Big data
PropTech: los algoritmos que gentrifican tu ciudad

El sector inmobiliario está aplicando herramientas tecnológicas como el big data, algoritmos o machine learnig para apuntar a los barrios donde pueden maximizar sus beneficios.

Mapa de Madrid

publicado
2019-04-18 06:00:00

Si pensamos en la relación entre las nuevas tecnologías y la gentrificación seguramente lo primero que nos venga a la mente sea Airbnb. El capitalismo de plataforma aplicado al turismo mediante este tipo de plataformas de alquiler temporal ha sido uno de los factores que ha encarecido la vivienda en muchas ciudades, aunque no el único. Pero la tecnología y la acumulación de datos ha dado un paso adelante, cogidas de la mano del sector inmobiliario, para crear una nueva rama de herramientas y empresas tecnológicas bajo el nombre de PropTech.

La industria inmobiliaria no se podía quedar atrás. Los beneficios del sector que invierte en vivienda o en propiedades no son los mismos que en la época de la burbuja inmobiliaria. El desarrollo tecnológico en el uso de datos ha abierto nuevas oportunidades de segmentación y estudio de mercado para buscar la maximización de estos beneficios. Si hacerlo significa gentrificar la zona elegida, pues bienvenido sea.

Las ciudades, y las personas que las habitamos, están totalmente mapeadas. El flujo de datos que producimos mediante el uso de las redes sociales, la geolocalización de nuestro teléfono o aquellos que cedemos cuando, sin leer la mayoría de las veces, clickeamos en esa pestaña en la que “aceptamos las condiciones” están siendo aprovechados por una nueva oleada de start-ups tecnológicas al servicio del sector inmobiliario y de inversores que quieren volver a él. Algoritmos que cruzan tus “me gusta” con datos sobre evolución de precios de viviendas, tus “estrellas” al último restaurante en el que has comido con el precio del metro cuadrado de solares vacíos de la misma zona, los follows a una cadena de gimnasios con la permisividad de la legislación urbanística y fiscal para nuevos inversores. Big data y machine learning que acaba señalando puntos concretos a inversores, constructoras o inmobiliarias para que rentabilicen al máximo su dinero. 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL ASESORANDO A FONDOS BUITRE

“Nos asociamos con los mejores agentes inmobiliarios para establecer vehículos de inversión aumentados por Inteligencia Artificial (IA)”. Así es como se describen en su página web la empresa Skyline AI, fundada en Nueva York hace tan solo dos años. Esta tecnológica extrae datos de más de 130 fuentes diferentes utilizando machine learning, software que aprende y evoluciona de manera autómata, con el fin de “mejorar la experiencia existente para lograr un elevado rendimiento a lo largo del ciclo de vida de la inversión”. 

La empresa realiza un estudio algorítmico sobre mapas de Google para identificar bloques de apartamentos a los que se les puede sacar una rentabilidad futura mayor

La empresa realiza un estudio algorítmico sobre mapas de Google para identificar bloques de apartamentos a los que se les puede sacar una rentabilidad futura mayor. El cruce del big data sobre distancias a restaurantes, escuelas de calidad u otras facilidades señala a Skyline AI el punto exacto. Una vez elegido el edificio, la empresa ofrece dicha información a los fondos de inversión inmobiliarios para realizar ofertas por el edificio de manera conjunta. Según datos de la propia empresa, actualmente tienen cartografiados y digitalizado los datos de 400.000 edificios en los Estados Unidos. 

EL COWORKING QUE VALE 20.000 MILLONES DE DÓLARES

Factual es una de esas empresas de acumulación y procesamiento de datos. Según su propia web, se dedica a dar acceso a los profesionales de marketing y a los analistas a “los datos más fiables, precisos y completos del mundo sobre lugares y personas de todo el mundo, transformando productos, publicidad y empresas con datos que lo sitúan todo en su contexto”. No es una de esas marcas conocidas para el gran público, pero entre sus clientes podemos encontrar a Uber, Facebook o la petrolera Shell. 

La empresa de construcción y gestión de espacios de oficinas compartidas WeWork, fundada en New York en 2010 y con una estratosférica valorización de 20.000 millones de dólares, conoce muy bien las bondades del uso de los algoritmos y big data por parte de empresas como Factual. La empresa de coworkings, con presencia en más de 18 países y 150 ciudades, ha desarrollado un índice para catalogar las zonas y barrios de las grandes ciudades y así decidir cuáles son las más convenientes y rentables para invertir en sus oficinas. Mediante el cruce de datos de los “me gusta” o follows a restaurantes, tiendas de moda para profesiones liberales o gimnasios con datos demográficos o de concentración de empresas, rangos salariales o índices de delincuencia, WeWork elige las mejores zonas para comprar o construir edificios de oficinas compartidas. Esas mismas áreas que acaban convirtiéndose en desiertos de vecinos y de pequeños comercios, para convertirse en gentrificadas zonas de negocios solo aptas para rentas altas. 

