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Intelligenza Artificiale e Real Estate: scenari, applicazioni e vantaggi

Quella fra intelligenza artificiale e Real Estate è una storia appena cominciata. Ecco che cosa AI e machine learning possono fare per la trasformazione di tutta la filiera, dalle costruzioni alla vendita degli immobili. Il ruolo delle startup

04 Ott 2021

Francesco La Trofa

Intelligenza artificiale e Real Estate: una storia appena cominciata. Le tecnologie emergenti stanno guidando la trasformazione digitale dei principali ambiti di business, tra cui non manca certamente all’appello il Real Estate. L’intelligenza artificiale (AI) è già entrata nell’affascinante universo del Proptech, dove ha iniziato a dimostrare il suo straordinario potenziale, che spazia dall’analisi dei dati per le applicazioni predittive alla capacità di alimentare chatbot sempre più intelligenti e utili ad aiutarci nel rapporto con il cliente.

Vediamo dunque perché l’intelligenza artificiale, dopo aver avviato processi di profonda trasformazione in ambito industriale, è destinata ad avere un ruolo dirompente anche nel Real Estate. Non vogliamo illudere nessuno, per cui vi anticipiamo già il finale: la strada da fare è ancora molto lunga, ma il percorso che ci aspetta sarà incredibilmente affascinante e ricco di sorprese. Scopriamolo insieme.

Intelligenza artificiale e Real Estate: una storia ancora tutta da scrivere

Pur vantando una teorizzazione che procede ormai da diversi decenni, l’intelligenza artificiale ha iniziato a diffondersi in maniera vertiginosa soltanto in tempi ben più recenti. A livello consumer, oggi la AI è ormai ovunque. Spesso inconsapevoli, vi interagiamo praticamente ogni giorno, ad esempio quando facciamo una foto con lo smartphone, il cui software è in grado di riconoscere ad esempio i volti delle persone, piuttosto che altri oggetti presenti nella scena.

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Realtà virtuale

L’intelligenza artificiale è probabilmente meno appariscente e tangibile di altre nuove tecnologie, ma è sempre più presente all’interno delle nostre vite. È stato nella domotica che la AI ha visto una delle sue prime implementazioni massive. I dispositivi interconnessi all’interno delle nostre case sono sempre più spesso controllati direttamente da interfacce conversazionali come Alexa. Quando diciamo “Alexa, accendi la luce e regola la temperatura a 20 gradi” stiamo parlando con un’intelligenza artificiale, capace di comprendere il nostro linguaggio, il suo significato e tradurlo in un comando per le lampade e i termostati intelligenti connessi al sistema domotico.

In ambito enterprise, l’intelligenza artificiale ha stabilito un ruolo abilitante nel contesto dell’Industria 4.0, dove ha trovato un dialogo fiorente e proficuo con altre tecnologie emergenti, tra cui la robotica, l’internet delle cose (IoT), la stampa 3D, la realtà virtuale, la realtà aumentata e soprattutto i big data & analytics. Forte di questo incoraggiante avvio, le AI stanno iniziando a prendere piede anche nelle applicazioni per il Real Estate, supportando piuttosto l’intero ciclo di vita di un edificio, dalle fasi di concept fino alla gestione e manutenzione post vendita.

Intelligenza artificiale e Real Estate: gli spunti per applicare l’AI non mancano di certo e questo fattore sta generando un notevole impulso a livello imprenditoriale. Nell’ambito dello studio The future of artificial intelligence in real estate transactions, pubblicato da Drooms, il 69% del campione intervistato ha riconosciuto quale principale vantaggio derivante dalle AI nei processi Reale Estate il fatto di abilitare l’impiego di una quantità e varietà molto maggiore di documenti in tempi estremamente brevi, agevolando moltissimo i processi di due diligence (63%), migliorando l’accuratezza dei processi decisionali (35%), minimizzando inoltre i rischi derivanti da una transazione (24%), così come il ricorso ai servizi legali (10%).

