AI w sektorze nieruchomości. Bezcenna pomoc, ale też szereg wyzwań

Poszukujący nowego mieszkania czy działki często nie zdają sobie sprawy, że mają do czynienia ze sztuczną inteligencją. Platformy nieruchomościowe wyposażone w algorytmy AI potrafią szybko analizować setki ofert i proponować użytkownikom te, które najlepiej odpowiadają ich preferencjom. Na podstawie takich danych jak lokalizacja, cena, metraż czy dodatkowe udogodnienia, systemy nie tylko filtrują wyniki, ale także przewidują, które nieruchomości mają największy potencjał wzrostu wartości w przyszłości. Standardem staje się też wykorzystanie AI przy wirtualnych spacerach po nieruchomościach. Tego rodzaju narzędzia pozwalają na personalizowanie wrażeń, na przykład przez prezentację mieszkania z umeblowaniem zgodnym z gustem klienta. To znacznie skraca czas potrzebny na wybór odpowiedniej nieruchomości i istotnie wspiera ich decyzje zakupowe.

Z drugiej strony sztuczna inteligencja jest też niezastąpiona w analizie potężnych ilości danych dotyczących tego sektora. Może przewidywać trendy cenowe na podstawie zmian w polityce kredytowej, wskaźników makroekonomicznych czy lokalnych inwestycjach infrastrukturalnych. Takie prognozy są coraz częściej cenione przez inwestorów, istotnie wpływając na podejmowane przez nich decyzje.

Właściciele nieruchomości na wynajem coraz częściej korzystają z narzędzi opartych na AI, aby efektywniej zarządzać swoimi portfelami. Systemy te mogą automatycznie generować umowy najmu, śledzić terminowość wpłat czynszu i wysyłać przypomnienia do najemców. Co więcej, mogą wykrywać potencjalne problemy, takie jak opóźnienia w płatnościach, zanim przerodzą się w większe trudności.

Dzięki AI możliwe jest też zdalne monitorowanie stanu technicznego budynków. Algorytmy analizują dane z czujników i kamer, wykrywając na przykład usterki w systemach ogrzewania czy wilgoć w ścianach. Pozwala to na szybkie reagowanie i minimalizację kosztów napraw.

Optymalizacja kosztów i zużycia mediów

– Ze względu na swoją specyfikę branża nieruchomości najszybciej adaptuje AI w obszarze poprawy efektywności operacyjnej. Dotyczy to przede wszystkim optymalizacji zużycia mediów, gdzie AI analizuje dane z setek czujników budynkowych, tworząc wzorce zużycia w celu zmniejszenia kosztów operacyjnych i łatwiejszego ich przewidywania. AI wykorzystywane jest też do prognozowania ryzyka awarii dzięki monitoringowi stanu budynków, co pozwala na zapobieganie kosztownym naprawom – mówi Piotr Trzciński, ekspert rynku nieruchomości.

Kolejną dziedziną, gdzie AI dynamicznie się rozwija, jest oczywiście marketing i praca z dokumentami. Wsparcie AI ma zastosowanie przy tworzeniu i personalizacji ofert, generowaniu treści marketingowych, czy tworzeniu interaktywnych wizualizacji nieruchomości, co ułatwia sprzedaż i wynajem.

– Chatboty i wirtualni asystenci coraz częściej pomagają w obsłudze potencjalnych najemców, odpowiadając na pytania dotyczące udogodnień w budynku, czy dostępności powierzchni. Z kolei rozwiązania takie jak MS Copilot, czy Read AI poprawiają efektywność pracy z rozmaitymi dokumentami, wspierają tworzenie notatek z wirtualnych spotkań, generowanie maili, podsumowań lub raportów. Wreszcie AI coraz bardziej wspiera nas w analizie danych np., rynku najmu, umożliwiając nawet szacowanie wartości nieruchomości – dodaje Piotr Trzciński.

Ekspert zwraca też uwagę na jeszcze jeden niezwykle istotny czynnik. Dzięki AI na coraz szerszą skalę następuje automatyzacja procesów związanych z transakcjami, zwłaszcza na etapie due diligence podatkowego i prawnego.

