(NC&T/Elhuyar Fundazioa) En la actualidad, ya existen aplicaciones informáticas -algunas de las cuales se pueden consultar en Internet- que ofrecen la valoración de un bien inmueble por medio de un proceso estadístico de regresión multivariable, en el que se tienen en cuenta los metros cuadrados de la vivienda, si tiene ascensor, la zona en la que se encuentra, si se han hecho reformas, los precios de las ventas de los últimos años, etc. Estos sistemas se basan en valores estadísticos que se actualizan anualmente.
El proyecto de los investigadores de la Universidad Pública de Navarra es más ambicioso: pretende conseguir resultados más próximos a los valores de mercado que los suministrados por el método estadístico utilizado actualmente. El objetivo es que la aplicación informática tenga en cuenta, además de los aspectos estadísticos que se han mencionado, la valoración subjetiva del inmueble que podría hacer un tasador.
Para ello se necesita, por tanto, introducir en el programa informático la experiencia de los profesionales, o el conocimiento experto. Esto se realiza con métodos de inteligencia artificial. Se utilizan técnicas de aprendizaje a partir de casos reales.
Así, se enseña al ordenador el significado de expresiones como "el piso es un desastre" que, para algunos tasadores, puede ser "que la construcción en su día fue muy mala, que la orientación es terrible, que la distribución de habitaciones es imposible o que está destrozado", mientras que para otro tasador puede significar "que está en las afueras, en un vecindario conflictivo, etc.". El objetivo es que el sistema aprenda el significado, "extrayendo la media de lo que significa para cada uno de los tasadores".
Este proceso de aprendizaje inteligente se basa en las "redes neuronales", así denominadas porque tratan de imitar el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano. Las redes reciben información de entrada: por una parte, las características estadísticas de las viviendas y, por otra, información sobre cómo actúan las mentes de los tasadores. Estos datos se someten a distintas operaciones, en diferentes niveles y, finalmente, el sistema arroja una valoración aproximada del inmueble.
Sin embargo, las neuronas del cerebro también reaccionan ante estímulos, pero como todavía nos encontramos en la prehistoria de la inteligencia artificial, de momento todo hay que hacerlo desde el punto de vista matemático.
La inteligencia artificial se puede entender de un modo generalista que abarca todo: la visión, el lenguaje natural, el movimiento... Se trata de imitar al hombre en todo, incluyendo su creatividad e inteligencia emocional, y en este sentido, la inteligencia artificial todavía está "muy poco desarrollada". Ahora bien, si se entiende la inteligencia artificial como aquel aparato que va a resolver un problema concreto, como el lavavajillas o la lavadora que calculan la cantidad de jabón necesaria en función de la suciedad, "entonces funciona bien".
En el mercado actual, el mayor condicionante en el valor de un inmueble es la zona en la que se encuentra. Esa zonificación se hace ahora "a mano", porque no coincide exactamente con el trazado de las calles o barrios, sino que hay que tener en cuenta otros factores. Por eso, el siguiente paso del grupo de investigación de la Universidad Pública de Navarra consiste en diseñar un sistema que permita la zonificación inteligente de una ciudad, provincia o región, por precios.
