Potencial de las infraestructuras de datos espaciales en el seguimiento de dinámicas del mercado inmobiliario
Resumen
Las infraestructuras de datos espaciales tienen un potencial todavía poco explotado como base para el seguimiento de las dinámicas del mercado inmobiliario. Este artículo lo ilustra con un ejercicio aplicado en Bogotá D.C.: un monitoreo de la variación del precio de apartamentos en venta entre mediados de 2023 y mayo de 2026, construido mediante web scraping de portales inmobiliarios y su cruce espacial con varias capas geográficas oficiales descargadas desde distintas infraestructuras de datos espaciales como la ICDE e IDECA. El análisis, resuelto a nivel de manzana catastral, encontró una valorización mediana de +19,6 % en el período, con una brecha promedio de 1,95 veces entre el precio de mercado y el avalúo catastral. Los resultados aportan insumos para la política de suelo y la actualización catastral focalizada, y muestran que la disposición abierta y estandarizada de información geográfica oficial es la condición que hace viable este tipo de monitoreo.
Palabras clave: Infraestructura de datos espaciales, Colombia en Mapas, mercado inmobiliario, valorización del suelo, web scraping, catastro.
Introducción
Los precios de la vivienda cambian más rápido de lo que las cifras oficiales alcanzan a registrar. Entre una actualización catastral y la siguiente pueden pasar varios años, y en ese intervalo barrios enteros se transforman: se realizan obras de infraestructura en transporte y servicios públicos, se anuncia un plan parcial, un sector periférico entra en el radar de los compradores. Cuando el dato oficial por fin se actualiza, buena parte de la historia ya ocurrió. Esa asimetría temporal deja abierta una pregunta: ¿pueden las infraestructuras de datos espaciales (IDE), con los datos abiertos que ya disponen, servir de base para seguir las dinámicas del mercado inmobiliario con mayor frecuencia?
La pregunta no es menor. La desactualización de los avalúos catastrales frente al precio de mercado es un problema bien documentado en las ciudades latinoamericanas, con consecuencias directas sobre la equidad tributaria y la capacidad de los gobiernos locales para financiar el desarrollo urbano (Smolka, 2013). Colombia lo reconoció al formular la política de Catastro Multipropósito, cuyo documento CONPES 3958 insiste en la necesidad de contar con información catastral actualizada e interoperable para gestionar el territorio (Departamento Nacional de Planeación, 2019). Pero actualizar el catastro es un proceso costoso y lento; mientras tanto, el mercado sigue moviéndose.
El presente artículo tiene como objetivo mostrar el potencial de las IDE, y en particular de la información dispuesta por la ICDE en Colombia en Mapas, como soporte para el seguimiento de las dinámicas del mercado inmobiliario urbano. Para ello se presenta un ejercicio aplicado en Bogotá D.C., que combina la captura de avisos de portales inmobiliarios mediante web scraping con el cruce espacial de capas oficiales, y se describen la metodología empleada, los resultados obtenidos y las lecciones que el ejercicio deja sobre el modelo colombiano de disposición de información geográfica.
Desarrollo
La ICDE y Colombia en Mapas: información accesible para construir proyectos
Una IDE es, en esencia, un acuerdo: políticas, estándares, instituciones y tecnología puestos al servicio de que la información geográfica de un país se produzca una sola vez y se use muchas veces. Su valor no está solo en publicar datos, sino en publicarlos bien, con metadatos, con un sistema de referencia común y bajo estándares interoperables como los del Open Geospatial Consortium (OGC, 2024).
En Colombia ese acuerdo tiene nombre propio desde el documento CONPES 3585 de 2009, que consolidó la ICDE, y fue reforzado por el Decreto 846 de 2021, que la definió como el instrumento para la gestión de la información geográfica oficial del país. Su cara más visible para el usuario es Colombia en Mapas, el portal que reúne la oferta de datos geográficos de entidades nacionales y territoriales y permite descargarlos directamente o consumirlos como servicios web (Instituto Geográfico Agustín Codazzi, 2024).
