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Iván Humarán Nahed
, Pedro Alfonso Aguilar Calderón, Julio Ernesto Osuna Covarrubias
La inteligencia artificial (IA) ha adquirido un papel creciente en la valuación inmobiliaria mediante el uso de modelos de valuación automatizada (AVM, por sus siglas en inglés, Automated Valuation Models), orientados a agilizar procesos y analizar grandes volúmenes de datos. Este artículo examina los avances recientes en la aplicación de IA a la valuación inmobiliaria, así como sus principales desafíos técnicos, éticos, regulatorias y, sobre todo, la precisión en sus estimaciones en relación a los valores de venta encontrados, en una fecha determinada en el mercado inmobiliario. Con énfasis en mercados emergentes, metodológicamente, el estudio combina una revisión de literatura especializada con un estudio de caso de una propiedad habitacional valuada mediante una plataforma automatizada, comparando el resultado obtenido con un valor de referencia basado en información pública de mercado. Los resultados del caso práctico muestran una desviación porcentual absoluta de 38.89%, lo que evidencia limitaciones significativas de los AVM, cuando se aplican en contextos con alta heterogeneidad urbana, escasez de datos transaccionales confiables y limitada segmentación de submercados. A partir de estos hallazgos, se discute el papel de la IA como herramienta de apoyo en la práctica valuatoria. Se concluye que la IA no sustituye al valuador profesional, sino que complementa su labor, siempre que exista supervisión técnica, trazabilidad metodológica y marcos normativos que garanticen transparencia, ética y confiabilidad en la estimación del valor inmobiliario.
Artificial intelligence (AI) has acquired an increasing role in real estate valuation using automated valuation models (AVM), designed to streamline processes and analyze large volumes of data. This article examines recent advances in the application of AI to real estate valuation, as well as its main technical, ethical, and regulatory challenges, and, above all, the accuracy of its estimates in relation to the sale values found in the real estate market on a given date. With an emphasis on emerging markets, the study combines a review of specialized literature with a case study of a residential property valued using an automated platform, comparing the result obtained with a reference value based on publicly available market information. The results of the case study show an absolute percentage deviation of 38.89%, highlighting significant limitations of AVM when applied in contexts with high urban heterogeneity, a scarcity of reliable transactional data, and limited submarket segmentation. Based on these findings, the role of AI as a support tool in valuation practice is discussed. It is concluded that AI does not replace the professional appraiser, but rather complements their work, provided there is technical supervision, methodological traceability, and regulatory frameworks that guarantee transparency, ethics, and reliability in real estate valuation.