In merito ai processi resi più efficienti dall’adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, il 75% degli intervistati ha riconosciuto l’identificazione dei documenti più rilevanti in un sistema di dati virtuale, seguita dal risparmiare tempo nei processi di revisione manuali (69%), prevenire l’errore umano (53%), creare automaticamente contratti e report (36%) e offrire un supporto decisionale per le operazioni basate sui dati (16%).

Attualmente gran parte delle applicazioni viene implementata dalle startup, che soprattutto negli Stati Uniti stanno ricevendo interessanti round di finanziamenti. È tuttavia ancora presto per fare delle previsioni concrete in merito al successo della prima generazione Proptech basata sulle AI, sia in termini di risposta del mercato che di effettivo interesse da parte degli investitori, ma i presupposti paiono andare nella direzione giusta. La recente acquisizione da parte di JLL di un’eccellenza della prima generazione Proptech come Skyline AI rappresenta in tal senso un segnale decisamente incoraggiante.

Intelligenza artificiale e Real Estate: machine learning e dati

La ragione per cui l’intelligenza artificiale si sta diffondendo in maniera così importante nelle varie applicazioni per il mercato immobiliare si deve alla capacità di analizzare ed apprendere in maniera automatica da quei dati che la trasformazione digitale dei processi sta rendendo disponibili in quantità sempre maggiore, in tutti i settori applicativi. Ciò avviene in particolare grazie ad un sottodominio dell’intelligenza artificiale: il machine learning.

Grazie ad una serie di algoritmi, un sistema di machine learning è in grado di imparare sulla base del cosiddetto training, ossia l’acquisizione di una serie di dati nel tempo. Operando in maniera adattiva, un sistema di machine learning apprende automaticamente dai dati, migliora le proprie conoscenze e, di conseguenza, le proprie prestazioni nell’analisi e nello sviluppo di soluzioni predittive e prescrittive, in grado di aiutare l’uomo nel prendere determinate decisioni.

A prescindere dalla tecnologia impiegata, la materia prima delle AI è sempre costituita dai dati, per cui anche in ambito Real Estate si prospetta uno scenario di tipo 4.0, dove l’intelligenza artificiale è chiamata a relazionarsi con altre tecnologie abilitanti, come l’IoT (Internet of Things) e i Big Data & Analytics, per analizzare enormi quantità di dati, per relazionare costruttivamente i vari aspetti del contesto immobiliare.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale per il Real Estate

Adottare tecnologie e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale consente di rendere complessivamente più efficiente un’azienda. Al di là degli aspetti puntuali, che vedremo nel corso dei successivi paragrafi, possiamo tentare una sintesi orientativa dei vantaggi che derivano da un consapevole utilizzo delle AI per supportare i processi e le operazioni aziendali in ambito Real Estate.

Superiore capacità di analisi

L’intelligenza artificiale consente una capacità analitica infinitamente superiore, in termini computazionali, rispetto a quella dell’uomo. L’analisi di grandi quantità di dati consente di ottenere informazioni utili e fruibili per generare un effettivo valore aggiunto, a prescindere dal loro contesto applicativo. Una sostenuta capacità di analisi costituisce un aspetto tanto più rilevante in un ambito come il mercato immobiliare, che prevede il quotidiano interfacciarsi con un incredibile quantità di variabili, in grado di rendere a tutti gli effetti unica ogni unità in vendita o in locazione. Grazie a strumenti di analisi basati sulle AI è infatti possibile esaminare dati e documenti con moltissime combinazioni, in grado di estrarre correlazioni profonde, che ben difficilmente verrebbero notate anche dall’analista più esperto;

Riduzione degli errori

L’utilizzo delle tecnologie AI consente di automatizzare moltissime procedure, con l’occhio vigile del machine learning, allenato per diventare sempre più efficiente dall’apprendere. Potrebbe apparire un paradosso, ma se in fase di adozione l’inserimento di informazioni errate potrebbe compromettere il training del sistema AI, nel medio e lungo periodo tale pratica diventa efficiente al punto che è il sistema stesso a riconoscere in autonomia le anomalie presenti all’interno dei dataset, facendo prontamente notare la presenza di quegli errori che potrebbero ad esempio condizionare una procedura estimativa, piuttosto che trarre in inganno gli stakeholder.

