InmoCheck presentó el 30 de enero de 2025 en Córdoba una aplicación de análisis de datos inmobiliarios con inteligencia artificial (IA) orientada a procesar información de propiedades en venta y alquiler en Argentina. La propuesta apunta a resolver la falta de indicadores confiables y la dispersión de la oferta en múltiples portales, mediante el relevamiento y la normalización de avisos publicados en internet.
La plataforma fue fundada por Esteban Vázquez Ortega, corredor inmobiliario, y Cristian Rajani, computer scientist. El diseño combina dos motores propios: Inmosearch AI, encargado de recorrer la web y recolectar la oferta disponible, y Domus AI, que limpia esos datos, corrige y descarta anomalías y los transforma en estadísticas para profesionales, inversores, desarrolladores y público en general.
Uno de los diferenciales es la posibilidad de interactuar con la herramienta a través de lenguaje natural. Entre los ejemplos de uso figuran consultas como “¿cuales son los barrios con el precio promedio del m2 más bajo en Rosario?” o “¿cómo varió el precio del m2 cubierto de casas en Belgrano estos meses?”. La lógica es reemplazar filtros complejos y búsquedas manuales por preguntas directas que derivan en respuestas estructuradas.
La base de datos se nutre de cientos de miles de registros y el proceso de depuración aparece como un punto central del desarrollo. “Del total de propiedades que hay hoy en oferta a través de internet solo el 30% está publicado correctamente.”, dijo Cristian Rajani, computer scientist. En la misma línea, el equipo señaló que, sobre 500.000 propiedades vigentes que incorporan para análisis, 250.000 presentan errores “insalvables”, mientras que otras 100.000 pueden ser corregidas por algoritmos, lo que deja alrededor de 250.000 propiedades para análisis estadístico.
El servicio opera bajo un modelo de suscripción mensual con cuatro niveles: un plan gratuito de prueba, Basic para agentes individuales, Premium (intermedio) y Partner para equipos inmobiliarios. El esquema prevé acceso a actualizaciones futuras sin costo adicional.
En la hoja de ruta, el desarrollo contempla para 2026 la incorporación de modelos predictivos, funcionalidades colaborativas para equipos y análisis de rentabilidad por micro-zonas, además de una expansión a otros mercados latinoamericanos, comenzando por Uruguay y Chile.
