Heimstaden, OpenAI की मदद से किराये पर देने और संपत्ति संचालन के तरीकों को नया रूप दे रहा है

Heimstaden घरों को किराये पर देने, पर्यावरणीय जोखिम के विश्लेषण और संपत्ति संचालन को नया रूप देने के लिए ChatGPT Enterprise और Codex का उपयोग कर रहा है। OpenAI ने 3 नवंबर 2026 को बताया कि नीदरलैंड में संपत्ति की तस्वीरें तैयार करने की लागत में 99% से अधिक की कमी आई है।

यूरोप में आवासीय अचल संपत्ति का संचालन करने वाली Heimstaden ने जून 2025 में अपना एआई कार्यक्रम तेज़ किया और कई मंचों का मूल्यांकन करने के बाद OpenAI को चुना। उसकी रणनीति में कर्मचारियों को प्रशिक्षण और टूल उपलब्ध कराना, एआई चैंपियनों के नेटवर्क की मदद से एक केंद्रीय परिवर्तन कार्यालय चलाना, और संपत्ति-प्रबंधन प्रणालियों तथा डेटा मॉडल को एआई के लिए तैयार करना शामिल है। इसका उद्देश्य पूरी कारोबारी प्रक्रियाओं को नए सिरे से तैयार करना है, जबकि निर्णयों की ज़िम्मेदारी कर्मचारियों के पास बनी रहती है।

किराये पर देने की पूरी प्रक्रिया में एआई

जब कोई घर खाली होता है, तो Heimstaden के उसे किराये पर देने के काम में किराये का मूल्यांकन, फ़ोटोग्राफ़ी, विज्ञापन और बाज़ार की मांग के मुताबिक़ जवाब देना शामिल होता है। अब एआई, ChatGPT Sites में बनाए गए टूल के ज़रिए किराये की सिफ़ारिशें देने, संपत्ति की तस्वीरों को बेहतर रूप देने और अपार्टमेंट के विवरण लिखने में मदद करता है। एक एआई एजेंट कंपनी के गुणवत्ता मानकों के आधार पर प्रकाशित विज्ञापनों की समीक्षा करता है, जबकि एआई से मिली बाज़ार प्रतिक्रिया किराये पर देने वाली टीमों को सुधारात्मक कदम उठाने और किराया अधिक गतिशील ढंग से तय करने में मदद करती है।

निर्णय लेने की ज़िम्मेदारी कर्मचारियों के पास ही रहती है; एआई उनकी मंज़ूरी से पहले किए जाने वाले विश्लेषण और सामग्री तैयार करने के काम का बड़ा हिस्सा संभालता है। इससे घर खाली होने पर उससे जुड़ी कार्यप्रणाली बदलती है, लेकिन प्रक्रिया में कर्मचारियों की समीक्षा बनी रहती है।

Heimstaden ने बताया कि नीदरलैंड में किसी संपत्ति की साज-सज्जा दिखाने वाली आभासी तस्वीर तैयार करने की लागत लगभग €50 से घटकर €0.10 से भी कम रह गई। कंपनी ने केवल इसी बाज़ार में सालाना €130,000 की बचत की संभावना का अनुमान लगाया। यह बचत किराये पर देने की प्रक्रिया को व्यापक रूप से नए सिरे से तैयार करने का हिस्सा है, जिसमें किराया तय करना, विज्ञापन देना, सूचियों की समीक्षा और बाज़ार से मिली प्रतिक्रिया को अलग-अलग कामों के बजाय आपस में जोड़ा गया है।

पर्यावरणीय जोखिम के विश्लेषण में Codex की मदद

किराये पर देने के काम से इतर, पर्यावरणीय स्थिरता विश्लेषक Julia Erlandsen ने सॉफ़्टवेयर विकास का अनुभव न होने के बावजूद, पूरे पोर्टफ़ोलियो के पर्यावरणीय जोखिम का आकलन करने के लिए Codex का उपयोग किया। ज़रूरी जानकारी सार्वजनिक स्रोतों, अलग-अलग प्रारूपों और डेटासेट में बिखरी हुई थी।

Erlandsen ने डेटा खोजने, साफ़ करने और मानकीकृत करने, उसकी गुणवत्ता जाँचने और ऐसी डेटा-प्रसंस्करण पाइपलाइन बनाने के लिए Codex का उपयोग किया जिन्हें बार-बार चलाया जा सकता था। उन्होंने कार्यप्रणाली पर अपना नियंत्रण बनाए रखा और खुद काम की पुष्टि की, जिससे विश्लेषण से जुड़े निर्णय विषय-विशेषज्ञ के हाथ में रहे।

