Ahorros de $1 millón al mes: Usando AI en Bienes Raíces

El primer cliente del que hablaré en mi newsletter es una reconocida empresa de bienes raíces con gran historia en Monterrey. Para respetar su privacidad, la llamaré “CasaGrande”.

CasaGrande tiene un amplio portafolio de propiedades en renta de distintas categorías:

• Casas y viviendas particulares

• Locales comerciales

• Bodegas

• Quintas

• Terrenos para construcción

Sin embargo, ésta no es su principal actividad empresarial. Por lo mismo, se le ponía poca atención a esta rama del negocio a comparación del resto y no se le exprimía todo su potencial.

Llegué a CasaGrande por medio de “Cassandro Casasola”, un buen amigo mío que es socio del negocio. Platicando en una comida, me contó lo siguiente entre vergüenza y coraje:

No lo podía creer. ¿Memorizarse la información de 120 propiedades? Imposible. Pero aún más importante: innecesario. 🙅🏻

💡 “¡Nunca memorices algo que puedes buscar en una fuente de información!”. Albert Einstein

Einstein tenía razón. Recordar tanta información no es viable. Cassandro vino a mí buscando una solución antes de que las cosas se pusieran peor, porque estaba igual de incrédulo que yo. Así que le pedí que me dejara entrevistar **a Memo, el famoso encargado con “memoria fotográfica”.

En una entrevista de usuario días después, Memo me contó lo siguiente, entre orgullo y soberbia:

Efectivamente, su trabajo era trabajar con esa información día a día. Pero eso no garantizaba que se supiera el portafolio de CasaGrande al derecho y al revés. Al contrario, hacer las cosas así, a la antigüita, lo dejaba muy expuesto a cometer errores si olvidaba algún detalle. Y no cualquier tipo de errores: errores MUY caros para CasaGrande. 💰

Tras revisar a fondo los contratos, estatus de pago, y expedientes de inquilinos y propiedades, confirmamos nuestros peores miedos: que bajo esta forma de trabajar se perdían más de un millón de pesos al mes por rentas no cobradas y precios de renta con 20 años sin actualizar.

CasaGrande no necesitaba un empleado con mejor memoria que Memo. Más bien, le urgía un sistema para buscar y almacenar esta información.

Para crear un sistema 100% personalizado y descubrir qué elementos serían indispensables, le pedí a Cassandro que me dejara entrevistar a todos los departamentos del negocio:

• Operaciones, encargado de publicar los anuncios y cerrar los tratos de renta y renovaciones.

• Legal, encargado de los contratos de arrendamiento y de revisar la documentación del inquilino (IDs, comprobantes de ingresos, etc).

• Cobranza, encargado de los correos, mensajes y llamadas para cobrar la renta.

• Contabilidad, encargado de facturar todas las rentas y enviar las facturas a los clientes.

• Administración y Tesorería, encargado de registrar los pagos y comparar los estados de cuenta de la empresa.

• Mantenimiento, encargado de reparar las propiedades entre contratos de renta.

Para nuestra sorpresa, más que mostrarnos el camino hacia la solución, estas entrevistas nos hicieron ver que el verdadero problema de CasaGrande era mucho más grande de lo que creíamos.

La verdadera crisis de CasaGrande

Las entrevistas con los equipos de CasaGrande nos mostraron la cruda realidad: que su operación no tenía pies ni cabeza, y que había varios problemas que se empeoraban entre sí.

¿El primero? Las responsabilidades de cada departamento eran ambiguas y pasaban a segundo plano frente a la operación principal del negocio. Esto creaba una bola de nieve que hacía que…

• …no se enviaran los recordatorios de pago

• …no se revisaran a detalle los contratos de renta y renovaciones

• …no se actualizaran los montos de renta, ocasionando pérdidas de cientos de miles de pesos al mes

• …no se detonaran los correos de cobro, ocasionando que no se cobrara en tiempo y forma

Tampoco existía una fuente de información donde consultar la papelería de cada inmueble:

• El predial

• Las escrituras

• Los recibos de servicios

• Los planos catastrales

Por si fuera poco, nadie conocía el estatus de renta de todas las propiedades. Si una estaba en renta, prestada, libre, o morosa, se tendría que preguntarle a al menos 3 personas y ni así se tendría un 100% de certeza.

Por último, no había un lugar donde registrar los pagos recurrentes, como el impuesto predial y los servicios de luz, gas, agua e internet.

