Cientos de aspirantes compiten por cada anuncio mientras algoritmos y plataformas digitales deciden qué perfiles llegan siquiera a una visita.
El ganador de los Juegos del Hambre del alquiler ya se elige con IA: "Se inscriben 400 para un piso, pero filtra y quedan 10"
Cada vez más inmobiliarias y proptech incorporan sistemas automatizados para ordenar solicitudes, priorizar candidatos y gestionar el exceso de demanda en el alquiler.
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A las ocho y media de la mañana, el anuncio ya llevaba más de 200 mensajes. Un piso de 42 metros cuadrados en Lavapiés, interior, tercera planta sin ascensor, 1.250 euros al mes.
Entre las notificaciones acumuladas había currículums laborales, nóminas, cartas de presentación, selfies sonrientes, capturas de cuentas bancarias y mensajes desesperados: "Puedo entrar ya", "No tengo mascotas", "Trabajo fijo", "Pago seis meses por adelantado".
Algunos ni siquiera llegarían a hablar con una persona. Antes de que un agente inmobiliario levantara el teléfono, un sistema ya habría ordenado quién tenía más posibilidades de quedarse con la vivienda.
En las grandes ciudades españolas, conseguir un alquiler se parece cada vez menos a una búsqueda inmobiliaria y más a un proceso de selección. Hay candidatos, filtros, puntuaciones invisibles y perfiles que avanzan o quedan relegados en segundos.
El mercado vive una presión inédita: menos oferta, más demanda y propietarios cada vez más temerosos frente a la morosidad o la ocupación ilegal.
En ese escenario, las empresas tecnológicas encontraron un nuevo nicho: usar inteligencia artificial y análisis de datos para decidir quién merece siquiera una visita.
La transformación ya está ocurriendo.
Plataformas especializadas en alquiler comenzaron a automatizar la preselección de inquilinos con herramientas capaces de procesar cientos de solicitudes en minutos.
Analizan estabilidad laboral, historial financiero, documentación, comportamiento de pago y compatibilidad con las preferencias del propietario.
Algunas empresas defienden que estos sistemas aportan objetividad y rapidez; otras aseguran que, bien utilizados, también pueden abrirles la puerta a perfiles históricamente excluidos del mercado.
En medio de esa tensión —entre eficiencia y sesgo, automatización y humanidad— se juega hoy buena parte del acceso a la vivienda en España.
Automatizar el proceso
"Si publicamos una vivienda en Madrid, Barcelona o Valencia, en menos de 24 horas recibimos entre 100 y 400 solicitudes", explica Jeroen Merchiers, fundador y director ejecutivo de Zazume, una empresa especializada en gestión de alquileres que desarrolló tecnología propia para automatizar gran parte del proceso.
Jeroen Merchiers CEO y cofundador de proptech Zazume
El empresario belga, que fue director general de Airbnb para Europa, Oriente Medio y África y vive en España desde hace dos décadas, describe un mercado "completamente desbordado".
"El desequilibrio entre oferta y demanda nos obliga a hacer una selección muy potente desde el inicio. Es imposible hacerlo manualmente", sostiene.
Según relata, la plataforma realiza primero una "precalificación" automática.
Entre cientos de aspirantes, el sistema identifica cuáles cumplen con los criterios establecidos por el propietario: ingresos, estabilidad laboral, tipo de contrato, composición familiar, mascotas o situación económica.
"La tecnología nos permite pasar de 400 solicitudes a 10 perfiles sólidos para visitar la vivienda", resume.
Y detalla: "Nosotros siempre tenemos en cuenta las preferencias del propietario sobre el perfil del inquilino que busca, puede estar interesado por ejemplo en un estudiante, una familia o tener otro tipo de preferencias".
En la práctica, eso significa que muchas personas quedan fuera antes de hablar con un humano.
Merchiers evita describirlo como exclusión y prefiere hablar de priorización, pero reconoce que la mayoría no llega a avanzar. "Con 400 interesados y un piso, inevitablemente habrá 399 personas frustradas", admite.
En este sentido, resalta: "Nosotros nunca tomamos la decisión final, es el propietario quien escoge entre los candidatos que visitan la vivienda".
La empresa combina automatización e inteligencia artificial con verificaciones documentales y financieras. Cruzan nóminas, vida laboral y datos de solvencia con ficheros de morosos y sistemas de impago. En algunos casos, incluso consultan referencias de propietarios anteriores.
"No basta con un scoring rápido. Cada capa añade una certeza distinta", afirma.
La lógica detrás de estos sistemas es simple: reducir el riesgo. Y en un contexto donde muchos propietarios sienten inseguridad jurídica, la solvencia económica gana peso frente a cualquier otra variable.
"Somos los primeros interesados en seleccionar bien porque garantizamos el cobro del alquiler. Si fallamos, asumimos nosotros el coste", explica Merchiers.
