Trebellar huy động $18 triệu trong vòng Series A để đưa các tác nhân AI vào bất động sản doanh nghiệp

Trebellar đã huy động $18 triệu trong vòng gọi vốn Series A khi công ty muốn đưa các tác nhân AI và quyết định tự động hoá vào một trong những chức năng doanh nghiệp vẫn phụ thuộc bất thường vào bảng tính, phần mềm rời rạc và các tư vấn bên ngoài: bất động sản doanh nghiệp.

Vòng gọi vốn do Blossom Capital dẫn đầu, với sự tham gia của Haystack, Alt Capital, 1Flourish và Bynd. Trebellar cho biết khoản vốn mới sẽ được dùng để mở rộng các đội kỹ thuật và tiếp thị, tăng cường khả năng AI và mở rộng cơ sở khách hàng doanh nghiệp.

Công ty có trụ sở tại San Francisco đã thu hút được một số khách hàng lớn, bao gồm Meta, Uber, Merck và Cohesity, giúp công ty có vị thế sớm trong các tổ chức quản lý danh mục bất động sản lớn và phức tạp.

Đối với Trebellar, cơ hội không chỉ đơn giản là thay thế bảng tính bằng một bảng điều khiển khác. Công ty đang cố gắng tạo ra một lớp AI gốc có khả năng hiểu danh mục bất động sản của một tổ chức, liên tục phân tích cách danh mục này được sử dụng và hỗ trợ các đội ngũ đưa ra quyết định về mọi thứ, từ hợp đồng thuê và sử dụng văn phòng cho đến các địa điểm tương lai.

Bất động sản doanh nghiệp đang gặp vấn đề dữ liệu

Các công ty lớn tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ về dấu chân vật lý của họ.

Các hợp đồng thuê chứa các cam kết tài chính và ngày gia hạn. Hệ thống thẻ nhận diện và mạng WiFi cung cấp tín hiệu về sự hiện diện tại văn phòng. Các nền tảng đặt phòng cho thấy cách nhân viên sử dụng không gian họp. Hệ thống nhân sự chứa thông tin về số lượng nhân viên và cấu trúc tổ chức, trong khi các khảo sát có thể tiết lộ liệu nhân viên thực sự thấy văn phòng hữu ích hay không.

Vấn đề là phần lớn thông tin này truyền thống nằm trong các hệ thống riêng biệt.

Trước khi đội bất động sản doanh nghiệp có thể quyết định có nên gia hạn hợp đồng thuê, thu hẹp văn phòng, mở rộng sang thị trường khác hoặc thay đổi chính sách nơi làm việc, các nhà phân tích có thể phải thu thập và đối chiếu thông tin từ bảng tính, tệp PDF và nhiều nền tảng phần mềm.

Trebellar đang xây dựng nền tảng của mình quanh một lớp dữ liệu thống nhất được thiết kế để tổng hợp và chuẩn hoá các nguồn này trước khi áp dụng AI. Hệ thống có thể tích hợp dữ liệu hợp đồng thuê và chi phí vận hành, thông tin thị trường, dữ liệu lấp đầy từ thẻ nhận diện, WiFi và cảm biến, hệ thống đặt chỗ không gian, nền tảng HR và các khảo sát nhân viên. Các công ty cũng có thể thêm thông tin qua API, tải lên CSV và các tài liệu nghiên cứu nội bộ hoặc chính sách.

Nền tảng dữ liệu đó quan trọng vì AI doanh nghiệp trở nên hữu ích hơn đáng kể khi các mô hình có thể suy luận dựa trên thông tin vận hành có cấu trúc thay vì một tập hợp các tài liệu rời rạc.

Chuyển từ bảng điều khiển sang các tác nhân AI

Khi thông tin đó đã được kết nối, nền tảng AI của Trebellar áp dụng sự kết hợp của các tác nhân AI, mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình học máy vào các quyết định bất động sản doanh nghiệp.

Thay vì yêu cầu người dùng tự tay lắp ráp các bảng điều khiển, Trebellar cho phép các đội ngũ đặt câu hỏi về danh mục của họ và tạo ra báo cáo, khuyến nghị hoặc phân tích liên quan đến các vấn đề cụ thể.

Các tác nhân chuyên nhiệm vụ của nó có thể xử lý các lĩnh vực như quản lý danh mục, chiến lược vị trí và lập kế hoạch. Nền tảng có thể phân tích hiệu suất hợp đồng thuê và vị trí, thực hiện đánh giá vị trí, mô hình hóa các kịch bản cung – cầu khác nhau và tạo ra nghiên cứu về các thị trường tiềm năng.

Các mô hình dự đoán bổ sung một lớp nữa. Trebellar cho biết công nghệ của họ có thể dự báo sự hiện diện tại văn phòng, phát hiện các thay đổi bất thường trong mô hình làm việc và giúp các công ty ước tính cách điều chỉnh nhân sự hoặc dịch vụ dựa trên mức sử dụng dự kiến.

Điều đó đưa phần mềm gần hơn tới một hệ thống hỗ trợ quyết định hơn là một sản phẩm trí tuệ kinh doanh truyền thống.

Ví dụ, một công ty đang đánh giá liệu có cần một văn phòng cụ thể có thể kết hợp chi phí thuê, xu hướng sử dụng, vị trí nhân viên, thời gian đi lại và cảm nhận về nơi làm việc thay vì đánh giá từng biến số một cách độc lập.

Mô hình kịch bản cũng cho phép các đội ngũ kiểm tra cách các thay đổi trong danh mục có thể ảnh hưởng đến chi phí, năng lực hoặc khả năng tiếp cận của nhân viên trước khi đưa ra quyết định.

