Crean un algoritmo que calcula por cu¨¢nto se puede alquilar un piso en Airbnb
Dos cient¨ªficos emplean la inteligencia artificial para lograr una estimaci¨®n muy precisa
El fen¨®meno de Airbnb no para de crecer, ofreciendo a los viajeros la posibilidad de encontrar un alojamiento m¨¢s econ¨®mico y vers¨¢til, al tiempo que se ha convertido ya en una forma de vida para quienes explotan su propiedad en zonas con alta demanda. Ahora bien ?cu¨¢nto pedir por ese apartamento o habitaci¨®n que tenemos intenci¨®n de alquilar en la plataforma? Hasta la fecha, la mejor manera de conocer una estimaci¨®n del precio consist¨ªa en?visitar virtualmente los pisos de la zona y comprobar su precio, o bien establecer alg¨²n tipo de comparaci¨®n 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 Ferm¨ªn que durante el resto del a?o).
En este sentido, dos cient¨ªficos californianos parecen haber dado con una f¨®rmula que calcula con una gran precisi¨®n cu¨¢l es el precio medio de alquiler de la propiedad tomando en consideraci¨®n muchos factores. Bajo el paraguas de Eliot & Me, su startup ofrece la herramienta de c¨¢lculo de forma completamente gratuita a cualquiera que tenga inter¨¦s por saber por cu¨¢nto podr¨ªa alquilar su propiedad.
Estos expertos han ido m¨¢s all¨¢ a la hora de considerar baremos que determinan el precio e incluyen elementos como la ¨¦poca del a?o, la climatolog¨ªa o incluso las festividades locales. En San Sebasti¨¢n, 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 l¨®gicamente las horas de sol o lluvia tambi¨¦n influyen en la demanda de pisos vacacionales.
Toda esta informaci¨®n es procesada en bruto por un algoritmo que emplea la inteligencia artificial para depurar la informaci¨®n y ofrecer un precio potencial de alquiler ¨®ptimo para el propietario. Este algoritmo?aprende con el paso del tiempo de las tendencias locales, aliment¨¢ndose de la multitud de fuentes que intervienen, a priori, en la decisi¨®n de alquilar y por extensi¨®n en el precio medio. Eliot ofrece adem¨¢s la posibilidad de cruzar la informaci¨®n ofreciendo a los m¨¢s viajeros una apuesta interesante: ad¨®nde podr¨ªan viajar y durante cu¨¢ntos d¨ªas si alquilaran su propiedad durante una semana.
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