Capítulo 2

Inteligencia Artificial en inversión

Inteligencia Artificial en Real Estate

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La inteligencia artificial potenciará una gestión de activos más eficiente y estrategias de inversión optimizadas.

Algunos ejemplos representativos de estos avances:

  • Localización de activos, plataformas como Google Open Building proporcionan acceso a un vasto conjunto de datos espaciales que, cuando se combina con la IA, pueden revelar oportunidades de inversión altamente rentables. Los equipos de Capital Markets pueden analizar grandes volúmenes de datos de localización en tiempo real, identificando áreas emergentes con potencial de crecimiento. Estas herramientas de visualización geoespacial permiten una interpretación intuitiva de datos complejos, haciendo más accesible el análisis de localización para los inversores, y ayudar a detectar patrones en la valoración de propiedades.
  • A través del análisis predictivo, la IA puede anticipar fluctuaciones del mercado, proporcionando así una base sólida para decisiones de inversión mucho más documentadas. Se facilitará la creación de modelos LLM financieros sofisticados entrenados con millones de parámetros de miles compañías, permitiendo una evaluación precisa del riesgo y el retorno, esencial para la toma de decisiones en Real Estate.
  • La detección automatizada de oportunidades también se extiende a identificar propiedades subutilizadas o en desuso, proporcionando una base de datos enriquecida para la reubicación o re-conversión de usos. Los algoritmos avanzados pueden predecir la demanda futura en diferentes localidades basándose en una variedad de indicadores, facilitando la asignación de recursos y la toma de decisiones de inversión.
  • La automatización de tareas rutinarias, como la accesibilidad a bases de datos mediante lenguaje natural para la obtención de insights, liberará tiempo a los profesionales para enfocarse en estrategias de alto nivel, aumentando la efectividad y la competitividad en un mercado en constante cambio.
  • Conectar en tiempo real a inversores con oportunidades de mercado, agilizando las operaciones y maximizando los rendimientos.

Ejemplos de herramientas:
LLMs ad-hoc (Harvey-Legal, Bloomberg GPT, FinGPT), ChatGPT-powered location data
explorer, Google Open Building, Akkio, Unearth Lite.

Agentes IA (LLM Powered Autonomous Agents) para funciones de research y detección de oportunidades.

Los agentes autónomos son programas de inteligencia artificial que, cuando se les da un objetivo, pueden crear y planificar tareas para ellos mismos, completarlas a través de recursos a su alcance (documentación interna, externa-internet, utilización de servicios de terceros,…), luego crear subtareas nuevas, reorganizar su lista de prioridad y seguir en bucle hasta que se alcanza su objetivo, imitando y replicando un comportamiento similar al de un humano ante la resolución de reto/problema concreto.

La utilización de estos sistemas aliviarán de mucho tiempo a empleados en ámbitos de definición de estrategias, research de mercado o resolución de problemas complejos.

A continuación algunos ejemplos:

  • Automatización de la investigación de mercado: La recopilación y análisis de datos de mercado mediante agentes IA libera tiempo valioso de los equipos humanos, permitiendo que se enfoquen en tareas estratégicas y de mayor nivel.
  • La preparación de propuestas para inversores es una tarea crucial que puede ser optimizada con la intervención de agentes de Inteligencia Artificial equipados con algoritmos avanzados, pueden automatizar la recopilación y análisis de datos relevantes, permitiendo una elaboración más rápida y precisa de propuestas. Por ejemplo, pueden realizar análisis comparativos de mercado, evaluaciones de riesgo y proyecciones de rendimiento, todo en tiempo real y con una precisión refinada.
  • Adicionalmente, los agentes IA pueden personalizar las propuestas según los intereses y preferencias de los inversores, a partir del análisis de históricos de inversión y preferencias de riesgo. Esta personalización no solo ahorra tiempo sino que también mejora la calidad y relevancia de las propuestas presentadas.
  • Descubrimiento de tendencias emergentes: Los agentes IA, con su capacidad para hacer búsqueda de datos en internet masivas, procesar grandes volúmenes de datos e identificar tendencias emergentes en el mercado inmobiliario antes que los analistas humanos. Esto se traduce en una ventaja competitiva al descubrir oportunidades potenciales de inversión que pueden ser prometedoras en etapas tempranas.
  • Apoyo en estrategias de procesos de venta: Existen herramientas avanzadas que convierten respuestas de IA en diagramas gráficos interactivos potencian enormemente la eficiencia en presentaciones y pitches de venta de activos. Destacan por su capacidad para simplificar la comprensión de datos complejos, identificar líneas de acción concretas y descomponerlas a su vez en un nuevo subconjunto de acciones, personalizando el enfoque en tiempo real y enfatizando las interconexiones críticas en la información clave del pitch.

El diseño de sistemas de múltiples agentes especializados, coordinados y trabajando en armonía para la consecución de un objetivo común será la próxima frontera del diseño de sistemas de IA, y su adopción por equipos de trabajo para mejorar su productividad será clave.

Ejemplos de herramientas:
Autogen, Autoagents, AutoGPT, AgentGPT, MultiGPT, BabyAGI, Graphologue.app

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