Ese cambio alteró profundamente la manera en que se accede a una vivienda. Durante años, el alquiler funcionó con dinámicas mucho más informales: una visita, una conversación, una impresión personal.
Hoy, antes de conocer a alguien, el propietario ya suele haber visto un perfil digital estructurado, ordenado y filtrado por datos.
Sin embargo, las empresas tecnológicas defienden que el algoritmo no necesariamente vuelve el proceso más discriminatorio.
Merchiers sostiene que, precisamente, el objetivo es reducir los sesgos personales. "Intentamos tomar decisiones cuantitativas y no impulsivas. Que alguien sea extranjero no debería influir. Usamos datos para ser más objetivos", dice.
Cómo se utiliza la IA
La experta en gobernanza y regulación de inteligencia artificial Idoia Salazar, presidenta del Observatorio sobre el Impacto Social y Ético de la IA (OdiseIA), sostiene que el problema hoy ya no pasa necesariamente por la existencia de algoritmos, sino por cómo se utilizan.
"Hace unos años sí había mucha más preocupación por los sesgos. Hoy existe mucha más concienciación y herramientas para evitarlos", afirma.
A su juicio, bien implementados, estos sistemas pueden incluso agilizar y ordenar procesos desbordados por el volumen de solicitudes.
Pero la frontera entre objetividad y exclusión es más compleja. Porque aunque el sistema no descarte automáticamente a una persona, sí determina qué perfiles aparecen primero y cuáles quedan enterrados entre cientos de solicitudes.
En un mercado saturado, ese orden puede definirlo todo.
Ahí aparece la otra cara del fenómeno. Mientras algunas plataformas se enfocan en reducir el volumen de candidatos, otras intentan usar la tecnología para ampliar el acceso a quienes suelen quedar fuera del sistema tradicional.
"Nosotros no filtramos para excluir, sino para demostrar capacidades que el mercado hoy no sabe leer", plantea Carlos Moreno, cofundador y COO de Skor, una plataforma que construye perfiles financieros y documentales para inquilinos.
El objetivo de Skor es otro. El usuario crea un perfil digital propio en pocos minutos y sube su documentación una sola vez. Después puede compartirla con distintos propietarios o agencias conservando el control sobre sus datos.
Aditya Malhotr y Carlos Moreno Martín (Fundador y cofundador de Skor)
"El inquilino es dueño de su perfil y sabe quién accede a esa información y para qué", explica Moreno.
La plataforma analiza distintas variables: estabilidad laboral, comportamiento financiero, historial de pagos y capacidad real de afrontar un alquiler. Pero Moreno insiste en una idea: una nómina no siempre refleja la verdadera solvencia de una persona.
"Hay perfiles que el mercado tradicional penaliza automáticamente: autónomos, empleados domésticos, trabajadores con ingresos variables, extranjeros o nómadas digitales. Nosotros intentamos mostrar la foto completa", sostiene.
El contraste con Zazume es evidente. Mientras una compañía pone el foco en reducir de cientos a unas pocas candidaturas prioritarias, la otra intenta construir herramientas para que personas con perfiles menos convencionales puedan demostrar confiabilidad frente a propietarios reticentes.
Moreno cuestiona, incluso, algunas prácticas automatizadas del sector. "Si un sistema toma la decisión final de excluir automáticamente a un inquilino, eso podría entrar en conflicto con la regulación europea sobre inteligencia artificial", advierte en referencia a la Ley de Inteligencia Artificial, que limita determinadas decisiones automatizadas sin supervisión humana.
Salazar coincide en que el acceso a la vivienda entra dentro de las áreas especialmente sensibles para la regulación europea.
"Una persona supervisando"
Según explica, cualquier sistema de IA cuya repercusión afecte derechos fundamentales deberá cumplir requisitos específicos de transparencia, supervisión humana y control de sesgos. "Al final del proceso siempre tiene que haber una persona supervisando que el output del algoritmo del modelo ha sido adecuado", remarca.
Por eso, los entrevistados insisten en que la decisión final siempre queda en manos del propietario o de la agencia.
"Nosotros ordenamos la información y priorizamos perfiles según ciertos criterios, pero jamás decidimos quién es apto o no", afirman desde Skor.
Aun así, el peso de los datos crece. Y cada vez más.
En los últimos años, el alquiler empezó a incorporar dinámicas propias del mundo financiero y laboral. Los inquilinos construyen reputación, historial y puntuaciones.
Algunas plataformas incluso premian comportamientos considerados positivos, como pagar puntualmente o automatizar transferencias mensuales.
Moreno lo compara con un currículum profesional: "Tu perfil va mejorando con el tiempo".
La vivienda, así, deja de ser solamente un derecho o una necesidad básica y empieza a gestionarse también como una identidad digital evaluable.
En el sector inmobiliario reconocen que el cambio responde, sobre todo, a la crisis de oferta. Según el Observatorio del Alquiler, España perdió decenas de miles de viviendas en alquiler de larga duración en los últimos años, mientras la demanda sigue creciendo en grandes ciudades.