– AI coraz częściej zastępuje człowieka np. przy żmudnym przetwarzaniu dokumentów prawnych i finansowych, wskazując potencjalne ryzyka oraz nieścisłości – oczywiście podlegając weryfikacji i interpretacji przez człowieka – podsumowuje Piotr Trzciński.

AI – superpracownik z doskonałą pamięcią

Dynamiczny rozwój AI zmienia również sposób funkcjonowania tak istotnego dla nieruchomości obszaru IT. Inteligentne systemy rekomendacji dla inwestorów czy algorytmy predykcyjne przewidujące trendy rynkowe to tylko niektóre z nich. To istotnie wsparcie zarówno dla klientów, jak i firm w codziennej pracy.

– Sztuczna inteligencja jest jak superpracownik z doskonałą pamięcią. Pomaga programistom w pisaniu kodu i projektowaniu, a handlowcom, wdrożeniowcom i działowi wsparcia podpowiada kolejne kroki w pracy z klientem. Wszystkie spotkania i szkolenia są automatycznie transkrybowane i trafiają do bazy wiedzy zasilanej przez AI. Dzięki temu mamy pod ręką pełną historię każdego klienta i w każdej chwili możemy szybko sprawdzić, co działo się wcześniej, co ustalaliśmy itd. Tu AI to nie tylko „wyszukiwarka”, ale narzędzie do analizy naszych doświadczeń i wyciągania wniosków – mówi Przemysław Karczewski, prezes zarządu VoxCommerce, twórcy jednego z najpopularniejszych w Polsce CRM dla deweloperów.

W ramach VoxDeweloper CRM deweloperzy mieszkaniowi dostają do dyspozycji wirtualnego asystenta, który nie tylko pomaga w obsłudze systemu, ale też analizuje całą historię kontaktów z klientem – maile, notatki czy działania marketingowe.

– Dzięki temu dział sprzedaży i obsługi klienta może znacznie szybciej reagować np. na zgłoszenia serwisowe, bo ma od razu pełen kontekst wcześniejszych spraw – dodaje Przemysław Karczewski.

Jednym z nieodzownych elementów rozwoju narzędzi opartych na AI, jest automatyzacja procesów. To oszczędność czasu, zasobów oraz większa efektywność pracy wielu działów. Jak to wygląda w praktyce?

– To na przykład czujny asystent, który zauważy, że klient nie otworzył ważnego maila przez kilka dni i podpowie handlowcowi, żeby ponowić kontakt. Wspiera też w organizacji odbiorów, zgłoszeń serwisowych i rozliczeń, a przy okazji błyskawicznie analizuje dane sprzedażowe – analizuje prezes spółki Vox Developer.

AI pomaga znaleźć odpowiednie mieszkanie

Wybór mieszkania to nie tylko kwestia metrażu i lokalizacji, ale także jego funkcjonalności. Wiele osób ma trudność z oceną, czy dany układ pomieszczeń będzie wygodny, czy wnętrza będą dobrze doświetlone i czy mieszkanie zapewni odpowiedni komfort na co dzień.

– Skomplikowane rzuty techniczne nie ułatwiają tej oceny, dlatego na Tabelaofert.pl wykorzystujemy sztuczną inteligencję, która analizuje plany mieszkań i przedstawia je w przejrzysty sposób. AI nie tylko odczytuje rzeczywiste wymiary i układ pomieszczeń, ale także identyfikuje podział mieszkania na strefę prywatną i dzienną. To kluczowe dla wygody użytkowania – przemyślany układ pomieszczeń usprawnia codzienne funkcjonowanie i sprawia, że wnętrze jest bardziej komfortowe – mówi Robert Chojnacki, założyciel portalu tabelaofert.pl.

Dodatkowo technologia firmy odczytuje wielkość mebli wrysowanych na planie mieszkania. Dzięki temu użytkownicy mogą łatwo sprawdzić, czy ich własne wyposażenie zmieści się w danym pomieszczeniu, a także ocenić, ile faktycznie pozostanie wolnej przestrzeni.

