伊利亚·德罗兹多夫（Ilya Drozdov），Dwelly 的联合创始人兼首席执行官，Dwelly 是一家通过 AI 提升整个租赁生命周期的房地产中介机构的 AI 启动的整合。曾任 Uber 的总经理。之前创立并退出了一家拥有 10,000 套公寓和 5,000 万英镑 GMV 的科技启用型租赁机构。
多年来，并购定义了欧洲专业服务的增长。公式是普遍的：收购、整合、重复。这种模式在建筑、会计、咨询或律师事务所等行业中都成立。你可以称之为什么行业。私募股权基金完善了这种买并建策略，通过整合公司来创造规模。这方法还不错——直到现在。传统的游戏规则正在瓦解。市场已经成熟到了一定程度，传统的并购策略带来的回报越来越少。主要玩家已经很大了，再添加一个收购到投资组合中不会像以前那样对整体价值产生影响。整合的死胡同：中型目标稀少整合的数学已经改变。能够增加收入的中型企业不足。市场仍然高度分散，但分散主要在较低层次。逐一收购小运营商会增加复杂性而不会增加相应的价值。质量优于数量：技术优势下一阶段的市场增长将来自于你做了哪些收购和你如何处理它们。这就是人工智能（AI）从根本上改变了等式的地方。人工智能使得私募股权风格的整合无法实现的东西成为可能：通过效率增益在保持相同资产基础的情况下实现根本性的价值创造。你可以更快地运营，你可以更智能地运营，最重要的是，你可以不同地运营。传统的整合通过资产积累来增长你的业务。私募股权风格的整合通过资产积累和技术的乘数效应来增长你的业务。你不仅仅是更大，你是更好。考虑一下私募股权风格的整合实际上优化了什么：规模和短期的运营收益。该模型旨在通过整合和快速获利来提高估值，而不是为了最大化长期的利润率。人工智能风格的整合同时提高了效率和盈利能力。跟随钱人工智能最好的方面是，它是一种让人们的生活更好的工具——并且赚钱。没有一个行业可以忽视这一点。例如，在英国的租赁（Dwelly运营）中，人工智能集成可以简化服务并提高整个房地产管理生命周期的运营效率，从匹配到租金收集。人工智能减少了房东、租户、代理和外部提供商之间的摩擦，从而为所有相关方带来更好的财务结果。这一原则是普遍的。任何专业服务行业，在任何市场，如果人工智能可以带来运营改进，都会看到相同的效果。最重要的指标仍然保持不变：更强的收入增长和更好的利润率。为什么私募股权基金难以适应这一转变你可能会问：如果人工智能驱动的改进如此强大，为什么私募股权基金没有在所有地方都这样做？答案在于他们的DNA。私募股权公司的结构是为了通过纯粹的规模来增长。他们购买、整合、创造运营效率、退出。这是他们的模式，它已经运作了几十年。他们不适合内部转型。人工智能驱动的转型和产品开发需要不同的能力，并涉及到重塑用户体验的风险。对于私募股权基金来说，这并非不可能——他们当然可以从人工智能驱动的增长中受益，并在他们通常的3倍回报上添加技术收益。但这不是他们的自然领域。新的风险回报-profile风险profile实际上比传统的风险投资更有利。以前，投资基金的最坏情况是完全损失——创业公司失败，资本消失。现在？你仍然拥有一个功能正常的现实世界资产，产生收入。下行风险大大降低。然而，潜在的收益仍然受到风险回报动态的根本转变的保护。传统的基金旨在从技术中受益，面临二元结果：壮观的成功或完全损失。在人工智能整合中，你正在投资现实世界中已经存在的业务，拥有现有的收入和运营。最坏的情况不再是零——你仍然拥有功能正常的资产。但是，增长潜力与技术创业公司相同，因为人工智能使得相同的可扩展性和指数级的效率增益成为可能。