En el vertiginoso mundo de la tecnología inmobiliaria, Zillow se ha destacado por su innovador uso de inteligencia artificial (IA) para transformar la experiencia del cliente en el sector. Durante el evento VB Transform 2026, Toby Roberts, vicepresidente senior de ingeniería de Zillow, y Arvind Jain, cofundador y CEO de Glean, compartieron cómo esta empresa ha abordado el desafío de mantener el contexto en la interacción con los clientes a lo largo de sus diversos puntos de contacto en el proceso de compra de una vivienda.
Zillow, que participa en aproximadamente el 80% de las transacciones inmobiliarias en EE. UU. cada año, ha recurrido a la IA mucho antes de la llegada de herramientas como ChatGPT. Roberts destacó que el verdadero reto no era la recopilación de datos, sino la creación de una capa de contexto que acompañara a los usuarios en cada etapa de su viaje, sin importar el dispositivo utilizado. «Identificamos rápidamente que necesitábamos una capa de contexto persistente», comentó.
El camino hacia la construcción de una arquitectura propia
El primer paso de Zillow en su aventura de IA fue establecer una base sólida de datos, utilizando un enfoque de mesh de datos que garantizara la integración y la gobernanza adecuadas. Para Roberts, el mayor desafío fue desarrollar un sistema que recordara la posición de cada cliente en su proceso de compra sin depender de un único modelo de conversación a través de una interfaz externa. Zillow decidió no tercerizar esta capa crítica y, en cambio, desarrollarla internamente, lo que aseguro una mejor adaptación a la naturaleza compleja de las transacciones reales.
La sinergia con Glean
La arquitectura que Zillow ha desarrollado funciona en conjunto con la plataforma de Glean, que ha permitido a la empresa desplegar miles de agentes automatizados para gestionar tareas repetitivas. Jain resaltó que Glean actúa como un punto central de integración, lo que evita que equipos como finanzas, legal y marketing reconstruyan sus propias conexiones, generando así un ahorro significativo en costes. Esta centralización es crucial, ya que permite optimizar las operaciones y reducir el consumo innecesario de recursos.
Por ejemplo, la gestión eficiente de las solicitudes a través de Glean puede reducir el consumo de tokens en hasta un 50%, facilitando así un uso más eficaz de la inteligencia artificial.
Claves para el éxito de las empresas
El enfoque de Zillow y Glean ofrece importantes lecciones para otras empresas que buscan implementar IA en sus sistemas. Algunas recomendaciones incluyen:
- Establecer una línea base de medición antes de la implementación de IA. Zillow pudo atribuir un aumento del 40% en el código entregado a la adopción de IA, gracias a métricas DORA implementadas previamente.
- Centralizar el contexto para evitar duplicaciones. La carga de trabajo redundante en varios equipos representa un coste oculto que muchas organizaciones no han considerado.
- No confiar únicamente en la herencia de permisos para datos regulados. Es fundamental contar con medidas de cumplimiento rigurosas para manejar datos sensibles.
- Tratar el contexto como una palanca de coste. Estrategias como el enrutamiento de modelos y el contexto precomputado buscan minimizar el gasto en IA.
Con estas estrategias, Roberts y Jain subrayaron que los modelos por sí solos no son suficientes para lograr la automatización con IA; es esencial integrarlos en el contexto empresarial correspondiente.