IA inmobiliaria: grandes riesgos, alta exposición regulatoria

El acceso a la vivienda es una de las decisiones más fundamentales en la vida de las personas, y la IA está cada vez más integrada en todas las etapas del mercado inmobiliario: descubrimiento y recomendación de propiedades, selección de solicitudes de alquiler, suscripción hipotecaria y evaluación crediticia, valoración de propiedades y gestión de carteras de inversión. Cada una de estas aplicaciones de IA genera una exposición regulatoria específica, gran parte de ella bajo leyes anteriores a la IA pero que se aplican con toda su fuerza a los sistemas algorítmicos.

Modelos de valoración automatizada y el Reglamento de IA de la UE

Los AVM (modelos de valoración automatizada) utilizados en la suscripción hipotecaria, modelos que generan valores de propiedades para respaldar decisiones de concesión de crédito, se encuadran directamente en la categoría 5 del anexo III del Reglamento de IA de la UE (EU AI Act): sistemas de IA destinados a evaluar la solvencia crediticia de personas físicas o a establecer su puntuación crediticia. Esta categorización implica que se aplican todos los requisitos de cumplimiento propios de la IA de alto riesgo: evaluación de conformidad, documentación técnica, gobernanza de datos, supervisión humana y seguimiento poscomercialización. Se aplica el plazo de diciembre de 2027 establecido en el Omnibus.

Para los prestamistas inmobiliarios que utilizan AVM, el calendario de cumplimiento del Reglamento de IA de la UE debe integrarse con las prácticas ya existentes de gestión del riesgo de modelos. La mayoría de los prestamistas más sofisticados ya realizan la validación de sus AVM; el Reglamento de IA de la UE se apoya en esto y añade requisitos adicionales de documentación, supervisión y transparencia que van más allá de los programas internos habituales de gestión del riesgo de modelos (MRM).

Selección de inquilinos: exposición en materia de vivienda justa

Las herramientas de IA para la selección de inquilinos, sistemas que evalúan las solicitudes de alquiler y recomiendan su aprobación o rechazo, han atraído una atención regulatoria considerable en Estados Unidos. La postura del HUD (Departamento de Vivienda y Desarrollo Urbano de EE. UU.) en materia de aplicación de la vivienda justa es inequívoca: la Ley de Vivienda Justa (Fair Housing Act) se aplica a las decisiones de selección adoptadas mediante IA. Los propietarios que utilizan herramientas de selección con IA que rechazan sistemáticamente a solicitantes de grupos protegidos incurren en responsabilidad conforme a la Ley de Vivienda Justa, independientemente de que el algoritmo utilice o no explícitamente características protegidas. La discriminación indirecta (por proxy), es decir, el rechazo sistemático de solicitantes basado en factores que se correlacionan con la raza, el origen nacional, la discapacidad u otras características protegidas, es ilegal conforme a la Ley.

En la práctica, esto significa que los operadores inmobiliarios que utilizan IA para la selección de inquilinos deben: evaluar de forma independiente las herramientas de selección en busca de impacto dispar entre grupos protegidos antes de su implementación; supervisar de manera continua los resultados de la selección en busca de patrones discriminatorios; garantizar que cada solicitante pueda obtener una explicación significativa de las decisiones de selección adversas; y mantener supervisión humana para las decisiones finales de arrendamiento. «El algoritmo te rechazó» no es una explicación legalmente suficiente para una solicitud de vivienda rechazada.

Fijación algorítmica de precios de alquiler y riesgo antimonopolio

Quizá el riesgo legal emergente más significativo en la IA inmobiliaria sea la fijación algorítmica de precios de alquiler, es decir, el uso de plataformas de IA (como RealPage) que ofrecen a los propietarios recomendaciones de precios basadas en datos de mercado agregados. Las investigaciones del Departamento de Justicia de EE. UU. (DOJ) y de la Comisión Federal de Comercio (FTC) se han centrado en determinar si estas plataformas facilitan la coordinación entre propietarios que, de otro modo, competirían en precio, lo que constituiría una posible infracción de la legislación antimonopolio incluso sin que exista ningún acuerdo explícito entre competidores.

La teoría es la siguiente: si propietarios competidores entre sí aceptan todos las recomendaciones de precios de la misma plataforma de IA, entrenada con datos de todos esos propietarios, la IA podría estar coordinando de hecho los precios de forma perjudicial para los inquilinos, sin que medie comunicación alguna entre los propietarios. Si esto constituye o no una coordinación de precios ilegal conforme a la legislación antimonopolio es una cuestión que se está dirimiendo en los tribunales, pero el riesgo es real y la atención regulatoria es seria. Las empresas de inversión inmobiliaria que utilicen IA de fijación de precios de terceros deberían seguir de cerca este litigio y valorar si el uso de este tipo de herramientas genera exposición en materia de derecho de la competencia.

Lectura adicional: Principios de la OCDE sobre IA

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