Искусственный интеллект: революционное влияние на корпоративную недвижимость

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует отрасли по всему миру, и сектор корпоративной недвижимости (CRE) не является исключением. Отчет “Colliers Global AI в CRE 2024” предоставляет глубокое исследование того, как ИИ меняет CRE, предлагая значительные прорывы и долгосрочные выгоды. Отчет охватывает различные аспекты влияния ИИ, сосредотачиваясь на ключевых областях, таких как реализация, выгоды, проблемы и будущие возможности.

Текущий ландшафт ИИ в CRE

Планы реализации ИИ

Значительная часть лидеров CRE готовится к интеграции ИИ в свои операции. Согласно данным:

• 33% планируют реализовать ИИ в течение следующих двух лет.
• 26% намерены сделать это в течение следующего года.
• 12% ожидают внедрения ИИ в течение следующих шести месяцев.
• 12% прогнозируют реализацию ИИ в течение следующих пяти лет.
• 9% уже реализовали хотя бы одно решение на основе генеративного ИИ.
• 7% не имеют конкретного срока.

Категории ИИ в CRE

Colliers определил шесть основных категорий ИИ, которые в настоящее время используются или будут приняты в ближайшее время:

1. Обработка естественного языка (NLP) – Понимает, генерирует и взаимодействует с человеческим языком.
2. Машинное обучение (ML) – Учится на данных и улучшает свою производительность со временем.
3. Прогнозная аналитика – Анализирует исторические данные, чтобы предсказать будущие тенденции.
4. Экспертные системы – Имитировать возможности принятия решений человеческих экспертов в конкретных областях.
5. Генеративные модели – Генерирует контент, такой как изображения или текст, на основе больших наборов данных.
6. Компьютерное зрение – Анализирует и интерпретирует визуальную информацию из мира.

Проблемы и ключевые области фокуса

Новизна ИИ представляет проблемы, особенно в управлении данными и стандартизации. Colliers подчеркивает пять ключевых областей фокуса для успешной реализации ИИ:

1. Прозрачность – Стандартизация и обмен данными между компаниями CRE для использования полного потенциала ИИ.
2. Полные данные – Обеспечение того, что данные являются полными и не предвзятыми для точного применения ИИ.
3. Управление – Разработка программ управления данными для минимизации рисков и обеспечения точности данных.
4. Объем данных – Использование огромного количества данных в CRE для эффективной подготовки ИИ.
5. Управление данными – Эффективное управление и регулирование доступа к данным и их целостности.

Ожидаемое влияние ИИ на CRE

Экономическое влияние

К 2030 году ИИ может автоматизировать деятельность, которая составляет до 30% отработанных часов в экономике США, существенно влияя на производительность и экономическую ценность. McKinsey оценивает, что генеративный ИИ может добавить 2,6 триллиона до 4,4 триллиона долларов в год в глобальную экономику. Однако это также означает, что до 12 миллионов профессиональных переходов могут быть необходимы к 2030 году, при этом 80% пострадавших работ находятся в четырех основных профессиях.

Рыночный рост

Интерес инвесторов к генеративному ИИ продолжает расти, с существенным увеличением финансирования:

• 2017: 1,0 миллиард долларов
• 2023: 29,1 миллиард долларов

Выручка рынка генеративного ИИ, как ожидается, будет расти с темпом роста 57,8% в год с 2023 по 2028 год, достигая 36,4 миллиарда долларов к 2028 году.

ИИ в доставке услуг CRE

Ключевые области влияния

ИИ готов революционизировать несколько областей услуг CRE, включая:

1. Интеллект местоположения – Определение новых и возникающих талантливых пулов и местоположений.
2. Решения цепочки поставок – Предсказание реальных корректировок прогнозов спроса или требований к запасам.
3. Управление проектами – Оптимизация распределения ресурсов и управления затратами.
4. Управление транзакциями – Улучшение вариантов местоположения с автоматизированными рабочими процессами.
5. Консультации по рабочему пространству – Генерация различных вариантов занятости и 3D-пространства.
6. Администрирование аренды – Упрощение процессов с помощью технологии ИИ OCR.
7. Стратегия портфеля – Постоянная оптимизация портфелей с помощью прогнозной аналитики.
8. Управление объектами – Реализация антиципаторного технического обслуживания зданий и автоматических уведомлений.