Resilienza

La tecnologia non dorme mai, come si suol dire, e dorme sempre meno laddove la rete internet consente ai potenziali clienti di interfacciarsi con i nostri servizi 24 ore su 24. Le interfacce conversazionali basate sulle AI possono garantire un supporto online continuativo per un’ampia gamma di applicazioni utili a svolgere funzioni nell’ambito del Real Estate.

Ottimizzazione dei costi

A fronte di un investimento iniziale che potrebbe costituire a tutti gli effetti una barriera all’adozione delle tecnologie AI, il supporto all’analisi e ai processi decisionali consente di avere ritorni elevati, grazie all’automatizzazione delle principali fasi operative che riguardano i processi del mercato immobiliare.

Intelligenza artificiale e Real Estate, le applicazioni

Sulla base di questa confortante premessa, vediamo ora quali sono le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale in ambito Real Estate e, più in generale, durante il ciclo di vita degli edifici.

Le valutazioni estimative per il mercato immobiliare

La valutazione di un immobile dipende da molti fattori, che incidono in maniera differente a seconda del caso specifico. Si tratta di informazioni che possono essere riferite alle caratteristiche dell’unità immobiliare (superficie, piano, presenza di balconi e terrazzi, box, cantine, anno di costruzione, esposizione, finiture e pregi, ecc.) piuttosto che alla sua contestualizzazione (zona della città, traffico, mobilità, trasporti pubblici, scuole, servizi commerciali, servizi istituzionali, ecc.).

Tali informazioni costituiscono delle variabili non soltanto dal punto di vista quantitativo, ma anche e soprattutto dal punto di vista qualitativo. Un appartamento di pregio in una zona del tutto sprovvista di parcheggi e box auto sarebbe condizionato negativamente nella sua valutazione finale, così come se nei pressi vi fossero delle attività in grado di creare costante disturbo nelle ore notturne. Per contro, la presenza di servizi, la vicinanza ad una stazione della metropolitana, piuttosto che l’ubicazione nei pressi di un’area verde curata possono incidere in maniera favorevole, anche come leva decisionale nei confronti dell’acquisto. Fin qui, nulla di strano o di diverso da quanto si è sempre fatto.

Questo grande patrimonio di dati andrebbe tuttavia reso più efficiente e tradotto in informazioni maggiormente fruibili dagli utenti finali, che siano i venditori o i potenziali acquirenti, affinché possano avere, con pochi click, una percezione concreta e comparabile del valore di una proprietà immobiliare. Questo approccio alla digitalizzazione della ricerca è stato indubbiamente favorito dall’avvento e dalla diffusione di internet, ormai oltre 20 anni fa.

Il primo approccio con un immobile passa sempre meno per i cartelli esposti nelle vetrine delle tradizionali agenzie immobiliari e sempre più attraverso gli annunci dei portali su internet. L’acquirente è molto più libero di ottenere informazioni, ma spesso si addentra in una giungla di informazioni confuse.

Processare “manualmente” migliaia di dati relativi alle caratteristiche e al contesto di un immobile sarebbe una missione suicida, che porterebbe a trascurare delle informazioni potenzialmente decisive. Tale eventualità oggi può essere scongiurata grazie a sistemi di analisi dei dati basati sull’intelligenza artificiale, la cui funzione predittiva può contribuire a stimare rapidamente l’immobile sia in relazione al suo valore attuale, che nel medio e lungo periodo.

Tali informazioni possono inoltre rivelarsi utili per rivelare delle anomalie, attivando un’allerta nei confronti di una possibile frode ipotecaria, riscontrabile grazie all’analisi di un’incoerenza tra i dati forniti dal potenziale acquirente e le caratteristiche di casi assolutamente simili a quello da periziare, piuttosto che dello storico stesso dell’immobile in considerazione, qualora fosse già stato oggetto di trattative in passato.

