Reza Sardeha, Fundador y CEO de Anyone.com – Serie de Entrevistas

Reza Sardeha es un emprendedor y innovador de tecnología en serie con sede en Ámsterdam. Antes de lanzar Anyone.com, se desempeñó como CEO de Dan.com, donde ayudó a redefinir el mercado de nombres de dominio utilizando blockchain y transacciones digitales optimizadas, y también fundó la galardonada agencia web AZS Media Group. Con un historial de construir plataformas escalables y centradas en el usuario, Sardeha ahora se centra en resolver uno de los desafíos más grandes del mundo: el acceso a la propiedad de vivienda.

Anyone.com es una plataforma de bienes raíces de próxima generación que lleva todo el proceso de compra y venta de viviendas a un solo espacio de trabajo digital. La plataforma permite a compradores, vendedores, agentes y profesionales relacionados administrar listados, visitas, ofertas, negociaciones y cierres de forma fluida y transparente. Con coincidencia de agentes impulsada por IA, flujos de trabajo de extremo a extremo y planes para una “Hipoteca Anyone”, la empresa tiene como objetivo hacer que la propiedad sea más rápida, justa y accesible a nivel global.

¿Qué experiencia o insight personal lo llevó a fundar Anyone.com, y cómo influyó su viaje en la construcción y salida de Dan.com en su decisión de abordar el sector inmobiliario con la IA como solución central?

Después de construir y salir de Dan.com para unirse a GoDaddy, me di cuenta de que no quería resolver problemas pequeños en industrias de bajo impacto. Quería arreglar algo verdaderamente roto. El sector inmobiliario se destacó. Es una de las últimas industrias de trilliones de dólares que todavía funciona con herramientas obsoletas y fragmentadas. En Dan, construimos infraestructura que hizo que las transferencias y la propiedad de dominios fueran fluidas. Vi la oportunidad de hacer lo mismo, pero a una escala mucho mayor, con el sector inmobiliario, impulsado por la IA. ¿Por qué la IA? La innovación, en mi opinión, no es más que la optimización de procesos. La IA es una herramienta para lograr eso cuando se utiliza adecuadamente, por lo que nos dirigimos en esta dirección.

La compra de viviendas a menudo es lenta, costosa y opaca. ¿Cómo exactamente la IA en Anyone.com reduce esa complejidad para hacer que la propiedad sea más accesible?

Nuestra IA elimina el trabajo de adivinanza en cada etapa. Desde emparejarlo con el agente adecuado hasta ayudarlo a hacer ofertas más inteligentes (próximamente) y administrar cada paso de forma digital. Hace que el proceso sea más rápido, más barato y mucho más transparente. Automatizamos los momentos “¿qué hago a continuación?” que los compradores siempre luchan y proporcionamos a los compradores todo lo que necesitan para tener éxito en lugar de solo una parte. Los portales tradicionales solo ayudan con el descubrimiento de propiedades, por ejemplo, pero el viaje del comprador es mucho más extenso que solo eso.

Su plataforma analiza más de 12.000 millones de puntos de datos. ¿Puede compartir un ejemplo concreto en el que la IA encontró una coincidencia o insight inesperada que un ser humano probablemente habría pasado por alto?

Una vez emparejamos a un comprador que se mudaba de Londres a Lisboa con un agente que había manejado una transacción transfronteriza casi idéntica solo unos meses antes, aunque no estaban en los primeros resultados de búsqueda y no tenían idea de qué agentes eran buenos o no en Lisboa. Un ser humano no habría conocido ese contexto. Nuestra IA saca a la superficie matices que son imposibles de rastrear manualmente y toma decisiones basadas en todos los datos disponibles en lugar de fracciones.

La confianza es un problema enorme en el sector inmobiliario y la IA. ¿Cómo diseña algoritmos que la gente se sienta cómoda confiando para la compra más grande de su vida?

