"Si pensamos en la relación entre las nuevas
tecnologías y la gentrificación seguramente lo primero que nos venga a
la mente sea Airbnb. El capitalismo de plataforma aplicado al turismo
mediante este tipo de plataformas de alquiler temporal ha sido uno de
los factores que ha encarecido la vivienda en muchas ciudades, aunque no el único.
Pero la tecnología y la acumulación de datos ha dado un paso adelante,
cogidas de la mano del sector inmobiliario, para crear una nueva rama de
herramientas y empresas tecnológicas bajo el nombre de PropTech.
La industria inmobiliaria no se
podía quedar atrás. Los beneficios del sector que invierte en vivienda o
en propiedades no son los mismos que en la época de la burbuja
inmobiliaria. El desarrollo tecnológico en el uso de datos ha abierto
nuevas oportunidades de segmentación y estudio de mercado para buscar la
maximización de estos beneficios. Si hacerlo significa gentrificar la
zona elegida, pues bienvenido sea.
Las ciudades, y las personas
que las habitamos, están totalmente mapeadas. El flujo de datos que
producimos mediante el uso de las redes sociales, la geolocalización de
nuestro teléfono o aquellos que cedemos cuando, sin leer la mayoría de
las veces, clickeamos en esa pestaña en la que “aceptamos las
condiciones” están siendo aprovechados por una nueva oleada de start-ups
tecnológicas al servicio del sector inmobiliario y de inversores que
quieren volver a él.
Algoritmos que cruzan tus “me gusta” con datos
sobre evolución de precios de viviendas, tus “estrellas” al último
restaurante en el que has comido con el precio del metro cuadrado de
solares vacíos de la misma zona, los follows a una cadena de gimnasios con la permisividad de la legislación urbanística y fiscal para nuevos inversores. Big data y machine learning que acaba señalando puntos concretos a inversores, constructoras o inmobiliarias para que rentabilicen al máximo su dinero.
“Nos asociamos con los mejores agentes
inmobiliarios para establecer vehículos de inversión aumentados por
Inteligencia Artificial (IA)”. Así es como se describen en su página web
la empresa Skyline AI, fundada en Nueva York hace tan solo dos años. Esta tecnológica extrae datos de más de 130 fuentes diferentes utilizando machine learning,
software que aprende y evoluciona de manera autómata, con el fin de
“mejorar la experiencia existente para lograr un elevado rendimiento a
lo largo del ciclo de vida de la inversión”.
La empresa realiza un estudio algorítmico sobre
mapas de Google para identificar bloques de apartamentos a los que se
les puede sacar una rentabilidad futura mayor. El cruce del big data
sobre distancias a restaurantes, escuelas de calidad u otras
facilidades señala a Skyline AI el punto exacto.
Una vez elegido el
edificio, la empresa ofrece dicha información a los fondos de inversión
inmobiliarios para realizar ofertas por el edificio de manera conjunta.
Según datos de la propia empresa, actualmente tienen cartografiados y
digitalizado los datos de 400.000 edificios en los Estados Unidos.
Factual
es una de esas empresas de acumulación y procesamiento de datos. Según
su propia web, se dedica a dar acceso a los profesionales de marketing y
a los analistas a “los datos más fiables, precisos y completos del
mundo sobre lugares y personas de todo el mundo, transformando
productos, publicidad y empresas con datos que lo sitúan todo en su
contexto”. No es una de esas marcas conocidas para el gran público, pero
entre sus clientes podemos encontrar a Uber, Facebook o la petrolera Shell.
La empresa de construcción y gestión de espacios de oficinas compartidas WeWork,
fundada en New York en 2010 y con una estratosférica valorización de
20.000 millones de dólares, conoce muy bien las bondades del uso de los
algoritmos y big data por parte de empresas como
Factual. La empresa de coworkings, con presencia en más de 18 países y
150 ciudades, ha desarrollado un índice para catalogar las zonas y
barrios de las grandes ciudades y así decidir cuáles son las más
convenientes y rentables para invertir en sus oficinas.
Mediante el
cruce de datos de los “me gusta” o follows a
restaurantes, tiendas de moda para profesiones liberales o gimnasios con
datos demográficos o de concentración de empresas, rangos salariales o
índices de delincuencia, WeWork elige las mejores zonas para comprar o
construir edificios de oficinas compartidas. Esas mismas áreas que
acaban convirtiéndose en desiertos de vecinos y de pequeños comercios,
para convertirse en gentrificadas zonas de negocios solo aptas para
rentas altas.