– Oprócz układu mieszkania tabelaofert.pl ocenia również ekspozycję okien i poziom nasłonecznienia. System analizuje, na ile mieszkanie będzie jasne w ciągu dnia, biorąc pod uwagę strony świata. AI rozpoznaje też typy pomieszczeń, co umożliwia łatwiejsze wyszukanie mieszkania, np. z oddzielnym WC, osobną kuchnią, garderobą, pralnią, a nawet komfortowo wydzieloną strefą prywatną – dodaje Robert Chojnacki.

Sztuczna Inteligencja w służbie gminom

Dotychczas AI nie była wykorzystywana w procesie tworzenia raportów o stanie gmin. Jednak dzięki wspólnemu projektowi Instytutu Rozwoju Miast i Regionów (IRMiR) oraz firmy BTTR, sztuczna inteligencja usprawnia i optymalizuje ten proces, istotnie przyczyniając się do finalnego kształtu takiego dokumentu.

– Raport o stanie gminy jest cyklicznie przygotowywanym dokumentem przez wszystkie jednostki samorządu terytorialnego, w którego ramach burmistrz, wójt lub prezydent prezentuje mieszkańcom i Radzie Gminy obecną sytuację społeczno-gospodarczą samorządu, a także sprawozdaje ze swoich działań i realizowanych polityk w minionym roku. Obowiązek przygotowania tego dokumentu nakłada na samorządy ustawa o samorządzie gminnym – mówi Wojciech Łachowski, Kierownik Integratora Danych Miejskich Instytutu Rozwoju Miast i Regionów.

AI pozwala na automatyczne uporządkowanie danych, ich wizualizację oraz generowanie treści zawierających kluczowe wnioski. Ponadto narzędzia AI ujednolicają język raportu, dostosowując do bardziej przystępnej formy dla mieszkańców.

– Sztuczna inteligencja może i powinna być wykorzystywana może być wszędzie tam, gdzie konieczna jest analiza dużych zbiorów danych oraz obszernych dokumentów. Jest w stanie w bardzo wysokim stopniu wspomagać przygotowanie dokumentów strategicznych, programów operacyjnych czy wszelkiego rodzaju diagnoz. Oczywiście treści te finalnie ocenia i akceptuje człowiek. Jednakże każda kolejna analiza, każde kolejne poprawki, które przekazujemy modelom językowym sztucznej inteligencji, pozwalają na tworzenie coraz lepszych treści i dokumentów – dodaje Wojciech Łachowski.

Wyzwania prawne

Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI również w obszarze nieruchomości, pojawiają się idące za tym istotne wyzwania prawne. Kwestie związane z ochroną danych osobowych, przejrzystością algorytmów czy odpowiedzialnością za błędne decyzje systemów AI stanowią kluczowe zagadnienia, z którymi musi zmierzyć się branża.

– Kluczowa jest przede wszystkim wiedza, jakie modele AI wykorzystujemy i gdzie wysyłamy nasze dane i informacje. Korzystając z otwartych modeli, takich jak ChatGPT, wrzucane tam treści, trafiają na serwery amerykańskiej firmy. Model uczy się na nich, otrzymujemy zadowalające wyniki, jednakże nie wiemy do końca, co dalej dzieje się z naszymi danymi i informacjami. Wiemy natomiast, że w Internecie nic nie ginie. Samorządowcy muszą być szczególnie ostrożni, ponieważ dysponują danymi szczególnie wrażliwymi – danymi mieszkańców. Dlatego posiadamy własne, bezpieczne modele i wykorzystujemy tylko dane publiczne, które, tak czy inaczej, już są opublikowane, lub byłyby opublikowane w raporcie dla wszystkich – mówi mówi Wojciech Łachowski, Kierownik Integratora Danych Miejskich Instytutu Rozwoju Miast i Regionów.

Jednym z największych wyzwań prawnych związanych z wykorzystaniem AI w nieruchomościach jest ochrona danych osobowych. Algorytmy AI często analizują ogromne ilości informacji na temat użytkowników, najemców czy klientów, co może rodzić ryzyko naruszenia regulacji, takich jak RODO (GDPR) w Unii Europejskiej.