AI được xây dựng quanh dữ liệu bất động sản

Các công ty AI theo chiều dọc ngày càng tạo sự khác biệt bằng cách xây dựng hệ thống quanh cấu trúc dữ liệu và quy trình làm việc của một ngành cụ thể thay vì chỉ thêm một chatbot đa năng vào phần mềm hiện có.

Trebellar đang áp dụng cách tiếp cận này trong lĩnh vực bất động sản.

Công ty cho biết các mô hình của họ được thiết kế quanh dữ liệu về mức độ lấp đầy, nơi làm việc và hợp đồng thuê, trong khi các tác nhân AI được đào tạo để thực hiện các phân tích bất động sản cụ thể. Công nghệ chiến lược vị trí của họ, ví dụ, có thể kết hợp thông tin công cộng với dữ liệu thị trường, nhân khẩu học, giao thông và tài năng khi đánh giá các địa điểm tiềm năng.

Kiến trúc cũng có một thành phần bảo mật doanh nghiệp.

Trebellar đã được chứng nhận SOC 2 Type II, và công ty cho biết các mô hình học máy phụ thuộc vào dữ liệu khách hàng được đào tạo độc lập cho từng tổ chức thay vì gộp dữ liệu khách hàng lại. Trebellar cũng vận hành cơ sở hạ tầng học máy riêng và hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở, đồng thời sử dụng các cơ chế trừu tượng khi có các nhà cung cấp LLM doanh nghiệp bên ngoài tham gia.

Các biện pháp bảo vệ này đặc biệt quan trọng đối với bất động sản doanh nghiệp, nơi các bộ dữ liệu có thể gián tiếp tiết lộ thông tin nhạy cảm về việc có mặt tại văn phòng, kế hoạch mở rộng công ty và cấu trúc tổ chức.

Từ Dự Án Phụ Đến AI Bất Động Sản Doanh Nghiệp

Nguồn gốc của Trebellar phần nào tách biệt khỏi bất động sản thương mại.

Công ty truy nguyên nguồn gốc của mình từ thời đại dịch, khi các đồng sáng lập Diego Ferreiro Val và David Garcia Quintas bắt đầu thử nghiệm một dự án tự động hoá nhà trung tâm. Ferreiro Val từng là Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Salesforce, trong khi Garcia Quintas mang lại kinh nghiệm AI và hạ tầng từ Google và Waymo.

Sản phẩm tự động hoá nhà không bao giờ được ra mắt.

Thay vào đó, dự án đã thu hút sự chú ý của tổ chức công nghệ nơi làm việc của Salesforce, nơi các đội ngũ đang đối mặt với một phiên bản lớn hơn của cùng vấn đề: lượng lớn dữ liệu tòa nhà và nơi làm việc được phân tán trên các hệ thống không kết nối.

Nhận thức đó cuối cùng đã hình thành nên Trebellar.

Kể từ đó, công ty đã mở rộng đội ngũ với kinh nghiệm trải dài từ Salesforce, Google, Waymo và Verkada. Công ty cũng đã bổ sung cựu giám đốc bất động sản của Google Dave Radcliffe vào vai trò cố vấn. Radcliffe đã giúp giám sát việc mở rộng diện tích vật lý của Google trong thời kỳ của Eric Schmidt, Larry Page và Sundar Pichai.

Vòng Series A 18 triệu đô la Nhắm vào Một Chức Năng Doanh Nghiệp Lớn Nhưng Bị Bỏ Qua

Việc tài trợ mới này đến trong khi các nhà đầu tư tiếp tục tìm kiếm các lĩnh vực doanh nghiệp mà các hệ thống AI chuyên biệt có thể thay thế việc phân tích thủ công và quy trình làm việc rời rạc.

Pháp lý, tài chính, hỗ trợ khách hàng và phát triển phần mềm đã tạo ra một nhóm ngày càng tăng các công ty AI theo ngành. Bất động sản doanh nghiệp mang lại cơ hội tương tự, nhưng với sự kết hợp phức tạp bất thường của dữ liệu tài chính, vận hành và dữ liệu thế giới vật lý.

Giám đốc điều hành Trebellar, Diego Ferreiro Val, cho rằng các đội ngũ bất động sản nên có khả năng thực hiện nhiều phân tích hơn nội bộ thay vì phụ thuộc vào bảng tính và tư vấn.

“Chúng tôi đã xây dựng Trebellar để mang lại cho các nhà lãnh đạo sự độc lập trong việc tự đưa ra những quyết định này,” Ferreiro Val nói.

Giai đoạn tiếp theo sẽ kiểm tra liệu cách tiếp cận này có thể mở rộng ra ngoài những doanh nghiệp tiên phong hay không.

Với 18 triệu đô la vốn mới, Trebellar dự định đầu tư thêm vào công nghệ AI của mình đồng thời mở rộng các đội ngũ kỹ thuật và thương mại. Cơ hội lớn hơn là biến bất động sản doanh nghiệp từ một tập hợp các hợp đồng thuê và tòa nhà được phân tích định kỳ thành một bộ dữ liệu được cập nhật liên tục mà các tác nhân AI có thể suy luận.

Nếu quá trình chuyển đổi này được thực hiện, các quyết định về nơi công ty đặt nhân viên, mức độ không gian văn phòng họ duy trì và chi phí cho hạ tầng vật lý có thể ngày càng trở thành một quy trình doanh nghiệp khác được định hình bởi AI.