Crean un algoritmo que calcula por cuánto se puede alquilar un piso en Airbnb
Dos científicos emplean la inteligencia artificial para lograr una estimación muy precisa
El fenómeno de Airbnb no para de crecer, ofreciendo a los viajeros la posibilidad de encontrar un alojamiento más económico y versátil, al tiempo que se ha convertido ya en una forma de vida para quienes explotan su propiedad en zonas con alta demanda. Ahora bien ¿cuánto pedir por ese apartamento o habitación que tenemos intención de alquilar en la plataforma? Hasta la fecha, la mejor manera de conocer una estimación del precio consistía en visitar virtualmente los pisos de la zona y comprobar su precio, o bien establecer algún tipo de comparación con los precios de los alojamientos hoteleros de la zona. Sin embargo, esta manera de calcular los posibles ingresos es muy aproximada y no contempla la variabilidad de los precios a lo largo del tiempo (no cuesta lo mismo un apartamento en Pamplona en pleno San Fermín que durante el resto del año).
En este sentido, dos científicos californianos parecen haber dado con una fórmula que calcula con una gran precisión cuál es el precio medio de alquiler de la propiedad tomando en consideración muchos factores. Bajo el paraguas de Eliot & Me, su startup ofrece la herramienta de cálculo de forma completamente gratuita a cualquiera que tenga interés por saber por cuánto podría alquilar su propiedad.
Estos expertos han ido más allá a la hora de considerar baremos que determinan el precio e incluyen elementos como la época del año, la climatología o incluso las festividades locales. En San Sebastián, por ejemplo, los precios de los alquileres en Airbnb se disparan hasta en un 88% durante la Semana Grande o el Festival de Cine, y lógicamente las horas de sol o lluvia también influyen en la demanda de pisos vacacionales.
Toda esta información es procesada en bruto por un algoritmo que emplea la inteligencia artificial para depurar la información y ofrecer un precio potencial de alquiler óptimo para el propietario. Este algoritmo aprende con el paso del tiempo de las tendencias locales, alimentándose de la multitud de fuentes que intervienen, a priori, en la decisión de alquilar y por extensión en el precio medio. Eliot ofrece además la posibilidad de cruzar la información ofreciendo a los más viajeros una apuesta interesante: adónde podrían viajar y durante cuántos días si alquilaran su propiedad durante una semana.
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