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Cuando dar liquidez a un mercado está feo, los ibuyer

Todos sabemos que el mercado inmobiliario es poco líquido, y en general, poco eficiente. Esto ocurre por la propia naturaleza de los bienes, las trabas burocráticas, pero también por la escasa información que tradicionalmente ha existido en el mercado.

Algunas startups llevan tiempo intentando eliminar fricciones en el mercado, primero mejorando la información disponible, y ahora con modelos de negocio innovadores (y arriesgados) para mejorar la liquidez. Sin embargo, parece que hay gente que piensa que esto es malo.

De todo esto hablamos en este technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/10/proptech.mp3?_=1

 

Cómo decíamos antes, el mercado inmobiliario siempre se ha considerado uno de los mercados con menos liquidez. Sus activos no se pueden mover (inmobiliario), suelen tener tiempos largos de venta, su venta tiene muchas trabas burocráticas, son grandes inversiones que exigen también respaldo financiero, y además es un mercado en el que la información no fluye libremente. Lo cual también le hace poco eficiente.

Además lo que se vende en el mercado inmobiliario está lejos de ser estándar lo cual añade más complicaciones. Con esas características, no es de extrañar que haya atraído a muchas startups para intentar solucionar estos puntos de fricción, empresas que se las engloba en la categoría de proptech.

Inicialmente, lo que podríamos llamar Primera Ola del proptech, vimos empresas que pasaron a hacer digitalmente lo que se había hecho tradicionalmente en el sector. Aquí vimos nacer las primeras startups que originalmente eran portales de compraventa inmobiliaria más o menos sofisticados. Un ejemplo de este tipo de empresas aquí en España sería idealista que se fundó en el año 2000.

En una Segunda Ola empezaron a aparecer muchos servicios digitales en todas las áreas del mercado inmobiliario, pero centrándonos en el tema de este post (y simplificando muchísimo), aquí vimos una explosión en startups que se dedicaban a generar (e intentar monetizar) datos de mercado. Para las que empezaron como portales inmobiliarios el paso era obvio, de hecho no es difícil oír a la gente de idealista hoy en día hablar de datos que de cualquier otra cosa. Pero también nacieron startups centradas en la visualización, o por supuesto en convertir esos datos en decisiones.

Y podríamos definir la Tercera Ola del proptech (en la actualidad) cómo aquella en la que a través de modelos de negocio innovadores para el sector y basándose en la Inteligencia Artificial y la cantidad de datos existentes, se lanzan a solucionar fricciones muy concretas del mercado. Para este post nos centraremos en aquellas que están intentando dar liquidez al mercado de compraventa, pero las hay en alquiler, servicios profesionales, etc… En esta Tercera Ola, muchas empresas han intentado ser los que hagan parte del proceso que de otra forma lo harían los usuarios para conseguir eficiencias.

En principio, parecería que este tipo de startups que intentan aportar soluciones que al final significan más liquidez y eficiencia a un mercado que no es ni una cosa ni otra deberían ser bienvenidas. En teoría, normalmente poca liquidez y eficiencia significa mayor precio.

En España empresas cómo idealista se han convertido en la bicha, objetivo de muchos por la situación del mercado. Cierto es que hace ya casi dos años la CNMC abrió un expediente sancionador a empresas del sector, incluyendo a idealista, pero seguimos sin noticias sobre qué ha pasado con ese expediente.

Lo que sí que ha pasado es que hay mucha gente que ha asumido el discurso de que idealista contribuye al alza de precios. Es habitual verlo en redes sociales, pero también en algunos medios de comunicación. El único argumento sólido que se suele encontrar es que la información de este tipo de portales es la que se suele utilizar para que nuevos oferentes fijen el precio, y que por lo tanto se genera una especie de bola que sube los precios.

Claro que el argumento funciona también se podría haber utilizado cuando se desplomaron los precios de alquiler durante la crisis, pero es que además refuerza la idea de que aún hacen falta más datos para mejorar la eficiencia del mercado. Pero personalmente creo que es cómo acusar a la AEMET de que llueve mucho.

