Ertas para IA Inmobiliaria

Ajusta modelos para generación de descripciones de propiedades, análisis de listados, redacción de reportes de mercado y abstracción de arrendamientos entrenados con los datos y terminología específicos de tu portafolio.

The Challenge

La industria inmobiliaria genera enormes volúmenes de texto no estructurado — listados de propiedades, contratos de arrendamiento, informes de avalúo, análisis de mercado, reportes de inspección y comunicaciones con inquilinos. Extraer inteligencia procesable de estos datos requiere comprender terminología específica de propiedades (tasas de capitalización, ingreso operativo neto, área bruta arrendable, construcción a medida), conocimiento del mercado local (nombres de vecindarios, designaciones de zonificación, propiedades comparables) y el lenguaje matizado que diferencia una oportunidad de valor agregado de un activo estabilizado.

Las herramientas genéricas de IA producen descripciones de propiedades que suenan genéricas, pasan por alto puntos críticos del negocio en las abstracciones de arrendamiento y generan reportes de mercado que carecen de los datos específicos y el contexto local en los que los corredores e inversionistas confían. Una descripción de listado necesita resaltar las características que importan para el tipo de propiedad y mercado específico — las características que venden un edificio de oficinas Clase A son diferentes de las que venden un centro comercial suburbano. Los modelos genéricos no pueden hacer estas distinciones porque carecen de entrenamiento en patrones de lenguaje específicos de bienes raíces y marcos de evaluación de negocios.

The Solution

Ertas permite a las firmas inmobiliarias ajustar modelos con sus propios datos de portafolio, listados históricos y reportes de mercado. Los modelos resultantes aprenden la terminología, el lenguaje de valoración y el contexto de mercado de las áreas en las que se enfoca la firma, ya sea vivienda multifamiliar en el sureste, naves industriales en el medio oeste o desarrollos urbanos de uso mixto. En Ertas Studio, los equipos entrenan con sus descripciones de listados de mejor rendimiento, sus abstracciones de arrendamiento más precisas y sus reportes de mercado mejor valorados, de modo que el modelo escribe al estilo de sus analistas y corredores más sólidos.

Un solo modelo ajustado puede cubrir varias partes del flujo de trabajo. Redacta descripciones de propiedades que destacan las características adecuadas para cada tipo de propiedad y mercado. Abstrae los términos de contratos complejos con varios inquilinos y convierte calendarios de renta, cláusulas de escalamiento y asignaciones para mejoras del inquilino en datos estructurados. Redacta secciones de análisis de mercado para memorandos de inversión con el marco y la terminología propios de la firma. El entrenamiento se ejecuta en las GPU en la nube de Ertas, así que los ejemplos de entrenamiento se cargan en Ertas. Una vez entrenado, el modelo se descarga desde Hub y se ejecuta en los servidores de la firma, por lo que los datos de operaciones que recibe en el día a día se quedan dentro de la firma.

Key Features

Studio

Entrenamiento de Lenguaje Inmobiliario

Entrena modelos con las descripciones de listados, abstracciones de arrendamiento y reportes de mercado de tu firma en Studio. Parte de un modelo abierto como Llama 3.1 8B o Qwen 2.5 7B, lanza varios entrenamientos en paralelo y compáralos. El modelo aprende tu voz de marca, tus especialidades por tipo de propiedad y tu terminología de mercado.

Studio

Ejemplos de Arrendamiento en Data Craft

Crea y revisa ejemplos de entrenamiento en Data Craft, el constructor guiado de datasets de Studio. Pega una cláusula de arrendamiento como turno USER, escribe la abstracción correcta como turno ASSISTANT y pide a tus abstractores con más experiencia que aprueben cada ejemplo antes de entrenar.

Hub

Un Solo Modelo, en tus Servidores

Hub muestra los modelos que has entrenado. Descárgalos como GGUF para Ollama o LM Studio, o como safetensors completos para vLLM, y ejecuta la generación de listados, la abstracción de arrendamientos y la redacción de análisis de mercado desde un solo modelo en tus propios servidores.

Hub

Datos de Operaciones Privados en la Inferencia

Una vez exportado, el modelo se ejecuta en infraestructura que tú controlas, así que los detalles de propiedades, las relaciones de rentas y los textos de contratos que le envías se quedan contigo. Los datos de entrenamiento se cargan en Ertas para entrenar en GPU en la nube, así que deja fuera lo que tu equipo de operaciones no compartiría y elimina los datasets cuando ya no los necesites.

Example Workflow

Una correduría de bienes raíces comerciales gestiona 200 listados activos y procesa 50 nuevos arrendamientos al mes. El equipo de marketing reúne 5,000 descripciones de listados de alto rendimiento (medidas por participación) y 3,000 abstracciones de arrendamiento terminadas, elimina los datos de contacto de inquilinos y todo lo que esté bajo acuerdos de confidencialidad, y las carga en Ertas Studio en formato JSONL. Los abstractores con más experiencia revisan una muestra de los ejemplos de arrendamiento en Data Craft y los aprueban. El equipo ajusta un modelo que escribe descripciones de listados con la voz de la correduría y completa su plantilla estándar de abstracción de 35 campos, lanza dos modelos base en paralelo y compara ambos con un conjunto reservado de listados y arrendamientos que el modelo no ha visto. Exportan el mejor entrenamiento como GGUF y lo sirven con Ollama en un servidor interno. Los corredores ingresan los detalles de la propiedad y reciben un borrador de descripción para editar. Los asistentes legales pegan el texto del contrato y reciben una abstracción estructurada con las cláusulas inusuales marcadas para revisión del abogado. Antes de ampliar el uso, el equipo mide el tiempo de edición y los errores de abstracción frente a su propia línea base.