Influencia de las TIC en los Avalúos en Bienes Inmuebles

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorRojas Ramirez, Edgar Jesus
dc.contributor.authorGomez Garcia, Pablo
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.date.accessioned2026-08-24T20:22:24Z
dc.date.available2026-08-24T20:22:24Z
dc.date.issued2026-08-16
dc.descriptionLa valoración inmobiliaria en Colombia enfrenta un cambio de paradigma hacia el ecosistema "PropTech", impulsado por la integración de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) y la Inteligencia Artificial (IA). El presente estudio analiza la influencia de estas herramientas en la eficiencia técnica, precisión y calidad de los avalúos en Bucaramanga, Santander y el ámbito nacional. A pesar de la existencia de marcos normativos como el CONPES 3975 de 2019, persiste una brecha tecnológica en la práctica regional. Bajo un enfoque mixto (cuanti-cualitativo) de alcance descriptivo-explicativo, la investigación evalúa el nivel de adopción de modelos de Machine Learning, Computer Vision y Modelos Automatizados de Valoración (AVM). Los resultados preliminares sugieren que, aunque la IA reduce significativamente la subjetividad y los tiempos operativos, existen barreras normativas y de interoperabilidad de datos que limitan su implementación plena. El trabajo concluye con una propuesta estratégica para la transformación digital ética del sector, alineada con los estándares internacionales de valuación y las políticas de desarrollo del país. Palabras clave: Inteligencia Artificial, Avalúos Inmobiliarios, CONPES 3975, PropTech, Santander, Transformación Digital.
dc.description.abstractReal estate valuation in Colombia is undergoing a paradigm shift towards the "PropTech" ecosystem, driven by the integration of Information and Communication Technologies (ICT) and Artificial Intelligence (AI). This study analyzes the influence of these tools on the technical efficiency, accuracy, and quality of appraisals in Bucaramanga, Santander, and at a national level. Despite the existence of regulatory frameworks such as CONPES 3975 of 2019, a technological gap persists in regional practice. Using a mixed-method approach (quantitative-qualitative) with a descriptive-explanatory scope, the research evaluates the adoption level of Machine Learning, Computer Vision, and Automated Valuation Models (AVM). Preliminary results suggest that while AI significantly reduces subjectivity and operational times, there are regulatory and data interoperability barriers that limit its full implementation. The paper concludes with a strategic proposal for the ethical digital transformation of the sector, aligned with international valuation standards and the country's development policies. Keywords: artificial Intelligence, Real Estate Appraisal, CONPES 3975, PropTech, Santander, Digital Transformation.
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Avalúosspa
dc.description.domainhttps://www.ustabuca.edu.co/
dc.identifier.citationGomez Garcia, P. (2026) Influencia de las TIC en los Avalúos en Bienes Inmuebles [Tesis de posgrado] Universidad Santo Tomás, bucaramanga, Colombia
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/73946
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bucaramanga
dc.publisher.facultyFacultad de Arquitecturaspa
dc.publisher.programEspecialización Avalúosspa
dc.relation.referencesAguilar, L. J. (2016). Big data: Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Alfaomega Grupo Editor. Alfaro, A. D., & Ospina, J. V. (2021). Revisión sistemática de literatura: Técnicas de aprendizaje automático (machine learning). Cuaderno Activa, 13(1), 113–121. Bernardi, M., & Tavares, C. (2022). Digital transformation in property valuation: A GIS-based approach. Journal of Geographical Information Science, 36(4), 505–521. Bravo, J. D. (2000). Breve introducción a la cartografía y a los sistemas de información geográfica (SIG). Grupo Editorial Universitaria. Consejo Nacional de Política Económica y Social. (2019). Documento CONPES 3975. Política nacional para la transformación digital e inteligencia artificial. Departamento Nacional de Planeación. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%C3%B3micos/3975.pdf Departamento Nacional de Planeación. (2023). Avances del catastro multipropósito en Colombia. https://www.dnp.gov.co Droj, G., Kwartnik-Pruc, A., & Droj, L. (2024). GIS and AI integration in property valuation: A Latin American perspective. Journal of Property Research, 41(2), 87–105. Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill. Instituto Geográfico Agustín Codazzi. (2024). Informe de avance del catastro multipropósito en Colombia. IGAC. Instituto Geográfico Agustín Codazzi. (2024). Manual de captura de datos para el catastro multipropósito. IGAC. International Valuation Standards Council. (2021). Perspectives paper: Digital transformation and valuation. https://www.ivsc.org/
dc.relation.referencesInternational Valuation Standards Council. (2022). International valuation standards (IVS 2022). https://www.ivsc.org/ Ley 1673 de 2013. (2013, 19 de julio). Por la cual se regula la actividad del avaluador y se dictan otras disposiciones. Diario Oficial No. 48.856. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). Digitalisation of property taxation: Recent advances and remaining challenges. OECD Publishing. Resolución 620 de 2008. (2008, 23 de septiembre). Por la cual se establecen los procedimientos para los avalúos ordenados dentro del marco de la Ley 388 de 1997. Instituto Geográfico Agustín Codazzi. Riveros, E., Vairetti, C., & Maldonado, S. (2024). Scalable property valuation models via graph-based deep learning. Applied AI Letters, 5(3). Royal Institution of Chartered Surveyors. (2021). Global valuation standards (The Red Book). RICS. Royal Institution of Chartered Surveyors. (2021). Valuation and technology: Professional statement. RICS. San José Cabrero, A. (2020). El futuro de la valoración inmobiliaria: Big data y modelos AVM. Editorial Universitaria. Slotnisky, D. (2016). Transformación digital: Cómo las empresas y los profesionales deben adaptarse a esta revolución. Digital House. Suárez, J., & Martínez, A. (2023). Retos y oportunidades del sector avaluador en Colombia ante la digitalización. Revista de Ingeniería y Territorio, 28(1), 77–92. Zurada, J., Levitan, A., & Guan, J. (2011). A comparison of regression and artificial intelligence methods in a mass appraisal context. Journal of Real Estate Research, 33(3), 349–387.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordinteligencia artificial
dc.subject.lembUso de inteligencia artificial
dc.subject.lembBienes raíces
dc.subject.lembMercado inmobiliario
dc.subject.proposalInteligencia Artificial
dc.titleInfluencia de las TIC en los Avalúos en Bienes Inmuebles
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryApropiación Social y Circulación del Conocimiento: Documento de trabajo (working papers)
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Miniatura
Nombre:
2026GomezPablo.pdf
Tamaño:
14.5 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de grado
Descargar
Miniatura
Nombre:
2026GomezPablo1.pdf
Tamaño:
276.04 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Carta de facultad
Descargar
Miniatura
Nombre:
2026GomezPablo2.pdf
Tamaño:
158.7 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Acuerdo de publicación
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
807 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Especialización Avalúos