Es habitual que los modelos disruptivos surjan desde fuera del sector
En los años 50 sus padres emigraron a Venezuela y crearon una pequeña constructora. De ahí nació su interés por el emprendimiento. Se formo en este país como ingeniero de caminos y, ya en España, se especializó en el mundo financiero e inmobiliario, como director de inversiones en una empresa que compraba edificios para reformarlos y venderlos. Pero su vena emprendedora, y sendos másteres en dirección de empresas inmobiliarias y constructoras (Universidad Politécnica) y sobre transformación digital (IE), le llevaron a meterse de lleno en el mundo del proptech.
¿Cómo surge Vidoqui?
Nace como una reflexión acerca de mis necesidades —las de los millennials— a la hora de acceder a una vivienda. Buscaba tener algo que represente una inversión para el futuro, pero que no requiera tener que comprometerme a 40 años. Investigamos sobre modelos alrededor de esto y surgió Vidoqui.
Es una propuesta para todas aquellas personas que quieren acceder a una vivienda, cuentan con capacidad de pago, pero no tienen ese 30% inicial necesario para suscribir una hipoteca. En Madrid, una vivienda cuesta, de media, en torno a 300 000 €: necesitas 90 000 € en mano. Es una montaña muy alta para mucha gente.
Aunque se trata de un problema mundial, en España está agudizado por las políticas de vivienda, que normalmente han apoyado la compra por encima del alquiler. La gente joven quiere acceder a la vivienda, pero es muy cara. La alternativa es el alquiler, pero la demanda ha aumentado y los precios se disparan. Esto ha propiciado una crisis de acceso a la vivienda, tanto en alquiler como en compra.
La respuesta que ofrecemos se basa en una pregunta ¿Por qué tengo que ser dueño del 0% si alquilo, o del 100% si compro? Se puede ser el dueño del 5%, o del 10% o del 15% y, poco a poco, ir comprando la vivienda. Se trata de tener los beneficios de ser propietario, aunque no tenga el 100% de la vivienda.
La propuesta es un modelo mixto
Facilita que cualquier persona busque la casa que quiera. Nosotros la compramos y le planteamos un alquiler con opción a compra. Invierte un 5% de entrada y luego se define una cuota mensual donde una parte es un alquiler y el importe que se añade sirve para ir comprando poco a poco la propiedad.
La cuota la marca el inquilino/comprador. El importe dedicado al alquiler es lo mínimo que tiene que pagar, y es por la parte que todavía no es suya. Es decir, paga alquiler por el 95% y decide la cantidad que va por encima de esa cuota, que es lo que le permite invertir en su propia vivienda (lo que pueda cada mes) para ir ahorrando y comprando la casa. Se trata de tener los beneficios de ser propietario con la flexibilidad que ofrece el alquiler.
Además, el precio de recompra de la casa queda fijado desde el inicio y el cliente tiene diez años para adquirirla o para ir “construyendo” esa entrada que permita suscribir una hipoteca.
La tecnología actual, y los datos disponibles, es lo que nos permite ser escalables
¿Cómo es el otro lado del modelo?
En la compra de la vivienda es donde entra nuestro otro cliente, el inversor institucional, que es quien realmente adquiere la propiedad. Este tipo de cliente quiere realizar inversiones en zonas céntricas, pero tiene dificultades porque es difícil el factor volumen. Ahí es donde la tecnología nos ayuda.
Normalmente, por razones de sencillez de gestión y escalabilidad, este tipo de inversores busca un parque de viviendas concentrado. No era escalable hacer inversiones de 100 millones de euros de forma dispersa, piso a piso. En este momento es cuando entra el big data. A través de una adecuada gestión de la información, podemos ofrecer al inversor un portfolio de viviendas con la mejor rentabilidad, aunque sea de forma dispersa.
La escalabilidad y el volumen los conseguimos a través de los particulares que necesitan comprar su vivienda. La tecnología actual, y los datos disponibles, nos permite filtrar esa información y encontrar las mejores viviendas, los mejores inquilinos, en las zonas con mayores potenciales de crecimiento.
Para ello, hacemos uso de una serie de sistemas de valoración automáticos de los inmuebles a través de big data e inteligencia artificial, para conocer inicialmente el precio del inmueble (con un margen de error de ± 10%) sin tener que visitarlo. Esto nos permite saber si entran en un determinado rango y es lo que nos permite ser escalables.
¿En qué ámbitos utilizáis la tecnología?
Aplicamos la tecnología en tres aspectos clave. Por un lado, en la valoración del inmueble, para hacer escalable el modelo. Por otro, en todo lo relativo al proceso de scoring del particular. Esto nos permite eliminar todos los sesgos subjetivos. Aunque los bancos cuentan con mucha información de sus clientes, algunas de las decisiones que toman se basan todavía en la intuición (extranjero o nacional, autónomo o trabajador por cuenta ajena…). Por último, nos permite valorar todos los inmuebles que entran en tiempo real, además de ayudarnos a encontrar aquellas zonas que van a tener una mayor revalorización.
Por ejemplo, en la calle Gran Vía de Madrid, el metro cuadrado en la acera par vale un 20% más que en la acera impar. Es difícil saber esto si no conoces muy bien el mercado local, pero si te apoyas en los datos (la información proveniente de los múltiples portales para conocer el el comportamiento de oferta y demanda, los históricos, los datos macro o o el detalle del consumo y actividad de la gente que vive y visita la zona) puedes predecir qué zona va a tener un mayor potencial de crecimiento.
Cuando nadie apostaba por Chueca, lo ideal habría sido estar ahí y ver la revalorización que iba a tomar el barrio con los insights que aportan los datos.
