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Emprendedores

Dos emprendedores colombianos le meten data e inteligencia artificial al negocio inmobiliario

Fernando Parra y Julián Vega crearon hace 9 años una firma tecnológica para ofrecer más data a quienes compran y venden inmuebles. Hoy operan en 20 países y tienen más de 30.000 usuarios en su plataforma.

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Fernando Parra y Julián Vega, socios de Wasi

Una de las dificultades centrales del mercado inmobiliario es la asimetría en la información: los datos son vitales para lograr cerrar negociaciones exitosas donde todos ganen, pero son muy pocos los que los consolidan y administran en buena forma.

Ese vacío es el que la plataforma inmobiliaria Wasi viene llenando desde hace 9 años. Hoy ya operan en 20 países tienen más de 3.200 clientes y su plataforma congrega a más de 30.000 usuarios.

“Estamos enfocados en cómo la inteligencia artificial puede cambiar a un sector tan tradicional como el de inmuebles”, explicó Julián Vega uno de los fundadores de la firma.

Según él, empezó a trabajar hace 20 años en tecnología ofreciendo software a la medida.

Empezaron a llegar inmobiliarias y consultoras y entonces empezamos a crear productos sencillos para tres inmobiliarias de la región”, comentó. En su opinión era evidente que había un dolor para los actores del sector inmobiliario y era la consecución y administración de la información sobre el mercado.

“Tenemos una plataforma producto de 9 años de perfeccionamiento de trabajarla a partir del ejercicio de escuchar al cliente y sus necesidades”, aseguró Vega.

Por su parte, Fernando Parra, encargado del área comercial de Wasi, explica que en general la industria inmobiliaria sufre porque la información está desorganizada y además había mucha desconfianza entre los actores, porque nadie quería que la competencia viera los datos.

“Entonces, ellos diseñaban páginas web, pero básicamente para que la competencia no viera la información. Eso es difícil de explicar, porque entonces las páginas no tenían ningún sentido. Además, eran poco tecnológicos y los procesos eran muy demorados y casi que la información se anotaba en libretas que generaban más desorden”, comentó Parra.

Hoy, gracias a Wasi, los actores pueden crear un sitio web en menos de 5 minutos para administrar de mejor forma su relación con los clientes.

“Fuera de eso, ofrecemos data suficiente para que puedan hacer más negocios. En Wasi tenemos un sistema con el que queremos aumentar la confianza entre los profesionales del sector inmobiliario: los usuarios pueden, por ejemplo, crear grupos cerrados con amigos que reciben una calificación dentro del sistema”.

Actualmente la Lonja de Cali y los agentes inmobiliarios del Eje Cafetero y de los Santanderes son actores importantes dentro de la plataforma.

“Tenemos data valiosa porque en nuestra base de información se sabe si registras un inmueble o si lo vendiste. Se han realizado más de 200.000 transacciones en Wasi, lo que sirve para cuantificar el negocio del real estate. Esto nos permite ofrecer analítica para la inteligencia de los negocios”, comentó.

Además de Colombia, la plataforma ya cuenta con usuarios en México, Costa Rica, Guatemala y República Dominicana, entre otros.

Acerca de las tendencias que se están evidenciando en este mercado, señalan que el mercado inmobiliario está mostrando una movida interesante, porque luego de la pandemia ha venido aumentando la demanda por casas más grandes, pues muchas personas han mantenido la opción de home office.

Destacaron que también hay una tendencia al alza en los precios de los inmuebles y los arriendos, no solo por la mayor demanda en ciertos sectores, sino porque también han subido los costos de construcción.

“Estamos evidenciando un boom de arrendamiento en zonas costeras y agroturísticas. El boom por casas, por ejemplo, queda en evidencia porque en Armenia hoy es muy difícil encontrar un inmueble desocupado”, comentó Parra.

Este año la compañía superará la barrera del millón de dólares en ventas, gracias a que vienen creciendo a una tasa cercana al 50%.

“Trabajamos con los datos y tenemos un sistema de análisis basado en machine learning para estimación de precios. Nuestro equipo de análisis de datos nos permite trabajar por la confiabilidad de la información que les estamos entregando a los clientes”, finalizó Parra.

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