La intel·ligència artificial ja no és una opció futurista sinó una eina estratègica i indispensable per a inversors i agents financers que busquen optimitzar la rendibilitat i navegar amb precisió en un mercat cada cop més complex. Un estudi recent de Deloitte posa xifres a aquesta tendència: el 72% dels inversors immobiliaris ja estan destinant recursos de forma activa a solucions basades en IA. Aquesta adopció massiva marca un punt d'inflexió, segellant la transició de la intuïció i l'experiència cap a un model híbrid, on els algoritmes actuen com a complements en la presa de decisions.

Robin Decaux, CEO i fundador d'Equito, considera que "la IA permet optimitzar decisions, reduir riscos i descobrir oportunitats que abans eren invisibles, tant en el sector tradicional com en el dels actius immobiliaris digitals. Estem davant d'un canvi de paradigma que afecta des de la valoració d'un immoble fins a la gestió de la relació amb l'inversor".

Dins d'aquest ecosistema d'eines impulsades per IA, una de les que està destinada a tenir un impacte més profund i transformador és el Processament del Llenguatge Natural (NLP, per les seves sigles en anglès). Aquesta branca de la intel·ligència artificial, que ens permet interactuar amb les màquines en el nostre propi idioma, està desbloquejant un nivell d'accessibilitat i eficàcia sense precedents.

El NLP interpreta preguntes i sol·licituds expressades en llenguatge natural, tal com ho faria una conversa entre humans, i les transforma en criteris de cerca estructurats i accionables per a les bases de dades. Això permet que les plataformes d'inversió puguin suggerir oportunitats personalitzades amb una precisió abans impensable. Un inversor escrivint directament: "Busco una propietat amb una rendibilitat superior al 9% en una zona urbana de creixement, preferiblement propera a infraestructures de transport" o "mostra'm actius tokenitzats amb risc baix i retorn a 3 anys, excloent el sector residencial". Aquest diàleg fluid i intuïtiu amb la tecnologia està redefinint la relació home-màquina en l'àmbit financer.

Tot i que algunes d'aquestes funcionalitats encara es troben en fase de desenvolupament avançat, la seva adopció s'està accelerant a un ritme exponencial. "La integració de NLP en plataformes d'inversió tokenitzada ja s'utilitza en part; la seva adopció s'està accelerant", confirma Decaux.

El procés és el següent: l'eina analitza el llenguatge de l'inversor, encreua els paràmetres desitjats amb enormes bases de dades de propietats tokenitzades i identifica en qüestió de segons els actius perfectament alineats amb el seu perfil i objectius. Aquest enfocament no només multiplica la velocitat de la cerca, reduint hores de treball manual a uns pocs clics, sinó que, fonamentalment, minimitza la possibilitat d'errors humans derivats de les cerques manuals o de la mala interpretació dels filtres.

Un altre pilar fonamental en aquesta revolució és la valoració automatitzada d'actius. Els models tradicionals, sovint basats en comparables i càlculs estàtics, queden obsolets davant de l'abast de l'aprenentatge automàtic. Aquests sistemes s'alimenten de big data immobiliari: històrics de preus detallats, dades d'ubicació georeferenciades, índexs econòmics en temps real, fluxos de caixa projectats, i fins i tot variables com la proximitat a zones verdes o l'exposició solar.

El resultat són estimacions de valor molt més actualitzades, precises i dinàmiques, capaces d'adaptar-se a les fluctuacions del mercat gairebé en temps real. La tecnologia és capaç d'analitzar la documentació textual associada a l'actiu mitjançant tècniques d'extracció semàntica. La IA pot detectar inconsistències, alertar sobre clàusules de risc ocultes o destacar elements de valor que passarien desapercebuts per a l'ull humà en un munt de paperassa. En un entorn on la documentació és extensa i críptica, "aquest tipus d'automatització representa un diferencial clau per a qualsevol inversor", descriu el directiu d'Equito.

La precisió no s'aplica només als actius, sinó també als mateixos inversors. La IA permet establir un tempteig de risc profundament personalitzat per a cada usuari. Mitjançant l'anàlisi del seu historial de decisions, el seu perfil de risc declarat, els tipus d'actius que prefereix i el seu horitzó temporal d'inversió, els sistemes poden categoritzar amb finor cada inversor i identificar quines classes d'actius tokenitzats són més compatibles amb ell. Aquest factor és clau per reduir la dissonància entre l'expectativa de l'inversor i el comportament real de l'actiu, fomentant una inversió més informada i satisfactòria.

Finalment, els inversors també es beneficien de models predictius sofisticats que analitzen tendències macro i microeconòmiques per estimar el comportament futur d'un actiu immobiliari. Segons la consultora McKinsey, l'ús de la IA generativa en les decisions d'inversió pot augmentar la rendibilitat en més d'un 10% en mercats desenvolupats i sota determinats supòsits. És important assenyalar, però, que això no és una garantia de rendibilitat, sinó una eina per millorar les probabilitats d'èxit en un entorn incert.