El CÁRTEL DIGITAL de la IA: Escándalo con FIJACIÓN DE PRECIOS inmobiliarios

Los precios de los inmuebles, sobre todo en el caso de los alquileres, no han hecho más que subir en los últimos años.

Este fenómeno no es nuevo, y no creo que pille a nadie por sorpresa.

Según un estudio de Idealista, entre 2019 y 2024 el stock de arrendamiento permanente se redujo en un 41% (ES) de media en toda España, con cifras aún más alarmantes en ciudades como Madrid, con un 59%, y Barcelona, con nada menos que el 65%.

UVE Valoraciones, otra firma que recientemente presentaba también un estudio del mercado inmobiliario español, refuerza estos datos, indicando un descenso del 30% (ES) en los pisos para arrendamiento permanente en los últimos cuatro años analizados.

Y sí, como es lógico, menos inmuebles disponibles significa precios más altos. De hecho, Idealista asegura que los alquileres residenciales han subido un 13,2% de media, situándose en una media de 13,4 euros por metro cuadrado a cierre de junio, que es la última fecha que usaron para recopilar datos.

Pero esta falta de oferta no es el único factor que explica el aumento de los precios.

En los últimos años, ha crecido el uso de algoritmos de precios dinámicos en portales inmobiliarios, algo que ya está generando controversia en Estados Unidos y que podría llegar a Europa.

• ¿Podrían estos sistemas estar actuando como una forma de «cártel inmobiliario» que afecta a la competencia y eleva artificialmente los precios?
• ¿Estamos ante una nueva forma de fijación de precios, esta vez orquestada por máquinas?
• Y más importante aún: ¿Debemos perseguir este tipo de situaciones, o por el contrario, fomentarlas?

En este nuevo capítulo del podcast enCLAVE DIGITAL vamos a dar respuesta a estas preguntas.

¡Comencemos!

La irrupción de los algoritmos en el mercado inmobiliario

La automatización y el uso de big data en el mercado inmobiliario no son algo nuevo.

Desde hace años, los portales de compraventa y alquiler de inmuebles utilizan herramientas tecnológicas para optimizar la experiencia del usuario, analizar tendencias y, en teoría, ayudar a fijar precios más ajustados al mercado.

Sin embargo, la realidad es que muchos de estos algoritmos de precios dinámicos, conforme más y más porcentaje de la industria se rinde a su uso, podrían estar impactando directamente en los precios que pagan los consumidores, llegando incluso a corromper el libre mercado.

¿Quieres algunos ejemplos?

El caso más relevante es el de RealPage, una empresa estadounidense que provee software de gestión inmobiliaria, y de cuyos sistemas de inteligencia artificial ya he hablado en alguna de mis charlas recientemente.

En particular, esta empresa cuenta con una herramienta llamada YieldStar, que se encarga de «equilibrar» los precios de alquiler según la oferta, la demanda y la duración del arrendamiento.

YieldStar, por su parte, utiliza datos agregados de los inmuebles gestionados por la empresa para sugerir precios a los propietarios, quienes, en la mayoría de los casos, siguen estas recomendaciones al pie de la letra.

En esencia, lo que hace este software es utilizar grandes cantidades de datos para maximizar los beneficios de los arrendadores, algo que ha generado una gran polémica.

Vamos a ver los motivos…

¿Un cártel digital disfrazado de optimización?

En Estados Unidos, varios casos judiciales están poniendo en entredicho el uso de algoritmos de este tipo.

En Tennessee, por ejemplo, existe una demanda civil contra RealPage (EN), en la que se acusa a la empresa de colaborar con grandes propietarios e inversores institucionales para aumentar sistemáticamente los precios de alquiler.

En Washington D.C., el fiscal general presentó una demanda similar en noviembre de 2023 (EN), alegando que la compañía y 14 propietarios estaban gestionando más de 50.000 apartamentos de manera que afectaba negativamente a la competencia.

Uno de los aspectos más inquietantes de este caso es que YieldStar no solo analiza los datos del mercado, sino que también recomienda subir los precios incluso cuando la ocupación es baja, algo que va en contra de la lógica tradicional de oferta y demanda.

Según una investigación de ProPublica, muchos propietarios aceptan las recomendaciones del software sin cuestionarlas, lo que, en la práctica, genera una fijación de precios colectiva.

Escucha:

¿Está subiendo el alquiler? El algoritmo de una empresa podría ser la razón.

