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  • Foto del escritorJuan K LiBre

Las 6 innovaciones tecnológicas que revolucionaron la industria inmobiliaria en Colombia en menos

En el marco del cierre de 2023, Habi, la plataforma digital líder del mercado inmobiliario en América Latina, comparte un listado con las 7 innovaciones tecnológicas que han revolucionado a la industria inmobiliaria en Colombia, bien sea por haber transparentado y hecho más dinámico al mercado, o por haber puesto al alcance de las personas, herramientas que facilitan trámites engorrosos que solían requerir tiempo y traslados.

 


Expedición de escrituras digitales. En 2021, el Ministerio de Vivienda y la Superintendencia de Notariado y Registro anunciaron la expedición de tres escrituras digitales con validez jurídica, convirtiéndose en las primeras elaboradas a través de medios electrónicos en Colombia. Habi, por su parte, fue el primer comprador directo de vivienda usada en implementar la escritura digital. Este logro representó un avance significativo hacia la digitalización de procesos, materializando la posibilidad de que los colombianos pudieran adquirir propiedades por internet gracias a la introducción de la escritura digital.

 

Digitalización de trámites notariales. En mayo de 2023, Habi lanzó la primera plataforma en Colombia, integrada por notarías y unidades de valuación para mejorar el proceso de trámites notariales. La integración cuenta con alertas que permiten, tanto a Habi como a las notarías y a otros terceros, llevar seguimiento inmediato del estado de los procesos, así como monitoreo y control de tiempos para evitar demoras y facilitar la comunicación entre todas las partes para evitar posibles errores. Con esto, las notarías y unidades de valuación podrán obtener y suministrar información sobre los trámites notariales y avalúos de manera más rápida y confiable, reduciendo así los tiempos de espera para completar la compra y venta de vivienda. Antes de la integración, que comenzó a funcionar en abril, la espera en estos trámites notariales era entre 4 y 8 días más larga.

 

Perfeccionamiento del pricing gracias al Big Data. Las proptech, como Habi, utilizan modelos de machine learning para hacer ofertas de precios para la compra de inmuebles. De esta manera, el precio propuesto está basado en millones de datos que incluyen observaciones que reflejan tanto el dinamismo del mercado como las características específicas de cada vivienda. El uso de esta tecnología para determinar precios permite que las ofertas sean cada vez más acertadas, ya que están sustentadas en datos reales y actualizados, lo que permite entender el funcionamiento del mercado en la zona específica en donde se encuentra el inmueble.

 

Estimación automática y gratuita de valor de vivienda. Tradicionalmente, la definición de precios en el mercado inmobiliario se hacía de manera informal, vía la consulta con porteros, vecinos y familiares que no son especialistas en el tema, o mediante soluciones más formales, pero costosas, como son los avalúos, que tienen un costo de $100mil pesos por cada $100millones que cueste la vivienda, y requieren una disposición de tiempo de al menos 5 días. Sin embargo, desde hace 4 años, las personas pueden acceder ahora a plataformas completamente digitales y gratuitas como Habimetro, que permiten conocer el valor estimado de una vivienda en 3 minutos, tras ingresar datos básicos del inmueble como número de habitaciones, amenidades, metraje, piso, entre otros.

 

Recorridos virtuales de propiedades en venta o renta. Al momento de alquilar o comprar inmuebles, cada vez es más común la posibilidad de solicitar una visita virtual. Es decir, el interesado no debe desplazarse hasta la propiedad de manera presencial sino que puede visualizarla con visitas predeterminadas o incluso en tiempo real. Este sistema permite que interesados en otros países o ciudades, tengan también posibilidad de agilizar sus procesos de compra o renta.

 

Modelos de inteligencia artificial. Las empresas del sector también están usando la inteligencia artificial en sus procesos internos de marketing, utilizando modelos estadísticos y de machine learning que se alimentan de datos día a día para tomar mejores decisiones sobre en qué invertir. Por un lado se puede predecir el número de leads que se estima traer a partir de los gastos de marketing. Por otra parte, se busca optimizar dicho gasto. Es decir, dado un presupuesto de gasto en marketing, el modelo permite determinar cuánto deberíamos invertir en cada canal, de tal manera que se maximice el número de leads traídos, asegurando un costo por lead saludable, según nuestras definiciones de negocio.

 

Aunque el sector aún enfrenta desafíos en términos de adopción tecnológica, los avances actuales ofrecen un indicio claro de la dirección que podría tomar y de las oportunidades que podrían surgir en respuesta a las dinámicas cambiantes de oferta y demanda en el futuro. La introducción de herramientas tecnológicas ha establecido un precedente significativo, marcando el camino hacia una transformación potencial del sector.

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