Para este ejercicio, esa disposición centralizada tuvo un efecto muy concreto. Varias capas de información geográfica necesarias para este proyecto académico se encontraron y descargaron desde Colombia en Mapas en cuestión de horas, cada una con sus metadatos y su fecha de corte. Hace unos años, conseguir esos mismos insumos habría exigido oficios, convenios interinstitucionales y semanas de espera.
Metodología: del web scraping al cruce con información oficial
El flujo de trabajo tuvo cuatro etapas: capturar los datos de mercado, integrarlos espacialmente con las capas oficiales, inferir indicadores por manzana catastral y, con ellos, construir un índice de riesgo especulativo por UPZ. La Tabla 1 resume las fuentes utilizadas.
| Fuente | Origen / disposición | Contenido | Registros |
|---|---|---|---|
| Avisos metrocuadrado.com | Portal inmobiliario privado (web scraping) | Precio, área, habitaciones, antigüedad, estrato y coordenadas | Aproximadamente 57.000 (2023) / 10.100 (2026) |
| Avisos habi.co | Portal inmobiliario privado (web scraping) | Complemento de oferta, mismas variables | Incluido en los totales |
| Manzanas catastrales | UAECD, descargada vía Colombia en Mapas | Polígonos de manzana y avalúo catastral | 44.088 manzanas |
| Unidades de Planeamiento Zonal | SDP / UAECD, descargada vía Mapas Bogotá | Polígonos de las 112 UPZ de Bogotá | 112 UPZ |
| Red TransMilenio | IDU / TransMilenio S.A., descargada vía Mapas Bogotá | Estaciones georreferenciadas del sistema TransMilenio | Distancia por manzana |
Tabla 1. Fuentes de datos empleadas en el análisis. Elaboración propia.
La captura de mercado se hizo con un buscador construido sobre Scrapy, un framework de código abierto en Python, adaptado a partir de un proyecto publicado por la comunidad en GitHub. El buscador recorrió los portales metrocuadrado.com y habi.co en dos momentos: una captura sostenida del inventario activo entre junio y diciembre de 2023, y una captura puntual del inventario vigente en mayo de 2026. De cada anuncio se extrajo el precio de venta, el área construida, el número de habitaciones, la antigüedad, el estrato, el tipo de propiedad, el sector y las coordenadas, y todo quedó almacenado en formato GeoJSON. Como el 99,7 % de los registros correspondía a apartamentos, el análisis se limitó a esa tipología.
La integración espacial se realizó en ArcGIS Pro con la librería arcpy. Cada aviso se asignó por superposición a la manzana catastral que lo contiene y a su UPZ y localidad; luego, para cada manzana, se calculó la distancia en línea recta a la estación de TransMilenio más cercana, agrupada en cinco rangos que van desde menos de 500 metros hasta más de 5 kilómetros.
Con los avisos ya asociados a su manzana, se calculó para cada una la mediana del precio por metro cuadrado en 2023 y en 2026. Se eligió la mediana y no el promedio por una razón práctica: los datos de portales inmobiliarios traen valores atípicos (precios mal digitados, áreas erradas, inmuebles excepcionales) y la mediana los absorbe sin necesidad de depurarlos uno a uno. A partir de ahí se obtuvo la variación porcentual del período y la brecha catastral, entendida como cuántas veces el precio de mercado de 2026 supera el avalúo oficial de la manzana. De las 44.088 manzanas procesadas, 2.371 tienen avisos en ambos años; ese es el universo realmente comparable.
Por último, se propuso un índice de riesgo especulativo de 0 a 100 para cada una de las 100 UPZ con datos, donde la velocidad de valorización pesa el 60 % y la brecha catastral el 40 %, con tres niveles: crítico (75 o más), moderado (entre 50 y 74) y normal (menos de 50). Todo el resultado se publicó en un tablero de control interactivo hecho en HTML y JavaScript, con Leaflet.js para los mapas y Chart.js para las gráficas.
Figura 1. Vista principal del tablero de control: indicadores generales y mapa de valorización por manzana catastral. Elaboración propia.
