Trebellar strânge $18M în Seria A pentru a aduce agenți AI în imobiliare corporative

Trebellar a strâns $18 milioane în finanțare Seria A pe măsură ce încearcă să aducă agenți AI și luarea deciziilor automate într-una dintre funcțiile de întreprindere care a rămas neobișnuit de dependentă de foi de calcul, software neintegrat și consultanţi externi: imobiliare corporative.

Runda a fost condusă de Blossom Capital, cu participarea Haystack, Alt Capital, 1Flourish și Bynd. Trebellar afirmă că noul capital va fi utilizat pentru a extinde echipele de inginerie și de go‑to‑market, pentru a aprofunda capabilitățile sale AI și pentru a crește baza de clienţi enterprise.

Compania cu sediul în San Francisco a atras deja mai mulţi clienţi importanţi, inclusiv Meta, Uber, Merck şi Cohesity, oferindu‑i un avantaj timpuriu în rândul organizaţiilor care gestionează portofolii imobiliare mari şi complexe.

Pentru Trebellar, oportunitatea nu constă doar în înlocuirea foilor de calcul cu un alt tablou de bord. Compania încearcă să creeze un strat AI‑native capabil să înţeleagă portofoliul imobiliar al unei organizaţii, să analizeze continuu modul în care este utilizat şi să ajute echipele să ia decizii privind totul, de la contracte de închiriere şi utilizarea birourilor până la locaţiile viitoare.

Imobiliarele corporative au o problemă de date

Companiile mari generează cantităţi enorme de date despre amprenta lor fizică.

Contractele de închiriere conţin angajamente financiare şi date de reînnoire. Sistemele de badge‑uri şi reţelele Wi‑Fi furnizează semnale privind prezenţa în birou. Platformele de rezervare a sălilor arată cum utilizează angajaţii spaţiile de întâlnire. Sistemele de resurse umane conţin informaţii despre numărul de angajaţi şi structura organizaţională, în timp ce sondajele pot releva dacă angajaţii consideră cu adevărat util un birou.

Problema este că o mare parte din aceste informaţii se află în mod tradiţional în sisteme separate.

Înainte ca o echipă de imobiliare corporative să poată decide dacă să reînnoiască un contract de închiriere, să reducă un birou, să se extindă pe o altă piaţă sau să schimbe o politică de lucru, analiştii trebuie mai întâi să colecteze şi să reconcilieze informaţii din foi de calcul, PDF‑uri şi multiple platforme software.

Trebellar construieşte platforma sa în jurul unui strat de date unificat conceput pentru a agrega şi normaliza acele surse înainte de a aplica AI asupra lor. Sistemul poate incorpora date de închiriere şi cheltuieli de operare, informaţii de piaţă, date de ocupare de la badge‑uri, Wi‑Fi şi senzori, sisteme de rezervare a spaţiului, platforme HR şi sondaje ale angajaţilor. Companiile pot, de asemenea, să adauge informaţii prin API‑uri, încărcări CSV şi cercetare internă sau documente de politică.

Această fundaţie de date este importantă deoarece AI‑ul enterprise devine considerabil mai util atunci când modelele pot raţiona pe baza informaţiilor operaţionale structurate, în loc de o colecţie de documente izolate.

Trecerea de la tablouri de bord la agenţi AI

Odată ce acele informaţii sunt conectate, platforma AI a Trebellar aplică o combinaţie de agenţi AI, modele de limbaj mari şi modele de învăţare automată pentru deciziile de imobiliare corporative.

În loc să solicite utilizatorilor să asambleze manual tablouri de bord, Trebellar permite echipelor să pună întrebări despre portofoliile lor şi să genereze rapoarte, recomandări sau analize în jurul problemelor specifice.

Agenţii săi specifici pentru sarcini pot gestiona domenii precum managementul portofoliului, strategia de locaţie şi planificarea. Platforma poate analiza performanţa contractelor de închiriere şi a locaţiilor, poate efectua evaluarea locaţiilor, poate modela diferite scenarii de cerere şi ofertă şi poate genera cercetări privind pieţele potenţiale.

Modelele predictive adaugă un alt strat. Trebellar afirmă că tehnologia sa poate prognoza prezenţa în birou, detecta schimbări neobişnuite în tiparele de lucru şi ajuta companiile să estimeze cum ar trebui ajustate personalul sau serviciile pe baza utilizării anticipate.

Acest lucru aduce software‑ul mai aproape de un sistem de suport decizional decât de un produs tradiţional de inteligenţă de afaceri.

De exemplu, o companie care evaluează dacă are nevoie de un anumit birou ar putea combina costurile de închiriere, tendinţele de utilizare, locaţiile angajaţilor, timpii de navetă şi sentimentul faţă de locul de muncă, în loc să evalueze fiecare variabilă independent.