La multinacional, con ayuda
financiera del banco japonés SoftBank (detrás de muchas de las empresas
tecnológicas punteras en todo el planeta), lanzó en 2016 CoLiving, para
ofrecer alquiler temporal de viviendas, Rise by We (o WeWork Wellness)
para entrar en el mercado de los gimnasios de lujo para directivos, y en
2018 WeGrow, una cadena de colegios para los hijos de esos mismos
profesionales.
Como no podía ser de otra manera, la industria inmobiliaria y
financiera española, sumada a una gran cantidad de pequeñas empresas
tecnológicas, están importando esas técnicas al mercado español. Según
el portal Hispacasas.com, con datos de marzo de 2019, ya son 302 empresas relacionadas con la PropTech.
En este listado se incluyen desde empresas de crowdfunding para la
inversión en viviendas, software y programas de gestión inmobiliaria,
tecnológicas big data o blockchain aplicadas al sector.
Urban Analytics
es una de ellas. “Utilizamos herramientas que, de una forma
microsegmenteda y microlocalizada, recopilan, estructuran, producen y
analizan información de diversas fuentes (privadas, opendata,
redes sociales, propias…)”, explica su web, con la intención de que sus
clientes puedan tomar “decisiones económicas y sociales de forma rápida y
documentada”.
Además de los datos demográficos y socialdemográficos, esta empresa
con sede en Madrid también trabaja con factores de morfología urbana,
como la densidad de vivienda, mixticidad de uso, visibilidad o geometría
urbana. En su web podemos ver un ejemplo de mapeo en el que se muestran
indicadores de precios de alquiler o venta al metro cuadrado, el
crecimiento del mercado o las semanas a la venta de barrios de Madrid.
Carto, la empresa de mapeo y visualización de datos de Google con la que el Ayuntamiento de Madrid ha firmado un convenio de intercambio de información para mejorar el tráfico, también tiene su rama de servicios para la industria inmobiliaria., también tiene su
rama de servicios para la industria inmobiliaria. La empresa del grupo
de Google ayuda a las inmobiliarias a “identificar dónde expandir,
establecer y reubicar a través de la visualización de ubicaciones de
propiedades comerciales y residenciales”.
Mediante el “Observatorio de
datos” que Carto proporciona a sus clientes se pueden comprobar datos
“como la densidad de población y el rendimiento económico” para, según
indica la empresa, “ayudar a tomar las decisiones más importantes de su
cartera de inversiones”.
Entre sus clientes en España podemos encontrar al
banco BBVA, la inmobiliaria Knight Frank o el conocido portal de compra y
venta de viviendas Idealista.com.
Igual que las anteriores, Geoblink también ofrece servicios de big data
para el sector inmobiliario y entre sus clientes cuenta con la
inmobiliaria de BNP Paribas o con la mayor Socimi de España, Merlin
Properties. Pero esta tecnológica también ofrece servicios de
localización para retail, o sea para empresas de
venta al por menor.
Mediante las mismas técnicas de gestión de datos que
las otras empresas, Geoblink asesora a sus clientes para “comprender
qué activos desarrollar en cada lugar, identificar a los clientes
objetivo y llevar a cabo promociones optimizadas para cada cliente
potencial”, según explica su web, así como aconsejar “dónde comprar o
vender activos, encontrar mercados emergentes y analizar activos
inmobiliarios en cuestión de segundos”.
Entre los clientes de estas empresas, que por sus
precios no están al alcance de pequeños comercios o restaurantes, se
encuentran las mayores cadenas de franquicias de comida rápida como las
pizzerias Papa Johns, KFC o Pizza Hut. Otro tipo de negocios, usuales en
las calles de los barrios más gentrificados, como los gimnasios Basic
Fit o las tiendas de IKEA también se encuentran entre el listado de
clientes satisfechos con las soluciones algorítmicas de esta empresa
tecnológica.
En resumen, unas pocas empresas tecnológicas de
extracción de datos, de la mano de grandes fondos inversores e
inmobiliarias, están modificando el mercado aplicando medidas que
difícilmente están al alcance de las pequeñas empresas y facilitan la
concentración y acumulación de ese poder. Técnicas que señalan los
barrios "más cool" y aquellos donde el dinero de
esos fondos podrán desplazar a los vecinos e impulsar los procesos de
gentrificación y expulsión de las ciudades." (Yago Álvarez, El Salto, 18/04/19)
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