En junio de 2026, el PropTech Latam Summit reunió en Ciudad de México a más de 2.000 profesionales de 19 países para discutir el futuro del real estate en la región. El primer eje de transformación que identificaron no fue la inteligencia artificial, ni la tokenización, ni los modelos de negocio B2B. Fue el dato.
Del metro cuadrado al dato por metro cuadrado
El sector inmobiliario siempre midió valor en metros cuadrados. El precio por m² es la unidad de referencia universal en LATAM. Pero en los mercados donde el proptech más avanza, esa métrica sola ya no alcanza. La complementa una segunda dimensión que el ecosistema regional empieza a nombrar: el dato por metro cuadrado.
El concepto aparece como uno de los cinco ejes de transformación del proptech latinoamericano para 2026, según PropTech Latam Connection. El desplazamiento es claro: no solo importa el tamaño del inmueble, sino la densidad de información disponible sobre él. Historia de transacciones, días en mercado, flujo de demanda en la zona, tendencia de precio en los últimos 24 meses, perfil de compradores que visitaron pero no cerraron.
En Estados Unidos, esa infraestructura existe. CoreLogic tiene acceso a miles de millones de registros de transacciones históricas. ATTOM cubre 155 millones de propiedades con datos de hipoteca, impuesto predial y título. Los modelos de valuación automatizada (AVM) que usan Zillow y las instituciones financieras se alimentan de esa base: en mercados activos con datos de cierre, el margen de error de valuación puede estar por debajo del 5%.
En LATAM, esa infraestructura no existe. Los registros de propiedad son parcialmente digitales, a veces incompletos, pocas veces abiertos. Los precios de cierre no se publican. Los catastros tienen años de retraso. Los portales solo tienen lo que los anunciantes cargan: precios pedidos, no precios cerrados.
Quién está construyendo la capa de datos
El vacío no significa parálisis. Cuatro grupos de actores están construyendo la infraestructura, cada uno desde su posición.
Los portales son los que más datos acumulan y los que menos comparten. OLX Group (propietario de Properati en Argentina, Colombia, Ecuador y Uruguay) tiene la mayor base de listings de la región. Navent (Inmuebles24 en México, ZonaProp en Argentina, GoInmuebles en Colombia) opera en doce países. Ambos tienen datos de precio publicado, días activos y volumen de contactos. Pero el acceso externo a esa información es mínimo: su ventaja competitiva depende de que agencias y compradores sigan dependiendo de su visibilidad.
Las startups de analítica construyen desde el lado de la demanda. GoJom, con operaciones en Colombia, usa big data, machine learning e inteligencia artificial para conectar compradores y vendedores con datos de mercado como capa diferenciadora. Mudafy, activa en Argentina y México, ofrece a sus corredores habilitados precios de referencia dinámicos por zona como parte de su propuesta de valor.
Los operadores de volumen generan sus propios datos al procesar transacciones reales. Houm, activo en Chile, México y Colombia, reporta que en su plataforma se muestra una propiedad cada 8 minutos. Esa velocidad acumula datos de visitas, días hasta cierre y precio final de transacción que ningún portal tiene, porque Houm es el intermediario que lleva la operación completa.
El capital institucional financia la construcción de esta capa. JLL Spark, el fondo de corporate venture de JLL, tiene $500 millones comprometidos en proptech e incluye en su portafolio de 60 startups varias dedicadas a inteligencia de datos para real estate. En el período de enero 2025 a enero 2026, las startups de inteligencia artificial en LATAM captaron $2.700 millones, el 29% del total del ecosistema y un 61% más que el año anterior (según PropTech Latam Connection). Una porción creciente de esa inversión va a empresas de datos y analítica aplicada al sector.
Lo que falta y cuánto le cuesta a quien opera sin datos
El problema no es solo tecnológico. Es de incentivos y de instituciones.
En la mayoría de los mercados de LATAM, los registros públicos de propiedad no incluyen el precio de cierre real. Sin acceso a ese dato, cualquier modelo de valuación automatizada aprende con el precio pedido, que tiene un sesgo incorporado. En mercados con alta negociación, como México o Colombia, la diferencia entre precio de publicación y precio de cierre puede ser significativa. Un AVM entrenado con datos de listing en lugar de datos de transacción no solo estima mal: estima en una dirección sistemática.
Para una agencia, el costo es concreto. Armar una presentación de captación con comparables de mercado en CDMX o Bogotá puede tomar entre 2 y 3 horas de búsqueda manual. En mercados donde los datos de cierre son públicos y accesibles vía API o MLS, esa misma tarea toma minutos. El tiempo no es el único problema: los comparables seleccionados a mano son tan buenos como la memoria y la cobertura geográfica del agente que los eligió.
Esta limitación también afecta la credibilidad de los análisis que las agencias presentan a propietarios y compradores. Un estudio de mercado basado en precios publicados en portales activos subestima lo que el mercado real está haciendo, porque los precios de publicación incluyen inmuebles que llevan meses sin moverse. La diferencia entre el precio del inventario activo y el precio de las transacciones que sí se cerraron puede ser el argumento más importante de una presentación de captación, y en LATAM ese argumento muchas veces no existe.
La ruta que el mercado está tomando
El proptech de datos en LATAM avanza por tres vías simultáneas.
La primera es la apertura gradual de los portales. La competencia entre OLX, Navent y los nuevos actores B2B que expanden en la región crea presión para ofrecer datos como diferenciador. Algunos ya ofrecen reportes de mercado por zona a suscriptores profesionales, con acceso a métricas de demanda que hace tres años no estaban disponibles.
La segunda es el uso de datos alternativos. Startups en Colombia, México y Chile combinan datos de servicios públicos, permisos de construcción, movilidad y actividad digital para construir señales de precio donde el registro oficial no alcanza. Esto replica lo que el proptech más avanzado de EE.UU. hizo entre 2012 y 2018, con un desfase temporal que se está acortando.
La tercera es la acumulación de datos propios por parte de los operadores. Cada transacción que una plataforma como Houm procesa, o que un CRM bien configurado registra con datos de precio, días en mercado y perfil del comprador, alimenta un modelo privado. Las agencias y las proptech que tienen sus operaciones bien documentadas hoy tendrán una ventaja cuando los modelos de IA que consuman esos datos sean lo suficientemente buenos para el mercado local.
Qué hacer con esto
Para una agencia en LATAM, la conclusión práctica no es esperar a que la infraestructura de datos exista. Es empezar a acumular datos propios ahora.
Cada transacción cerrada debería registrarse con campos completos: precio de publicación, precio de cierre, días en mercado, número de visitas antes del cierre, fuente del lead, perfil del comprador. Con 50 transacciones así documentadas, una agencia tiene más datos de cierre reales en su zona que la mayoría de los portales disponibles en esa misma zona.
La segunda acción es priorizar herramientas que ya tienen acceso a datos de mercado propios, aunque sea parcial. Los CRM que agregan datos de múltiples agencias, los portales que ofrecen reportes históricos con precio y días en mercado, y los sistemas AVM que indican su fuente y su margen de error son más útiles que los que entregan un número sin contexto. La fuente del dato es parte de la calidad del dato.
La tercera es hacer una pregunta directa a cualquier proveedor de IA inmobiliaria que entre a LATAM: ¿con qué datos de transacciones reales está entrenado este modelo en mi mercado específico? Si la respuesta es vaga, o apunta exclusivamente a datos de precios publicados en portales, el sesgo de valuación estará incorporado desde el principio.
El dato que falta no va a aparecer de un día para otro. La carrera por construirlo ya empezó, y las agencias que entienden esta dinámica antes que sus competidores estarán mejor posicionadas para usar las herramientas que lleguen.