Inmobiliario:
Intermediación residencial / valoraciones
Una agencia inmobiliaria residencial perdía el impulso de sus captaciones por las horas que sus agentes pasaban montando análisis comparativos de mercado a mano. En cuatro meses, desplegamos el agente de valoración de Real Estate, que reúne los comparables y propone una horquilla explicable, recortando un 70 % el tiempo que requería cada valoración.
- Cliente
- Una agencia inmobiliaria residencial que opera en una metrópoli española
- Sector
- Intermediación residencial / valoraciones
- Duración
- Unos cuatro meses del arranque al despliegue completo
El punto de partida
La valoración manual es donde muere el impulso de una captación. Un agente saca comparables de tres portales, los concilia en una hoja de cálculo, y llega a una sola cifra que luego debe defender ante el vendedor. El trabajo se lleva la mayor parte de una jornada por propiedad, y dos agentes que miran la misma vivienda llegan habitualmente a resultados distintos, lo que erosiona la confianza del vendedor antes incluso de que la captación esté en línea.
Real Estate ejecuta un agente de valoración de IA que reúne los comparables y devuelve una horquilla explicable, no una estimación puntual, manteniendo la aprobación del agente inmobiliario en el bucle. Este caso trata del despliegue en una agencia que quería velocidad sin renunciar al criterio del agente humano.
Cómo se desarrolló este proyecto
Del problema a un sistema que el equipo ahora opera por sí mismo.
Una jornada por valoración, y nunca dos agentes de acuerdo
Los agentes montaban los comparables manualmente en varios portales de listados, y luego los conciliaban en hojas de cálculo personales que nunca coincidían. Una valoración se llevaba la mayor parte de una jornada de trabajo, y como el método vivía en la cabeza de cada agente, la agencia no tenía ninguna base coherente para sostener una cifra cuando un vendedor la cuestionaba.
La agencia había probado modelos de valoración automatizados de catálogo, pero una sola cifra opaca era peor que la hoja de cálculo: los agentes no podían explicarla, así que no confiaban en ella, así que no la usaban.
Un agente de valoración explicable dentro del flujo de trabajo existente
El agente de valoración reúne los comparables y devuelve una horquilla con la ponderación que la determinó, presentada dentro del propio CRM en el que los agentes de la agencia ya trabajan. El despliegue priorizó la adopción: el agente de IA asiste al humano, no reemplaza su aprobación.
Fase 1: Encuadre de los datos y los comparables
Dos semanas. Cartografía de las transacciones históricas de la agencia y de las fuentes de comparables en las que sus agentes confiaban, para que las entradas del modelo coincidieran con la forma en que el equipo ya razonaba sobre el valor.
Fase 2: Despliegue de la valoración
Seis semanas. Real Estate desplegado con el motor de valoración explicable: modelos de Python y PyTorch expuestos por la API de NestJS en el flujo de captación del agente, cada estimación mostrada como una horquilla con los comparables y la ponderación por factor detrás de ella.
Fase 3: Incorporación y ajuste de los agentes
Cuatro semanas. Los agentes llevaron valoraciones en vivo en paralelo a su método manual; la ponderación se ajustó respecto a los casos en que ambos divergían, hasta que el equipo confió en la horquilla.
Setenta por ciento menos por valoración, con una cifra que los agentes defenderán
El tiempo por valoración cayó un 70 %. Más importante aún, cada estimación viene ahora acompañada de los comparables y la ponderación que la produjeron, de modo que un agente puede llevar a un vendedor por el razonamiento en lugar de defender una sola cifra opaca.
Como la valoración vive dentro del CRM, la agencia también ganó un registro coherente y auditable de cómo se tarificó cada captación, algo que el método de la hoja de cálculo personal nunca produjo.
70 %
menos tiempo por valoración
Horquilla, no punto
estimación explicable con comparables mostrados
99,98 %
disponibilidad de la plataforma
Escenario ilustrativo. Las cifras modelan la naturaleza real de los proyectos SDEN, no los resultados medidos de un cliente concreto.
Antes y después
Qué cambió.
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