Przetwarzanie danych biometrycznych, analiza zachowań klientów czy profilowanie użytkowników wymaga szczególnej uwagi w kontekście zgodności z przepisami o ochronie prywatności. Firmy wdrażające AI w nieruchomościach muszą zapewnić odpowiednie mechanizmy zabezpieczające oraz transparentność w zakresie gromadzenia i wykorzystywania danych. Do tego dochodzą również kwestie etyczne.

– Na nich mocno skupia się np. AI Act, czyli pierwsza na świecie kompleksowa regulacja UE poświęcona wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Twórcy oprogramowania czy jego użytkownicy muszą informować odbiorców o tym, że komunikują się ze sztuczną inteligencją (np. chatboty) czy że generowane treści stworzyło AI. Z tego względu wprost informujemy o tym, że AI współtworzy raporty w ramach naszego projektu. Oczywiście za ich akceptację i ostateczny kształt odpowiada człowiek. Ma on za to przy całym tym procesie, dużo mniej pracy – podsumowuje Wojciech Łachowski.

Mini wywiad

Aspekty prawne: transparetność i cyberbezpieczństwo

Jakie wyzwania i ryzyka z prawnego punktu widzenia niesie za sobą dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w obszarze nieruchomości? Które obszary są najbardziej narażone i budzą największe obawy?

Katarzyna Ożga, radca prawny, Legal Counsel w Deloitte: Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w branży nieruchomości otwiera nowe możliwości, ale jednocześnie rodzi istotne wyzwania prawne, które wymagają uregulowania, aby zapewnić bezpieczeństwo i transparentność wszystkim uczestnikom rynku. Coraz częściej wdrażane są systemy AI do wyceny nieruchomości, chatboty doradcze obsługujące klientów oraz narzędzia prognozujące trendy rynkowe. Choć technologie te przyspieszają procesy transakcyjne, mogą się również wiązać z poważnymi ryzykami prawnymi.

Jednym z głównych zagrożeń jest brak transparentności algorytmów stosowanych do wyceny nieruchomości i oceny zdolności kredytowej. Modele AI mogą utrwalać, a nawet wzmacniać istniejące uprzedzenia (bias), co może prowadzić do dyskryminacji nabywców lub wynajmujących. Jeśli system był trenowany na danych historycznych faworyzujących określone lokalizacje (np. dzielnice zamożne) lub grupy demograficzne (np. rodziny z dziećmi), może sztucznie zaniżać wartość nieruchomości w mniej uprzywilejowanych rejonach lub odmawiać dostępu do ofert dla niektórych klientów (np. osób samotnych, imigrantów). W dłuższej perspektywie może to utrwalać nierówności na rynku nieruchomości.

Drugim istotnym ryzykiem jest cyberbezpieczeństwo. Systemy AI przetwarzają ogromne ilości wrażliwych danych, takich jak transakcje nieruchomościowe, dokumenty due diligence czy informacje o klientach. Ataki na takie bazy danych mogą prowadzić do wycieku danych, fałszowania informacji, oszustw finansowych i kradzieży tożsamości.

Dodatkowo masowe gromadzenie i analiza preferencji klientów przez chatboty oraz systemy rekomendacyjne zwiększa ryzyko naruszenia prywatności. Przykładem może być profilowanie klientów na podstawie danych o ich preferencjach mieszkaniowych i statusie finansowym, co pozwala na nieuprawnione dostosowywanie cen ofert lub dyskryminację.
Obszary najbardziej narażone i budzące największe obawy to m.in. wycena nieruchomości, personalizacja ofert, analiza ryzyka kredytowego i zarządzanie najmem.

Jak mogą chronić się klienci przed negatywnym wpływem AI na proces sprzedaży i zakupu mieszkań?

Aby minimalizować ryzyko związane z wykorzystaniem AI w obrocie nieruchomościami, klienci powinni przede wszystkim dążyć do większej transparentności stosowanych narzędzi. Klient ma prawo żądać informacji o wykorzystywanych algorytmach i sposobie ich działania, a także weryfikacji, czy model wyceny został zweryfikowany przez eksperta i uwzględnia wszystkie istotne czynniki rynkowe.

