La búsqueda de propiedades rara vez es una cuestión simple de filtrar por precio y ubicación. Los anuncios utilizan descripciones inconsistentes, pueden faltar detalles importantes y una propiedad atractiva puede verse diferente cuando se compara con el contexto del mercado local. Este curso te muestra cómo construir agentes de IA que hagan la investigación de propiedades más estructurada, explicable y útil, mientras mantienen visibles sus limitaciones. Aprenderás a convertir los objetivos de un comprador o inquilino en criterios de búsqueda claros, conectar un agente a herramientas de recuperación de anuncios y organizar los detalles de las propiedades para que los resultados puedan compararse de manera consistente. Luego diseñarás una lógica de clasificación transparente que explique las compensaciones entre factores como precio, ubicación y características de la propiedad. Para el análisis de mercado, trabajarás con propiedades comparables e interpretarás señales de precios sin tratar datos incompletos como certeza. El curso avanza desde conceptos básicos de agentes hasta un flujo de trabajo práctico de extremo a extremo. Practicarás definiendo requisitos de datos, recuperando y evaluando anuncios, construyendo una comparación de propiedades y verificando la relevancia, precisión y afirmaciones no respaldadas de la salida de un agente. Cada paso se centra en una parte distinta del sistema, para que puedas entender cómo las piezas funcionan juntas en lugar de tratar al agente como una caja negra. Este curso está diseñado para desarrolladores, profesionales inmobiliarios y creadores de productos que desean aplicar agentes de IA a la investigación de propiedades. No necesitas experiencia previa en análisis inmobiliario, pero la familiaridad con conceptos básicos de IA o flujos de trabajo de software será útil. Construye un agente de búsqueda de propiedades que pueda apoyar decisiones mejor informadas y comienza a ponerlo en práctica en un caso de uso enfocado y práctico.