[OPINIÓN] Máquinas aprendiendo a valuar

Este tipo de tecnologías no deben sustituir el trabajo de un profesional bien preparado, sensible y ético, pero sí mejorar la calidad.

En estos tiempos de la “Galaxia Internet” (García, 2013) ya es común escuchar todos los días términos y tecnologías nuevas, tal es el caso del concepto denominado machine learning o aprendizaje automático que está en boca de los innovadores involucrados en la industria de la valuación inmobiliaria.

Algunos sistemas intentan eliminar toda necesidad de intuición o conocimiento experto de los procesos de análisis de datos, mientras otros tratan de establecer un marco de colaboración entre el experto y la computadora.

De todas formas, la intuición humana no puede ser reemplazada en su totalidad, ya que el diseñador del sistema ha de especificar la forma de representación de los datos y los métodos de manipulación y caracterización de éstos.

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El aprendizaje automático tiene como premisa un modelo para resolver una tarea dada y los diferentes algoritmos se clasifican en función de su resultado esperado.

En la industria de la valuación inmobiliaria el objeto de un avalúo es estimar el valor comercial de un bien, ya sea para fines fiscales, hipotecarios o comerciales, ésta es una labor complicada partiendo que el valor de un bien no necesariamente es igual a su precio.

Se entiende como precio aquella cifra monetaria en que dos partes interesadas se ponen de acuerdo para intercambiar un bien, pero el valor del bien es aquel rango monetario en que la mayoría de los compradores estaría de acuerdo en adquirirlo, y la mayoría de los vendedores estarían dispuestos a entregarlo.  Un valor necesariamente es un rango estadístico y un precio es un punto exacto.

Los usuarios masivos de avalúos y las empresas dedicadas a la valuación requieren de herramientas que, a través de la observación permanente de las operaciones inmobiliarias, (ofertas y avalúos) puedan establecer “pisos y techos” de valores dentro de los cuales se considere que un avalúo es confiable.  Es en este preciso punto donde el machine learning resulta sumamente útil.

Este tipo de tecnologías no deben sustituir el trabajo de un profesional bien preparado, sensible y ético, pero sí propician que cada día nuestro trabajo sea de mejor calidad y, sobre todo, mucho más confiable, pues al ser verificado por estos sistemas inteligentes no queda lugar para la manipulación de valores.

Como profesionales, debemos estar actualizados, conocer de qué se tratan y cómo funcionan para que logremos obtener servicios cada vez más eficientes, confiables y rápidos.

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