Генеративный искусственный интеллект (ГАИ) переживает впечатляющий рост и развитие, что в свою очередь может быть востребованным в сфере недвижимости. Инвесторы, девелоперы и риэлторские агентства теперь обладают огромными массивами данных о недвижимости, включая информацию по конкретным объектам и данные о недвижимости, районах, арендаторах и рынке в целом. Этот объем информации можно использовать для разработки и настройки универсальных инструментов ИИ по выполнению конкретных задач, связанных с недвижимостью. Эти технологии могут способствовать быстрому прогрессу в развитии этой сферы бизнеса, выявляя инвестиционные возможности, революционизируя строительство и дизайн интерьеров, создавая инновационные маркетинговые инструменты и улучшая качество обслуживания клиентов.

Хотя в последнее время интерес общественности к генеративному ИИ возрос, влияние ИИ на изменение деловой практики во всем мире не является чем-то новым; оно существует уже несколько лет. Этот тип ИИ, также известный как аналитический ИИ, фокусируется на достижении конкретных целей, таких как прогнозирование будущих значений или сегментация клиентов. Следовательно, эта технология уже оказывает значительное влияние на бизнес. Например, прогнозирование на основе ИИ изменило взгляд инвесторов на будущее, а динамические модели ценообразования трансформировали ценообразование товаров и услуг во многих отраслях. Однако индустрия недвижимости — один из секторов, который еще не в полной мере реализовал преобразующий потенциал ИИ из-за длительной задержки во внедрении новых технологий - поясняет Алханнаш Ахмад старший преподаватель кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

Генеративный ИИ представляет собой ценную возможность для индустрии недвижимости. Он позволяет отрасли учиться на прошлом опыте и превратиться в технологического лидера. Важно отметить, что этот тип ИИ не заменяет аналитический ИИ, а скорее дополняет его своими творческими и всесторонними возможностями, открывая новые пути для приложений, которые были невозможны в рамках аналитического ИИ. Согласно исследованиям McKinsey Global Institute, ожидается, что генеративный ИИ принесет в отрасль недвижимости от 110 до 180 миллиардов долларов и более, что подчеркивает его значительную важность для этого сектора.

Как отмечает Брозгунова Надежда Петровна, к.э.н., доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации - Несмотря на широкий интерес к генеративному ИИ, многие организации, работающие в сфере недвижимости, сталкиваются с трудностями в понимании того, как эффективно внедрять и масштабировать его в свои бизнес-процессы, что приводит к упущенным возможностям и выгодам. Реальность такова, что полное использование генеративного ИИ — непростая задача, она требует синхронизации и интеграции во многих аспектах организации.

Возможности генеративного ИИ сосредоточены вокруг четырех ключевых возможностей, которые могут найти широкое применение в сфере недвижимости. Во-первых, повышение вовлеченности клиентов с помощью таких инструментов, как чат-боты, которые предоставляют ответы и развеивают сомнения клиентов. Во-вторых, создание инновационного и оригинального контента, включая текст и изображения. В-третьих, предоставление точных и полезных сводок, где генеративный ИИ превосходно справляется с анализом неструктурированных данных, пониманием диалогов и запросами к огромным базам данных. Наконец, разработка передовых программных решений, включая возможность интерпретировать, переводить и генерировать код.

Опыт работы с ИИ показал, что компании, работающие в сфере недвижимости, достигают более чем 10%-ного увеличения чистой операционной прибыли. Этот рост обусловлен внедрением более эффективных бизнес-моделей, предоставлением исключительного клиентского обслуживания, повышением уровня удержания клиентов, созданием новых потоков доходов. Приведем примеры того, как компании могут применять ИИ для решения конкретных задач в сфере недвижимости.

Генеративный ИИ может использоваться для анализа и составления больших объемов договоров по недвижимости, которые зачастую являются сложными и содержат специализированную терминологию. Инструмент на основе искусственного интеллекта может обобщить ключевые моменты в договорах, такие как стоимость или рыночные факторы, влияющие на условия в договоре. Кроме того, такой инструмент может искать договоры по определенным критериям (например, находить все договоры аренды с арендной платой за квадратный метр ниже определенного порога) и создавать таблицы с собранной информацией. Это позволяет специалистам более эффективно оценивать и анализировать информацию, собранную с помощью ИИ.

Инструменты генеративного ИИ предлагают также эффективные решения для потенциальных клиентов, по визуализации объекта недвижимости. При этом, такой подход позволяет не только визуализировать объект недвижимости с учетом желаемых деталей (таких как выбор отделки или стиля, мебели, внешнего экстерьера дома), а в дальнейшем повторно использовать собранные данные для разработки прогнозных моделей, которые определяют наиболее подходящие характеристики объекта недвижимости для каждого сегмента клиентов, повышая вероятность преобразования их первоначального интереса в реальную сделку по недвижимости.

Для полного использования возможностей генеративного ИИ компании, работающие в сфере недвижимости, не могут полагаться исключительно на стандартные модели. Хотя эти модели важны, они представляют собой лишь малую часть полного потенциала, который компания может раскрыть благодаря технологиям генеративного ИИ. Поэтому этим компаниям необходимо приложить дополнительные усилия для более полного и эффективного понимания и внедрения этой технологии, посредством перепроектирования своих бизнес-моделей и функций в соответствии с меняющимися условиями в данном секторе экономики.