El resultado es un mercado donde cada anuncio genera una competencia feroz.
En ese contexto, la tecnología aparece casi como una necesidad operativa. "No podemos hacer 400 llamadas manuales. Con nuestros sistemas podemos contactar a cientos de personas en minutos", señala Merchiers.
Para Salazar, esa automatización es prácticamente inevitable en mercados con semejante volumen de datos.
"En un mundo de datos y además el acceso a la vivienda, estos modelos de IA lo hacen de manera muy eficiente y ahorran tiempo porque son capaces de gestionar las tareas con mayor rapidez y eficiencia. Un ser humano podría tardar dos semanas o un mes y el sistema lo hace en un minuto", explica.
Pero insiste en que eficiencia y supervisión humana no son conceptos opuestos, sino complementarios. "No todo es traducible a datos. Hay contextos y matices que un modelo no puede comprender completamente", sostiene.
Pero esa eficiencia también modifica la experiencia humana del alquiler.
"Habrá personas frustradas"
Muchos candidatos sienten que desaparecieron las posibilidades de explicar circunstancias personales, matices o trayectorias laborales no convencionales. La sensación de ser descartados por un sistema opaco alimenta una frustración creciente.
Zazume reconoce que esa tensión existe. "Intentamos ser transparentes, pero cuando hay 400 solicitudes siempre habrá personas frustradas", admite su CEO. Incluso cuentan que parte de las críticas que reciben provienen de usuarios que nunca consiguieron agendar una visita.
Detrás de los datos aparecen historias concretas. Personas que trabajan pero no alcanzan ratios exigidos; extranjeros recién llegados sin historial financiero en España; jóvenes sin contratos indefinidos; autónomos con ingresos variables; familias monoparentales; estudiantes; trabajadores de plataformas digitales.
Muchos quedan atrapados en un limbo donde no son necesariamente insolventes, pero tampoco encajan en el perfil idealizado que prioriza el mercado.
Moreno asegura que ahí es donde intentan intervenir. "Todos los días vemos personas que llevaban meses sin conseguir vivienda y logran acceder gracias a tener un perfil más estructurado y verificable", dice.
La discusión de fondo no es solamente tecnológica. También es cultural. Durante décadas, el propietario español construyó una idea muy específica del "buen inquilino": empleo fijo, ingresos estables, preferentemente funcionario, sin mascotas y con capacidad de adelantar pagos.
La inteligencia artificial no inventó esos criterios; en muchos casos simplemente los sistematiza.
"Todavía existen muchísimos sesgos", reconoce Moreno. "Muchos propietarios creen que un funcionario siempre será mejor pagador que un autónomo, y no necesariamente es así".
Merchiers coincide en parte. Según explica, los sistemas basados en datos buscan justamente reducir decisiones emocionales o prejuicios personales.
"Intentamos evaluar solvencia y comportamiento real, no percepciones subjetivas", afirma.
Salazar plantea incluso que, en algunos casos, la IA podría terminar siendo menos discriminatoria que las decisiones puramente humanas.
"Los seres humanos también tenemos muchísimos sesgos, muchas veces inconscientes", señala. Y agrega: "La verdad es que actualmente me preocupa exactamente lo mismo, incluso me preocupa casi menos la IA con las herramientas que hay que los posibles seres humanos".
Sin embargo, distintos especialistas en tecnología y ética advierten desde hace años que los algoritmos pueden reproducir sesgos existentes si aprenden de decisiones históricas tomadas por humanos.
Mientras tanto, el mercado sigue acelerándose.
Las agencias inmobiliarias tradicionales, muchas veces pequeñas y con pocos recursos, empiezan a adoptar herramientas digitales para sobrevivir al volumen de demanda.
Las grandes plataformas tecnológicas avanzan sobre procesos cada vez más automatizados. Y los inquilinos aprenden que, antes de caerle simpáticos a alguien, primero deben resultar convincentes para un sistema.
![Pilar Terán en su taxi.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2026\/05\/22\/actualidad\/1003744256789_263093541_320x180.jpg"])
El fenómeno es especialmente visible en Madrid, Barcelona, Málaga y Valencia, donde alquilar un piso puede convertirse en una carrera de velocidad y documentación. Tener preparados PDFs, nóminas, certificados laborales y perfiles digitales se volvió casi tan importante como el presupuesto.
En paralelo, empieza a consolidarse una nueva industria alrededor de la "identidad del inquilino".
Empresas que verifican documentación, generan puntuaciones de confianza, garantizan pagos o funcionan como avalistas digitales. El alquiler ya no se juega solamente en portales inmobiliarios: también en bases de datos, motores de análisis y sistemas de reputación.
La escena inicial —cientos de personas compitiendo por un único piso— probablemente seguirá empeorando mientras la oferta continúe cayendo.
Y en esa pelea feroz por destacar entre cientos de candidatos, los algoritmos empiezan a ocupar un lugar silencioso pero decisivo.