Nie mniej ważna jest weryfikacja źródeł danych, na których bazują algorytmy prognozujące ceny. Klienci powinni mieć możliwość weryfikacji danych, na których bazują algorytmy, 
a podmioty korzystające z AI powinny zapewnić taką możliwość. Klienci powinni sprawdzić, czy analizy opierają się na rzetelnych, aktualnych zbiorach danych obejmujących nie tylko historyczne ceny transakcyjne, ale również makroekonomiczne czynniki wpływające na rynek.

W kontekście ochrony danych osobowych kluczowe jest monitorowanie zgodności systemów AI z RODO. Należy sprawdzać, jakie informacje są przetwarzane przez systemy rekomendacyjne i czy wykorzystywane są zgodnie z przepisami o ochronie danych osobowych. Istotne jest także zapewnienie użytkownikom kontroli nad swoimi danymi oraz stosowanie zabezpieczeń chroniących przed ich wyciekiem. Klienci mają prawo dostępu do swoich danych, ich sprostowania i usunięcia, zgodnie z RODO, co niejednokrotnie może okazać się wyzwaniem technologicznym w ramach systemów AI.

Czy prawodawstwo nadąża za szybkim rozwojem AI w branży nieruchomości?

Regulacje prawne dopiero dostosowują się do dynamicznego rozwoju AI, ale na poziomie unijnym pojawiają się istotne inicjatywy. Kluczowym aktem prawnym regulującym AI w Unii Europejskiej jest AI Act, który klasyfikuje systemy AI według poziomu ryzyka i nakłada na ich dostawców oraz użytkowników szereg obowiązków. Nowe przepisy mają zapewnić przejrzystość, odpowiedzialność i bezpieczeństwo stosowania AI, szczególnie w sektorach o dużym znaczeniu społecznym i gospodarczym.

AI Act wszedł w życie 1 sierpnia 2024 r., a jego przepisy będą wdrażane etapami. Od lutego 2025 r. zakazane są systemy AI wykorzystujące techniki manipulacyjne, nieetyczne profilowanie na podstawie wrażliwych danych, takich jak sytuacja finansowa czy wiek, oraz rozpoznawanie emocji w miejscu pracy, z wyjątkami dla sektora medycznego i bezpieczeństwa. Kolejne etapy wdrożenia, przewidziane na sierpień 2025 r., wprowadzać będą regulacje dotyczące organów nadzoru oraz modeli AI ogólnego przeznaczenia, w tym wymóg oznaczania treści generowanych przez AI. Z kolei w sierpniu 2026 r. zacznie obowiązywać większość przepisów dotyczących systemów wysokiego ryzyka, takich jak AI stosowane w scoringu kredytowym czy wycenie nieruchomości.

Dla firm wdrażających AI oznacza to konieczność podjęcia działań dostosowawczych. Przede wszystkim, każdy system AI będzie musiał przejść ocenę zgodności, potwierdzającą spełnienie wymogów AI Act. Kluczowe stanie się zapewnienie, że algorytmy są wolne od uprzedzeń i nie dyskryminują ze względu na wiek, płeć czy pochodzenie etniczne. Niezbędne będzie również testowanie systemów AI pod kątem ich rzetelności i przejrzystości oraz uzyskanie certyfikacji potwierdzającej zgodność z regulacjami.

Jednym z najważniejszych aspektów nowych regulacji jest wdrożenie skutecznego systemu zarządzania ryzykiem. Firmy korzystające z AI muszą opracować mechanizmy identyfikowania i ograniczania zagrożeń związanych z działaniem sztucznej inteligencji. Kluczowe stanie się monitorowanie decyzji podejmowanych przez AI. Ponadto konieczne będzie wdrożenie procedur zabezpieczających przed potencjalnymi nadużyciami, na przykład manipulacją danymi przez systemy predykcyjne.