Resultados: valorización, dispersión territorial y brecha catastral
En el agregado, la ciudad se valorizó un 19,6 % (mediana) entre 2023 y 2026. La Tabla 2 reúne los indicadores principales.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Valorización mediana ciudad 2023 → 2026 | +19,6 % |
| Mediana precio/m² 2026 | $6,9 millones COP |
| Brecha precio de mercado / avalúo catastral | 1,95× |
| Ofertas analizadas (2023 + 2026) | 46.088 |
| Manzanas comparables en ambos años | 2.371 |
Tabla 2. Indicadores principales del monitoreo de valorización. Elaboración propia.
Lo interesante, sin embargo, no está en el promedio sino en la dispersión. Mientras localidades consolidadas como Teusaquillo (+10,7 %) y La Candelaria (+8,7 %) se valorizaron por debajo de la inflación, en la periferia suroriental y suroccidental aparecen alzas que multiplican por dos y hasta por diez la mediana de la ciudad. Gran Yomasa, Comuneros y Las Cruces encabezan la lista, y las localidades de Usme y Ciudad Bolívar concentran buena parte de los casos. Ese patrón es compatible con procesos especulativos localizados, probablemente ligados a expectativas de transformación urbana, aunque conviene leerlo con cautela: en manzanas con pocos avisos, un conjunto pequeño de ofertas atípicas puede mover mucho la mediana. La Figura 2 muestra estas diferencias por localidad y UPZ, junto con el comportamiento por número de habitaciones y por distancia al sistema TransMilenio.
Figura 2. Valorización por localidad, Top 12 UPZ de mayor alza y precios por habitaciones y por distancia a TransMilenio. Elaboración propia.
La comparación con el catastro arroja un segundo hallazgo, y quizás el más delicado. La ley colombiana fija un piso explícito para esta relación: el avalúo catastral resultante de los procesos de formación y actualización no puede ser inferior al 60 % del valor comercial del predio ni superarlo (Ley 1450 de 2011, art. 24; Decreto 148 de 2020). En las manzanas analizadas, sin embargo, el precio de mercado supera en promedio 1,95 veces el avalúo catastral; dicho de otro modo, el avalúo representa cerca del 51 % del precio de oferta, por debajo del umbral que la ley contempla. La brecha se amplía justamente en las localidades más caras, como Chapinero y Santa Fe (Figura 3).
Vale la pena mencionar un matiz: el precio de oferta publicado en los portales no equivale exactamente al valor comercial, pues los vendedores suelen publicar por encima del valor de cierre o se suele tener un margen de negociación, de modo que la cifra debe leerse como una aproximación. Aun así, la magnitud del rezago apunta a una base subestimada y a un menor recaudo predial del que la ciudad podría tener, en línea con lo que la literatura regional viene señalando desde hace años (Smolka, 2013) y con la motivación misma del Catastro Multipropósito. El análisis por movilidad, en cambio, dejó un resultado menos concluyente: la cercanía a TransMilenio no muestra un aumento de precio uniforme; la relación varía según la localidad, señal de que el efecto del transporte masivo sobre el valor del suelo está mediado por el contexto urbano de cada zona.
Figura 3. Valorización por estrato socioeconómico, brecha entre precio de mercado y avalúo catastral, y precio por antigüedad del inmueble. Elaboración propia.
El índice de riesgo cierra el cuadro: 12 de las 100 UPZ analizadas quedaron en nivel crítico, al combinar valorización acelerada con brechas catastrales amplias. Son las candidatas para revisar más a detalle y priorizar instrumentos de gestión sobre el valor del suelo.
Lo que el ejercicio dice sobre las IDE
Más allá de las cifras inmobiliarias, el ejercicio deja ver con claridad dónde está el potencial de una infraestructura de datos espaciales para este tipo de análisis. Para empezar, en el acceso: ninguna de las capas oficiales requirió convenio, oficio ni gestión alguna; lo que antes tomaba semanas se resolvió en horas de descarga y validación. También en la calidad estructural del dato: que cada capa venga con metadatos, fecha de corte y sistema de referencia oficial es lo que permite que fuentes tan distintas como un shapefile catastral y un GeoJSON producido por web scraping encajen geométricamente sin sorpresas. Y hay una tercera ventaja, la reproducibilidad. Cualquier persona puede descargar hoy las mismas capas y repetir el flujo completo, lo que convierte los resultados en algo verificable y no en una caja negra.
