Al problema de la vivienda le faltaba la IA

Al año de la subida récord del precio de la vivienda, sólo le faltaba el condimento de la inteligencia artificial (IA). El asunto inmobiliario está en el centro del debate público en nuestro país, pero solemos quedarnos mirando al dedo que señala. Con el precio del metro cuadrado en el centro de la mesa de operaciones, poco se habla de las soluciones que pueden venir de manos de la tecnología. Se insiste en una respuesta analógica para un problema con un fuerte componente ya digital.

Como en tantas otras cosas, siempre podemos aprovechar las aportaciones de otros países con problemas similares. A finales de 2022, Estados Unidos tenía los precios de la vivienda en máximos históricos y apenas mostraba leves síntomas de ralentización. A petición de la senadora Elizabeth Warren y la congresista Maxine Waters, ambas del Partido Demócrata, la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO) emprendió en noviembre de 2023 la tarea de analizar el impacto de la IA en el mercado inmobiliario. El resultado es el informe «Tecnología inmobiliaria para la compra de vivienda» que acaba de ser publicado.

Con el precio del metro cuadrado en el centro de la mesa de operaciones, poco se habla de las soluciones que pueden venir de manos de la tecnología

La denominada proptech ha transformado el proceso de compra de una propiedad. Casi todos los consumidores utilizan plataformas inmobiliarias online para buscar casa, según la Asociación Nacional de Agentes Inmobiliarios norteamericana, y muchos se apoyan en modelos de valoración automatizados para obtener estimaciones sobre el precio. Las entidades de crédito crediticias, a su vez, también utilizan cada vez más la IA para evaluar la solvencia crediticia y fundamentar sus decisiones.

Los algoritmos estiman el valor de mercado de una propiedad utilizando información habitual en cualquier tasación tradicional, como el historial de ventas, el precio de propiedades similares, las características del inmueble y su ubicación. De hecho, no sólo no sustituyen al método clásico, sino que la IA no puede evaluar alrededor del 15% de las propiedades residenciales debido a su naturaleza única o remota, según la GOA.

Los algoritmos estiman el valor de mercado de una propiedad utilizando información habitual en cualquier tasación tradicional

La diferencia es que la IA permite analizar grandes volúmenes de datos para mejorar todas esas acciones, lo que ha ido incrementando su protagonismo en el mercado inmobiliario. ¿Lo hace más o menos justo? Esa es la cuestión que motivó la consulta de Warren y Waters. La respuesta, la de siempre en tecnología: depende.

«El uso de modelos de valoración automatizados puede distorsionar los precios de las viviendas al crear un ciclo de retroalimentación», dice la GAO. Cita un estudio del National Bureau of Economic Research que confirma que la herramienta de valoración de la inmobiliaria Zillow afectó los precios de venta y de cotización en varias ciudades de EEUU. La mayoría de metodologías de valoración tradicionales implican riesgos similares, pero la velocidad de propagación de las herramientas digitales es incomparable.

El uso de modelos de valoración automatizados puede distorsionar los precios de las viviendas al crear un ciclo de retroalimentaciónOficina de Responsabilidad Gubernamental

Las plataformas online se nutren además de datos potencialmente sensibles del consumidor. Aseguran hacerlo con el objetivo de personalizar las ofertas de productos y mejorar el marketing digital. Pero dos estudios elaborados por investigadores del Instituto Universitário de Lisboa y del ABES Engineering College de India, citados por la GAO, ponen de manifiesto que el uso de realidad virtual y marketing digital en el sector inmobiliario está capturando un volumen de información personal excesiva.

La GAO sostiene también que el uso de algunos modelos de IA por parte de las plataformas online podría discriminar a ciertos consumidores, por ejemplo, si los algoritmos de búsqueda y los chatbots no están entrenados para reconocer términos de búsqueda con referencias a la raza, el origen nacional, la discapacidad o la religión.

Además, existe el riesgo de que las plataformas online utilicen IA para dirigir los anuncios hacia consumidores específicos, con técnicas de segmentación, para negar a continuación información sobre oportunidades de vivienda a los miembros colectivos vulnerables y orientarlos hacia productos abusivos o hacia barrios específicos. Representantes de un bufete de abogados informaron a la GAO de que algunos compradores de vivienda podrían no ser conscientes de no estar pudiendo ver ciertos anuncios y eso podría perjudicar también determinados vendedores.

existe el riesgo de que las plataformas online utilicen IA para dirigir los anuncios hacia consumidores específicos

En última instancia, cuando los prestamistas hipotecarios deniegan una solicitud de préstamo, deben revelar sus razones al solicitante. El uso de modelos algorítmicos basados en IA puede dificultar la capacidad para hacerlo, ya que el razonamiento del modelo no es transparente, según un grupo de defensa del consumidor.

La regulación europea es más beligerante que la norteamericana en muchos de estos aspectos, pero eso podría ser contraproducente, porque hay aportaciones muy positivas de la tecnología para allanar los dientes de sierra inmobiliarios. Por ejemplo, los modelos utilizados durante la suscripción de hipotecas pueden ser más precisos y reducir el sesgo al eliminar parte de la subjetividad. Está demostrado que la precisión de las tasaciones se ve afectada si los tasadores conocen el precio contractual de la vivienda con antelación.

La regulación europea es más beligerante que la norteamericana

Asimismo, según el análisis de la GAO, una tasación tradicional generalmente puede costar a los compradores de vivienda entre 350 y 600 dólares, mientras que los modelos de IA pueden hacer estimaciones de bajo coste en cuestión de segundos. No es un asunto menor este, teniendo en cuenta la creciente escasez de tasadores y el mayor coste de estos servicios en zonas rurales.

La IA puede mejorar también la predicción del riesgo de impago al identificar patrones que no se detectan mediante el modelo tradicional. Esto no debe leerse en clave negativa, de hecho, ampliará el acceso al crédito a compradores de vivienda con ingresos múltiples o inconsistentes, como los trabajadores temporales, cuyos ingresos pueden ser difíciles de evaluar.

La IA puede mejorar también la predicción del riesgo de impago

Los partidarios de una mayor implicación del sector público conocerán bien el impacto de Fannie Mae y Freddie Mac, empresas patrocinadas por el Gobierno de EE.UU. que actúan en el mercado hipotecario secundario. Compran hipotecas a prestamistas, las agrupan en valores y las venden. De ese modo, proporcionan liquidez a los bancos para que sigan prestando. Ambas utilizan modelos de IA para sus controles de calidad que, entre otras cosas, les ayudan a validar los precios asignados por la tasación tradicional.

Es tal la influencia en el mercado hipotecario de Fannie Mae y Freddie Mac, que sus sistemas automatizados para aprobar la suscripción de hipotecas son utilizados, total o parcialmente, por los prestamistas bancarios y no bancarios norteamericanos, los mismos que después les venden en el mercado secundario la mayoría de los préstamos que otorgan.

Excluir a la ciencia y la tecnología del debate público es una de las notas características de la forma de afrontar nuestros problemas como sociedad

Excluir a la ciencia y la tecnología del debate público es una de las notas características de la forma de afrontar nuestros problemas como sociedad. Se han convertido en la noticia positiva del telediario, cuando no en simples muletas para corroborar el mensaje partidista. Pero hasta en cuestiones de tanto impacto social como la vivienda, forman una parte sustancial tanto del problema como de la solución.