Nie mniej istotna jest transparentność działania algorytmów. Użytkownicy muszą być informowani o zasadach funkcjonowania systemów AI oraz o danych, na podstawie których podejmowane są decyzje. W praktyce oznacza to konieczność udostępnienia informacji o sposobie działania algorytmów stosowanych w narzędziach oraz wprowadzenie obowiązku oznaczania treści generowanych przez AI, na przykład w raportach analitycznych czy ofertach nieruchomościowych.

Firmy wdrażające AI muszą również prowadzić szczegółową dokumentację procesu tworzenia i wdrażania systemu, obejmującą opis modelu AI, dokumentację danych wykorzystywanych do jego trenowania oraz raporty z testów i audytów zgodności.
Aby uniknąć problemów związanych z AI w sektorze nieruchomości, firmy powinny inwestować w compliance, monitorować aktualizacje prawne oraz zachować staranność przy wyborze dostawców AI.

AI Act to pierwszy tak kompleksowy akt prawny regulujący sztuczną inteligencję w Unii Europejskiej. Warto jednak pamiętać, że wdrożenie wymogów AI Act to nie tylko konieczność prawna, ale także szansa na zwiększenie konkurencyjności i budowanie wiarygodności. Firmy, które odpowiednio przygotują swoje systemy AI, mogą zyskać przewagę rynkową i umocnić zaufanie klientów.

Katarzyna Ożga, radca prawny, Legal Counsel w Deloitte.

To jednak dopiero początek rozwoju AI

Jaka przyszłość czeka sektor nieruchomości w odniesieniu do rozwoju sztucznej inteligencji? AI będzie z pewnością coraz skuteczniej analizować ogromne ilości danych rynkowych, pomagając inwestorom i deweloperom podejmować jeszcze lepsze decyzje. W połączeniu z technologią blockchain umożliwi też pełną automatyzację transakcji dzięki inteligentnym kontraktom. Procesy związane z podpisywaniem umów, weryfikacją tożsamości i płatnościami będą mogły odbywać się bezpośrednio między stronami, eliminując konieczność angażowania pośredników.

– Moim zdaniem w najbliższych kilku latach AI najszybciej rozwinie się jednak w obszarach, które pomagają w rozwiązywaniu złożonych problemów, podejmowaniu decyzji i zarządzaniu ryzykiem, szczególnie tam, gdzie odbywa się to pod presją czasu i buduje tym samym przewagę konkurencyjną. Takim obszarem są inwestycje i zarządzanie portfelowe – prognozuje Piotr Trzciński, ekspert rynku nieruchomości. 

Zmierzamy dynamicznie w stronę rozwoju zaawansowanych narzędzi AI, które potrafią przeprowadzić kompleksową analizę inwestycji, tworzyć scenariusze finansowe oparte na licznych zmiennych (jak np. zmiany regulacyjne, rynkowe, czy zagrożenia klimatyczne), a nawet sformułować kompleksowe biznes-plany i rekomendacje inwestycyjne.

– Dla istniejących portfeli, narzędzia te przeanalizują historyczne zestawy danych, wahania rynkowe i wskaźniki finansowe, testując portfel w skrajnych warunkach rynkowych i dostarczając rekomendacje dotyczące alokacji. Dzięki temu menedżerowie mogą wcześniej wykrywać słabe punkty, co poprawia skuteczność strategii zarządzania ryzykiem oraz dywersyfikację portfela nieruchomości – twierdzi Piotr Trzciński. 

Bardzo ważne i potrzebne są też praktyczne zastosowania AI, które można uruchomić i wykorzystywać bez konieczności długich przygotowań, zaangażowania specjalistów od automatyzacji czy dużych zespołów programistycznych. Kluczowe jest, aby narzędzia te działały w sposób intuicyjny i wspierały codzienną pracę, eliminując konieczność wykonywania monotonnych, powtarzalnych zadań.