El ejercicio también insinúa una sinergia que probablemente veremos cada vez más: los datos oficiales aportan el marco territorial autorizado y el avalúo de referencia; la web aporta el comportamiento del mercado con alta frecuencia. Ninguna de las dos fuentes sirve de mucho sin la otra, y son las IDE las que garantizan la primera mitad. Dicho esto, el enfoque tiene limitaciones, como que las ofertas publicadas en los portales inmobiliarios no representan por igual a todos los submercados de la ciudad; el valor autodeclarado muchas veces presenta ruido, mitigado aquí con medianas, pero no eliminado; y apenas el 5,4 % de las manzanas tiene información comparable en ambos cortes, de modo que las conclusiones a nivel de manzana individual deben tomarse con reserva.
Conclusiones
- Hoy es viable montar un monitoreo de la valorización inmobiliaria a escala de manzana catastral combinando web scraping de portales inmobiliarios con la información oficial que las IDE, como la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales, disponen en Colombia en Mapas de forma estandarizada, abierta e interoperable.
- Los hallazgos del caso Bogotá (una valorización real casi nula en el agregado, focos de alza acelerada en la periferia y un avalúo catastral que, frente a los precios de oferta, se ubica cerca del 51 % y por debajo del piso legal del 60 % del valor comercial) son insumos directos para la política de suelo, la actualización catastral focalizada y la gestión del impuesto predial.
- La disposición centralizada, estandarizada y abierta de la información geográfica oficial multiplica su valor social: habilita usos que nadie previó al producir cada capa, y convierte los análisis en ejercicios reproducibles y verificables por terceros.
- El siguiente paso es pasar del ejercicio puntual al observatorio de actualización continua, incorporando series de tiempo con mayor frecuencia y modelos de regresión que se controlen por los atributos del inmueble, de modo que la variación medida refleje valorización y no cambios en la composición de la oferta, así como la automatización del flujo mediante los servicios web geográficos de las entidades productoras que publican su información a través del portal Colombia en Mapas.
- Una extensión lógica del análisis es llevarlo a municipios intermedios y pequeños como Chía, La Calera o Acacías, donde las actualizaciones catastrales suelen ser menos frecuentes que en las ciudades principales y, por lo tanto, cabría esperar rezagos incluso mayores. Replicar allí la metodología, empleando como referencia oficial los registros catastrales, permitiría establecer si la brecha frente al mercado también se presenta en estos territorios, en qué proporción y qué relación guarda con la vigencia de la última actualización catastral de cada municipio.
Referencias bibliográficas
- Congreso de la República de Colombia. (2011). Ley 1450 de 2011, por la cual se expide el Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014, artículo 24: formación y actualización de los catastros. Secretaría del Senado.
- Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2009). Documento CONPES 3585: Consolidación de la política nacional de información geográfica y la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales – ICDE. DNP.
- Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2019). Documento CONPES 3958: Estrategia para la implementación de la política pública de Catastro Multipropósito. DNP.
- Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2023). Marco de Referencia Geoespacial. Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales. ICDE.
- Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). (2024). Colombia en Mapas: portal de datos geográficos oficiales de Colombia. Colombia en Mapas.
- OGC. (2024). OGC Standards and Specifications. Open Geospatial Consortium.
- Presidencia de la República de Colombia. (2020). Decreto 148 de 2020, por el cual se reglamenta parcialmente la gestión catastral y se modifica el Decreto 1170 de 2015, Único del Sector Administrativo de Información Estadística. Función Pública.
- Presidencia de la República de Colombia. (2021). Decreto 846 de 2021, por el cual se establecen disposiciones sobre la gestión de la información geográfica oficial y la Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales. Función Pública.
- Smolka, M. O. (2013). Implementing Value Capture in Latin America: Policies and Tools for Urban Development. Lincoln Institute of Land Policy. Lincoln Institute of Land Policy.
- Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital (UAECD). (2025). Base de datos geográfica catastral de Bogotá D.C. – Manzanas y avalúos catastrales [Conjunto de datos]. Disposición mediante Colombia en Mapas. Colombia en Mapas.