El algoritmo de Zillow apostó por los precios de la vivienda y perdió 420 millones de dólares en un trimestre

Zillow, conocida sobre todo por su herramienta de valoración de viviendas Zestimate, lanzó Zillow Offers en abril de 2018 como negocio de iBuying. El modelo era sencillo en concepto: Zillow usaría su Zestimate algorítmico para hacer ofertas instantáneas a los vendedores de viviendas, comprar las casas, hacer pequeñas reparaciones y revenderlas con beneficio. Se suponía que el margen provendría de la eficiencia del algoritmo y de la escala de la operación.

El problema surgió en 2021, cuando el mercado inmobiliario estadounidense se volvió inusualmente volátil. El algoritmo de Zillow, entrenado con datos históricos, no pudo seguir el ritmo de los rápidos cambios de precios. La empresa siguió comprando viviendas a precios que el algoritmo consideraba justos, pero el mercado se movía más rápido de lo que el modelo podía ajustarse. En el tercer trimestre de 2021, Zillow poseía aproximadamente 7.000 viviendas y perdía dinero con casi todas ellas. El segmento Zillow Offers perdió 420 millones de dólares solo en el tercer trimestre de 2021.

En noviembre de 2021, el consejero delegado Rich Barton anunció que Zillow cerraría por completo el negocio de iBuying. La empresa registró un deterioro de 304 millones de dólares sobre el inventario no vendido y despidió al 25 % de su plantilla, unos 2.000 empleados. Las acciones de Zillow cayeron con fuerza en las semanas siguientes. Barton reconoció después que la empresa no podía pronosticar con precisión los precios de la vivienda. El fracaso fue una demostración contundente de que un algoritmo entrenado con mercados estables no es fiable en condiciones volátiles.

Cerró el iBuying tras el fracaso del modelo en condiciones de volatilidad, con un deterioro de 304 millones de dólares y el despido de 2.000 personas para detener la sangría trimestral de 420 millones de dólares.

El algoritmo de Zillow se entrenó con datos históricos de la vivienda y no pudo adaptarse a las rápidas oscilaciones de precios de 2021, lo que hizo que comprara viviendas a precios que ya no eran rentables.

El modelo de iBuying obligaba a Zillow a mantener inventario, lo que significaba que cada error de valoración se veía amplificado por el coste de mantener miles de viviendas sin vender.

Zillow escaló el negocio de forma agresiva antes de demostrar que el algoritmo funcionaba en condiciones volátiles, acumulando 7.000 viviendas para cuando el defecto era innegable.

Un algoritmo vale tanto como el mercado con el que se entrenó. Cuando cambia el régimen de mercado, el modelo que funcionaba ayer se convierte hoy en una carga. Escalar antes de demostrar el modelo amplifica el daño.