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De las mil 300 proptech que hay en Latinoamérica hoy en día, 140 se localizan en México y 115 en Colombia.

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Para fortalecer su presencia en el 2023 y lo que resta del 2022, las startups buscan expandirse en México y Colombia, y de ahí al resto de Latinoamérica. Aunque los principales retos a los que se enfrentan son ‘evangelizar’ al mercado, armar equipos internos, el fundraising, ganar mercados y ganar clientes.

Lo anterior se dio a conocer en el estudio que realizó PropTech Latam sobre la industria, las startups y los inversionistas del sector en octubre de 2022.

 

Además, algunos de los puntos importantes que destaca el estudio son:

-El sector proptech en Latinoamérica tiene mil 300 startups fondeadas con mil 300 millones de dólares en 2021 (mdd). De acuerdo a la consultora Endeavor, el sector está en el tercer lugar de preferencia de los inversionistas de capital de riesgo.

 

-México encabeza la lista con 140 proptech en Latam, le sigue Colombia con 115, Brasil con 955, Chile con 69, Argentina con 44, Perú con 18, Uruguay con 8, Bolivia con 4 y Venezuela con 2.

 

-Según la encuesta de ‘PropTech Latam Summit’, los desarrolladores y promotores inmobiliarios incorporan tecnologías en un 50% a través de servicios tercerizados, consultorías y asociación con incubadoras.

-Más del 50% de las empresas inmobiliarias invierte más de 100 mil dólares en tecnología al año y lo aplican en proyectos corporativos de uso mixto, residenciales, retail, industrial y hotelería.

-Las soluciones proptech más solicitadas se concentran en construcción, ventas y comercialización, administración, diseño y gestión de comunidad.

 

 

-El 70% de los fondos de inversión prefiere una inversión directa en las startups proptech, y sus intereses se enfocan en lograr fundraising para su fondo y aumentar participación en otras latitudes con socios locales y adquisiciones.

-Las verticales de mayor interés para los inversionistas están en el sector fintech para Real Estate, construcción, sostenibilidad y tecnología como Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning.