En octubre de 2025, JLL publicó los resultados de su encuesta global de tecnología inmobiliaria: 1,500 decisores en 16 mercados, desde occupiers corporativos hasta inversores institucionales. El número que más se citó en los análisis posteriores fue el más pequeño.
El 92% de las compañías ya tiene al menos un piloto de inteligencia artificial activo. El 5% dice haber alcanzado la mayoría de sus objetivos. La brecha entre esos dos números es el fenómeno central de este ciclo, y las firmas de Europa y Estados Unidos lo están aprendiendo con dinero propio.
De menos del 5% al 92% en dos años
En julio de 2023, la misma JLL reportó que menos del 5% de las empresas de real estate tenían algún piloto de IA activo. Para octubre de 2025 ese número llegó al 92% entre occupiers corporativos y al 88% entre inversores e instituciones. El salto ocurrió en 24 meses.
La velocidad generó un problema de capacidad: cada empresa corre un promedio de cinco proyectos piloto simultáneamente, según la misma encuesta. El resultado es una difusión de esfuerzo que explica el 5% de logros reales. No es que la IA no funcione. Es que las organizaciones adoptaron la tecnología antes de tener la infraestructura para ejecutarla.
El patrón no es nuevo. El CRM se popularizó en real estate entre 2014 y 2018, y durante los primeros tres años la tasa de abandono de implementaciones nuevas superaba el 60%. Hoy, el corredor que mantiene su CRM actualizado tiene una ventaja concreta sobre quien no lo hace. Con la IA estamos en ese mismo punto de inflexión: el acceso es casi universal, la ejecución todavía no.
Por qué el 81% de las firmas enfrenta el mismo bloqueo
La encuesta de JLL identificó el obstáculo central con un número específico: el 81% de las empresas tiene al menos tres sistemas tecnológicos con bajo rendimiento antes siquiera de considerar una aplicación de IA. Y el 60% debe resolver problemas fundamentales de infraestructura antes de poder escalar cualquier piloto.
Lo que esto significa en la práctica: las compañías que no obtienen resultados con IA casi siempre tienen el mismo problema anterior. Sus datos están fragmentados, incompletos o distribuidos entre sistemas que no se comunican entre sí. Cuando aplicas un modelo de lenguaje o un algoritmo predictivo sobre datos inconsistentes, el resultado es peor que sin él. La IA amplifica la calidad de los datos subyacentes, en ambas direcciones.
Solo el 33% de los equipos encuestados se siente suficientemente capacitado para trabajar con las herramientas de IA que ya tienen. Y el 87% está incrementando su presupuesto tecnológico a causa de la IA. Pero el dinero no resuelve la fragmentación de datos: la resuelve el trabajo previo de definir qué se captura, dónde vive esa información, y con qué consistencia.
El uso que sí demuestra retorno claro en los datos europeos no es el más vistoso. Es la gestión de energía, específicamente la automatización de HVAC, que ocupa el segundo lugar en aplicaciones de mayor ROI según el informe de JLL. Funciona porque los sensores de un edificio generan datos estructurados en tiempo real. No hay ambigüedad en la temperatura de un cuarto a las 3 a.m.
Europa Q1 2025: €406 millones y qué compraron
En el primer trimestre de 2025, el mercado europeo de PropTech levantó €406 millones en más de 16 transacciones, según el informe de CRETI (Center for Real Estate Technology and Innovation). El número parece enorme. El desglose es más revelador.
El 42% fue deuda, €173 millones de los €406, no capital de riesgo especulativo. SATO, un operador de vivienda asequible en Finlandia, recibió €148 millones en un instrumento de deuda para financiar su cartera de 26,000 apartamentos. Mews, plataforma de gestión hotelera con sede en la República Checa, levantó €68.5 millones en equity de crecimiento. tado° en Alemania recibió €30.3 millones para automatización energética residencial. Specter Automation, también alemana, recibió €5 millones para robótica de construcción. En España, Libeen levantó €23.9 millones para financiamiento residencial, y hallo theo recibió €9.5 millones para una plataforma de vivienda con componentes de IA.
Lo que Europa compró en ese trimestre no es asistentes virtuales para corredores ni chatbots de captación. Compró automatización de procesos de alta frecuencia y alto costo: gestión energética, software institucional para carteras, financiamiento de vivienda. Cada uno de esos deals apunta a un flujo de trabajo que consume dinero de forma repetida y predecible.
Esto contrasta con el ciclo de inversión de 2021 y 2022, cuando buena parte del capital europeo fue a portales de búsqueda y marketplaces residenciales con modelos de publicidad. La corrección fue costosa: varios de esos proyectos no encontraron economía de unidades sostenible. El capital actual busca software que toca procesos operativos de mayor costo. Es una señal de madurez del sector.
La brecha temporal entre Europa y América Latina
En 2025, el sector de tecnología inmobiliaria recibió $16.7 mil millones globalmente, un 67.9% más que en 2024, superando incluso el pico de 2019 ($14 mil millones aproximados), según datos compilados en enero de 2026. La concentración de capital sigue en EE.UU. y Europa.
El patrón histórico en real estate es consistente: las tecnologías que transforman los mercados desarrollados toman entre dos y cuatro años en llegar a América Latina con adopción real. Los AVM (modelos de valuación automatizada) llegaron a EE.UU. con Zillow en 2006. En Brasil y Colombia son herramientas de uso corriente desde 2019 y 2020. En Panamá, el corredor que usa un AVM en su proceso de captación todavía es la excepción, no la regla.
La firma digital es el ejemplo más reciente. DocuSign lanzó su producto de real estate en EE.UU. en 2011. En Panamá, varios estudios de abogados y la propia ACOBIR hicieron la transición completa a firma electrónica entre 2021 y 2023, acelerados por las restricciones de la pandemia. El rezago fue de una década. Con la IA, el rezago se está acortando: las herramientas que las agencias europeas usan hoy para calificación automática de leads y generación de fichas técnicas ya están disponibles en planes de bajo costo para corredores independientes.
Lo que llega a Panamá primero no es el software complejo que usan Savills o Knight Frank en Londres para análisis de carteras de €500 millones. Lo que llega antes son los flujos de calificación de compradores, los resúmenes automáticos de propiedades y los asistentes de redacción de comunicaciones. Y ya están disponibles.
Qué hacer con esto
La lección del 5% no es "espera a que madure la IA". Es: verifica si tienes la base que necesita cualquier herramienta de IA para producir algo útil.
Las firmas europeas que obtienen resultados no empezaron con el piloto más ambicioso. Empezaron consolidando datos: qué información se captura de cada lead, dónde vive, y qué tan consistente es su estructura. Un corredor en Costa del Este que tiene sus últimos 200 contactos distribuidos entre varias conversaciones de WhatsApp, una hoja de Google y notas de voz no está listo para escalar con IA. Está listo para organizar primero. La diferencia entre el 5% que logra resultados y el 81% que tiene sistemas con bajo rendimiento no es el presupuesto; es la disciplina de captura de datos antes de cualquier piloto.
Pregunta concreta que puedes responder esta semana: ¿cuántos de tus leads activos tienen precio objetivo, zona preferida y plazo de decisión registrados en un solo lugar? Si la respuesta es "menos del 60%", esa es tu prioridad. El corredor que resuelva ese problema en 2026 tendrá la base necesaria cuando las herramientas que hoy usan las agencias de Londres y Berlín lleguen al precio de una suscripción mensual de $30.