1ª Agencia Europea especializada en Riesgos y Ratings inmobiliarios y climáticos

2ª Convocatoria de ayudas a demostradores y casos de uso de espacios de datos (Ministerio de Transformación Digital)

🎯 Objetivo

Crear un espacio de datos compartido, estandarizado e interoperable, orientado a integrar, analizar y explotar información clave del sector inmobiliario —en torno a Valor y Riesgo— a escala nacional y europea. Este entorno proporcionará datos certificados de alta calidad, así como soluciones avanzadas impulsadas por inteligencia artificial, orientadas a facilitar la toma de decisiones por parte de todos los agentes del ecosistema inmobiliario:

banca, aseguradoras, tasadoras, consultoras, promotores, fondos de inversión, SOCIMIs, administraciones públicas, entre otros.

🛠️ Características clave

• Espacio seguro, conforme a estándares europeos de confianza e interoperabilidad (Gaia-X, IDSA).

• Gobernanza basada en identidad digital, trazabilidad y principios éticos.

• Datos estructurados mediante una ontología abierta del sector inmobiliario, facilitando la reutilización y conectividad semántica.

• Capacidad para entrenar modelos de IA con datasets especializados en valor y riesgo inmobiliario.

• Aplicación de IA generativa y asistentes inteligentes para generar soluciones adaptadas a los desafíos regulatorios, financieros, climáticos y operativos del sector.

Más info

Proyecto Europeo de Inteligencia Artificial para Identificación de Edificios Vulnerables al Impacto Climático

En este proyecto europeo, desarrollamos un modelo de inteligencia artificial (IA) para identificar edificios vulnerables al impacto climático en Europa.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar IA para detectar edificios en riesgo debido a factores climáticos, permitiendo una mejor gestión y mitigación de estos riesgos.

Metodología del Proyecto

1. Desarrollo del Modelo de IA: Creamos un modelo avanzado de IA para analizar la vulnerabilidad de los edificios.
2. Identificación de Edificios Vulnerables: El modelo identifica y clasifica los edificios en riesgo por el impacto climático.
3. Análisis y Gestión del Riesgo Climático: Proporcionamos datos precisos para la toma de decisiones en gestión y mitigación de riesgos.

Beneficios del Proyecto

1. Protección de Infraestructuras: Ayuda a proteger los edificios de los efectos adversos del clima.
2. Gestión Proactiva del Riesgo: Facilita la planificación y respuesta ante riesgos climáticos.
3. Datos Precisos y Accionables: Proporciona información detallada para la toma de decisiones informadas.

Proyecto de Implantación de Modelo de Inteligencia Artificial para la Mejora del Proceso de Toma de Decisiones en Inversión Inmobiliaria

En este proyecto, nos enfocamos en la implementación de un modelo de inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de toma de decisiones en la promoción inmobiliaria. Utilizamos el análisis y la estructuración del DataSet de NEINOR, reforzado con el DataSet de VELTIS, para proporcionar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) altamente confiable. Esto nos permite realizar pruebas con diversos modelos de IA con el objetivo de encontrar aquellos con un R2 y MAPE sólidos y estables.

Beneficios del Modelo de IA en la Promoción Inmobiliaria

1. Mejora en la Toma de Decisiones: La IA aporta información de alta calidad a cada departamento de la empresa, optimizando sus procesos de toma de decisiones.
2. Análisis de Datos Fiable: La integración de los DataSets de NEINOR y VELTIS asegura un análisis de datos robusto.
3. Modelos de IA Sólidos: Buscamos modelos con un R2 y MAPE estables para garantizar resultados precisos.

Objetivo del Proyecto

El objetivo principal es utilizar la IA para proporcionar información detallada y precisa que permita a los departamentos de la empresa tomar decisiones informadas y estratégicas en la inversión inmobiliaria.