Intelligenza artificiale e Sentiment Analysis

Uno degli aspetti più affascinanti del Proptech consiste nell’utilizzare la tecnologia per rendere tangibili e misurabili quegli elementi che tradizionalmente sarebbero soltanto percepibili sulla base dell’intuizione o del sentimento maturato nei confronti della questione nell’ambito delle precedenti esperienze.

La capacità di analizzare i dati in tempo reale consente di avere una visione tangibile di quanto accade negli scenari interessati da un immobile, per effettuare quella che viene definita una sentiment analysis, utile a valorizzare soprattutto la componente soggettiva.

Grazie ai dati di contesto (es. numero di transazioni in un determinato arco temporale, correlato alla tipologia di immobile) e degli attori coinvolti (transazioni eseguite, reddito ed altre informazioni relative ad acquirenti e venditori) è ad esempio possibile valutare l’effettivo interesse a chiudere una trattativa, oltre a identificare quali condizioni possono rendere più probabile questa eventualità, piuttosto che comprendere le ragioni di un insuccesso e adottare delle azioni correttive.

Tali informazioni possono inoltre contribuire a perfezionare l’efficacia di altre applicazioni, che in prima istanza potrebbero apparire non correlate. Basti pensare alla possibilità di condurre delle campagne di marketing personalizzate, suggerendo ad un potenziale acquirente soltanto quelle soluzioni che si rivelano in linea con le sue aspettative e le sue possibilità economiche.

Intelligenza artificiale e Property Management

La gestione di un portfolio immobiliare implica una serie di operazioni che comportano costi anche molto elevati, come nel caso dei processi legati alla manutenzione. Tradizionalmente l’ente gestore, nel mantenere un atteggiamento diligente nei confronti del patrimonio amministrato, adotta una strategia basata sulla manutenzione programmata, che coincide con un andamento ciclico e periodico di azioni, sulla base delle disposizioni normative, piuttosto che dalle indicazioni dei fornitori / produttori degli impianti e dei sistemi costruttivi da ispezionare, ai fini di garantirne la regolare efficienza.

La manutenzione programmata tende a ridurre i rischi di guasti o interruzioni di servizio, ma non è particolarmente efficiente, soprattutto quando si eccede in termini di prudenza, intervenendo più spesso rispetto a quanto sia strettamente necessario.

L’intelligenza artificiale consente di utilizzare i dati di gestione e funzionamento per proporre una strategia decisionale basata sulla manutenzione predittiva. Grazie all’analisi dello storico, gli algoritmi di machine learning sono in grado di individuare in maniera molto specifica le dinamiche che possono indurre un edificio a necessitare di una manutenzione, suggerendo al gestore del servizio una determinata strategia di intervento. Grazie alla manutenzione predittiva diventa possibile agire soltanto quando è necessario, riducendo, soprattutto nel lungo periodo, il numero di interventi che sarebbe normalmente prevista da una strategia di manutenzione programmata.

Alle funzioni di base possono essere associate ulteriori variabili, per effettuare ad esempio determinati interventi nei periodi in cui il loro costo complessivo risulta inferiore. Grazie alla manutenzione predittiva è pertanto possibile ottimizzare in maniera consistente i costi di gestione di un patrimonio immobiliare, pur assicurando la piena efficienza dello stesso ai residenti e ai fruitori degli spazi commerciali / produttivi. Il trend orientato alla manutenzione predittiva è destinato a crescere di pari passo rispetto alla diffusione di sistemi di monitoraggio attivi, dotati di sensori capaci di leggere lo stato di un edificio in tempo reale o attraverso rilievi periodici.

Intelligenza artificiale e Facility Management

La pandemia Covid-19 ha sostanzialmente stravolto l’organizzazione del lavoro, a cominciare dall’utilizzo degli spazi per ufficio. Le restrizioni dovute al distanziamento sociale hanno costretto le aziende a ripensare i layout delle proprie sedi, per poter ospitare nuovamente i propri dipendenti in un contesto di lavoro ibrido, che prevede in genere una parte dell’operatività in presenza ed una in remoto.

Sulla scia di questa esigenza, sono nate applicazioni AI based capaci di supportare i facility manager nella progettazione e nella gestione degli spazi di lavoro, per ottimizzare la strategia di gestione degli immobili e delle strutture in dotazione, oltre a supportare l’esperienza dei dipendenti stessi, così come la resilienza a lungo termine delle aziende stesse.

