Análisis con IA de un anuncio de coche de segunda mano: qué detecta

Un anuncio de Wallapop tiene, de media, un párrafo de texto y entre cuatro y diez fotos. De ahí tienes que decidir si merece la pena coger el coche, llamar al vendedor y perder una tarde para verlo en persona. Esta guía explica qué puede analizar realmente una inteligencia artificial a partir de ese material — y qué cosas, por diseño, no puede saber de ninguna manera.

Las dos fuentes que analiza: texto y fotos

El texto del anuncio. Un modelo de lenguaje lee la descripción igual que lo haría un comprador atento, pero sin pasar nada por alto: menciones de mantenimiento (“cambio de correa hace 20.000 km”), kilometraje, año, y cualquier defecto que el propio vendedor haya escrito, aunque esté en una frase suelta al final.

Las fotos del anuncio. Un modelo de visión por ordenador entrenado específicamente en detección de daños de carrocería revisa cada imagen subida por el vendedor en busca de golpes, repintes y desperfectos visibles. Esto es un complemento al texto, no una repetición — hay cosas que un vendedor no menciona por escrito (a veces porque no las considera relevantes, a veces porque prefiere no hacerlo) que sí pueden verse en una foto si se mira con atención.

Ejemplos de avisos que puede generar

• Posible siniestro estructural — repintes en zonas críticas de la carrocería o sensores con aspecto de haber sido reinstalados.
• Correa de distribución pendiente — más de 120.000 km sin ninguna mención de cambio en el texto, con un coste estimado (~600 € en muchos modelos).
• FAP en zona de riesgo de obstrucción — patrón de uso urbano intenso en un diésel, según lo descrito en el anuncio.
• Embrague con desgaste — patinaje mencionado explícitamente en la descripción por el propio vendedor.
• Precio por debajo del mercado — el anuncio está, por ejemplo, un 7 % por debajo del precio mediano de coches comparables en año y kilometraje.
• Mantenimiento al día — libro de mantenimiento sellado en taller oficial, mencionado en el texto, que es una señal positiva tan útil de detectar como las negativas.

Cada aviso de reparación pendiente lleva además un coste estimado, calculado combinando una mediana de costes reportados por la comunidad con un modelo de predicción — el mismo tipo de estimación que ya usábamos en la guía de cuánto cuesta cambiar el embrague, pero aplicada automáticamente al anuncio que estás mirando.

Lo que no puede detectar, y por qué importa saberlo

Ningún análisis de texto y fotos puede:

• Oír el motor o sentir el cambio de marchas — eso solo se sabe en una prueba de carretera.
• Leer los códigos de error guardados en la centralita — requiere un diagnóstico OBD en taller.
• Confirmar el historial oficial — ITV, cargas, embargos o número de propietarios reales se verifican en fuentes oficiales, no en un anuncio. La guía de cargas y embargos explica cómo comprobarlo.
• Garantizar que las fotos son del coche real — un vendedor puede (aunque sea poco habitual) subir fotos de otra unidad. El análisis trabaja con lo que se le da, no puede verificar su procedencia.

Por eso el análisis con IA funciona mejor como primer filtro — para decidir en segundos qué anuncios merecen una llamada y con qué preguntas concretas presentarte a verlos — y no como sustituto de una inspección física. Si el coche pasa ese primer filtro, el siguiente paso lógico es la inspección pre-compra o, como mínimo, el checklist de qué revisar antes de comprar.

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