Un día de verano del año pasado, un grupo de ejecutivos de tecnología inmobiliaria se reunieron en una sala de conferencias en Nashville para alardear de uno de los productos emblemáticos de su empresa: un software que utiliza un algoritmo misterioso para ayudar a los propietarios a ofrecer los alquileres más altos posibles a los inquilinos.

Investigación publicada en ProPublica (EN)

Aunque técnicamente no se trata de un acuerdo entre propietarios, como ocurriría en un cártel convencional, el resultado final es similar: precios elevados y poca competencia.

Y aquí llegamos al quid de la cuestión.

La fina línea entre optimización y manipulación

A pesar de las acusaciones, RealPage se defiende argumentando que su software simplemente trabaja con datos agregados y anónimos, lo que le permite proporcionar recomendaciones basadas en la inteligencia artificial para optimizar los beneficios de los propietarios.

En otras palabras, según la compañía, lo que están haciendo es utilizar el big data, de la misma manera que lo hacen gigantes tecnológicos como Google, Meta o Amazon, para obtener una ventaja competitiva en el mercado.

Sin embargo, creo que el punto interesante radica más en el volumen. El impacto de estas decisiones algorítmicas en el mercado inmobiliario son preocupantes no por el hecho en sí, sino por la escala.

¿Que por qué?

RealPage gestiona aproximadamente 4,5 millones de unidades de vivienda en Estados Unidos, lo que le da una perspectiva única y poderosa sobre las dinámicas del mercado.

A diferencia de otros sectores, donde los algoritmos pueden mejorar la eficiencia y ofrecer mejores precios a los consumidores, en el caso de los alquileres parece que el efecto es el contrario: los precios suben, y las opciones para los inquilinos se reducen.

¿Cómo afecta esto al consumidor?

La principal crítica hacia estos algoritmos es que el consumidor final está en una clara desventaja. Los arrendadores cuentan con herramientas sofisticadas que les permiten maximizar sus ingresos, mientras que los inquilinos no tienen más opción que aceptar los precios impuestos por el mercado, sin posibilidad de negociar.

Además, el uso masivo de estos algoritmos por parte de los grandes propietarios dificulta la entrada de nuevos competidores al mercado, ya que estos no tienen acceso a la misma información ni los mismos recursos tecnológicos.

Y ojo, que este fenómeno no se limita solo a Estados Unidos.

En Europa, especialmente en mercados altamente regulados como el español, es cuestión de tiempo que estos sistemas de fijación de precios asistidos por IA se introduzcan de forma masiva.

Hasta ahora los algoritmos de precios dinámicos se han utilizado sobre todo en sectores como el transporte y el turismo (por ejemplo, en la venta de billetes de avión o habitaciones de hotel). Un tema del que, por cierto, he hablado recientemente en el artículo exclusivo para los miembros del Club Negocios Seguros, en el que hablo del negocio turbio que hay detrás de Ticketmaster precisamente por su sistema de precios dinámicos.

Escucha:

La intención de Ticketmaster al implementar el sistema de precios dinámicos, según su propia versión, es combatir la reventa abusiva. Los bots automatizados son utilizados por especuladores para comprar grandes cantidades de entradas en cuestión de segundos, que luego se revenden a precios inflados en plataformas secundarias.

El sistema de precios dinámicos debería, en teoría, hacer que este tipo de reventa sea menos rentable. Si las entradas aumentan de precio en función de la demanda, los revendedores deberían tener menos margen para obtener beneficios. Sin embargo, en la práctica, el problema de los bots ha persistido y el nuevo sistema de precios ha afectado negativamente a los fans legítimos.

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Volviendo al tema, su aplicación en el mercado inmobiliario podría tener un impacto aún mayor, dada la importancia de la vivienda como bien de primera necesidad.

Lo que nos lleva a la verdadera cuestión detrás de todo esto.

¿Deberíamos regular los algoritmos de precios?

La pregunta clave es si este tipo de prácticas deberían estar reguladas.

Y fíjate que me cuesta tomar una decisión en firme.

Algo en lo que, por lo que podemos ver, comparto con buena parte de la industria.