你拥有私募股权级别的下行风险保护和风险投资级别的上行潜力，这使得游戏提升到一个新的水平。接下来会发生什么欧洲市场处于一个转折点。传统的整合策略面临结构性限制。人工智能驱动的转型提供了一条真正的前进道路，但它需要不同的思维和不同的能力。还有一件事值得提及：从零开始建立一个人工智能本土公司，并通过战略并购来扩大规模，比从内部转型一个传统的组织要容易得多。成熟玩家的文化和技术债务使得内部转型痛苦地缓慢。下一个周期的赢家不会是那些完成最多交易、收购和整合最多的公司。他们将是那些执行正确交易、整合正确技术的公司。没有智能的规模只是大小。具有战略规模的智能是竞争优势。市场最终会弄清楚这一点。唯一的问题是：谁先弄清楚？
一开始，人工智能和初创公司似乎是天作之合。一个强大的工具，可以加速流程，实现更大的运营效率，并揭示市场洞察？听起来太好了，几乎不像是真的。而且确实如此。人工智能将以我们无法预见的方式影响初创公司，特别是对软件初创公司。 人工智能的影响已经在其他领域显现。最近，我与一位同事交谈，他宣称咨询业是一个“垂死”的行业，传统的咨询公司如麦肯锡面临着 严重的问题，因为人工智能开始提供快速的分析服务。科技平台本身也不例外：随着用户越来越多地转向ChatGPT寻求答案，谷歌的未来正被质疑。商业世界正在经历看似无尽的转变，我们被留下了一个问题：什么是人工智能无法取代的？这对初创公司的未来意味着什么？并非所有初创公司都是平等的考虑人工智能将如何塑造初创公司景观时，一个重要的点是初创公司可以有所不同。有一点是共同的：每个企业都有自己的壁垒。他们可能有一个壁垒或多个壁垒，好的或坏的，但他们都会有壁垒。 在B2B软件即服务（SaaS）领域，我们通常遇到壁垒的形式是生产代码和分发产品。这些公司很少享受网络效应，即用户越多，价值就越大。他们的核心产品是软件和代码。如果有一件事是肯定的，那就是人工智能将降低代码的成本，几乎适用于所有人。这对B2B软件即服务的分发产生了巨大的影响。为什么？因为人工智能为每个客户提供了机会，让他们能够自己创建解决方案，几乎免费。B2B软件即服务依赖代码作为其防御机制，使其容易受到人工智能的影响，因为技术可以有效地自行复制代码。相反，具有网络效应的公司不会以同样的方式受到人工智能的影响。你可能可以以几乎为零的成本复制Airbnb，但这并不意味着你可以击败它。关键的区别在于，Airbnb具有强大的网络效应。随着其网络主机的增长，旅行者的数量也随之增长——反之亦然。这是一种宝贵的资产，有助于保护该业务免受复制的影响。 此外，人工智能在能够取代某些业务或个人物理活动时构成风险。一般来说，很难让技术做到这一点。因此，当你考虑如何建立防御人工智能的壁垒时，拥有物理运营是有帮助的。例如，Uber有一些大规模的离线运营，支持其快递员的活动：自行车、包、当地营销等。 正是这些组成部分——网络效应和离线存在——使企业能够抵御人工智能的进步。警告：商品化即将到来仅软件的初创公司比具有离线功能的公司更容易受到自动化的影响。这是因为大型语言模型和机器人的人工智能的进步为这些初创公司带来了长期风险，即商品化。 人工智能可以让任何人在几天内编写客户解决方案的代码。你曾经需要定制的软件来创建产品，如聊天机器人；现在可以使用大型语言模型API来构建。曾经被视为构建软件的关键的高级工程师现在将其智能外包给大型语言模型提供商。 过去，没有任何企业能够负担得起建立一个基本的网站，具有支付解决方案，所以Shopify被创造出来。对于所有CRM（客户关系管理）系统，例如Salesforce，也是如此，软件被创建来填补市场的空白。