Primer portal inmobiliario en lanzar un buscador con IA para encontrar propiedades de dueño directo en Argentina

La aplicación de Inteligencia Artificial a las interfaces de búsqueda se está volviendo cotidiana en distintos sectores. En el mercado inmobiliario argentino —y en especial en el segmento de dueño directo— persiste un problema clásico: traducir lo que la gente pide en voz alta (“casa con patio cerca del centro”, “dos dormitorios luminosos”) a filtros rígidos como precio, ambientes o superficie. Esa brecha genera búsquedas lentas y, a menudo, resultados poco relevantes.

Qué cambia con la búsqueda conversacional

La nueva función de Bullano permite escribir la consulta tal como se diría en una charla. En lugar de combinar filtros, el usuario redacta su necesidad en lenguaje natural y el sistema interpreta intención y contexto para ordenar resultados por relevancia.

Beneficios para quien busca:

Menos pasos, más precisión: de la frase cotidiana al resultado, sin ajustar múltiples campos técnicos.
Descubrimiento guiado: propuestas cercanas cuando no existe una coincidencia exacta (p. ej., barrios lindantes).
Lenguaje local comprendido: términos como “pileta”, “quincho”, “terraza”, “monoambiente”, “lucas” o “dueño directo” se interpretan correctamente.
Accesibilidad y usabilidad: ejemplos prearmados ayudan a usuarios menos familiarizados con filtros avanzados.

Cómo funciona (alto nivel)

Comprensión de la consulta: el sistema tokeniza el texto, detecta entidades (tipo de propiedad, operación, zonas/ciudades, amenities) y lee señales como “cerca”, “con”, “hasta”.
Interpretación de intención: infiere criterios “blandos” (proximidad al centro, luminosidad, patio) y los combina con datos estructurados.
Ranking semántico: ordena resultados por relevancia según coincidencia de intención, ubicación y características; los filtros clásicos quedan disponibles para afinar.
Aprendizaje incremental: las mejoras se basan en patrones de uso y validaciones editoriales, con foco en términos locales.

Cita
“Los filtros tradicionales te obligan a pensar como una base de datos. Queríamos una experiencia más cercana a conversar con un experto”, señala Gaspar Bullano, fundador de la plataforma.

Ejemplos de consultas reales

“tengo 150 lucas verdes y quiero casa con pileta cerca del centro de Córdoba”
“departamento chico en Palermo por mes (alquiler temporario)”
“PH en Caballito con patio y parrilla, hasta 250 mil”
“terreno en Mendoza capital bien ubicado para construir dúplex”
“casa luminosa con cochera y escuelas cerca en Rosario”

(Los resultados pueden variar según disponibilidad y calidad de carga en cada zona.)

Calidad de datos y desambiguación local

El mercado argentino presenta heterogeneidad en cómo se cargan las fichas (sinónimos como pileta/piscina, ambientes/dormitorios). La capa conversacional incorpora desambiguación y normalización progresiva; cuando un término no está explícito, se usan aproximaciones razonables (p. ej., “cerca del centro” considerando radios urbanos y tiempos de traslado aproximados).

Privacidad y transparencia

La función trabaja sobre consultas anónimas y datos de publicaciones.
No se emplean datos personales para alterar el ranking.

Limitaciones actuales (lo que todavía estamos mejorando)

Ambigüedades (“grande”, “barato”, “cerca”) pueden requerir ajuste manual de filtros.
Zonas con baja oferta: se priorizan alternativas cercanas.
Normalización de amenities: en publicaciones incompletas, el sistema infiere con prudencia para evitar falsos positivos.

Próximos pasos

Alertas por intención: “avisarme si aparece un PH con patio en Caballito bajo X monto”.
Guiado conversacional: sugerencias para refinar (“¿preferís con cochera?”).

Disponibilidad e inventario

A septiembre de 2025, Bullano cuenta con más de 5.500 propiedades activas en todo el país. La búsqueda conversacional está disponible para la busqueda de dueño directo y se ampliará gradualmente con mejoras de cobertura y precisión hacia la busqueda de inmuebles de inmobiliarias y constructoras.