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En febrero, Zillow parecía tan confiado en su capacidad de usar inteligencia artificial para estimar el valor de las viviendas que anunció una nueva opción: para ciertas viviendas, su llamado "Zestimate" también representaría una oferta inicial en efectivo de la compañía para comprar la propiedad.
La medida, promocionada por un ejecutivo de la compañía en ese momento como "un avance emocionante", tenía la intención de agilizar el proceso para los propietarios que consideraran vender a Zillow como parte de su negocio de remodelación de viviendas. Zillow promovió esta opción como una forma de hacer que sea conveniente vender una casa y minimizar las interacciones con otros durante la pandemia. Sin embargo, solo ocho meses después, la compañía está cerrando ese negocio, Zillow Offers, por completo.
La decisión, anunciada la semana pasada, marca una sorprendente derrota para Zillow. La compañía de listados de bienes raíces realizó una reducción de inventario de $ 304 millones en el tercer trimestre, que atribuyó a haber comprado casas recientemente a precios más altos de lo que cree que puede vender. La empresa vio caer sus acciones y ahora planea eliminar 2.000 puestos de trabajo, o el 25% de su personal.
Sin embargo, las consecuencias de esta empresa comercial no solo apuntan a los desafíos en la compra y venta de viviendas con fines de lucro. También destaca lo difícil que es usar IA para ayudar a tomar decisiones costosas en el mundo real, particularmente en un mercado en constante cambio que puede ser difícil de predecir meses o incluso semanas, y con precios que pueden basarse tanto en la sensación como en puntos de datos claros. El director ejecutivo y cofundador de Zillow, Rich Barton, explicó el cierre de Zillow Offers citando "la imprevisibilidad en la previsión de los precios de las viviendas" que "supera con creces" lo que la empresa esperaba.
El modelo "iBuyer" utilizado por Zillow y otras compañías de bienes raíces implica comprar casas directamente de los vendedores y luego volver a ponerlas en venta después de hacer un trabajo menor. Para Zillow, uno de los primeros pasos en su decisión de comprar cualquier casa es el "Zestimate", una estimación asistida por aprendizaje automático del valor de mercado de una casa que se calcula teniendo en cuenta montones de datos sobre la propiedad recopilados de fuentes que incluyen registros de impuestos y propiedad, detalles enviados por el propietario, como la adición de un baño o dormitorio, y fotos de la casa. Las plataformas rivales como Redfin tienen sus propias estimaciones que tienen en cuenta datos similares.
"El Zestimate, los datos que proporcionó y las casas cercanas comparables se usan para calcular un precio de venta estimado", explicó Zillow en su página web Zillow Offers a los propietarios que puedan estar interesados en vender su propiedad a la compañía. (La página ahora señala que la compañía está "reduciendo" el servicio y no está haciendo nuevas ofertas de casas). Después de esa estimación, explicó la página, Zillow realiza una evaluación en persona de una propiedad, determina la cantidad que considera necesario para las reparaciones antes de poder revender la casa y luego hace una oferta final. Zillow ha comprado decenas de miles de casas desde el lanzamiento de Zillow Offers, pero ha vendido muchas menos de las que compró: según sus resultados trimestrales, compró 27 000 casas desde abril de 2018 hasta septiembre de 2021 y vendió casi 17 000.
Zillow rechazó una solicitud de entrevista con Krishna Rao, el vicepresidente de análisis de la compañía. En un comunicado, el portavoz de Zillow, Viet Shelton, le dijo a CNN Business que la compañía usó Zestimate para Zillow Offers "de la misma manera que alentamos al público a usarlo: como punto de partida".
"El desafío que enfrentamos en Zillow Offers fue la capacidad de pronosticar con precisión el precio futuro del inventario dentro de tres a seis meses, en un mercado donde hubo cambios más grandes y más rápidos que nunca en el valor de las viviendas", dijo Shelton.
De hecho, desde que Zillow ingresó al negocio de remodelación de viviendas en 2018, los mercados inmobiliarios han cambiado de manera impredecible. La pandemia condujo a una congelación temporal del mercado de la vivienda, seguida de un desequilibrio entre la oferta y la demanda que provocó un aumento sin precedentes en los precios de la vivienda. Es posible que esto solo haya complicado la decisión de la compañía de incluir Zestimate, que Zillow señala que no es una tasación, sino una "estimación generada por computadora del valor actual de la casa, dados los datos disponibles", como parte del proceso de ofertas de Zillow. en más de 20 ciudades.
