Notas

Una investigación del OVS desarrolló una metodología de valuación masiva basada en inteligencia artificial y datos abiertos para estimar el valor del suelo urbano en el Gran La Plata. El trabajo permitió construir un mapa de valores que aporta información estratégica para la planificación urbana, la gestión del suelo y el diseño de políticas públicas.

Junio 2026

El Observatorio de Valores e Instrumentos de Gestión de Suelo Urbano (OVS) presentó en las XIX Jornadas de la Infraestructura de Datos Espaciales de la República Argentina (IDERA 2025) los avances de una investigación orientada a estimar el valor del suelo urbano en el Gran La Plata mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning).

El trabajo desarrollado por investigadores del Laboratorio de Investigaciones del Territorio y el Ambiente (LINTA-CIC), la Universidad Nacional de La Plata y el CONICET, constituye uno de los primeros esfuerzos sistemáticos en la región para construir un mapa de valores del suelo urbano a partir de datos de mercado, información territorial y modelos predictivos basados en inteligencia artificial.

Un desafío clave para la planificación urbana

Conocer cómo se distribuyen los valores del suelo es una herramienta fundamental para comprender las dinámicas urbanas, diseñar políticas de hábitat, mejorar los instrumentos de gestión del suelo y fortalecer los mecanismos de recuperación pública de valorizaciones inmobiliarias.

Sin embargo, en Argentina existe una importante vacancia de información pública y sistemática sobre los precios del mercado inmobiliario a escala urbana. Frente a esta situación, el OVS impulsa la generación de datos abiertos a través de IDEBA y metodologías que permitan mejorar el conocimiento sobre los procesos de valorización del suelo en las ciudades de la provincia de Buenos Aires.

Más de 2.400 observaciones y 45 variables urbanas

La investigación se desarrolló sobre el aglomerado urbano del Gran La Plata, integrado por los municipios de La Plata, Berisso y Ensenada, donde residen aproximadamente 933.000 habitantes y existen cerca de 280.000 parcelas urbanas.

Para construir el modelo se relevaron y procesaron 2.436 observaciones de precios de terrenos obtenidas entre 2022 y 2024, combinando relevamientos directos con técnicas de web scraping sobre portales inmobiliarios.

A su vez, se construyó una base de 45 variables independientes que describen distintos aspectos de la estructura urbana, entre ellos:

• Centralidades comerciales.
• Densidad y volumen construido.
• Nivel socioeconómico.
• Accesibilidad y conectividad.
• Zonificación urbana.
• Proximidad a equipamientos, espacios verdes e infraestructuras.
• Presencia de urbanizaciones cerradas y barrios populares.

La integración de estas variables permitió entrenar un algoritmo capaz de estimar el valor del suelo en distintas localizaciones del área de estudio.

Inteligencia artificial aplicada al análisis territorial

La metodología combina modelos de regresión espacial con algoritmos de aprendizaje automático, específicamente la técnica denominada Quantile Random Forest (QRF), ampliamente utilizada en experiencias internacionales de valuación masiva.

A diferencia de los métodos tradicionales, estos enfoques permiten captar relaciones complejas y heterogéneas entre las características urbanas y la formación de los precios del suelo, incorporando explícitamente la dimensión espacial de los fenómenos urbanos.

El modelo alcanzó un error global del 22,9%, un nivel inicialmente aceptable según los antecedentes nacionales e internacionales en materia de valuación masiva automatizada. Y el equipo continúa trabajando para mejorar el desarrollo a partir del aporte del sector inmobiliario y martilleros.

Un mapa que refleja las desigualdades y dinámicas urbanas

Los resultados obtenidos muestran patrones coherentes con la estructura urbana del Gran La Plata.

Entre los principales hallazgos se destacan:

• Los mayores valores del suelo se concentran en el casco fundacional de La Plata y en determinados corredores urbanos consolidados.
• Las centralidades locales de City Bell, Los Hornos, San Carlos, Romero, Abasto, Los Olmos, Berisso y Ensenada presentan niveles de valorización superiores a sus entornos inmediatos.
• La proximidad a espacios verdes, corredores de circulación y áreas comerciales influye positivamente en los valores del suelo.
• Se observan diferencias significativas entre el eje noroeste del aglomerado, asociado a sectores de ingresos medios y altos y urbanizaciones cerradas, y los ejes sudoeste y sudeste, donde predominan urbanizaciones populares y menores niveles de valorización.

Asimismo, el análisis de importancia de variables confirmó que la actividad comercial, la intensidad de ocupación del suelo y el potencial constructivo son algunos de los factores con mayor incidencia en la formación de precios.

Hacia un sistema público de información sobre el mercado de suelo

Desde el OVS se considera que este trabajo constituye un paso importante en la construcción de herramientas públicas para el análisis del mercado inmobiliario y la planificación urbana.

Los próximos desafíos incluyen ampliar la cobertura muestral, incorporar nuevas variables, profundizar la validación con actores del sector inmobiliario y organismos públicos, y extender este tipo de metodologías a otras ciudades de la provincia de Buenos Aires.

La producción de información pública sobre los valores del suelo resulta estratégica para fortalecer políticas vinculadas al acceso al hábitat, la planificación territorial, la captación de plusvalías urbanas y el diseño de instrumentos de gestión del suelo que contribuyan a un desarrollo urbano más equitativo y sostenible.