Trebellar, Kurumsal Gayrimenkule AI Ajanları Getirmek İçin $18M Seri A Fon Topladı

Trebellar, yapay zeka ajanları ve otomatik karar verme süreçlerini, elektronik tablolara, bağımsız yazılımlara ve dış danışmanlara aşırı derecede bağımlı kalmış kurumsal gayrimenkul gibi bir kurumsal işleve getirmeyi hedefleyerek, Seri A finansmanında 18 milyon dolar topladı.

Bu tur, Blossom Capital liderliğinde, Haystack, Alt Capital, 1Flourish ve Bynd katılımlarıyla gerçekleştirildi. Trebellar, yeni sermayenin mühendislik ve pazarlama ekiplerini genişletmek, AI yeteneklerini derinleştirmek ve kurumsal müşteri tabanını büyütmek için kullanılacağını belirtiyor.

San Francisco merkezli şirket, Meta, Uber, Merck ve Cohesity gibi bir dizi büyük müşteriyi zaten çekti ve bu, büyük ve karmaşık gayrimenkul portföylerini yöneten kuruluşlar arasında erken bir konum sağlamasına olanak tanıdı.

Trebellar için fırsat, sadece elektronik tabloları başka bir gösterge paneliyle değiştirmekten ibaret değil. Şirket, bir kuruluşun gayrimenkul portföyünü anlayabilen, bu portföyün kullanımını sürekli analiz eden ve ekiplerin kira sözleşmeleri, ofis kullanım oranları ve gelecekteki lokasyonlar gibi her konuda karar vermesine yardımcı olan AI‑yerel bir katman oluşturmayı hedefliyor.

Kurumsal Gayrimenkul Veri Sorunu Yaşıyor

Büyük şirketler, fiziksel varlıklarıyla ilgili muazzam miktarda veri üretir.

Kira sözleşmeleri finansal taahhütler ve yenileme tarihleri içerir. Rozet sistemleri ve WiFi ağları ofis katılımı hakkında sinyaller sağlar. Oda rezervasyon platformları çalışanların toplantı alanlarını nasıl kullandığını gösterir. İnsan kaynakları sistemleri personel sayısı ve organizasyon bilgilerini barındırırken, anketler çalışanların ofisi gerçekten faydalı bulup bulmadığını ortaya çıkarabilir.

Sorun, bu bilgilerin büyük bir kısmının geleneksel olarak ayrı sistemlerde bulunmasıdır.

Kurumsal gayrimenkul ekibi bir kira sözleşmesini yenilemek, bir ofisi küçültmek, başka bir pazara genişlemek ya da bir çalışma politikası değiştirmek gibi kararlar almadan önce, analistlerin öncelikle elektronik tablolar, PDF’ler ve çeşitli yazılım platformlarından bilgi toplaması ve bunları uzlaştırması gerekebilir.

Trebellar, bu kaynakları toplamak ve normalleştirmek için tasarlanmış bir birleştirilmiş veri katmanı etrafında platformunu inşa ediyor ve ardından AI uyguluyor. Sistem, kira ve işletme gideri verilerini, piyasa bilgilerini, rozetler, WiFi ve sensörlerden elde edilen doluluk verilerini, alan rezervasyon sistemlerini, İK platformlarını ve çalışan anketlerini içerebilir. Şirketler ayrıca API’ler, CSV yüklemeleri ve iç araştırma ya da politika belgeleri aracılığıyla bilgi ekleyebilir.

Bu veri temeli önemlidir çünkü kurumsal AI, modeller yapılandırılmış operasyonel bilgiler üzerinden mantık yürütürken, izole belgeler koleksiyonuna kıyasla çok daha faydalı hale gelir.

Gösterge Panellerinden AI Ajanlarına Geçiş

Bu bilgiler bağlandığında, Trebellar’ın AI platformu, kurumsal gayrimenkul kararlarına AI ajanları, büyük dil modelleri ve makine öğrenimi modellerinin bir kombinasyonunu uygular.

Kullanıcıların manuel olarak gösterge panelleri oluşturmasını gerektirmek yerine, Trebellar ekiplerin portföyleri hakkında soru sormalarına ve belirli sorunlar etrafında raporlar, öneriler veya analizler üretmelerine olanak tanır.

Görev odaklı ajanları, portföy yönetimi, lokasyon stratejisi ve planlama gibi alanları ele alabilir. Platform, kira ve lokasyon performansını analiz edebilir, lokasyon puanlaması yapabilir, farklı arz‑talep senaryolarını modelleyebilir ve potansiyel pazarlar hakkında araştırma üretebilir.

Tahmin modelleri bir katman daha ekler. Trebellar, teknolojisinin ofis katılımını öngörebildiğini, çalışma ortamı modellerindeki olağandışı değişiklikleri tespit edebildiğini ve şirketlerin beklenen kullanımına göre personel veya hizmetlerin nasıl ayarlanması gerektiğini tahmin etmelerine yardımcı olabildiğini belirtiyor.

Bu, yazılımı geleneksel bir iş zekası ürününden çok bir karar destek sistemine yaklaştırıyor.

Örneğin, belirli bir ofise ihtiyaç duyup duymadığını değerlendiren bir şirket, her değişkeni bağımsız olarak incelemek yerine kira maliyetlerini, kullanım eğilimlerini, çalışan konumlarını, işe gidip gelme sürelerini ve çalışma ortamı algısını birleştirebilir.

