Zillow y los limones

Actualmente me encuentro en medio del proceso de comprar una casa en Palo Alto, California. A pesar de no haber tenido idea de las condiciones del mercado inmobiliario local, después de un par de semanas -y varias horas explorando en Zillow- me siento casi una experta.

Quienes han pasado por un proceso similar saben lo útiles que son las plataformas inmobiliarias, como Portal Inmobiliario y TocToc. Estas se basan en que usuarios publiquen propiedades para la venta o arriendo y generan ingresos en base a la publicidad que venden en su página web.

Hace unos años, Zillow decidió extender sus negocios en el sector inmobiliario, aprovechando su expertise y la gran cantidad de datos que genera la plataforma. Un aspecto clave era el Zestimate: un algoritmo que la empresa viene desarrollando hace más de 15 años y que entrega, según ellos, una estimación bastante precisa del valor de mercado de la propiedad. En base a esto fundaron una iBuyer, que es una empresa que usa tecnología para generar una oferta instantánea sobre la propiedad. Zillow Offers tenía como objetivo entrar con un modelo de house flipping masivo: comprar casas rápido y con bajos costos administrativos al basar la decisión en su algoritmo, con el objetivo de hacerles un par de arreglos y venderlas por un margen en el corto plazo.

Sin embargo, hace unas semanas el Grupo Zillow anunció pérdidas por 881 millones de dólares en su empresa Zillow Offers, junto con la decisión de cerrar en forma permanente esa ala del negocio y el despido masivo de un cuarto de sus trabajadores.

Hay quienes dicen que los datos son el nuevo petróleo, y que la inteligencia artificial está impulsando una nueva revolución industrial. ¿Cómo pudo equivocarse tanto, entonces, la empresa con más datos de la industria inmobiliaria?

El modelo de negocios tenía, en mi opinión, una falla estructural: si bien el algoritmo era muy bueno prediciendo precios, la regla de decisión para hacer las ofertas ignoraba una de las fallas de mercados más clásicas: la información asimétrica.

Hace más de 50 años, el economista George Akerlof publicó un famoso artículo que lo llevaría a ganar el premio Nobel de Economía 30 años después. El ejemplo que planea Akerlof es muy simple. Imaginemos el mercado de reventa de autos. La mitad de los autos usados funciona perfecto: nunca han tenido ni la más mínima falla. La otra mitad, sin embargo, falla a los pocos kilómetros de andar, y los costos de arreglarlo hace que pierda la mitad de su valor. El dueño del auto sabe perfectamente qué tipo es su auto. Sin embargo, para un comprador externo, que solo puede dar un par de vueltas de prueba, es imposible distinguir si el auto que está por comprar es de calidad alta o un “limón”, como los llama Akerlof.

Ante este escenario, y sin más información, un comprador solo debería estar dispuesto a pagar tres cuartos del valor del auto. Sin embargo, los vendedores saben si tienen un auto de alta calidad o un limón. Ante un precio de tres cuartos del valor, solo venderán cuando tengan un “limón”, ya que saben que vale la mitad, pero no venderán si es un auto de alta calidad, pues solo les darán tres cuartos del valor real.

Todos sabemos que hay casas que a pesar de ser grandes, estar bien ubicadas, etc., son difíciles de vender: tienen una arquitectura no muy armoniosa, son esquinas ruidosas, u otros aspectos de su valor que es aún es difícil capturar en datos. Zillow sabía que su algoritmo tenía un margen de error, pero apuntaban al volumen del negocio y los bajos costos, y este error estaba incorporado en su regla de decisión para determinar el precio de las ofertas. Lo que no tomaron en cuenta es el problema de los limones: si el dueño conoce el valor de la casa, solo va aceptar la oferta de Zillow en los casos que el algoritmo se equivoca “para arriba”, destruyendo completamente el modelo de negocios.

Un dato interesante: no fue fácil para Akerlof publicar este artículo. En los dos primeros intentos fue rechazado por trivial: el resultado era tan obvio que no merecía ser impreso. Sin embargo, 50 años después, el problema de los limones sigue más vigente que nunca.