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Un turista con su maleta, ante la puerta de un bloque de pisos turísticos en Valencia. J.L Bort

La IA contra las viviendas turísticas ilegales: una solución made in Comunitat Valenciana

Una herramienta tecnológica identifica viviendas turísticas ilegales combinando datos de agua, plataformas web y móviles

Lunes, 13 de enero 2025, 18:48

En los últimos años, las viviendas de uso turístico no autorizadas se han convertido en un problema creciente en la Comunitat Valenciana. Según estimaciones de ... la Generalitat, existen aproximadamente 150.000 viviendas de uso turístico, de las cuales la mitad operan fuera del marco legal. Este fenómeno genera conflictos vecinales, competencia desleal y dificulta la labor de las autoridades. Ante este escenario, un reto lanzado por la Generalitat Valenciana reunió a empresas y centros tecnológicos para proponer soluciones innovadoras. La ganadora fue una alianza entre Hidraqua, Cetaqua y Milmoh, que planteó una herramienta basada en inteligencia artificial y machine learning para identificar estas viviendas.

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«Tres entidades nos presentamos al reto: Cetaqua, Hidraqua y Milmoh», explica Guillermo Mas, responsable de Estrategia Digital de Cetaqua. «Pensamos que, poniendo en común nuestras capacidades, podríamos desarrollar una solución eficaz y económica para abordar esta problemática». La propuesta no solo ganó el desafío, sino que ha despertado interés en otras regiones de España.

El reto, lanzado el 4 de julio de 2024 en el Distrito Digital de Alicante, buscaba ideas que emplearan tecnología avanzada para identificar viviendas turísticas ilegales. «Se recibieron 15 propuestas de las cuales cinco fueron seleccionadas para un demo day, donde resultamos elegidos», añade Mas. Sin embargo, los plazos administrativos y la emergencia de la DANA dificultaron la implementación inmediata, lo que llevó a las empresas a explorar alternativas para desarrollar el proyecto de forma independiente.

La inteligencia detrás de la solución

El enfoque ganador combina diversas fuentes de datos y técnicas de análisis avanzadas. «La clave de nuestra propuesta es el uso innovador de datos», explica Juanjo Milla, CEO de Milmoh. «Por un lado, analizamos el consumo de agua para identificar patrones anómalos. Las viviendas turísticas presentan consumos irregulares: días de alta actividad seguidos de otros sin apenas consumo, a diferencia de las viviendas habituales».

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Otra pieza clave es el scrapping de plataformas web de alquiler vacacional. «Extraemos información de las viviendas que se ofrecen en estas plataformas y la geolocalizamos en zonas específicas. Esto nos permite identificar áreas saturadas de viviendas turísticas», detalla Milla. A esto se suma el análisis de datos móviles proporcionados por empresas de telecomunicaciones, que permite detectar patrones de uso distintos a los de una vivienda habitual.

«Por separado, estas fuentes de datos ofrecen pistas, pero cuando se combinan mediante modelos de machine learning, podemos asignar una probabilidad a cada vivienda de ser usada con fines turísticos», apunta Mas. Este cruce de probabilidades con el registro oficial de viviendas turísticas de la Generalitat permite identificar aquellas que operan sin licencia.

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Más allá de la Comunitat

Aunque el reto se centraba en un problema local, la solución tiene potencial para extenderse a nivel nacional. «Esta problemática no es exclusiva de la Comunitat Valenciana; afecta a toda España», señala Milla. «Estamos convencidos de que nuestra propuesta puede tener recorrido en otras comunidades y ciudades». El enfoque también ha sido valorado por su viabilidad técnica y su capacidad para mejorar la gestión del sector turístico. «El consumo de agua y los datos móviles son recursos que ya existen. La innovación está en cómo los utilizamos juntos para resolver un problema complejo», destaca Mas.

El proyecto fue distinguido en el marco del CV+i Tourism Day celebrado en Benidorm, donde un jurado compuesto por especialistas en innovación y turismo destacó su impacto y aplicabilidad. Señalan los responsables del proyecto que este reconocimiento refuerza su confianza en la propuesta y los motiva a seguir adelante, incluso sin los plazos marcados por la administración. El desarrollo de la herramienta aún está en fases iniciales. «Estamos trabajando en los algoritmos, recogiendo datos y validando nuestras hipótesis», explica Milla. «La idea es tener un sistema funcional que permita a las autoridades identificar viviendas ilegales con mayor precisión y rapidez».

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Pisos turísticos en Zaragoza. EFE

Una controversia que afecta a toda España

La proliferación de viviendas turísticas ilegales no solo supone un desafío para las administraciones, sino que impacta en la convivencia vecinal y la economía local. «Estas viviendas generan competencia desleal y dificultan el control del sector», recuerda Mas. Añade que con su solución, buscan equilibrar el mercado y ofrecer una herramienta útil para las autoridades. En un contexto donde la tecnología puede ser aliada para resolver problemas sociales, iniciativas como esta demuestran el poder de la colaboración y la innovación. La IA y el machine learning, más allá de sus aplicaciones comerciales, tienen el potencial de transformar sectores y mejorar la calidad de vida en nuestras comunidades. La alianza entre Hidraqua, Cetaqua y Milmoh es un ejemplo de cómo la tecnología puede enfrentarse a desafíos complejos de manera eficiente. Al combinar datos de consumo de agua, información de plataformas web y análisis de datos móviles, están diseñando una herramienta prometedora para combatir el fenómeno de las viviendas turísticas ilegales. Aunque aún queda trabajo por delante, su propuesta se perfila como una solución clave para mejorar la gestión del turismo en la Comunitat Valenciana y más allá.

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