La multinacional, con ayuda financiera del banco japonés SoftBank (detrás de muchas de las empresas tecnológicas punteras en todo el planeta), lanzó en 2016 CoLiving, para ofrecer alquiler temporal de viviendas, Rise by We (o WeWork Wellness) para entrar en el mercado de los gimnasios de lujo para directivos, y en 2018 WeGrow, una cadena de colegios para los hijos de esos mismos profesionales.

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INDUSTRIA CRECIENTE EN ESPAÑA

Como no podía ser de otra manera, la industria inmobiliaria y financiera española, sumada a una gran cantidad de pequeñas empresas tecnológicas, están importando esas técnicas al mercado español. Según el portal Hispacasas.com, con datos de marzo de 2019, ya son 302 empresas relacionadas con la PropTech. En este listado se incluyen desde empresas de crowdfunding para la inversión en viviendas, software y programas de gestión inmobiliaria, tecnológicas big data o blockchain aplicadas al sector.

Urban Analytics es una de ellas. “Utilizamos herramientas que, de una forma microsegmenteda y microlocalizada, recopilan, estructuran, producen y analizan información de diversas fuentes (privadas, opendata, redes sociales, propias…)”, explica su web, con la intención de que sus clientes puedan tomar “decisiones económicas y sociales de forma rápida y documentada”.

Además de los datos demográficos y socialdemográficos, esta empresa con sede en Madrid también trabaja con factores de morfología urbana, como la densidad de vivienda, mixticidad de uso, visibilidad o geometría urbana. En su web podemos ver un ejemplo de mapeo en el que se muestran indicadores de precios de alquiler o venta al metro cuadrado, el crecimiento del mercado o las semanas a la venta de barrios de Madrid.

Big data gentrificación Madrid
Imagen extraída de la web de la empresa UrbanData Analytics sobre el mercado inmobiliario en Madrid

Google, Idealista.com y BBVA

Carto, la empresa de mapeo y visualización de datos de Google con la que el Ayuntamiento de Madrid ha firmado un convenio de intercambio de información para mejorar el tráfico, también tiene su rama de servicios para la industria inmobiliaria. La empresa del grupo de Google ayuda a las inmobiliarias a “identificar dónde expandir, establecer y reubicar a través de la visualización de ubicaciones de propiedades comerciales y residenciales”. Mediante el “Observatorio de datos” que Carto proporciona a sus clientes se pueden comprobar datos “como la densidad de población y el rendimiento económico” para, según indica la empresa, “ayudar a tomar las decisiones más importantes de su cartera de inversiones”.

Entre sus clientes en España podemos encontrar al banco BBVA, la inmobiliaria Knight Frank o el conocido portal de compra y venta de viviendas Idealista.com.

El algoritmo también come fast food

Igual que las anteriores, Geoblink también ofrece servicios de big data para el sector inmobiliario y entre sus clientes cuenta con la inmobiliaria de BNP Paribas o con la mayor Socimi de España, Merlin Properties. Pero esta tecnológica también ofrece servicios de localización para retail, o sea para empresas de venta al por menor. Mediante las mismas técnicas de gestión de datos que las otras empresas, Geoblink asesora a sus clientes para “comprender qué activos desarrollar en cada lugar, identificar a los clientes objetivo y llevar a cabo promociones optimizadas para cada cliente potencial”, según explica su web, así como aconsejar “dónde comprar o vender activos, encontrar mercados emergentes y analizar activos inmobiliarios en cuestión de segundos”.

Entre los clientes de estas empresas, que por sus precios no están al alcance de pequeños comercios o restaurantes, se encuentran las mayores cadenas de franquicias de comida rápida como las pizzerias Papa Johns, KFC o Pizza Hut. Otro tipo de negocios, usuales en las calles de los barrios más gentrificados, como los gimnasios Basic Fit o las tiendas de IKEA también se encuentran entre el listado de clientes satisfechos con las soluciones algorítmicas de esta empresa tecnológica.

En resumen, unas pocas empresas tecnológicas de extracción de datos, de la mano de grandes fondos inversores e inmobiliarias, están modificando el mercado aplicando medidas que difícilmente están al alcance de las pequeñas empresas y facilitan la concentración y acumulación de ese poder. Técnicas que señalan los barrios "más cool" y aquellos donde el dinero de esos fondos podrán desplazar a los vecinos e impulsar los procesos de gentrificación y expulsión de las ciudades. 

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