Sztuczna inteligencja w nieruchomościach - czyli nie dajmy się oszukać AI

Przeczytaj także: ChatGPT to nie wszystko. Poznaj 6 najciekawszych narzędzi AI w marketingu

Widać przewagę zwolenników sztucznej inteligencji: PARP ocenia, że do 2025 r. rozwiązania oparte na tej technologii wdroży aż 97% największych międzynarodowych firm. Czy warto więc pozostawać w tyle?

Jednak jak sztuczna inteligencja dostosowuje się do rynku nieruchomości? O tym w dzisiejszym wpisie.

Sztuczna inteligencja w służbie marketingu i sprzedaży w branży nieruchomości

Oczywistym zastosowaniem AI w branży nieruchomości są wszystkie kwestie związane ze sprzedażą i marketingiem. Dysponujemy już narzędziami, które niemal automatycznie stworzą opis nieruchomości na sprzedaż (np. chat GPT), ułatwią obsługę klienta, umożliwą stworzenie wirtualnych wycieczek czy poprawią zdjęcia wnętrz.

Marketing w sektorze nieruchomości: treści
Tak jak już wspomniałem, najszerzej wykorzystywaną technologią w ostatnim czasie jest model językowy, którego przykładem jest Chat GPT. Za jego pomocą możliwe jest tworzenie opisów nieruchomości. Przy zastosowaniu odpowiednich poleceń, opisy te mogą być nawet zachęcające i barwne, jednak nauka ich tworzenia może wymagać wielu prób i błędów. Pisanie wprost często niestety kończy się generycznymi opisami, nieoddającymi ducha sprzedawanej nieruchomości i stawiający ją w jednym rządku z innymi, co z marketingowego i sprzedażowego punktu widzenia jest stratą istotnych zasobów.

Ponadto trzeba pamiętać, że ten rodzaj sztucznej inteligencji wcale tą inteligencją nie jest - to model językowy działający na zasadzie dobierania kolejnych słów. W związku z tym często podaje nieprawdziwe informacje oraz robi błędy merytoryczne i językowe. Zatem nadzór człowieka jest nieodłączny, a często okazuje się, że tekst stworzony przez AI jest kiepskiej jakości i więcej czasu trzeba poświęcić na poprawki aniżeli na samodzielne jego zaprojektowanie.

Obsługa klienta - AI zrobi to za Ciebie
Pozostając jeszcze chwilę przy modelach tekstowych, nie sposób nie wspomnieć o nowoczesnych rozwiązaniach wspierających obsługę klienta. Tego typu narzędzia mogą być istotne np. dla agencji nieruchomości czy biur sprzedaży inwestycji deweloperskich.

Obsługa klienta prowadzona przez chatbota nie jest niczym nowym - technologia ta wykorzystywana jest już od paru dobrych lat przez banki, firmy kurierskie czy operatorów telekomunikacyjnych. Chatboty naśladują ludzkie rozmowy i angażują klientów, sprzyjają ich pozyskiwaniu oraz udzielają szybkich i precyzyjnych odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.

Jakkolwiek jest to rozwiązanie ciekawe i przyszłościowe, swoje zadanie może nie do końca spełniać w procesie sprzedaży nieruchomości. A to z prostej przyczyny: kupno mieszkania jest często mocno emocjonalne i wiąże się z wieloma obawami - dlatego tak cenne okazuje się ludzkie wsparcie. O ile pierwszy etap, czyli ten poświęcony researchowi może być wspierany przez SI, to kolejne muszą już odbywać się z udziałem drugiego, zaufanego człowieka.

Piękne wizualizacje generowane przez AI
Kolejnym zastosowaniem sztucznej inteligencji są wszelkie edytory graficzne. W branży nieruchomości chętnie wykorzystuje się takie narzędzia jak np. Midjourney, które poprawiają jakość zdjęć lub nawet są zdolne (częściowo) do zwizualizowania całej inwestycji.

O ile poprawa jakości zdjęć nieruchomości nie przysparza sztucznej inteligencji kłopotu, o tyle z wizualizacją może być już problem, który leży w konieczności zaprojektowania dobrego polecenia tekstowego, co nie zawsze (raczej rzadko) się udaje. Podobnie jak w przypadku Chata GPT, edytory graficzne mają tendencję do dodawania swoich ''trzech groszy''.

Za pomocą SI można stworzyć również modele 3D czy wirtualne wycieczki, co z pewnością jest dobrą wiadomością dla wszystkich agencji nieruchomości, które tylko dysponują odpowiednim nakładem finansowym.

Tak jak w poprzednio omawianych przypadkach należy pamiętać, że wymienione narzędzia powinny służyć jako wsparcie (nie zamiennik! ) dla grafików i architektów, a niewłaściwie stosowane mogą przynieść więcej szkody niż pożytku.