La inteligencia artificial puede buscar mucha más información, mucho más rápido, que un solo ser humano al considerar un precio justo para una casa, sopesar factores como las ventas de casas comparables en un área, cuántas personas están buscando en un vecindario específico y así sucesivamente. Aún así, "puede hacer que un agente de bienes raíces mire una casa y en un segundo elija un factor crítico de la valoración que simplemente no existe como unos y ceros en ninguna base de datos", dijo Mike DelPrete, estratega de tecnología de bienes raíces. y académico residente en la Universidad de Colorado Boulder.
Una parte clave de Zillow
El Zestimate ha sido una parte clave de la marca Zillow desde que la compañía lanzó por primera vez su sitio web en 2006. El término aparece de manera destacada en millones de listados de viviendas de Zillow; es una marca registrada de la empresa; y se menciona 61 veces en su documentación de salida a bolsa desde 2011.
"Tres veces por semana, creamos más de 500.000 modelos de valoración únicos, construidos sobre 3,2 terabytes de datos, para generar Zestimates actuales en más de 70 millones de hogares estadounidenses", escribió la empresa en una presentación de valores en 2011. Más de 10 años después , la empresa publica Zestimates para más de 100 millones de hogares estadounidenses.
Si está buscando casas en el sitio web o la aplicación de Zillow, Zestimate se destaca en cada listado, ya sea que la casa esté a la venta o no. Si la casa está actualmente a la venta, se muestra un punto rojo junto a las palabras "Casa a la venta", y el Zestimate, si está disponible para esa casa, aparecerá en la misma línea.
Aunque la compañía señala que Zestimate no es una tasación de vivienda, la precisión de la función se ha cuestionado a lo largo de los años. Por ejemplo, se convirtió en objeto de una demanda presentada por propietarios de viviendas en 2017. (Esa demanda fue desestimada).
Zillow ha pasado años mejorando el Zestimate, llegando incluso a realizar una competencia de ciencia de datos de varios años para mejorar la precisión del algoritmo detrás de él. La compañía otorgó a un equipo de tres personas el premio de $ 1 millón a principios de 2019.
El Zestimate actualmente tiene una tasa de error promedio del 1,9% para las casas que están en el mercado, dijo Shelton, lo que significa que las estimaciones de Zillow para la mitad de las casas en el mercado están dentro del 1,9% del precio de venta real. Ese porcentaje de error es mucho más alto (6,9%, según Shelton) para viviendas fuera del mercado. Tener una diferencia de tan solo un 1,9 % en una propiedad con un Zestimate de $500 000 sigue siendo casi $10 000; esa cifra se multiplica en muchos, muchos hogares en diferentes ciudades de los Estados Unidos.
Un arte, no solo una ciencia
Una cosa es construir un modelo en un sitio web que a menudo sea razonablemente preciso. Otra es tratar de usar ese modelo en el mundo real para hacer apuestas muy costosas, y hacerlo a escala, según Nima Shahbazi, miembro del equipo que ganó la competencia de algoritmos Zestimate y CEO de Mindle.AI, que ayuda Las empresas utilizan la IA para hacer predicciones. Por ejemplo, si alguna casa que Zillow compró tuviera problemas ocultos, como una grieta perdida en los cimientos, Zestimate no podría predecir esos problemas, dijo.
"Hay muchas partes diferentes entre un modelo muy decente y la implementación del modelo en producción que pueden salir mal", dijo.
Zillow estaba usando Zestimate para ayudarlo a tomar decisiones de compra de viviendas de las que esperaba obtener ganancias con el tiempo. Pero Nikhil Malik, profesor asistente de marketing en la Universidad del Sur de California, dijo que los algoritmos tienden a ser buenos para hacer predicciones detalladas a corto plazo, como para predecir los precios de las acciones con un segundo de anticipación. Pero simplemente no hay suficientes datos para que un algoritmo aprenda sobre caídas y auges más largos, según Malik, que investiga precios algorítmicos y ha estudiado Zestimate en particular.
También hay muchos aspectos no cuantificables de poner una etiqueta de precio en una casa, anotó DelPrete, como el valor de vivir en el mismo vecindario en el que creciste o en la calle de tus padres. Estos pueden variar de persona a persona, lo que hace que sea aún más difícil subcontratar un proceso de valoración de la vivienda a una computadora.
"Es una buena herramienta por lo que es", dijo DelPrete sobre Zestimate, pero es un error pensar que puede usarse para predecir con precisión los precios de la vivienda ahora o en el futuro. Él lo ve como "casi un juguete", destinado más a despertar su curiosidad cuando busca su casa o la casa de su vecino en línea.
"Si quiere hacer iBuying y va a hacer miles de ofertas todos los días, tiene que ser realmente bueno valorando casas, no solo hoy sino dentro de tres a seis meses en el futuro", dijo. "Y eso es un arte y una ciencia".