Indole Homes: PropTech con Machine Learning desde cero.
Plataforma proptech catalana con motor de valoración propio entrenado con ML. Integración directa con el Catastro español y arquitectura multi-provincia. De la tesis al producto en producción en 8 semanas.
semanas de la idea a producción
provincias catalanas operativas
motor de valoración propio
código propio, sin lock-in
El reto
Indole Homes nació con una tesis clara: el mercado inmobiliario catalán es opaco para el vendedor particular. Las valoraciones que ofrecen las inmobiliarias suelen estar sesgadas hacia su comisión, y los portales generalistas no aportan datos reales del Catastro ni del mercado real de transacciones.
El reto técnico era construir desde cero un motor de valoración inmobiliaria suficientemente preciso como para sostener un modelo de negocio donde Indole compra directamente con descuento o acompaña la venta tradicional. Y hacerlo lo bastante rápido como para llegar al mercado antes que la competencia.
La solución
Diseñamos una arquitectura en tres capas: ingesta de datos catastrales y de mercado, motor de valoración basado en XGBoost entrenado con histórico real de Catalunya, y una capa web rápida construida en Next.js con datos servidos desde Supabase.
Pieza 1: Pipeline de datos
Construimos un pipeline en Python que extrae datos del Catastro español, los enriquece con información de Google Maps (zonas, transporte, servicios) y los normaliza para el modelo de ML. Funciona en batch nocturno y bajo demanda para nuevas valoraciones.
Pieza 2: Motor ML con XGBoost
Entrenamos un modelo de gradient boosting con histórico de transacciones reales. La elección de XGBoost frente a deep learning vino dictada por dos motivos: la cantidad de datos disponibles, donde los modelos basados en árboles superan a las redes neuronales, y la interpretabilidad, clave para confiar en una decisión que afecta a una operación inmobiliaria.
Pieza 3: Frontend rápido y multi-provincia
La web está construida en Next.js con SSG e ISR. Cada provincia (Barcelona, Girona, Tarragona, Lleida) tiene sus propias rutas optimizadas para SEO local. Las valoraciones se sirven desde una API en FastAPI que conecta el motor ML con la web.
Stack utilizado
Los resultados
- ✓Producto en producción operando simultáneamente en cuatro provincias catalanas (Barcelona, Girona, Tarragona, Lleida) en lugar del piloto inicial de una sola provincia.
- ✓Motor de valoración ML propio entrenado con datos reales, no genérico. Ajustado al mercado inmobiliario catalán específicamente.
- ✓Modelo de doble vía operativo desde el día 1: compra directa con descuento o acompañamiento de venta tradicional.
- ✓Arquitectura preparada para escalar a otras comunidades autónomas reutilizando el mismo pipeline ML con datos locales.
- ✓Stack abierto y documentado: el equipo de Indole tiene control total del producto sin dependencia técnica de Simbiotic.
«Necesitábamos un equipo técnico que entendiera tanto la complejidad ML como el mercado inmobiliario. Simbiotic nos llevó de una tesis a un producto en producción en ocho semanas, con código que ahora podemos seguir evolucionando internamente.»
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