Sztuczna inteligencja w nieruchomościach: wyceny, analizy i inwestowanie

Tym, co zapewne najbardziej Cię interesuje jako inwestora (lub przyszłego inwestora) w kontekście rynku nieruchomości i sztucznej inteligencji jest wsparcie procesu inwestycyjnego.

Dobra wiadomość jest taka, że faktycznie takie mechanizmy zaczynają się pojawiać, a przynajmniej stają się obiektem badań. Przykładowo naukowcy z Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie wykorzystali sieci neuronowe i algorytmy genetyczne do stworzenia systemu mającego pomóc rzeczoznawcom w wycenie konkretnej nieruchomości. Jak to działa? Aplikacja 'rozpoznaje' emocje na ludzkich twarzach podczas oglądania zdjęć mieszkania i na tej podstawie sugeruje odpowiednią korektę wyceny. I tutaj znowu: zaleca się ostrożność przy wykorzystywaniu tego rodzaju narzędzi i zdecydowany nadzór człowieka w całym procesie.

W przyszłości, prawdopodobnie na jeszcze większą skalę i z wyższym poziomem zaawansowania, będzie możliwa rezygnacja inwestora z ręcznego przeszukiwania rynku nieruchomości na rzecz automatycznego wyszukiwania okazji. Dodatkowo programy będą zapewne miały pewnie zdolności analityczne, jednak na tę chwilę zaawansowanych narzędzi nie znalazłem (choć Chat GPT zdaje się przygotowywać do tego zadania).

AI w nieruchomościach - na to uważaj!

Poniekąd poruszyłem już temat zagrożeń, z którymi trzeba się liczyć przy ewentualnym wdrożeniu dotychczas wydanych na świat narzędzi AI. Jednak zastanówmy się jeszcze jak rozwój technologii, a raczej jej nieodpowiednie stosowanie może zaszkodzić inwestorowi.

W kontekście zagrożeń szczególną uwagę warto zwrócić na ryzyko nadmiernej zależności od sztucznej inteligencji. Chociaż AI może zdecydowanie usprawnić wiele procesów, zbyt duże poleganie na jej możliwościach może prowadzić do utraty krytycznego spojrzenia na rynek i jego unikalne cechy. Inwestorzy, którzy będą opierali swoje decyzje na analizach przeprowadzanych przez algorytmy, mogą przegapić ważne, niemierzalne czynniki, takie jak potencjalne zmiany w przepisach planowania przestrzennego, zmieniające się trendy w preferencjach mieszkaniowych czy lokalne czynniki ekonomiczne i społeczne. AI, choć wydajna, opiera się na danych historycznych i obecnych, co może nie zawsze dokładnie odzwierciedlać przyszłe warunki rynkowe.

Ponadto, istotnym aspektem jest kwestia bezpieczeństwa danych i prywatności. Z narzędziami AI zbierającymi i przetwarzającymi ogromne ilości informacji, ryzyko wycieku danych lub ich nieautoryzowanego wykorzystania wzrasta. Nieodpowiednio zabezpieczone systemy mogą stać się łatwym celem dla cyberprzestępców, co z kolei może zniszczyć zaufanie klientów i wizerunek firmy.

Kolejnym wyzwaniem jest brak transparentności w sposobie, w jaki algorytmy podejmują decyzje. W kontekście wyceny nieruchomości lub analiz rynkowych niejasne może być, dlaczego AI doszło do określonych wniosków (w kontekście ostatnich badań staje się dyskusyjne w jaki sposób AI 'rozpoznaje' ludzkie emocje). Inwestorzy mogą być narażeni na ryzyko podjęcia nieoptymalnych decyzji inwestycyjnych, opierając się na rekomendacjach, których nie są w stanie w pełni zweryfikować.

Wreszcie, nadmierna optymalizacja i standardyzacja ofert może prowadzić do zaniku innowacyjności i indywidualnego podejścia do klienta. Podczas gdy algorytmy mogą efektywnie analizować ogólne trendy i preferencje, mogą nie być w stanie dostrzec unikalnych wartości poszczególnych nieruchomości, co w dłuższej perspektywie może spłaszczyć rynek i ograniczyć jego dynamikę (wyobraź sobie, że wszystkie ogłoszenia napisane są w podobny sposób, a wizualizacje są do siebie niepokojąco podobne - jak zatem wybrać?).

Podsumowanie

AI w sektorze nieruchomości ma ogromny potencjał, jednak jej efektywne wykorzystanie wymaga świadomego i zrównoważonego podejścia. Ważne jest, aby nie rezygnować z ludzkiego osądu i doświadczenia, które są niezbędne w ocenie czynników wykraczających poza zasięg algorytmów. W równym stopniu istotne jest utrzymanie wysokich standardów bezpieczeństwa danych oraz promowanie transparentności w działaniu narzędzi opartych na AI, aby maksymalizować korzyści płynące z ich stosowania, jednocześnie minimalizując potencjalne ryzyka.

autor: Daniel Siwiec, Investoro