Modelarea scenariilor permite, de asemenea, echipelor să testeze cum ar putea modificările portofoliului să afecteze costul, capacitatea sau accesul angajaţilor înainte de a lua o decizie.

AI construit în jurul datelor imobiliare

Companiile AI verticale se diferenţiază din ce în ce mai mult prin construirea de sisteme în jurul structurilor de date şi fluxurilor de lucru ale unei industrii specifice, în loc să adauge un chatbot cu scop general la software existent.

Trebellar adoptă această abordare în domeniul imobiliar.

Compania afirmă că modelele sale sunt concepute în jurul datelor de ocupare, loc de muncă şi închirieri, în timp ce agenţii săi AI sunt antrenaţi să efectueze analize imobiliare specifice. Tehnologia sa de strategie de locaţie, de exemplu, poate combina informaţii publice cu date de piaţă, demografice, de transport şi de talent atunci când evaluează locaţii potenţiale.

Există, de asemenea, o componentă de securitate enterprise în arhitectură.

Trebellar este certificat SOC 2 Tip II și compania afirmă că modelele de învățare automată care depind de datele clienților sunt antrenate independent pentru fiecare organizație, în loc să se consolideze seturi de date ale clienților. Trebellar operează, de asemenea, propria infrastructură de învățare automată și susține modele mari de limbaj open‑source, utilizând mecanisme de abstractizare atunci când sunt implicați furnizori externi de LLM pentru întreprinderi.

Aceste măsuri de protecție sunt deosebit de relevante pentru sectorul imobiliar corporativ, unde seturile de date pot dezvălui indirect informații sensibile despre prezența la birou, planurile de extindere ale companiei și structura organizațională.

De la un proiect secundar la AI pentru imobiliare corporative

Originile Trebellar sunt oarecum îndepărtate de sectorul imobiliar comercial.

Compania își urmărește începuturile în perioada pandemiei, când co‑fondatorii Diego Ferreiro Val și David Garcia Quintas au început să experimenteze cu un proiect centralizat de automatizare a locuinței. Ferreiro Val a fost VP de Inginerie la Salesforce, în timp ce Garcia Quintas a adus experiență în AI și infrastructură de la Google și Waymo.

Produsul de automatizare a locuinței nu a fost lansat niciodată.

În schimb, proiectul a atras atenția organizației de tehnologie a locurilor de muncă a Salesforce, unde echipele se confruntau cu o versiune mai amplă a aceleiași probleme: cantități mari de date despre clădiri și locuri de muncă, răspândite în sisteme deconectate.

Acea realizare a devenit în cele din urmă Trebellar.

Compania și-a extins echipa de atunci cu experiență provenind de la Salesforce, Google, Waymo și Verkada. De asemenea, a adăugat fostul executiv de imobiliare al Google Dave Radcliffe ca consilier. Radcliffe a ajutat la supravegherea extinderii prezenței fizice a Google pe parcursul mandatelor lui Eric Schmidt, Larry Page și Sundar Pichai.

Seria A de 18 de milioane de dolari vizează o funcție corporativă mare, dar neglijată

Noua finanțare apare pe măsură ce investitorii continuă să caute categorii corporative în care sistemele AI specializate pot înlocui analiza manuală și fluxurile de lucru fragmentate.

Domeniile juridic, financiar, suport clienți și dezvoltare software au generat deja un grup în creștere de companii AI verticale. Imobiliarele corporative prezintă o oportunitate similară, dar cu o combinație neobișnuit de complicată de date financiare, operaționale și din lumea fizică.

CEO‑ul Trebellar, Diego Ferreiro Val, susține că echipele de imobiliare ar trebui să poată efectua o parte mai mare a acestei analize intern, în loc să depindă de foi de calcul și consultanți.

„Am creat Trebellar pentru a oferi liderilor independența de a lua aceste decizii singuri,” a declarat Ferreiro Val.

Etapa următoare va testa dacă această abordare poate fi scalată dincolo de primii adoptatori corporativi.

Cu 18 de milioane de dolari în nouă finanțare, Trebellar planifică să investească în continuare în tehnologia sa AI, extinzând în același timp echipele de inginerie și cele comerciale. Oportunitatea mai amplă este de a transforma imobiliarele corporative dintr-o colecție analizată periodic de contracte de închiriere și clădiri într-un set de date actualizat continuu, pe care agenții AI îl pot analiza.

Dacă această tranziție se consolidează, deciziile privind locul în care companiile își amplasează angajații, cantitatea de spațiu de birouri pe care o mențin și cheltuielile pentru infrastructura fizică ar putea deveni din ce în ce mai mult un alt flux de lucru corporativ modelat de AI.