Capítulo 3
Casos de uso de la IA en sostenibilidad para Real Estate
Inteligencia artificial en Real Estate
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En la era digital, la consultoría estratégica en el sector inmobiliario está presenciando una revolución gracias a la integración de la Inteligencia Artificial (IA) y los Sistemas de Información Geográfica (GIS).
La fusión de estas tecnologías está redefiniendo cómo los consultores analizan y aprovechan los datos geoespaciales enriquecidos para proporcionar insights accionables, y ya ha sido bautizada como GeoAI. Con estos modelos es posible clasificar y detectar patrones de información a partir de datos como planos, ubicaciones, distancias, formas, tamaños, densidades, etc.
A continuación, se presentan ejemplos concretos de cómo esta combinación GeoAI puede guiar estrategias de inversión:
- Identificación de huellas de edificios más precisas y actualizadas. Esto se hace mediante el uso de la visión por computadora para analizar imágenes de satélite y fotografías aéreas. La IA puede identificar y extraer las huellas de los edificios de estas imágenes con un alto grado de precisión, incluso en entornos urbanos complejos. Es mucho más rápido y eficiente que los métodos tradicionales, son más precisas que las creadas manualmente y se pueden actualizar con más frecuencia que los mapas tradicionales, proporcionando a las empresas y los gobiernos la información más actualizada sobre su entorno, por ejemplo para evaluación de impuestos a la propiedad, para planificar y desarrollar ciudades de manera más eficiente o para dar respuesta a desastres naturales.
- Análisis de viabilidad para placas solares: Datos geoespaciales y temporales para predecir la radiación solar en áreas con alta exposición a lo largo del tiempo, lo que ayuda a estimar la producción energética potencial y el retorno de la inversión.
- Ubicación de puntos de carga eléctrica: Determinación de ubicaciones estratégicas para puntos de carga basados en patrones de tráfico y densidad poblacional para obtener zonas de alta demanda.
- Selección de ubicaciones para locales comerciales: Evaluación de flujos peatonales y vehiculares para seleccionar ubicaciones que maximicen la visibilidad y el tráfico.
- Evaluación de riesgos y resiliencia de edificios: Analizar históricos de desastres naturales junto con datos estructurales y geoespaciales para mejorar las evaluaciones de resiliencia y riesgos.
- Optimización de operaciones logísticas y de almacenamiento: Los algoritmos de IA pueden optimizar rutas de entrega y gestionar inventarios en tiempo real, facilitando la planificación logística. Por lo tanto reducir consumos y huella de carbono de estas compañías.
- Agricultura de precisión: Mediante el análisis de datos geoespaciales, como mapas de suelo, imágenes satelitales y datos meteorológicos, junto con datos operacionales, como el rendimiento de los cultivos, optimizar la asignación de recursos y el uso de insumos, los agricultores pueden recibir recomendaciones en tiempo real sobre dónde y cuándo plantar, irrigar, fertilizar y cosechar. Otro ángulo relevante en la agricultura es la utilización de etiquetado de elementos a través de computer vision, que pueden reconocer cultivos, detectar enfermedades, ayudar en la vigilancia de campos, detección de madurez y calidad de cosechas para mejorar la productividad general.
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