Por: Gerardo Ureta C., CEO EconoDataAI www.econodataai.cl y PhD(c) en Industria Inteligente PUCV.
El sector inmobiliario representa 13% del PIB global y mueve más de 10,5 billones de dólares anuales. Chile refleja las tensiones globales con particular crudeza: una familia necesita 11,4 años de ingresos para comprar una vivienda, el doble que hace una década. Existen 108.000 viviendas nuevas sin vender mientras el déficit habitacional supera las 650.000 unidades. Los campamentos crecieron 31,3% desde 2022.
La paradoja es evidente: exceso de stock en algunos segmentos y escasez dramática en otros. El sistema municipal muestra debilidades: más del 40% de los municipios declara no contar con capacidades técnicas para gestionar datos territoriales, ralentizando permisos y generando incertidumbre.
Como ejemplos internacionales se puede mirar a Barcelona que redujo 21% los tiempos de traslado con IA en movilidad; mientras que Singapur proyectó demanda habitacional a 20 años reduciendo 30% el déficit. El mercado comercial global muestra vulnerabilidades con incumplimientos de 12,6% en oficinas.
Por su parte, la IA territorial surge como respuesta estratégica: algoritmos, machine learning y modelos predictivos aplicados a datos urbanos y geoespaciales. Sus aplicaciones incluyen un tasación dinámica integrando datos geoespaciales y regulación urbana; modelos de oferta/demanda que detectan sobrestock y anticipan valorizaciones.
Ademas, consideran políticas de densificación inteligente priorizando corredores de transporte; alerta temprana del déficit habitacional, y; Simulación de instrumentos de suelo público. En Chile se cuenta con catastro MINVU, IDE, registros SII, estadísticas INE y datos variados. El desafío es integrarlos en modelos que reduzcan incertidumbre y orienten inversión.
La IA Territorial es una urgencia para el mercado inmobiliario chileno, porque puede reducir años de espera para vivienda propia, acelerar venta de stock, frenar crecimiento de campamentos y entregar certezas a inversión privada. Incorporarla como política de Estado, es clave para transformar datos en decisiones inteligentes y eficientes.