En EEUU están viviendo algo parecido. El precio de la vivienda allí, sólo este año, ha crecido un 20%. Y allí, han surgido unas cuantas empresas (algunas que han evolucionado de ser portales inmobiliarios) que se dedican a un modelo de negocio innovador (y arriesgado) en el sector.

Teniendo en cuenta la cantidad de datos que tienen y su confianza en que sus algoritmos de valoración de inmuebles, se dedican a hacer ofertas a la gente que quiere vender una casa, ofertas que son capaces de hacer firme en cuestión de días. Después, limpian y arreglan la vivienda, y la vuelven a poner en el mercado directamente. Este modelo de negocio lo llaman iBuyer (de instantáneo).

Este modelo de negocio tiene bastante riesgos y exige de un músculo financiero muy importante. Una de las más activas con este modelo, Zillow, tiene una capitalización de alrededor de 25000 millones de dólares.

Precisamente Zillow anunció la semana pasada que ponía en pausa su programa de iBuyer. La razón oficial es que son incapaces de encontrar la mano de obra necesaria para la limpieza y la reparación de las viviendas que compran. Sin embargo, otros creen ver el inicio del fin de la burbuja inmobiliaria en EEUU con este parón de Zillow.

La realidad, es que incluso con este mercado tremendamente alcista, no parece que los iBuyers estén ganando dinero, muy al contrario. Esto no ha evitado las críticas contra el modelo y las acusaciones de manipular el mercado. En EEUU, este vídeo de un agente inmobiliario se ha hecho viral.

En este artículo se entra en mucho detalle sobre la escala de las operaciones de Zillow respondiendo a ese vídeo. Este también es una lectura interesante para ver más puntos de vista (incluidos los comentarios).

En España tenemos algún ejemplo de iBuyer, pero su escala es muy pequeña cómo para tener la suficiente visibilidad para atraer críticas. Aunque estoy seguro que les podría caer un buen chaparrón.

No hay que ser un anarcocapitalista para pensar que cualquier cosa que ayude a que un mercado sea más líquido y eficiente son buenas noticias para el consumidor. Tiempos extraños los que vivimos en los que cualquier cosa asociada a mercado tiene enseguida connotaciones negativas.

@resbla

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CNMC vs algoritmos: la transformación digital de la colusión

La semana pasada la CNMC anunciaba el inicio de un expediente sancionador contra siete empresas intermediadoras del mercado inmobiliario, entre ellas idealista o Look & Find.

Las empresas se han apresurado a negar cualquier acción ilegal. Tiene pinta de que este va a ser un caso largo y complicado. Imposible por lo tanto entrar en el detalle del caso, sin embargo hay una cosa muy interesante en el fondo de este asunto, y copio y pego del comunicado de la CNMC: «El uso de algoritmos habría tenido especial relevancia en la conducta ilícita  que se investiga.»

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2020/02/idealista.mp3?_=2

 

Como decía, ni me veo capaz (ni me interesa mucho la verdad) este caso en concreto. Sabemos demasiado poco para tener una opinión fundada. Hay que recordar que hace unos meses la CNMC anunció una inspección, con lo que es de suponer que encontraron algo.

Sin embargo, es muy interesante el que la CNMC hable tantas veces de algoritmos en su nota de prensa, y aunque es difícil saber a qué se refieren exactamente, hablan también varias veces de «coordinación de precios«.

En Economía, la coordinación de precios se llama colusión, y esta puede ser tácita o expresa. La primera es aquella a la que se llega de forma inconsciente entre competidores. La segunda es un acuerdo entre competidores para subir el precio. Ambas resultan en mayores beneficios para las empresa y también ambas perjudican a los usuarios. En la mayoría de los países, sólo la segunda es ilegal, aunque no significa que las autoridades para la defensa de la competencia no deban intervenir también en la primera para limitar el impacto a los usuarios, aunque de nuevo, esto no suele ser ilegal.