En muchos casos, todavía se sigue confiando en la intuición en muchos procesos
¿Dónde captáis esa información?
Hay muchas fuentes de datos, estructurados y no estructurados. Hoy en día hay mucha información que es pública, que proviene de entidades como el INE (Instituto Nacional de Estadística) u otras instituciones. Pero, además, hay diferentes empresas de data analytics que aportan una valoración automática de los inmuebles a partir de la información preveniente del Registro de la Propiedad, de los notarios, de las transacciones que se realizan en la zona (oferta y demanda), información demográfica (gasto medio)… Nosotros incorporamos todos esos datos para poder realizar predicciones.
En la actualidad se usa la tecnología para buscar el valor actual de un inmueble. Nuestra propuesta es, más allá de la oferta que hay hoy en la calle, conocer qué zonas van a tener un mayor potencial, qué tipo de pisos se van a demandar, con qué características. Todo esto lo aplicamos al precio de la vivienda, a los márgenes que tienen que pagar el inversor y el comprador, al precio del alquiler, etcétera.
La consecuencia es un valor añadido, positivo tanto para el inversor como para el particular que, al final, será quien compre su vivienda. Será su mayor inversión y, a través de este modelo, puede tener mucha más información sobre su posible revalorización.
Un modelo disruptivo en un sector un tanto tradicional
El inmobiliario es de los sectores que más están tardando en innovar. Realmente no ha habido una gran evolución durante estos años, algunas empresas han puesto en marcha iniciativas de transformación digital, pero básicamente ha sido un maquillaje.
En muchos casos, se sigue confiando en la intuición en un buen número de procesos, y los que toman las decisiones a gran escala todavía no han dado el paso. Cuando se está en la parte buena de un ciclo, se intenta sacar lo mejor de ese ciclo. Como todo va bien, no hace falta buscar otras alternativas ni pensar en innovación, porque todo está funcionando. El negocio va creciendo y te concentras en sacar el mayor partido al momento bueno.
De hecho, es habitual que los modelos disruptivos surjan desde fuera del sector. Hay empresas que todavía no ven lo rápido que va la tecnología. Si el sector se ha mantenido prácticamente igual durante los últimos cien años, ¿por qué vamos a cambiar ahora?
En su momento, la crisis vino muy bien porque obligó al sector a profesionalizarse. Hay una frase que dice mucho sobre este mundo: “Se pasó de las servilletas a los Excel”. Esto, en gran parte, fue debido a la entrada de los fondos americanos, que incentivaron la profesionalización del sector. Pero no hubo un doble salto, pasando desde los Excel a modelos tecnológicos aplicando innovación real, más allá de una caseta de venta bonita con un iPad.
Es cierto que ya hay algún proyecto en el que se está utilizando inteligencia artificial y big data en la toma de decisiones, en muchos casos debido a la influencia extranjera y al impulso de startups proptech que han aparecido en España y a nivel mundial. En Estados Unidos, este es el sector con más innovación, el más puntero. Es una tendencia. Sin embargo, en España —donde hay muchas startups de este tipo— el sector está a la cola en cuanto a nivel de innovación. Hay un potencial muy alto todavía.
¿Vidoqui podría haber nacido hace cinco o diez años?
Hubiera sido complicado. Nuestro planteamiento es contar con inversores institucionales para actuar sobre un mercado granular. Sencillamente, no hubiese sido escalable desde el punto de vista de filtrado de información de las viviendas, de su valoración para poder tomar decisiones… El gran problema hubiera sido la captación de los datos y el tratamiento de toda esa información.
Es cierto que, en su momento, cuando se rompió el ciclo alcista, sí hubo iniciativas por parte de algunos promotores, que se vieron en la necesidad de alquilar sus viviendas con opción a compra. Pero, desde luego, no a este nivel: tener un portfolio de 1000 millones de euros disperso en el centro de la ciudad de Madrid.
En España hay muchas proptech, pero el sector está a la cola en cuanto a nivel de innovación
¿Hay algún sector a salvo de este tipo de disrupciones?
La tecnología y los nuevos modelos están afectando a todos los sectores. Hay algunos especialmente propensos, como lo que está ocurriendo con las insurtech en el sector asegurador —especialmente los enfocados al hogar, al seguro de las hipotecas y otros tipos de productos— y con las fintech en el ámbito financiero, también con focos muy claros en la financiación personal y la del hogar.
En estos sectores, la sensación que hay es que todavía existen procesos muy intuitivos, como, por ejemplo, por parte del banco para aceptar o proponer una hipoteca. Parece que el banco te está haciendo un favor al conceder la hipoteca, cuando realmente es su negocio. De hecho, se está gastando importantes cantidades de dinero en marketing y en otros players, a los que les paga por traerles clientes “hipotecables”. Creo que aquí hay una oportunidad muy importante para el uso de big data e inteligencia artifical para hacer el proceso mucho más rapido e intuitivo para el cliente.
En cualquier caso, creo que el más propenso es el inmobiliario, porque no ha innovado, sigue construyendo igual que hace doscientos años. Por ejemplo, Idealista fue uno de los primeros players de proptech, incluso antes de que existiera la propia palabra proptech. Aportan mucho valor a los usuarios y supongo que están también en esa disyuntiva: innovar en su vertical y dar un paso más, tomando parte en temas relacionados con financiación, etc., o bien quedarse así y no entrar en el negocio de sus clientes.
En su momento, Idealista fue muy disruptivo, pero también son susceptibles de que haya una disrupción en su propio planteamiento que llegue a través de tecnologías como, por ejemplo, el blockchain.