Senaryo modellemesi, ekiplerin bir karar vermeden önce portföylerindeki değişikliklerin maliyet, kapasite veya çalışan erişimi üzerindeki etkisini test etmelerine de olanak tanır.

Gayrimenkul Verileri Çevresinde Oluşturulan AI

Dikey AI şirketleri, mevcut yazılımlara genel amaçlı bir sohbet botu eklemek yerine, belirli bir sektörün veri yapıları ve iş akışları etrafında sistemler inşa ederek kendilerini giderek daha fazla farklılaştırıyor.

Trebellar, bu yaklaşımı gayrimenkul alanında uyguluyor.

Şirket, modellerinin doluluk, çalışma ortamı ve kira verileri etrafında tasarlandığını, AI ajanlarının ise belirli gayrimenkul analizlerini gerçekleştirecek şekilde eğitildiğini belirtiyor. Örneğin, lokasyon stratejisi teknolojisi, potansiyel lokasyonları değerlendirirken kamu bilgilerini piyasa, demografik, ulaşım ve yetenek verileriyle birleştirebilir.

Mimarinin ayrıca bir kurumsal güvenlik bileşeni de bulunmaktadır.

Trebellar SOC 2 Type II sertifikalıdır ve şirket, müşteri verilerine dayanan makine öğrenimi modellerinin her kuruluş için ayrı ayrı, ortak veri setleri oluşturulmadan eğitildiğini belirtmektedir. Trebellar ayrıca kendi makine öğrenimi altyapısını işletmekte ve açık kaynak büyük dil modellerini desteklemekte, dış kurumsal LLM sağlayıcıları devreye alındığında soyutlama mekanizmaları kullanmaktadır.

Bu önlemler, ofis katılımı, şirket genişleme planları ve organizasyon yapısı gibi hassas bilgileri dolaylı olarak ortaya çıkarabilecek veri setlerinin bulunduğu kurumsal gayrimenkul için özellikle önem taşımaktadır.

Yan Projeden Kurumsal Gayrimenkul AI’ına

Trebellar’ın kökenleri ticari mülk sektöründen bir nebze uzaktır.

Şirket, kurucular Diego Ferreiro Val ve David Garcia Quintasın pandemi döneminde merkezi bir ev otomasyonu projesiyle denemeler yapmaya başlamasına kadar uzanan bir geçmişe sahiptir. Ferreiro Val, Salesforce’ta Mühendislik Başkan Yardımcısı olarak görev yapmışken, Garcia Quintas Google ve Waymo’dan AI ve altyapı deneyimini getirmiştir.

Ev otomasyonu ürünü hiçbir zaman piyasaya sürülmedi.

Bunun yerine, proje Salesforce’un işyeri teknoloji biriminin dikkatini çekti; burada ekipler, birbirinden bağımsız sistemlerde dağılmış büyük miktarda bina ve işyeri verisiyle aynı sorunun daha büyük bir versiyonuyla uğraşıyordu.

Bu farkındalık sonunda Trebellar’ı oluşturdu.

Şirket, o zamandan beri Salesforce, Google, Waymo ve Verkada deneyimine sahip bir ekip genişletti. Ayrıca eski Google gayrimenkul yöneticisi Dave Radcliffe‘ı danışman olarak ekledi. Radcliffe, Eric Schmidt, Larry Page ve Sundar Pichai dönemlerinde Google’ın fiziksel varlıklarının genişlemesini denetlemeye yardımcı oldu.

$18M Seri A, Büyük ama Göz Ardı Edilen Bir Kurumsal Fonksiyonu Hedefliyor

Yeni finansman, yatırımcıların hâlâ manuel analiz ve parçalanmış iş akışlarını yerine geçebilecek özel AI sistemlerinin bulunabileceği kurumsal kategorileri aramaya devam ettiği bir dönemde ortaya çıkıyor.

Hukuk, finans, müşteri desteği ve yazılım geliştirme zaten büyüyen bir dikey AI şirketleri grubunu ortaya çıkardı. Kurumsal gayrimenkul benzer bir fırsat sunuyor, ancak finansal, operasyonel ve fiziksel dünya verilerinin olağanüstü karmaşık bir kombinasyonunu içeriyor.

Trebellar CEO’su Diego Ferreiro Val, gayrimenkul ekiplerinin analizlerini daha çok iç kaynaklardan yürütüp, elektronik tablolar ve danışmanlara bağımlı kalmamaları gerektiğini savunuyor.

“Trebellar’ı, liderlerin bu kararları kendileri alabilme bağımsızlığını kazanmaları için inşa ettik,” Ferreiro Val söyledi.

Bir sonraki aşama, bu yaklaşımın erken kurumsal benimseyenlerin ötesine ölçeklenip ölçeklenemeyeceğini test edecek.

$18 milyonluk yeni fonla Trebellar, AI teknolojisine daha fazla yatırım yapmayı ve mühendislik ile ticari ekiplerini genişletmeyi planlıyor. Daha büyük fırsat, kurumsal gayrimenkulü periyodik olarak analiz edilen kira ve bina koleksiyonundan, AI ajanlarının üzerinde akıl yürütürebileceği sürekli güncellenen bir veri setine dönüştürmek.

Bu dönüşüm gerçekleşirse, şirketlerin çalışanlarını nerede konumlandıracağı, ne kadar ofis alanı tutacağı ve fiziksel altyapıya ne kadar harcayacağı gibi kararlar, giderek AI tarafından şekillendirilen başka bir kurumsal iş akışı haline gelebilir.