Estudiar el mercado inmobiliario desde una nueva arista. Ese es el objetivo del Real Estate Modeling Lab (RemLab) que está operativo desde mayo de este año y que surgió bajo el alero del Centro de Estudios Inmobiliarios del ESE Business School de Universidad de Los Andes (U.Andes).
El nuevo centro académico de modelamiento inmobiliario, -que será lanzado oficialmente en 2020- se inspira en la experiencia de entidades similares que se han originado en universidades como Berkeley o el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Busca convertirse en un área de análisis cuantitativa del mercado inmobiliario y del suelo, a través del uso de Big Data y machine learning (aprendizaje de máquinas).
“La idea de hacer esto desde una escuela de negocio es tener una perspectiva enfocada en el mercado inmobiliario, poder mirar precios y a partir de esta información usar distintos modelos económicos y de data science para inferir cómo va a evolucionar el mercado de suelo en distintas ciudades”, explica el director del RemLab y profesor asistente del ESE Business School, Santiago Truffa.
La data analizada se obtiene a través de alianzas con instituciones públicas como el Servicio de Impuestos Internos y el Conservador de Bienes Raíces, y empresas locales como la plataforma de propiedades TOCTOC, para examinar la evolución del mercado inmobiliario en Chile de manera más precisa.
El gerente general de TOCTOC, Nicolás Gumucio, comenta que la información entregada incluye precios de propiedades nuevas y usadas, y permisos de edificación y plantea que “con ayuda del Big Data y machine learning, la industria será capaz de predecir tendencias de mercado y adelantarse a las necesidades”.
Indicadores y modelos predictivos
Durante este año han creado bases de datos para generar estudios e indicadores para informar de forma periódica a los principales actores de la industria sobre temáticas del mercado, de manera que tomen decisiones basadas en el conocimieno. En paralelo, están desarrollando modelos de predicción.
“Buscamos predecir en tiempo real el valor de cada propiedad y precios (…) con machine learning. Queremos entender cómo irán evolucionado los precios de arriendo y venta por comuna”, comenta Santiago Truffa.
El centro también realiza estimaciones del costo regulatorio que imponen diversas comunas y los efectos en precios que la regulación conlleva y generar índices de la asequibilidad de la vivienda.
Para 2020 Truffa proyecta tener diversos indicadores, como los costos de regulación y modelos predictivos. Además busca lanzar una plataforma web que será de acceso público para acceder a la data analizada y a futuro planean expandir el análisis a regiones –y elaborar índices de la calidad de vida de diversas ciudades–, e incluir a más estudiantes y académicos en el centro. 
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