– Weźmy na przykład import wpłat w systemie CRM dla deweloperów. Często panuje tam chaos: mało czytelne wyciągi z różnych banków, błędnie opisane przelewy, albo sytuacje, w których płaci mąż zamiast żony. Ktoś musi to potem wszystko ręcznie sprawdzać i dopasowywać, żeby wystawić faktury i się nie pomylić. AI mogłaby spokojnie wyłapywać takie niuanse, automatycznie łączyć wpłaty z właściwymi należnościami, a potem wystawiać i wysyłać faktury. Dziś jest to już częściowo zautomatyzowane, ale wciąż wymaga sporo ręcznej pracy. Mam nadzieję, że w niedalekiej przyszłości AI pomoże nam jeszcze lepiej ogarnąć te chaotyczne dane – chociaż na razie w 100 proc. nie da się na niej polegać – mówi Przemysław Karczewski, prezes Vox Developer. 

Jednak zdaniem Piotra Trzcińskiego jednym z głównych wyzwań jest brak doświadczenia technologicznego. Profesjonaliści z branży nieruchomości są ekspertami w swojej dziedzinie, ale zazwyczaj nie mają porównywalnego doświadczenia w technologii.

– Sprawia to trudności w określeniu procesów w organizacji, w jakich AI może nas skutecznie wspomóc i ustaleniu priorytetów wdrożeniowych, które przyniosą firmie silne i trwałe przewagi konkurencyjne. Kolejną kwestią jest ocena wartości dodanej rozwiązań technologicznych od firm zewnętrznych, która jest niemal niemożliwa bez wewnętrznych lub zewnętrznych kompetencji w tym zakresie. Firmy z odpowiednimi zasobami kapitałowymi mają trudności z podjęciem decyzji, w który start up AI zainwestować, wobec nieprzewidywalności przyszłych standardów w branży. Pojawiają się tutaj uzasadnione wątpliwości natury prawnej, związane z ochroną danych stanowiących tajemnicę handlową przedsiębiorstwa a przekazywanych zewnętrznym podmiotom – podkreśla ekspert rynku nieruchomości. 

Dodatkowo AI w nieruchomościach jest postrzegane zbyt operacyjnie, głównie jako sposób na poprawę obecnych procesów. Zamiast tego integracja sztucznej inteligencji powinna być elementem długofalowej wizji rozwoju organizacji.

– Sytuacja ta po części wynika z wysokiej dynamiki rozwoju AI, mnogości rozwiązań i spowodowanej tym niechęci firm do ponoszenia wysokich kosztów potencjalnie nietrafionych inwestycji. Myślę jednak, że wkrótce przejdziemy do strategicznego podejścia do sztucznej inteligencji w firmie, którego fundamentami będą jakość i dostęp do danych a celem uzyskanie silnych przewag konkurencyjnych i trwała transformacja organizacji. Największe firmy z branży, szczególnie zarządzające inwestycjami, już to robią – podsumowuje Piotr Trzciński. 

Główne wnioski

1. Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje rynek nieruchomości, ułatwiając wyszukiwanie ofert, analizę danych rynkowych oraz zarządzanie najmem. Algorytmy AI pozwalają na automatyczne dopasowanie ofert do preferencji klientów, prognozowanie trendów cenowych oraz optymalizację kosztów eksploatacyjnych budynków. Dzięki AI możliwe jest także zdalne monitorowanie stanu technicznego nieruchomości oraz automatyzacja procesów administracyjnych.
2. Zastosowanie AI w nieruchomościach niesie istotne wyzwania prawne i etyczne. Brak transparentności algorytmów wyceny i scoringu kredytowego może prowadzić do dyskryminacji niektórych grup klientów. Pojawiają się także obawy związane z cyberbezpieczeństwem i ochroną danych osobowych, co wymaga ścisłego nadzoru i regulacji, takich jak unijny AI Act.
3. Firmy wdrażające AI muszą zadbać o zgodność z regulacjami oraz długofalową strategię rozwoju technologii. Kluczowe jest odpowiednie zarządzanie danymi, zapewnienie przejrzystości systemów oraz wdrażanie skutecznych mechanizmów nadzoru nad decyzjami podejmowanymi przez AI. Organizacje, które skutecznie zintegrują AI z procesami biznesowymi, mogą zyskać przewagę konkurencyjną i zwiększyć efektywność operacyjną.