No es el mercado, es un algoritmo: inflar el precio de los alquileres le ha costado 141 millones a 26 compañías

No es el mercado, es un algoritmo: inflar el precio de los alquileres le ha costado 141 millones a 26 compañías

  • Los caseros compartían sus datos privados para motivar incrementos en los precios

  • Aunque a ojos de la ley es una herramienta, servía para inflar los alquileres y acabar con la competencia

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Rubén Márquez

Editor - Trivia
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Rubén Márquez

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Llevamos años escuchando que el mercado del alquiler se regula solo. Que basta con esperar y votar con la cartera para ver cómo aquellos que se pasan de avariciosos con el precio de la vivienda se estrellan contra la realidad de que nadie está dispuesto a pagar por ellas. El caso de RealPage que ha puesto contra las cuerdas a los mayores caseros de Estados Unidos, en cambio, arroja otra realidad muy distinta. 

En total, 26 grandes compañías han aceptado pagar más de 141 millones de dólares para dar por zanjada la acusación de haber estado utilizando un algoritmo para inflar los alquileres. Además, deberán dejar de utilizar el software que les permitía coordinar precios para acabar con la competencia mientras los precios no dejaban de subir. 

El mercado se regula solo, a veces

Aunque el caso sigue abierto por una demanda antimonopolio y la negativa a otros grupos de propietarios que no se han querido sumar al acuerdo, el cerco sobre el algoritmo del precio del alquiler es cada vez mayor. El objetivo es, en última instancia, terminar prohibiendo el uso de datos que faciliten la fijación al alza del precio de los alquileres. 

La idea detrás del algoritmo del alquiler pasa por una recolección de datos que normalmente no son públicos. Si tú firmas un contrato de ciertas condiciones y precios con un casero para vivir en su edificio, lo más probable es que aproveche esa información para su propio beneficio. Digamos que, a partir de ese punto, sabe cuánto está dispuesto a pagar una persona, durante cuántos meses, y decidir futuros contratos y ofertas en base a ello. 

Si al llegar hasta allí crees que el precio es descabellado para la zona, el espacio o incluso esa época del año, siempre puedes acudir a otro casero de otro edificio para ver una alternativa. Si es igual o más caro, sigues buscando, si es más barato o atractivo, decides quedarte. Frente a la necesidad de tener ocupado el piso para sacarle rendimiento, la competencia hará que unos caseros quieran apostar por contratos más asequibles que los del resto. 

Hasta aquí todo bien, seguimos atados de pies y manos frente a una ley de oferta y demanda en la que, si hay poca oferta y mucha demanda, los caseros podrán seguir subiendo el precio hasta que alguien diga basta y, según la teoría de la regulación automática del mercado, tengan que plantearse sus precios y condiciones. Las fallas en la teoría son más que evidentes a poco que te pasees por cualquier portal inmobiliario y veas los precios, pero en el caso de RealPage se sumaba un problema adicional: los datos. 

El algoritmo del precio del alquiler

Supongamos que, en vez de aprovechar esos datos obtenidos para beneficio propio, los caseros decidieran unirse para compartir todo lo que conocen sobre sus inquilinos y contratos. Puede que, en base a los precios de una zona al buscar piso en cualquier web del estilo, sepas a cuánto está más o menos el precio por metro cuadrado de un barrio concreto de Madrid. Lo que hacía el algoritmo de RealPage era llevar esa información un paso más allá. 

Los datos que compartían los caseros y empresas de alquiler sumaban el tiempo de ocupación, el número de visitas recibidas, las bajas que iban a tener entre sus viviendas, el histórico de precios con el que estaban jugando, y además lo sumaban a otros datos adicionales como la estacionalidad, los eventos especiales de la ciudad que estaban al caer, o el calendario que marcaba cuándo los alquileres podían subir o bajar dependiendo de la temporada. 

Con todos esos datos recogidos de miles de viviendas, el algoritmo ofrecía recomendaciones diarias y en tiempo real sobre qué precio y términos de contrato eran los más adecuados. De repente, al casero ya no le interesaba tener todos sus pisos a pleno rendimiento aunque supusiera bajar el precio. El algoritmo le estaba diciendo que, si en vez de cobrar 1.000, cobraba 1.500, el mercado respondería con una ocupación de un 80% de los pisos y ganaría más dinero. Si el 20% restante no se ocupaba, daba igual porque eso le permitía ganar más dinero. 

Cuando todos los caseros reciben esa recomendación de 1.500 y se agarran a ella, el algoritmo entra por la puerta, y la opción de modular el mercado no sólo en base a la oferta y la demanda, sino también a la competencia, sale por la ventana. El problema, perseguido no sólo en Estados Unidos sino también en otras regiones como Canadá, Reino Unido, e incluso la Unión Europea, es que sobre el papel no hay un pacto explícito frente al que se les pueda acusar de reducir la competencia e inflar los precios. A falta de que un juez diga lo contrario, como en el caso de RealPage, sólo están utilizando una herramienta más. Es fácil de comprender hasta qué punto esa herramienta es, a todas luces, un grave problema para el acceso a la vivienda. 

Imagen | Alena Darmel

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