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PropTech Capítulo 2: Big data, geo-análisis y un par de trucos más…

Apenas hacer un par de meses escribimos por primera vez acerca de este concepto tan novedoso y desconocido: PropTech. Comentamos acerca de la forma en que nació, de que trata y la disrupción que busca hacer en el sector inmobiliario. Hoy, apenas 2 meses después, queremos platicarles un poco de lo mucho que hemos aprendido, en parte, gracias al programa View Accelerator.

Hace algunos años, cuando nació DATLAS, intentamos lanzar un modulo de bienes raíces que precisamente intentaba apalancar las ventajas del big data a favor del sector inmobiliario. La idea era geo-localizar cada propiedad en venta/renta dentro de un mapa y poder dar insights acerca del entorno como, por ejemplo: a que distancia está la escuela más cercana, cual es el índice de criminalidad de la zona, etc. Todo esto para mejorar la toma de decisiones de las personas que estaban en busca de adquirir su patrimonio. Hoy en día ya existen muchos sitios que lo hacen. Pero eso era solo el comienzo…

 

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Otro de los grandes catalizadores que ha accionado el big data dentro del sector inmobiliario son las PropTech financieras. Si bien es cierto que las FinTech habilitaron un gran disruptor llamado crowdfunding, lo que verdaderamente está exponenciando el valor financiero dentro del ecosistema inmobiliario son estas nuevas PropTech que realizan tus evaluaciones de solicitud de crédito casi de forma inmediata. ¿Cómo? A través de cruces de grandes cantidades de información, desde tus perfiles de redes sociales, cuenta de teléfono, etc. Logrando eliminar la necesidad de avales, chequeos en buró de crédito y hasta comprobaciones de ingresos. Incluso existen startups que, con estas ventajas, han llegado a ofrecer un “seguro de rentas”, es decir, a tomar el riesgo de asegurar las rentas a aquellos arrendatarios que realicen una transacción con un arrendador que haya pasado por sus procesos de pre-calificación. Esto realmente representa una disrupción total en la cadena de valor de una industria que durante años se ha distinguido por ser intensamente burocrática y con procesos muy laboriosos.

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De igual forma existe otra técnica que ha revolucionado la industria y en la que muchas nuevas PropTech se están enfocando: el geo-análisis. Cuando hablamos de geo-análisis debemos entender precisamente que el análisis geográfico para la industria inmobiliaria conlleva una serie de tareas desde la localización hasta la verificación de uso de suelo de los terrenos etc. Y es precisamente aquí donde muchas startups estamos tomando ventaja y, combinando las técnicas anteriormente mencionadas, hemos logrado realizar estudios de evaluación de proyectos y comenzar a estructurar algoritmos de vocación de predios.

Uno de los ejemplos más sencillos es la identificación de tendencias de urbanización para localización de nuevos desarrollos:

 

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Finalmente, debemos reconocer que la PropTech en México, como muchas otras mega tendencias, ha llegado con algo de rezago, pero su futuro es tan prometedor como los hipnóticos avances que se tienen alrededor del mundo. Compañías, emprendedores, gobiernos y escuelas a lo largo y ancho del continente europeo y asiático están cada día más comprometidos con apalancarse de estos avances tecnológicos para crear startups PropTech que gestionen los accesos a casas, edificios y oficinas, sin llaves; para que diseñen departamentos que optimicen completamente el uso de espacios, en donde el dormitorio y el estudio puedan coexistir dentro del mismo cuarto y ¡los mismos metros cuadrados!; portales y procesos en donde ofertar y comprar una casa sea tan fácil y rápido como comprar un par de lentes de sol en Amazon; una moneda única, solida y segura, que habilite las inversiones y transacciones de toda una industria y asegure la confianza y la agilidad de todo un ecosistema. Al igual que el big data, el machine learning y la inteligencia artificial, las PropTech es una tendencia que hace apenas unos meses creíamos una moda, una novedad pasajera; sin embargo, en DATLAS, estamos convencidos que ha llegado para quedarse y nos enorgullece ser parte de su crecimiento en México.

¿Quieres ser parte de esta tendencia? ¡Te invitamos! Súmate en nuestras redes sociales:

 

@TheDatlas

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¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.