Sztuczna inteligencja jest dziś coraz częściej stosowana jako narzędzie wspomagające pracę deweloperów, inwestorów, rzeczoznawców czy architektów. Automatyzuje procesy obsługi klienta, tworzy wizualizacje obiektów, symulacje planowania urbanistycznego i wycenia nieruchomości. Bańka oczekiwań wobec tego typu rozwiązań jest coraz większa, jednak na razie – przynajmniej w niektórych zastosowaniach – jest to raczej ciekawostka niż realne wsparcie. Eksperci podkreślają, że dostępne dziś na rynku rozwiązania mają wiele niedoskonałości i może warto odłożyć inwestycje na późniejszy etap rozwoju technologii.
Największe nadzieje sektor nieruchomości wiąże z opartymi na SI systemami do analizy rynku. Mogłyby one pomagać w podejmowaniu trafnych decyzji nie tylko inwestorom, ale i urbanistom, którzy otrzymaliby różne scenariusze rozwoju obszarów miejskich. Dzięki wykorzystaniu danych dotyczących cen nieruchomości, lokalizacji, preferencji klientów i trendów rynkowych czy zmian demograficznych algorytmy są w stanie przewidzieć ceny, jakie osiągną nieruchomości na danym rynku w określonym czasie. Na razie jednak sztuczna inteligencja nie generuje wiarygodnych prognoz w tym zakresie. Jak zauważają analitycy z Precedence Research, generatywne modele SI opierają swoje wyniki na historycznych danych i trendach. Rynek nieruchomości jest natomiast silnie powiązany ze stabilnością gospodarczą. Recesja, inflacja, zmiany w przepisach dotyczących udzielania kredytów czy regulacjach prawnych dotyczących obrotu nieruchomościami komplikują wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym obszarze.
Sztuczna inteligencja wspiera też agentów nieruchomości, np. w tworzeniu modeli 3D lub wirtualnych wycieczek. Korzystają z niej zarządcy nieruchomości, stosując wirtualnego asystenta, opartego na uczeniu maszynowym i algorytmach przetwarzania języka naturalnego, który odpowiada na pytania najemców, rejestruje zgłoszenia serwisowe i planuje naprawy. Analityk uważa, że wprowadzane na rynek narzędzia są cenne i ciekawe, ale tylko w pewnym stopniu poprawiają efektywność pracy. Tego typu modele jeszcze długo nie zastąpią człowieka.
Źródło:
https://biznes.newseria.pl/news/
