizado los datos y los presentamos en un interfaz que permite localizar y extraer los datos que necesita cada cliente con facilidad.

El problema surge cuando el cliente no sabe exactamente que dato necesita o no tiene tiempo para recorrer todas las visualizaciones que ofrecemos. En esos casos nos suelen llamar y nosotros nos encargamos de pedir a un técnico que extraiga los datos directamente de una base de datos y luego se los hacemos llegar al cliente. Esto no es escalable.

Dentro de todas las posibilidades que ofrece la IA generativa, la que más me estimula es poder actuar como interprete entre los idiomas de Negocio y los datos. Que el sector inmobiliario sea de los más lentos en adoptar tecnología viene en gran parte por la dificultad de traducir las necesidades de negocio a soluciones tecnológicas y por otro lado que las áreas de negocio utilicen las tecnologías que han desarrollado.

Lo fascinante de esta tecnología es que en un día puedes montar una aplicación que funciona y a veces responde a tus necesidades de una forma que parece mágica. Otras veces contesta lo que le apetece sin ninguna lógica humana. Los meses de desarrollo han sido para conseguir garantizar conseguir las respuestas deseadas y poder ver la trazabilidad del proceso.

Validamos que el programa ha “entendido” la pregunta del cliente y que devuelva los datos solicitados.

Una vez recuperado los datos es sencillo crear gráficas,

listados, mapas o descargar un archivo Excel.

El esfuerzo y aprendizaje nos permite ahora adaptar nuestro desarrollo a otras empresas del sector en un plazo mucho más reducido. Pudiendo sustituir nuestros datos de mercado por datos de una promoción inmobiliaria por ejemplo.

También vemos una importante oportunidad de mejoras en eficiencia en la aplicación de la IA a los Asset managers y Servicers. Muchas labores de traspaso de información tanto de entrada, como la lectura de datatapes, contratos, notas simples, sentencias se puede automatizar. De igual manera se puede reducir de forma significativa los intervinientes en gran parte del reporting a dirección, asset y portfolio managers y clientes.

Para Concluir

• Doy las gracias a Bing , ChatGPT , Bard , Llama y Leonardo por hacer de becarios para este newsletter, redactando textos, traduciendo y creando imágenes.
• Te animo a enviar este newsletter a tus contactos si crees que podría ser de interés para ellos.
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