Pedir a un modelo «valora un piso» permite obtener enseguida una cifra de buenos modales. Puede acompañarse de una explicación segura, una lista de factores y casi ninguna base verificable.
En LiveDXB Analytics elegí un motor de cálculo independiente. Toma operaciones de la base, busca comparables, calcula la distribución del precio por pie cuadrado y contrasta el precio pedido. El comentario de AI viene después. El resultado numérico lo produce código TypeScript.
Pero es fácil tranquilizarse demasiado pronto. Un programa puede calcular impecablemente la mediana de pisos mal seleccionados.
Cómo funciona el cálculo
La interfaz usa React; la API, Hono en un Cloudflare Worker. D1 guarda datos normalizados y resultados de comprobaciones; R2, las cargas originales. El resultado tiene parámetros de entrada, fecha y versión del método.
El motor obtiene mediana y cuartiles, filtra valores atípicos mediante rango intercuartílico y compara el precio con el intervalo. Con menos de tres comparables iniciales, la respuesta prevista es INSUFFICIENT DATA.
El formulario archivado ya tiene un inmueble ficticio seleccionado. Permite ver entradas y el recorrido disponible al resultado. Es una demo autónoma, no una consulta al mercado actual.
Datos de entrada de la valoración
Interfaz archivada · datos de demostración
Es una forma útil de rechazar. La interfaz sigue funcionando sin fingir que cada clic debe acabar en un precio.
Aquí se muestra un resultado demostrativo preparado. La pantalla ilustra el cálculo, pero sus cifras no confirman el precio de mercado de un piso real.
Resultado de la valoración
Interfaz archivada · datos de demostración
Qué operaciones entran en la comparación
La selección actual usa tolerancias de superficie del 18 y 30 %. Las operaciones se ordenan por fecha, pero la consulta carece de límite temporal explícito. El método anterior planteaba 180/365 días y 15/25 %; el código todavía no coincide.
La selección ampliada también relaja las coincidencias. Puede encontrar datos, pero cambia el significado del resultado. Las operaciones antiguas y menos similares no se vuelven precisas porque haya suficientes para calcular.
Por eso no llamo al sistema valoración garantizada ni repito la promesa inicial de «cero alucinaciones». El algoritmo separado hace reproducible la aritmética. Calidad de muestra, actualidad de fuente y validez de la conclusión requieren comprobaciones propias.
Qué producto quiero obtener
Una herramienta que muestre por qué se eligieron esas operaciones, qué restricciones se relajaron y dónde termina la confianza. Lo siguiente debe ser reconciliar código y método, controlar actualidad y revisar comparables. Otro párrafo bonito del modelo puede esperar.
No debe confundirse con Comps Engine, pausado dentro del CRM inmobiliario. Tiene implementación propia; disponer de código y un despliegue anterior no demuestra que la base del mercado esté completa hoy.
LiveDXB Analytics tiene motor propio. Es una implementación posterior e independiente de Comps Engine, con sus límites de datos y metodología. La reproducibilidad permite comprobar la aritmética, pero no sustituye revisar la integridad y actualidad de la muestra.
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@nevsky_alexander
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