💡 AlphaEngine AI by PropHero
Ideas del Hackathon Madrid votadas por el equipo. Cuantos más votos recibe una idea, mejor entiende Claude qué tipo de conceptos funcionan aquí para generar los siguientes. Cómo funciona
Modelo de pricing para obra nueva
As a New Buildings member, I want to create and configure a pricing model for a building based on zone, typology, sales phase, floor height, and other modifiers So that I can generate accurate unit prices without manual spreadsheet calculations The user can create a new building record with basic metadata (name, location, market) The user can define pricing dimensions per building: base price per m², zone modifier, typology (studio / 1BR / 2BR / 3BR+), sales phase (pre-launch / launch / phase 2…), floor height premium, and orientation modifier Each modifier can be set as a fixed value (€) or a percentage (%) The system calculates and previews the final unit price in real time as modifiers are configured The user can save a pricing model as a draft (inactive) or activate it Only one pricing model can be active per building at a time — activating a new one auto-archives the previous The user can duplicate an existing pricing model to create a variant Sponsor: PAU GARCIA Impacto esperado: Eficiencia operativa: El ahorro más obvio. Si configurar precios para un edificio toma horas en Excel (consolidar tipologías, fases, plantas, orientaciones, recalcular todo cuando cambia un modifier) — eso colapsa a minutos. Cuantificable en horas/semana una vez que sepas cuántos edificios gestionan y con qué frecuencia actualizan precios. Reducción de errores de pricing: "A ojo" en Excel con múltiples modifiers = errores humanos garantizados. Un precio mal calculado en una venta de obra nueva puede significar márgenes incorrectos o conflictos con el promotor. Este es el impacto más difícil de cuantificar pero potencialmente el más caro. Velocidad de respuesta comercial: Si un promotor pide ajustar precios por fase o lanzar una nueva fase, hoy probablemente tarda días (alguien tiene que actualizar la hoja, validar, distribuir). Con esto es inmediato. P&T Team: Data Science
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💡 Cómo funciona
AlphaEngine se alimenta del banco inicial de ideas del hackathon Madrid. Cada miembro de PropHero vota con ❤ o ✖ y esos votos se guardan en SQLite. Periódicamente, cogemos las 5 ideas con mejor score y se las mandamos a Claude para que proponga 3 conceptos nuevos, que aparecen en el feed como AI.
32 ideas · 63 votos · 4 generadas por Claude.