但现在，你可以使用Loveable为你的公司建立自己的Salesforce。花一周时间，你就可以了。人工智能正在使 这些初创公司用来开发软件的专业知识、技术和技能民主化；技术使他们独特的理解成为一种商品，并使这些初创公司失去主导市场的能力。 B2B软件即服务所销售的产品概念正在改变。他们依赖于销售代码，但这种产品很快就会变得毫无价值，因为任何人都可以自己建立。随着技术的进步，仅软件的初创公司可能会发现自己处于危险之中，因为他们曾经引以为傲的技能、经验和知识变得普遍和广泛可用。这为我们带来了一个非常有希望的结果。以前，代码对企业来说是一个限制；他们在编写代码和构建产品方面受到限制。现在，多亏了人工智能，代码变得丰富。我们可以利用这一点，并回到基础：客户的痛点是什么，我们如何解决它们？以及我们如何为企业建立壁垒，以免被人工智能击倒？你会把钥匙交给机器人吗？这就是以有形事物为基础的初创公司能够区分自己的地方，因为它们不仅仅依赖于软件和代码。 Dwelly就是这样一家初创公司：其核心是物理房产的管理，连接客户与现实世界中的房屋和公寓。它深深植根于现实世界，负责钥匙、门和漏水的水槽等事务。 现实世界可能很混乱和麻烦，这是在线世界所没有的：钥匙丢失，门坏了，水槽漏水。但这种复杂性正是保护这类初创公司的东西。人工智能很乐意为你编写代码，机器人可以在车里给你搭乘。但是，它们都无法交出钥匙或修理漏水的水槽。我的看法是，直到机器人能够可靠地管理这些复杂的操作，这些初创公司才会拥有自己的壁垒，一层防御层，不会被自动化所取代。防御颠覆这并不意味着我们可以排除在这个领域的颠覆，所以我们不应该陷入虚假的安全感。以叫车行业为例。曾经很难想象机器人开车。现在看看旧金山：机器化已经在杀死Uber和Lyft，因为Waymo的无人驾驶车队正在吸走他们的用户。 如果技术进步教会我们任何东西，那就是我们无法预测它将如何重塑行业。我们的行业目前对自动化和大型语言模型有一个防御层，但可以说，颠覆最终会到来。为了成功地减轻这一点并满足不断变化的商业环境的需求，我们需要建立壁垒并保护我们的产品。该模型需要从根本上是可防御的，无论有多少人工智能生成的免费代码：基本的网络效应和一些离线存在将确保你是赢家之一。这是我正在思考的事情。它不是一件容易的事，但它是初创公司世界的领地——在变化面前保持反应和灵活。那么，你如何在颠覆到来之前建立壁垒？这值得成为另一篇文章的主题。
房地产是世界上最古老、最大的资产类别。然而，该行业却背负着沉重的技术债务。代理商仍然手动处理文档，通过电话或短信安排看房，并依赖电子表格或过时的CRM系统来管理关键操作。虽然其他行业正在被人工智能彻底颠覆，但许多房地产企业仍然在使用不完整的解决方案来修补低效率。问题的一部分是结构性的。该行业主要运作于分散的传统系统之上，这种复杂性使得实施变革变得困难，且风险高。实施自动化的感知负担足以阻止许多企业主想要与技术打交道。因此，许多公司坚持“已經奏效”的方法——即使它效率低下。但是，还有一个更深层次的问题。即使在技术被整合的案例中，大多数公司的“数字化转型”意味着添加工具来改进现有的流程——而不是重新设计流程本身。这种思维方式限制了人工智能可以做的事情。如果合同工作流本身是有缺陷的，您就无法使用人工智能来减少合同错误。如果关键数据被埋藏在PDF或电子邮件中，您就无法优化决策。人工智能在房地产领域的采用率不会加速，直到该行业改变其目标：从为了速度而进行自动化转变为为了结构可靠性和风险降低而进行自动化。我们需要的不是适应现有运营流程的系统，而是能够改变和优化这些流程的系统。房地产中人工智能的当前状态人工智能正在被采用，但其使用仍然狭窄且战术性。大多数市场上的解决方案仅解决流程中的一个方面：用于客户服务的聊天机器人、智能定价工具、文档扫描器或人工智能驱动的看房工具。这些创新提供了价值，但其范围有限。例如，在租赁代理机构中，人工智能可能有助于自动化看房提醒——但租户筛选、身份验证和合规性仍然是手动处理的，或者通过具有有限集成的第三方提供商处理。这种方法减慢了整个体验的速度，并增加了人为错误的可能性。如果我们让人工智能处理不仅仅是表面层面的任务，就有很大的机会来降低这种风险。麦肯锡发现，只有8%的公司使用人工智能进行风险降低，尽管这是人工智能一贯优于人类的领域。在房地产领域，这意味着错过的验证、无效的合规文件或合同中包含错误的详细信息——所有这些都可能导致交易、客户或许可证的损失。相比之下，金融和物流等行业已经在使用人工智能来预测和防止大规模的错误。万事达卡使用人工智能实时检测欺诈性交易。特斯拉预测电动汽车电池的维护需求。沃尔玛使用人工智能预测库存需求，精确到货架水平。这些案例表明，人工智能可以同时最大化产出、提高质量和最小化错误。没有理由认为房地产行业不能达到同样的技术水平。然而，这需要该行业在整个工作流程中整合技术。房地产和人工智能：创新是什么样的一些公司正在开始超越渐进式的思维方式。让我们来看看房产合规性。传统上，这是一个手动过程，涉及电子邮件、安排、PDF证书和多个平台。然而，新的系统现在使用OCR、结构化工作流和语音接口的组合来自动化合规性检查。例如，人工智能可以读取一份煤气安全证书，提取更新日期，触发一个后续任务，通知利益相关者，并更新房产记录——所有这些都无需人工输入。这减少了工作量和法律风险。文件验证——例如英国的《入住权检查》——是另一个转型领域。代理商不再手动检查身份证件或将其上传到第三方门户，人工智能驱动的系统现在使用政府合规的验证引擎实时处理这些任务。这消除了延迟、错误和来自租户的重复请求。租户筛选的其他领域也正在被重建。与其依赖静态信用报告或参考电话，预测模型根据多个数据点评估租户违约的可能性——收入一致性、工作稳定性、以前的租赁行为等。这些评估转化为更好的结果，例如更高质量的租户、更少的拖欠和更快的出租时间。在内部运营中也存在价值。人工智能可以标记合同草稿中的不一致租金输入、缺失字段或CRM系统中的不正确标记的房产。它作为忙碌团队的安全网——并确保无论谁在工作，都会遵循流程。最重要的是，这些创新不需要构建专有的人工智能模型。重要的是如何将现有的工具——OCR、LLM、工作流引擎、分析平台——分层和序列化为连贯的系统。真正的价值来自工具的编排和充分利用现有工具，而不是单个工具本身。最后的思考人工智能在房地产领域面临的最大障碍不再是成本或可用性。为了充分发挥其潜力，该行业需要超越将人工智能视为节省时间或提高生产力的思维方式，理解其真正的力量在于风险降低、质量控制和整个流程的自动化。如果做得正确，人工智能会重新定义代理人的工作。代理人不再需要手动验证文件、追踪证书或交叉检查数据；他们可以专注于重要的事情：为客户提供建议、达成交易和解决问题。同时，系统会处理其余的事情——始终如一且不疲劳。要达到这一水平，房地产公司需要重新思考如何接近集成。需要的不是将人工智能连接到有缺陷的系统上，而是以自动化为基础重建工作流程的关键部分。有越来越多的证据表明——跨行业——人工智能在可重复的流程和结构化数据的环境中表现出色。房地产符合这一特征。是时候该行业充分利用已经可能的事情，并一次性解决其技术债务了。
