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Aplicación del machine learning en el sector inmobiliario y la toma de decisiones

Cuando hablamos de tecnologías aplicadas al sector inmobiliario no puede faltar el machine learning, cada día más implantado y fundamenta...

Aplicación del machine learning en el sector inmobiliario y la toma de decisiones

Cuando hablamos de tecnologías aplicadas al sector inmobiliario no puede faltar el machine learning, cada día más implantado y fundamental en el crecimiento de grandes empresas y grupos inmobiliarios.


Definiendo el machine learning

Se trata de una disciplina científica cercana a la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden por sí mismos de manera automática.

Lo que hace es identificar patrones en respuesta a la información proporcionada, desarrollar un algoritmo que analiza el volumen de datos y predecir comportamientos en el futuro y respuestas automáticas para estos. Este aprendizaje mejora los sistemas de manera automática, es decir, sin que intervenga ningún humano.


Tipos de machine learning

 Estos son los 3 tipos de machine learning, o aprendizaje automático, que predominan:

. Aprendizaje supervisado. Consiste en dar al sistema ejemplos para que en el futuro sepa replicarlos. Para conseguirlo, se le proporcionan datos ya etiquetados o catalogados para que conozca los criterios y así, cuando se le aporten datos sin catalogar, sea capaz de hacerlo por sí mismo aplicando los criterios aprendidos.

. Aprendizaje no supervisado. Es igual que el aprendizaje supervisado, pero sin proporcionar etiquetas, haciendo que el sistema asimile los patrones por comprensión y abstracción, de manera muy similar a como lo hace la mente humana.

. Aprendizaje por refuerzo. Esta técnica aplica un método de premios y castigos, premiando las decisiones correctas del sistema, y penalizando las erróneas, por tanto, haciendo que aprenda con la experiencia de prueba y error.


Aplicación al sector inmobiliario

El machine learning es especialmente útil para la construcción gracias al tratamiento, organización y análisis de datos sobre los procesos de producción para compararlos con otros sistemas y ofrecer soluciones, detectando aquello que hay que mejorar para aumentar la eficiencia y la rapidez en la edificación de viviendas o edificios.

Este tipo de aprendizaje también sirve para sacar todo el provecho a la información sobre los clientes que manejan las agencias, pudiendo hacer lo siguiente:

  • Detectar clientes potenciales analizando sus comportamientos en RRSS o en la web.
  • Determinar el mejor momento para contactar con el cliente a través de los múltiples canales disponibles.
  • Hacer una selección de inmuebles ajustada a los gustos y necesidades de los clientes.

A nivel corporativo, el machine learning puede ayudar de esta manera:

  • Detectando transacciones fraudulentas.
  • Prediciendo fallos tecnológicos.
  • Previendo qué departamentos y puestos tienen más proyección en la organización y pueden ser más rentables.

La gran mayoría de las tecnologías que crecen y se implantan en las empresas del sector inmobiliario tienen que ver con el manejo de datos y su posterior análisis. El machine learning es una disciplina más que trata y transforma todos esos datos en información que ayuda a la empresa en la toma de decisiones.



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