Lumatris
Metodología

Aquí se explica todo.

Cada valuación viene de un modelo entrenado sobre 2.3 millones de fincas del Registro Nacional. Esta página muestra cómo funciona, con qué datos, qué tan acertado es y dónde se equivoca.

2.3M
propiedades evaluadas
273
variables por predicción
14.9%
mejor error mediano (apartamentos)

Cómo estimamos

Cómo estimamos el valor

El modelo toma todo lo que se sabe públicamente de una finca — ubicación, área, tipo, ventas pasadas, construcciones, zonificación, accesos — y devuelve un valor estimado. No es una tasación legal ni un avalúo fiscal: es una estimación estadística contra ventas comparables de los últimos cuatro años.

1

Partimos del dato oficial

Usamos las bases completas del Registro Nacional, el Catastro (SNIT) y el Plan Regulador Municipal donde existe.

2

Validamos con satélite

Cruzamos cada lote con imágenes satelitales (SNIT 2017, OpenStreetMap, Overture) para confirmar dónde hay construcción y cuánta.

3

Comparamos con ventas reales

Para cada finca buscamos sus vecinos con ventas recientes y usamos sus precios por m² como referencia.

Fuentes de datos

Las fuentes que alimentan el modelo

Cada número en este sitio viene de una de estas bases públicas o semi-públicas.

FuenteRegistros
Registro Nacional

Quién es dueño, qué deudas tiene la finca, historial de ventas, colindancias

65M+
Catastro Nacional

Ubicación exacta, área y forma del lote

2,112,163
Mapas oficiales (IGN, escala 1:5000)

Edificios, calles, ríos, elevación del terreno

~3M
Imágenes satelitales (OpenStreetMap, Overture)

Construcciones nuevas (post-2017), cobertura rural

2.72M
Plan Regulador Municipal

Qué se puede construir en la zona (18 cantones)

77,000
INEC (censo y mapas distritales)

Densidad poblacional y contexto socioeconómico

492
Notarías (escrituras digitalizadas)

Precios de escritura verificados

778
Patentes municipales

Si hay un negocio operando en la propiedad

28,815

El motor

Cómo funciona el modelo

Usamos dos modelos de inteligencia artificial distintos que miran la misma propiedad de formas diferentes. Cada uno hace su propia estimación y el valor final es el promedio. Cuando los dos coinciden, el modelo está seguro; cuando difieren, lo marcamos como menos confiable.

Lo entrenamos con cerca de 85,000 ventas reales registradas en los últimos cuatro años (2022–2026), después de quitar regalos familiares, errores de registro y operaciones gubernamentales. Una vez entrenado, lo corremos contra las 2.3 millones de propiedades activas del país.

Nota

El avalúo fiscal de la municipalidad nunca lo usamos para entrenar el modelo — eso sería hacer trampa, sería como darle la respuesta antes del examen. Pero sí lo usamos como un piso al final: si nuestra estimación queda muy por debajo del valor fiscal vigente, la subimos, asumiendo que el dueño no aceptaría vender por menos.

Lo que más pesa en la valuación

1Qué pagaron los vecinos. Buscamos ventas recientes a la redonda y sacamos un precio de referencia.6.1%
2El mismo dato, suavizado. Reducimos el peso de propiedades atípicamente caras o baratas.4.3%
3Hoteles, restaurantes y comercio turístico en 5 km a la redonda.3.7%
4Precio mediano por m² del condominio donde está la propiedad.3.4%
5Si el dueño es persona o empresa. Las empresas suelen vender a precios diferentes.2.9%
6Qué tan turística es la zona (densidad de negocios turísticos en 5 km).2.6%
7Qué tan activo es el condominio — qué porcentaje de las unidades se ha vendido alguna vez.2.3%
8Cuánto m² hay construido sobre el lote.2%
9Qué tan parecidos son los precios dentro del mismo condominio.1.7%
10Tamaño del apartamento o filial individual.1.7%
11Tamaño del lote (área total del terreno).1.7%
12Si hay construcción confirmada por satélite sobre el lote.1.6%

Lo que el modelo no sabe

Lo que el modelo no puede ver

Cosas que mueven el precio real pero no aparecen en datos públicos:

Acabados interiores. El satélite ve el techo, no si adentro hay mármol o bloque crudo.
Remodelaciones sin registrar. Si alguien amplió 200 m² y no actualizó el plano, trabajamos con el dato viejo.
Vista, ruido, orientación. Una escritura no registra el panorama al mar — sólo tenemos elevación y distancia a la costa.
Historia del inmueble. Disputas, vicios ocultos, mala fama: no aparecen en los datos públicos.
Transferencias bajo ₡5M. Las excluimos del entrenamiento — suelen ser regalos familiares o errores, no ventas a precio de mercado.
Errores del Registro. Si el área registrada está mal, el modelo hereda el error.

Verificación mensual

Cómo probamos el modelo

Cada mes corremos el modelo contra las COMPRAs nuevas del Registro. Tres comprobaciones:

#1

Error en ventas nuevas

Calculamos el error mediano contra las ventas del último trimestre y lo comparamos con el mes anterior. Si sube más de 2 puntos, investigamos.

#2

Portafolio de referencia

Tenemos 16 propiedades con precio de venta confirmado por los dueños. Revisamos cómo predice cada una, mes a mes.

#3

Eco fiscal

El 85% de las COMPRAs registradas declaran exactamente el avalúo fiscal. Rastreamos ese porcentaje y filtramos agresivamente para que no contamine el entrenamiento.

Cada corrida queda registrada con fecha y métricas. Toda mejora o retroceso queda en el historial.

Buen uso

Cuándo usarnos, y cuándo no

Úsanos para

  • Tener un precio de referencia antes de negociar
  • Verificar si una tasación recibida está dentro de rango
  • Comparar 10 propiedades rápidamente antes de visitarlas
  • Leer el mercado de un cantón o distrito
  • Evaluar el riesgo de una cartera hipotecaria

No nos uses para

  • Registrar una propiedad — eso es del Registro Nacional
  • Sustentar un crédito — un banco requiere avalúo de perito autorizado
  • Valorar una propiedad con remodelaciones no registradas
  • Valorar fincas agrícolas remotas sin visitar el sitio
  • Tomar decisiones legales o sucesorias sin revisión profesional

¿El modelo se equivoca en una propiedad?

Mandanos el número de finca y tu estimación. Lo revisamos en nuestro reporte trimestral.

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