Кейсы и примеры

Администрирование аренды

• Проблема: Энергетическая компания столкнулась с кибератакой, отключившей все системы.
• Решение: Colliers использовал ИИ OCR для извлечения деталей из более 40 изображений, достигнув 90% коэффициента захвата и уведомив более 400 арендодателей о задержках платежей.

Управление объектами

• Текущее: Менеджеры объектов сотрудничают для снижения затрат и улучшения опыта сотрудников.
• Будущее: Прогнозная аналитика и машинное обучение будут оптимизировать использование энергии и предотвратительное обслуживание, используя устройства IoT для улучшения управления объектами.

Решения цепочки поставок

• Текущее: Консультанты используют электронные таблицы для прогнозирования спроса.
• Будущее: ИИ будет обеспечивать реальные корректировки на основе операционных и внешних данных, оптимизируя эффективность цепочки поставок.

Консультации по рабочему пространству

• Текущее: Консультанты проектируют индивидуальные решения для рабочего пространства.
• Будущее: Машинное обучение будет анализировать данные опросов и генерировать 3D-рендеры, улучшая опыт сотрудников.

Стратегия портфеля

• Текущее: Консультанты анализируют данные портфеля, чтобы согласовать их с бизнес-целями.
• Будущее: Машинное обучение будет предоставлять рекомендации в реальном времени о рыночных тенденциях и оптимальных сочетаниях объектов.

Интеллект местоположения

• Текущее: Исследования выявляют идеальные местоположения для потребностей в найме.
• Будущее: Прогнозная аналитика будет автоматически рекомендовать местоположения на основе рыночных тенденций и доступности талантов.

Управление проектами

• Текущее: Менеджеры проектов контролируют управление ресурсами.
• Будущее: Генеративный ИИ будет создавать концептуальные дизайны, оценки затрат и планы безопасности, улучшая эффективность проектов.

Управление транзакциями

• Текущее: Менеджеры организуют сделки с недвижимостью.
• Будущее: ИИ будет автоматизировать рабочие процессы, создавать маркетинговые стратегии и предоставлять рыночный анализ для лучшего принятия решений.

Дополнительные соображения

Новые профессии

ИИ создаст новые возможности трудоустройства в CRE, такие как эксперты по этике ИИ, инженеры по безопасности, менеджеры объектов, использующие ИИ, и тренеры ИИ.

Этические проблемы

ИИ вызывает этические проблемы, особенно в отношении конфиденциальности данных и использования проприетарной информации. Компании должны сбалансировать эффективное использование ИИ с поддержанием этических стандартов.

Преимущества реализации ИИ

ИИ может минимизировать ошибки, увеличить прибыльность, оптимизировать процессы и способствовать инновационному решению проблем.

Прогноз отрасли

ИИ, как ожидается, окажет трансформирующее влияние на CRE, сравнимое с появлением интернета. Быстрая эволюция технологии представляет золотую возможность для компаний CRE получить конкурентное преимущество.

Заключение

Интеграция ИИ в CRE предлагает существенные выгоды и возможности для инноваций. Решая проблемы, связанные с управлением данными и этическими соображениями, компании CRE могут использовать потенциал ИИ, чтобы улучшить доставку услуг, оптимизировать операции и стимулировать экономическую ценность. По мере того, как технология ИИ продолжает развиваться, ее влияние на CRE будет только расти, что делает необходимым для лидеров отрасли оставаться впереди кривой и принять решения, основанные на ИИ.

Чтобы узнать больше, читателям следует скачать Глобальный отчет ИИ в CRE 2024.