• En julio de 2023, el condado de San Francisco aprobó una ley que prohíbe el uso de software (EN) que combine datos no públicos de competidores para establecer o asesorar sobre precios de alquiler. Esta medida es pionera y refleja una creciente preocupación por el impacto de los algoritmos en el mercado inmobiliario.
• Y sin embargo, tenemos el caso de Nevada, donde un juez acabó por desestimar una denuncia (EN) contra un grupo de hoteles de Las Vegas que utilizaron Rainmaker, el algoritmo de una compañía adquirida por RealPage en 2017, concluyendo que no había pruebas suficientes de un acuerdo de fijación de precios, por el simple motivo de que, siendo estrictos, los hoteles involucrados no habían compartido información confidencial entre sí, y no estaban, además, obligados a aceptar las recomendaciones de Rainmaker, aunque en la práctica se demostrase que lo hacían en un 90% de los casos.

He ahí el quid de la cuestión.

¿Podemos considerar un sistema antimonopolístico a una serie de actores que, sin llegar a un acuerdo entre ellos, y dejando libertad para actuar de motu propio en cada caso, utilicen una misma herramienta que ofrece recomendaciones que pueden o no ser aceptadas por cada actor, y cuyas decisiones se basen en datos obtenidos de forma anónima y agregada?

La regulación de los algoritmos, como puedes observar, no es un tema fácil.

• Por un lado, es evidente que los consumidores necesitan protección frente a las prácticas abusivas.
• Pero, por otro lado, limitar el uso de la inteligencia artificial en el sector podría frenar la innovación y la capacidad de los propietarios para optimizar sus ingresos.

Además, existe el riesgo de que la regulación genere más burocracia y aumente los costes de transacción, lo que podría acabar repercutiendo en los precios finales que pagan los inquilinos, y en líneas generales, en la propia capacidad de la zona para competir en un mercado global.

De hecho, ya te adelanto que estoy recopilando información para publicar un futuro episodio en el que hablemos de cómo Europa, con su empeño por regular todo mercado nuevo que surja, está cada vez en peor situación para competir frente a EEUU y mercados como el asiático.

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Conclusión: ¿hacia dónde vamos?

Es innegable que el impacto de los algoritmos de precios dinámicos en el mercado inmobiliario es un tema complejo, con muchas aristas.

Ya de por sí, hablar del sector inmobiliario es… conflictivo. Entre los que apoyan la okupación argumentando que la vivienda es un derecho básico (y obviando que la propiedad privada también lo es), y todos esos movimientos que estamos viviendo actualmente contra los pisos turísticos… precisamente en ciudades que viven, principalmente, del sector servicios.

Que cada uno se mire su propio ombligo. Si es que puede…

El caso es que, si bien es cierto que estos sistemas pueden ayudar a los propietarios a maximizar sus beneficios, también es evidente que pueden tener efectos negativos en la competencia y en los consumidores.

La cuestión clave, por tanto, es si estamos dispuestos a permitir que la inteligencia artificial siga moldeando el mercado, o si es necesario intervenir para evitar que este se convierta en un terreno de juego profundamente dependiente de los algoritmos.

Para muchos, la idea de un «cártel algorítmico» suena alarmante, pero no estamos tan lejos de esa realidad.

Los algoritmos no solo optimizan, también pueden manipular, y su uso descontrolado podría tener consecuencias impredecibles.

La discusión no es si los algoritmos son buenos o malos, sino cómo los usamos y quién se beneficia de ellos.

Y tú, ¿qué opinas?

• ¿Deberíamos limitar el alcance de los sistemas de big data asistidos por inteligencia artificial no solo en el sector inmobiliario, sino en definitiva, en el resto de sectores productivos de la sociedad?
• ¿O limitar su uso en aquellos que impacten de forma directa en el consumidor, como puede ser en aquellos enfocados a la creación de sistemas de precios dinámicos usados en inmobiliaria, pero también en la venta de billetes, transporte o turismo?
• ¿No nos haría esto perder la capacidad de moldear el mercado para que este sea lo más eficientemente posible, habida cuenta de que por primera vez en la historia, podemos hacerlo sin involucrar intereses partidistas, y en base a datos puramente analíticos?

Te leo en comentarios, y abramos debate.

Sobre el videopodcast enCLAVE DIGITAL

enCLAVE DIGITAL es el videopodcast de Pablo F. Iglesias, consultor especializado en ayudar a referentes a blindar su reputación, diversificar y escalar su autoridad como marca.

Me puedes leer y escuchar en www.pabloyglesias.com (recuerda que la primera Y de «Yglesias» es «Y griega», que si no me confundís con otro), y me puedes escribir a contacto(at)pabloyglesias.com.

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