OpenAI के अनुसार, इस परियोजना में 20,112 संपत्तियों का आकलन किया गया और उपयोगी डेटा की 60 लाख से अधिक पंक्तियाँ तैयार हुईं। काम पूरा करने के लिए पहले जहाँ पाँच लोगों को एक साल तक काम करना पड़ता, वहीं अब दो लोगों को दो महीने काम करना था; साथ ही, Heimstaden को बाहरी सलाहकार नियुक्त करने की ज़रूरत नहीं पड़ी। यह परियोजना जलवायु जोखिम आकलन, रिपोर्टिंग की ज़रूरतों और निवेशकों के निर्णयों के लिए बार-बार इस्तेमाल की जा सकने वाली क्षमता बन रही है। इसकी कार्यप्रणाली Heimstaden के पास है और कंपनी इसे आगे विकसित कर सकती है।

कर्मचारियों का नियंत्रण अगली प्रणालियों को आकार देता है

Heimstaden में ChatGPT Enterprise सितंबर 2025 में शुरू हुआ। OpenAI के अनुसार, दो से तीन महीनों के भीतर आधे कर्मचारी इसका उपयोग करने लगे थे। केंद्रीय परिवर्तन कार्यालय उपयोग के उदाहरणों का एक संग्रह रखता है, ताकि कर्मचारी कारोबार के दूसरे हिस्सों के उदाहरणों से सीख सकें। कर्मचारी डेटा-सुरक्षा नियमों के तहत स्वीकृत टूल का उपयोग करते हैं और उन्हें भेजने से पहले एआई से तैयार सामग्री की समीक्षा करना अनिवार्य है।

एआई का इस्तेमाल कार्यालय में किए जाने वाले विश्लेषण तक ही सीमित नहीं है। नॉर्वे में, एक देखभालकर्मी ने उपेक्षित अपार्टमेंट का आकलन करने और अपने अवलोकनों को प्राथमिकता के क्रम में रखी गई नवीनीकरण योजना में बदलने के लिए ChatGPT का उपयोग किया; इसके बाद वह उस योजना की समीक्षा और उसमें सुधार कर सकता था। यह उदाहरण Heimstaden की श्रम-विभाजन संबंधी मंशा को दर्शाता है: एआई जानकारी व्यवस्थित करता है और योजना सुझाता है, जबकि नतीजे की ज़िम्मेदारी कर्मचारी के पास रहती है।

Heimstaden की भावी योजना इस मॉडल को मुख्य कारोबारी प्रणालियों तक ले जाने की है। उसकी Procurement Intelligence Platform को फिलहाल लागू किया जा रहा है। इसमें कार्यप्रवाह स्वचालन के साथ एपीआई के ज़रिए इस्तेमाल किए जाने वाले OpenAI मॉडल शामिल हैं। Outlook, SharePoint और Teams पर काम करने के लिए तैयार यह मंच अनुबंधों के विश्लेषण, बातचीत की तैयारी और अनुबंधों के पूरे जीवनचक्र के प्रबंधन में मदद करता है। कारोबारी फ़ैसलों और मंज़ूरियों की ज़िम्मेदारी कर्मचारियों के पास रहती है।

Heimstaden, Amplio Estate को भी साथ मिलकर विकसित कर रहा है। यह संपत्ति-प्रबंधन प्रणाली MCP के ज़रिए एआई-संचालित कार्यप्रवाहों को सहारा देने के लिए बनाई जा रही है। इसका लक्ष्य कर्मचारियों को ChatGPT जैसे एआई का उपयोग करके संपत्ति की जानकारी पाने और मानवीय निगरानी के तहत मुख्य कारोबारी प्रणालियों में कार्रवाई करने की सुविधा देना है। यह काम कंपनी की उस दीर्घकालीन महत्वाकांक्षा को आगे बढ़ाता है जिसमें इमारतें अधिकाधिक स्वचालित ढंग से काम करेंगी और एआई संपत्ति के पूरे जीवनचक्र में ज़रूरतों का अनुमान लगाने, काम का समन्वय करने और निर्णयों में मदद करेगा।

इस भावी योजना के तहत एआई का उपयोग सूचियाँ और विश्लेषण तैयार करने से आगे बढ़कर संचालन प्रणालियों के भीतर कार्रवाई करने तक होगा। इससे Heimstaden की योजनाओं में कर्मचारियों की निगरानी केंद्रीय भूमिका निभाती है: अधिकाधिक स्वचालित ढंग से काम करने वाली इमारतों की उसकी परिकल्पना में भी घरों और ग्राहकों के लिए ज़िम्मेदार लोगों को समीक्षा, सत्यापन और मंज़ूरी की ज़िम्मेदारी सौंपी गई है।