Irónicamente, la propia CasaGrande necesitaba mantenimiento, reparaciones y remodelaciones. Una vez transcurrido el shock inicial, le reiteré a Cassandro que sería yo quien le cambiaría la cara a su negocio a punta de software y automatización.

Un sistema centralizado: La solución de CasaGrande

Mi tarea era clara: desarrollar una aplicación web para eliminar el trabajo manual y minimizar las horas que el personal de CasaGrande invierte en esta rama secundaria del negocio.

Desarrollé un sistema donde subir y almacenar los documentos en la nube para que solo exista una fuente de consulta para la información de cada propiedad, incluyendo el número de expediente catastral, estatus de ocupación, etc.

Además de crear una base sólida de información, esto simplifica la redacción de contratos para el departamento legal, pues les permite acceder a toda la información en un mismo lugar, sin tener que abrir 10 documentos distintos.

Tras 2 meses de desarrollo, entregué la primera versión de este sistema, la cual en solo unas semanas recortó el tiempo de redacción de nuevos contratos en 25%.

Me encuentro trabajando en la segunda fase del proyecto, que incluye el alta de todos los inquilinos, sus datos y documentación correspondiente. Esto reducirá el tiempo de redacción de nuevos contratos en un 25% adicional, efectivamente duplicando la velocidad de generación de nuevos contratos.

Una vez subidos los datos de inquilinos y propiedades, podremos relacionarlos entre sí y automatizar los recordatorios de pago en una tercera etapa.

¿Y dónde quedó el AI?

Pese al título del artículo, aún no he tocado el tema de AI. Hay una razón y no, no es clickbait.

Aunque esté de moda, el AI es el último recurso a implementar en una empresa. Para explotar su potencial, primero se debe contar con una base sólida de información.

CasaGrande no tenía eso. Al contrario, su operación era 100% manual y la sostenían la memoria de sus empleados. Ya vimos que esto le drenaba más de un millón de pesos al mes.

Antes de subirse al barco del AI, CasaGrande necesita corregir su escasez de información con urgencia para reunir y disponer de datos precisos sobre:

• Sus propiedades

• Sus inquilinos

• Sus pagos

Para esto son las tres primeras etapas de nuestro proyecto. Una vez terminado, le tomará a CasaGrande solo un par de clicks averiguar información como…

• ¿Quién es su inquilino más moroso?

• ¿Qué propiedades son las más rentables?

• ¿Cuáles contratos de renta expirarán en los próximos dos meses?

Llegado ese punto, hará sentido implementar un motor de AI en CasaGrande con objetivos más ambiciosos. Por ejemplo:

• Extraer los datos de inflación del INEGI y ajustar automáticamente el precio de renta de los contratos que vencen en 2 meses según [inflación + 2%].

• Estimar la probabilidad de que un inquilino se vuelva moroso según sus datos y la propiedad específica que busca rentar. Esto nos permitirá crear estrategias que se ejecuten automáticamente según su perfil. Por ejemplo: Si existe riesgo, aumentar el precio de renta en proporción al riesgo adicional que asumirá CasaGrande; o Sugerir no aceptar al prospecto como inquilino por el riesgo que supone.

• Determinar cuáles son las propiedades más rentables del portafolio, definir sus características (según su giro, ubicación, metraje cuadrado, etc) y buscar en internet propiedades similares que se encuentren a la venta para invertir en ellas.

Éste es el poder que tiene el AI: transformar industrias por completo. En el caso de los bienes rAÍces, estos evolucionarán en un modelo más rentable, con inquilinos más estables y sin tanto derrame de capital.

Pero a esto solo se puede llegar teniendo una base sólida de información, la cual CasaGrande y yo ya estamos construyendo juntos.

El futuro de CasaGrande se ve brillante

El ahorro para CasaGrande ya es tangible, medible y considerable solo en esta primera etapa del proyecto. Gracias a ello, podríamos decir que el desarrollo de su sistema “se está pagando solo”.

Sin embargo, aún queda mucho por hacer. Aumentar la eficiencia de sus operaciones, eliminar el riesgo y costo de los errores humanos, y respaldar las decisiones con datos traerá beneficios inmediatos para la empresa.

El potencial de ahorro y rendimientos gracias al sistema que estamos creando vuelve el panorama muy rentable para CasaGrande. Quizá en la secuela de este artículo termine refiriéndome a ellos como ‘CasaEnorme’.

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