La valoración de bienes raíces es un proceso fundamental para el correcto funcionamiento del mercado y la formulación de políticas públicas. La madre de las metodologías tradicionales es el método comparativo, que se basa en datos que a menudo son incompletos o poco fiables, especialmente en mercados inmobiliarios con transparencia limitada. En contraste, los anuncios en línea ofrecen una gran cantidad de información no estructurada, que requiere técnicas de análisis avanzadas. Incluso si reflejan demandas de precios en lugar de los valores de mercado finales de los bienes raíces, proporcionan una gran cantidad de datos que son particularmente útiles para la transparencia del mercado. Los anuncios inmobiliarios también se enriquecen con fotografías y videos de la propiedad. Este documento propone un marco metodológico que integra técnicas de inteligencia artificial (procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora) para extraer características estructuradas del texto y las fotografías de los anuncios. El conjunto de datos resultante alimenta el método comparativo de valoración de propiedades, aplicado a miles de propiedades. El análisis geográfico y las características del vecindario de las propiedades enriquecen el algoritmo propuesto, cubriendo todos los geodatos disponibles que afectan los valores inmobiliarios. El análisis empírico de apartamentos en la ciudad de Tesalónica demuestra mejoras significativas en la precisión de la valoración y la completitud de las características. Al mismo tiempo, la predicción de la clase energética de las propiedades, entre otros rasgos que la metodología propuesta puede calcular con precisión, enriquece aún más el proceso de valoración. El trabajo destaca la posible integración de la inteligencia artificial en la práctica moderna de valoración, ofreciendo una herramienta transparente, escalable y auditable para profesionales y responsables de políticas.