Valoraciones basadas en datos
Los modelos entrenados con grandes conjuntos de datos de mercado estiman el precio de los inmuebles y muestran qué parámetros determinan su valor.
Sectores · Inmobiliario
Inteligencia artificial en el sector inmobiliario: mejores datos para cada transacción
La IA asume el trabajo más pesado de las transacciones inmobiliarias: datos complejos, cumplimiento normativo, documentación, búsqueda del inmueble adecuado y gestión de ofertas. Desarrollamos modelos que estiman precios de inmuebles, siguen la evolución del mercado y analizan zonas urbanas, para que sus equipos y clientes decidan con mejores datos.
- Estimación automatizada del precio de inmuebles
- Señales tempranas de la evolución del mercado
- Información por zonas a partir de mapas urbanos
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en el sector inmobiliario
Más datos y mejores condiciones para sus clientes, con transacciones más rápidas y sencillas.
Oportunidades detectadas antes
El seguimiento del mercado señala cambios significativos e inmuebles infravalorados, para que pueda reaccionar antes que otros participantes del mercado.
Transacciones más rápidas
Automatizar el trabajo con datos, las comprobaciones de cumplimiento y la documentación hace que las transacciones sean más rápidas y transparentes.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para empresas inmobiliarias
Los casos de uso de IA más habituales en el sector inmobiliario, respaldados por proyectos que hemos realizado.
- 01
Estimación del precio de inmuebles
Modelos de deep learning que estiman el precio de inmuebles residenciales y comerciales a partir de sus características, terreno, instalaciones y ubicación, y muestran cuánto aporta cada parámetro.
- 02
Predicción de la evolución del mercado
Seguimiento que capta la dinámica de precios por tipo de inmueble, predice la evolución del mercado y le avisa de los cambios significativos.
- 03
Análisis de zonas urbanas
La segmentación semántica de mapas urbanos clasifica carreteras, viviendas, infraestructuras, zonas verdes y suelo libre, y sigue su desarrollo en el tiempo para respaldar la fijación de precios por zona.
- 04
Identificación de leads cualificados
Análisis del comportamiento y las preferencias de los clientes para identificar a los interesados con más probabilidades de cerrar una operación.
- 05
Búsqueda de inmuebles
Búsqueda y recomendaciones que relacionan los inmuebles con lo que realmente busca cada comprador o inquilino.
- 06
Mejora de procesos y seguridad
IA que agiliza los pasos con mucha documentación, como las comprobaciones de cumplimiento y el papeleo, y ayuda a aumentar la seguridad en toda la transacción.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Inmobiliario · Visión artificial, Deep learning, Machine learning
Segmentación de mapas para valorar zonas urbanas en un portal inmobiliario
5 clasesde uso del suelo cartografiadas píxel a píxel
Un sistema de deep learning que segmenta mapas urbanos, los compara con mapas históricos y sigue la evolución del suelo libre a lo largo del tiempo para apoyar la valoración de precios de las zonas urbanas.
Leer el caso de éxito
Estimación de precios de inmuebles y predicción del mercado inmobiliario
1M+ inmuebles analizados para entrenar el modelo
Una herramienta de machine learning que estima precios de inmuebles, sigue las tendencias del mercado y detecta ofertas atractivas, y que orientó inversiones inmobiliarias por valor de unos 20 millones de euros.
Detección y segmentación de tejados para una empresa de energía solar
Automatizada detección de tejados y segmentación de faldones
Modelos de deep learning que detectan tejados residenciales en imágenes satelitales, los segmentan en faldones y estiman la superficie y las dimensiones de cada uno, para planificar de forma eficiente la instalación de placas solares.
Detección de residuos con drones y planificación de su recogida
25x más rápida la detección de residuos, con la mitad de costes totales
Un sistema de visión artificial que detecta residuos en imágenes de drones a lo largo de unos mil kilómetros cuadrados de costa, con una aplicación SIG para planificar y seguir la recogida.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
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Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
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Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
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Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
“Cumplieron con éxito cada uno de los componentes del proyecto y superaron nuestras expectativas.”
Desarrolló un modelo de IA que analiza los tejados de inmuebles residenciales y comerciales, incluida la recogida y el etiquetado de datos. Todos los entregables clave se completaron a tiempo.
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Qué precisión puede tener la valoración automatizada de inmuebles?
Depende de los datos. Para una empresa inmobiliaria del mercado alemán construimos un pipeline de recogida de datos que abarcaba más de un millón de inmuebles y entrenamos con él un modelo de deep learning. El cliente utilizó sus conclusiones para realizar unos 20 millones de euros en inversiones inmobiliarias con rentabilidad positiva.
¿Funciona un modelo de valoración fuera de Alemania?
El enfoque es transferible a otros mercados. Se llevó a cabo un proyecto similar para el mercado suizo.
¿Puede la IA evaluar el valor de toda una zona y no solo de un inmueble?
Sí. Para una plataforma inmobiliaria online utilizamos la segmentación semántica para analizar mapas urbanos, incluidos mapas históricos de distintos años, con el fin de seguir el suelo libre disponible para construir y respaldar la valoración de precios de zonas urbanas.
¿Por dónde debería empezar una empresa inmobiliaria con la IA?
Normalmente por el caso de uso más cercano a los ingresos: la estimación del precio de inmuebles, la identificación de leads o la búsqueda de inmuebles. Primero evaluamos sus datos y procesos, y seguimos un ciclo de vida del proyecto por etapas con criterios de calidad en cada fase.
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Cuéntenos qué quiere que la IA haga por su empresa
Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.
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