Hace unos cuatro años, empezaron a aparecer estudios y artículos hablando de la posibilidad de que el uso de algoritmos de fijación de precios pudiera llevar a situaciones de colusión tácita y preguntándose cómo deberían reaccionar las autoridades para la defensa de la competencia.

Recuerdo este artículo de The Economist que lo explicaba muy bien (más aquí, aquí, OCDE1, OCDE2, aquí, aquí y aquí). Pero lo voy a intentar yo. Imagina un mercado relativamente concentrado en el que hay pocos grandes actores. Estos actores implementan sistemas automáticos de fijación de precios basados en algoritmos generados a través de sistemas de aprendizaje autónomo (machine learning). Estos sistemas de inteligencia artificial, aprenden en base a la prueba y error el precio que maximiza el beneficio para su propietaria. En una situación cómo la que describimos, en un mercado concentrado con pocos actores, si todos utilizaran sistemas parecidos, es probable que esos sistemas llegaran a una especie de sincronización en la que todos aprenden que subir el precio es la forma de maximizar el beneficio. Esto es por supuesto muy bueno para las empresas, pero perjudicial para los usuarios.

Esto sería un ejemplo de libro de colusión tácita, y la gran pregunta es, ¿qué deberían hacer las autoridades para la defensa de la competencia tendrían que hacer en este caso? Está claro que las compañías no estarían haciendo algo ilegal, pero está también claro que sería algo muy perjudicial para los usuarios.

Sería aventurarme muchísimo decir que esto es lo que pueda estar pasando en este caso, pero sería MUY interesante si lo es.

Hasta dónde he podido encontrar, no ha habido ni un sólo caso en todo el mundo de algo parecido. Ha habido un par de casos en los que los algoritmos jugaron un papel importante en el caso por el que multaron a diferentes empresas en EEUU y en la UE, pero en un caso se utilizaron para una colusión expresa, y en el otro para monitorizar los precios de su canal.

En todo caso, sea lo que sea que ha visto la CNMC, este tema es un tema muy «caliente» ahora mismo. Todo el mundo (literalmente) va a estar muy atento a esta caso. Con más y más presión sobre los negocios y las posiciones de dominio de las grandes tecnológicas y de sus plataformas digitales en las que se utilizan de forma masiva algoritmos para fijar el precio, este tipo de casos se utilizarán para fijar la dirección que tomarán las diferentes autoridades para la defensa de la competencia del mundo. Amazon lleva mucho tiempo en el punto de mira sobre estos temas.

Últimamente veo muchas veces esta famosa cita de Adam Smith: «Rara vez se verán juntarse los de la misma profesión u oficio, aunque sea con motivo de diversión o de otro accidente extraordinario, que no concluyan sus juntas y sus conversaciones en alguna combinación o concierto contra el beneficio común, conviniéndose en levantar los precios de sus artefactos o mercaderías»

Y aunque la veo mucho, siempre me parece que se utiliza (a uno y otro lado) para justificar lo que precisamente no quiere decir la cita. El riesgo de colusión baja a medida que hay más competencia en un mercado, sean personas o algoritmos los que fijen los precios. Y no, más regulación no genera más competencia (normalmente es al contrario), y tampoco, si el mercado está muy consolidado no hay que asumir que es lo natural y dejarlo estar.

Todo pasa por no olvidar nunca que aquí de lo que se trata es de proteger al consumidor, y si se mantienen los precios artificialmente altos, sin duda es papel de las autoridades intervenir.

Así que cómo dije al principio, no me meto en este caso concreto. Veremos si al final en este caso hay algo de esta colusión algorítmica de la que hemos hablado o se trata de otra cosa. En todo caso, entramos en una época nueva para las autoridades de la defensa de la competencia en la que los monopolistas pueden ser algoritmos.

@resbla

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