Priorizamos la transparencia. Los usuarios ven por qué están emparejados, qué criterios se utilizaron y siempre pueden explorar alternativas. La IA no reemplaza el juicio humano, lo mejora. Además, usamos la IA para emparejarlo, pero eventualmente un agente de bienes raíces experto lo asiste a través de la transacción en nuestra plataforma.

Los mercados inmobiliarios varían enormemente de Ámsterdam a Nueva York a Tokio. ¿Cómo entrena los modelos de IA para adaptarse a reglas y comportamientos locales tan diferentes?

No intentamos imponer un modelo global a los mercados locales, ya que creemos firmemente que las transacciones inmobiliarias necesitan experiencia local. Nuestro modelo de IA toma en cuenta todos los datos de desempeño de los agentes de cada área local y proporciona recomendaciones personalizadas basadas en eso.

Más allá de transacciones más rápidas, ¿qué nuevas posibilidades desbloquea la IA: ¿estamos avanzando hacia un mundo en el que los algoritmos negocian acuerdos o estructuran la financiación ellos mismos?

Absolutamente. Ya estamos explorando el soporte de negociación guiado por IA y estructuras de financiación personalizadas. El objetivo final es un sistema que pueda optimizar un trato en tiempo real, equilibrando el precio, el momento y la financiación para hacer que la propiedad sea mucho más accesible.

¿Qué tipo de modelos de aprendizaje automático impulsan la plataforma y cómo los entrena para equilibrar la velocidad, la precisión y la equidad en las decisiones inmobiliarias?

Usamos una mezcla de aprendizaje supervisado, filtrado colaborativo y modelos de lenguaje natural. El motor de emparejamiento, por ejemplo, equilibra el desempeño del agente, las preferencias del comprador y el contexto de la transacción. Continuamente reentrenamos en resultados reales para reducir el sesgo y aumentar la precisión. Empezamos a trabajar en la solución hace más de 2 años y la lanzamos hace solo unos meses, así que necesitamos más tiempo para mejorar en lo que hacemos a medida que obtenemos más capital, pero la solución ya funciona y es rápida. Nuestros ingenieros manejan cantidades masivas de datos, pero resolvieron todos los problemas de escalabilidad que enfrentamos.

Su modelo de hipoteca de participación compartida suena disruptivo. ¿Cómo determina la IA la asequibilidad y personaliza las opciones de financiación para los compradores individuales?

No ofrecemos ni proporcionamos el modelo de hipoteca de participación compartida a gran escala todavía, pero el primer paso en el que estamos trabajando es emparejarlo con asesores y proveedores de hipotecas de una manera similar a como lo emparejamos con agentes de bienes raíces, y el paso siguiente es proporcionar las herramientas adecuadas a los proveedores de hipotecas para optimizar su flujo de trabajo, especialmente el de los equipos de subvención.

Con miles de millones de registros de propiedades en 10+ países, ¿cómo garantiza que su IA no solo sea más rápida, sino también justa, imparcial y precisa en sus recomendaciones?

Probamos nuestros modelos en segmentos demográficos y mercados regularmente y más adelante proporcionaremos a nuestra IA la capacidad de mejorar su rendimiento. Nunca permitimos que los agentes o nuestra IA promuevan una recomendación específica y el modelo siempre se entrena para proporcionar la mejor recomendación y no una sesgada, así que por diseño es imparcial. En nuestro caso, solo necesitamos asegurarnos de que nuestros datos sean precisos, ya que el modelo se entrena con datos al final y la integridad de los datos es clave para garantizar la escala.

Si la IA cambia fundamentalmente el papel del agente de bienes raíces, ¿cómo se ve ese nuevo papel en un mundo moldeado por Anyone.com?

Los agentes se convierten en asesores de confianza nuevamente, no en trabajadores administrativos. Con la IA manejando el flujo de trabajo y la tarea tediosa, los agentes pueden centrarse en la estrategia, las relaciones y el cierre de acuerdos. Se trata de elevar su papel, no de reemplazarlo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Anyone.com.