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Hoy compartimos un análisis de las posibilidades de la Inteligencia Artificial en la Imagen Inmobiliaria realizado por nuestro Jefe de Investigación y publicado en Unissu.
«En este artículo voy a hablar sobre imágenes inmobiliarias. Es decir, las imágenes que acompañan a los anuncios inmobiliarios. Voy a hablar sobre cómo se gestionan ahora y presentar formas en las que la IA puede ayudarnos a gestionarlos de forma automática, obteniendo un mayor beneficio y reduciendo significativamente el coste de procesarlos. No necesita ningún conocimiento de inteligencia artificial para comprender el artículo.
Varios artículos destacan la importancia de las imágenes y, sobre todo, la primera imagen que aparecerá en los listados de los portales, a la hora de captar clientes. Por lo tanto, no me detendré en este tema aquí. Lo que nos interesa es que el objetivo de un cliente es obtener y seleccionar una imagen principal lo más atractiva posible para el mayor número de personas.
Imaginemos que John está vendiendo su casa. Así que de alguna manera ha obtenido 30 imágenes con la intención de publicitarlo. Para seleccionar la imagen principal tiene tres opciones:
- A: Lo selecciona él mismo, eligiendo la que encuentra más atractiva.
- B: Delega en un experto (agencia inmobiliaria) para esta tarea.
- C: Pregunta a mucha gente. Por ejemplo, imaginemos que tiene 300 amigos en redes sociales, con un perfil muy variado en edad y género pero en su mayoría del mismo país que él, es decir, un perfil similar a los potenciales compradores de la casa. Puede preguntarles cuál de las imágenes debería ser la principal. La imagen principal será la imagen con más votos (y podría ordenar las demás según ese criterio también).
Los métodos A y B son los más rápidos, pero su eficacia es difícil de predecir. Dependen del juicio del perito o del particular correspondiente a la tendencia promedio del cliente potencial de la propiedad. Medir esta adaptación al gusto medio es muy complicado, lo que hace que el cliente no tenga la información para seleccionar al mejor experto.
El método C no se utiliza normalmente. Es lento y caro. Sin embargo, es el que proporciona un mejor acercamiento al público objetivo, utilizando una muestra de este público. Es el equivalente a hacer un estudio de mercado.
Una forma de resolver los problemas del método C es automatizarlo. En un campo diferente al de PropTech, Tinder encontró un método simple para hacer esto con su función «Fotos inteligentes». Tinder es una aplicación de búsqueda de relaciones, basada principalmente en imágenes. Como John, los usuarios deben seleccionar sus mejores imágenes para entablar relaciones, y la primera imagen es fundamental. Smart Photos no usa nada como IA, simplemente prueba varias de las imágenes del usuario como la primera imagen. Luego, Tinder selecciona el que tiene más «matches». Hace una pequeña investigación de mercado. Por supuesto, este método podría adaptarse a la venta de inmuebles, aunque implica que al hacer la investigación de mercado, estás presentando imágenes “malas” a los clientes y perdiendo posibles ventas.
Estos avances han permitido, entre otras cosas, el desarrollo de sistemas de IA capaces de predecir valoraciones subjetivas de imágenes, en base a propiedades como complejidad, calidad fotográfica y atractivo.
En los últimos años, varios investigadores de IA se han centrado en una nueva área llamada Estética Computacional, que se alimenta además de algunos avances en la Psicología de la Estética y la Creatividad Informática. En otras publicaciones, incluiré más detalles de Estética Computacional, pero para los interesados, puede ser útil leer las actas del congreso EvoMUSART. Estos avances han permitido, entre otras cosas, el desarrollo de sistemas de IA capaces de predecir valoraciones subjetivas de imágenes, en base a propiedades como complejidad, calidad fotográfica y atractivo.
Utilizando el enfoque C anterior, empleando encuestas y la enorme capacidad de un sistema de IA basado en Estética Computacional, tenemos un nuevo método para seleccionar imágenes: predecir el atractivo comercial que tendría una imagen en una encuesta masiva o estudio de mercado. Esto requiere una investigación de mercado muy completa, con miles de fotografías inmobiliarias y cientos de miles de votos. La investigación de mercado se utiliza para que la IA aprenda a predecir el atractivo de cualquier imagen inmobiliaria.
Una vez hecho este proceso, el método es muy rápido y, teniendo en cuenta que se puede utilizar masivamente, puede resultar muy económico. Dado que es una predicción, incluso es posible determinar la precisión de la predicción. El sistema actual (agosto de 2020) de PhotoIlike.com tiene una precisión del 94%.
Algunas posibilidades a corto plazo
Este sistema resuelve el problema de las agencias inmobiliarias y particulares a la hora de seleccionar la mejor imagen, ahorrando mucho tiempo (he conocido agencias inmobiliarias de referencia que dedican más de 30 minutos a determinar el orden de las imágenes de una propiedad) y garantiza una alta atracción que implica más visitas al anuncio. También unifica los criterios en agencias inmobiliarias con muchos vendedores o ubicaciones, pero ¿es disruptivo? ¿Afecta a algo más? Lo comentaré en otros artículos, pero puedo adelantar algunas cosas.
Los portales inmobiliarios están interesados en mostrar los anuncios más relevantes y les gustaría mostrar propiedades atractivas. Las aplicaciones de edición fotográfica podrían comprobar la mejora producida de forma automática, pudiendo medir la mejora obtenida a través de diferentes métodos (o parámetros). Incluso se podría garantizar que un experto o agencia inmobiliaria obtenga y seleccione imágenes de alto atractivo…
Y todo esto está en el presente (o en un futuro muy, muy cercano, en 2020). En el futuro, las posibilidades son mucho más interesantes, incluso con drones, pero aún quedan otros artículos por escribir.»
JUAN ROMERO