Proyecto de Implantación de Modelo de Inteligencia Artificial para la Estimación del Valor en Inmuebles

En este proyecto, implementamos un modelo de inteligencia artificial (IA) enfocado en mejorar la estimación del valor de inmuebles mediante la identificación automatizada de muestras semejantes. Este proceso considera variables clave, incluyendo niveles de riesgo semejantes, para asegurar una valoración precisa.

Metodología del Proyecto

Utilizando el modelo de valoración establecido por la ECO y entidades de referencia internacional como la Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), desarrollamos un modelo de IA que:

1. Identifica Muestras de Mercado: Detecta todas las muestras de mercado en el área homogénea vinculada al activo.
2. Determina Muestras Semejantes: Identifica cuáles son las muestras más semejantes.
3. Proporciona Información al Tasador: El tasador revisa y ratifica las muestras, con el modelo sugiriendo alternativas si alguna muestra es rechazada.

Beneficios del Modelo de IA

1. Mejora Continua: El modelo aprende de cada interacción, volviéndose más fiable con el tiempo.
2. Información Específica: Proporciona datos detallados a los departamentos de control de las tasadoras.
3. Optimización del Proceso de Tasación: Facilita el trabajo de los tasadores al preseleccionar muestras relevantes.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar la IA para optimizar la estimación del valor de inmuebles, garantizando precisión y eficiencia en la selección de muestras de mercado, y aportando información valiosa a los departamentos de control.

Proyecto de Inteligencia Artificial para la Toma de Decisiones en Inversión y Gestión de Centros Comerciales

Este proyecto implementa un modelo de inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de toma de decisiones en la inversión y gestión de centros comerciales. Se basa en el análisis y estructuración del DataSet de GRUPO LAR, reforzado con el DataSet de VELTIS®, para proporcionar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) altamente confiable.

Metodología del Proyecto

1. Análisis y Estructuración de Datos: Utilizamos el DataSet de GRUPO LAR y lo reforzamos con datos de VELTIS®.
2. Pruebas de Modelos de IA: Realizamos pruebas para encontrar modelos con un R2 y MAPE sólidos y estables.
3. Provisión de Información de Calidad: La IA proporciona información detallada y precisa a cada departamento de la empresa.

Beneficios del Modelo de IA

1. Mejora en la Toma de Decisiones: Optimiza los procesos de decisión en cada departamento.
2. Análisis de Datos Fiable: Integración robusta de los DataSets de GRUPO LAR y VELTIS®.
3. Modelos de IA Sólidos: Resultados precisos y estables con modelos de IA de alta calidad.

Objetivo del Proyecto

El objetivo es utilizar la IA para ofrecer información precisa y detallada que permita a los departamentos de la empresa tomar decisiones estratégicas y bien fundamentadas en la gestión e inversión en centros comerciales.

Proyecto de Transparencia Inmobiliaria en Administraciones Públicas Europeas con INDRA

En colaboración con INDRA, desarrollamos un proyecto cuyo objetivo es aportar transparencia a las Administraciones Públicas Europeas en el sector inmobiliario. Este proyecto pionero analiza el sector desde la perspectiva del riesgo y el rating inmobiliario.

Metodología del Proyecto

1. Análisis de Riesgo Inmobiliario: Evaluamos el sector inmobiliario desde un punto de vista de riesgo y rating.
2. Generación de Mapas de Riesgo: Creamos mapas de riesgos inmobiliarios a nivel de comunidad autónoma, provincia, ciudad y sección censal.

Beneficios del Proyecto

1. Transparencia: Aporta claridad y transparencia al sector inmobiliario para las Administraciones Públicas.
2. Análisis Detallado: Proporciona un análisis exhaustivo del riesgo inmobiliario en diferentes escalas territoriales.
3. Herramienta Estratégica: Facilita la toma de decisiones estratégicas en el ámbito público.

Objetivo del Proyecto

El objetivo principal es ofrecer a las Administraciones Públicas Europeas herramientas precisas y transparentes para evaluar y gestionar el riesgo inmobiliario en sus territorios.