L’intelligenza artificiale analizza la situazione e suggerisce i layout migliori in funzione dei vincoli da soddisfare, tenendo infatti conto delle limitazioni imposte dalle più recenti normative in vigore per i luoghi di lavoro. Tali strumenti sono in grado di agevolare sia il rientro effettivo negli spazi ufficio in condizioni di effettiva sicurezza, che di migliorare a prescindere l’efficienza generale, grazie all’analisi e all’interpretazione dei dati che derivano dall’utilizzo degli spazi stessi, ai fini di ottimizzare il comfort dei lavoratori e di consentire alle aziende di ottimizzare i costi di gestione.

I Chatbot saranno i nuovi agenti immobiliari?

Finora abbiamo dato particolare enfasi alla cosiddetta intelligenza artificiale debole, che implementa sistemi di autoapprendimento per risolvere compiti specifici. Esiste però un’altra forma di intelligenza artificiale, che ha un obiettivo molto più ambizioso, quello di emulare a tutti gli effetti l’intelligenza umana. Basata su reti neurali molto complesse, richiede processi di elaborazione molto impegnativi, in quanto deve processare una quantità enorme di dati con funzioni estremamente onerose dal punto di vista computazionale.

Altrimenti definita intelligenza artificiale forte, questo approccio ha già prodotto risultati apprezzabili in alcuni ambiti, tra cui il Natural Language Processing (NLP), che consente alla AI di apprendere il linguaggio e implementare dei sistemi conversazionali. Un’applicazione concreta del NLP è costituita dai chatbot intelligenti.

Il chatbot può diventare un assistente virtuale perfetto per veicolare contenuti personalizzati durante le campagne di marketing, piuttosto che rispondere in maniera automatica alle domande dei clienti in tutte le fasi, con la possibilità di acquisire i dati relativi al dialogo e profilare il cliente stesso. Le azioni del chatbot, se opportunamente messe a sistema, rappresentano un effettivo valore aggiunto per la produttività dei reparti marketing, vendite e customer care di un’azienda.

Una caratteristica fondamentale di uno strumento digitale come il chatbot è quella di poter essere integrata con le altre tecnologie IT presenti nelle varie linee di business. È il caso dei sistemi CRM (Customer Relationship Management), che comprendono tutte le informazioni relative ai clienti, che possono essere utilizzate dall’assistente virtuale per generare suggerimenti, orientati sulla base dei precedenti acquisti, delle proprietà che ha visitato durante il proprio percorso di navigazione, piuttosto che dei filtri che ha utilizzato per effettuare le proprie ricerche online.

Per usare un’espressione tanto inflazionata quanto concreta, grazie ai chatbot i business del Real Estate possono personalizzare l’esperienza di acquisto dei loro clienti, finalmente in modo totalmente automatizzato.

Intelligenza artificiale e Smart Building

Potrebbe sembrare un gioco di parole, ma l’edificio intelligente vede nell’intelligenza artificiale una delle tecnologie abilitanti. Per quanto ciò possa apparire scontato, l’esplorazione del potenziale derivante da questo connubio è soltanto agli inizi. Se volessimo metaforicamente paragonare un edificio ad un organismo, l’IoT rappresenterebbe il sistema sensoriale, mentre la robotica la sua struttura organica. L’intelligenza artificiale ne costituirebbe la mente, l’elemento che lo rende pienamente smart e a tutti gli effetti capace di prendere delle decisioni.

A livello domestico, l’integrazione tra IoT e AI è di fatto già operativa da tempo, basti pensare ai sistemi come Amazon Alexa o Google Nest, che tramite le interfacce conversazionali ci consentono di controllare le funzioni smart presenti all’interno dell’abitazione, oltre ad essere messi al corrente sullo stato di utilizzo e persino supportati nel prendere determinate decisioni.

Le applicazioni AI, grazie alle loro capacità predittive sono ad esempio in grado di favorire la sostenibilità degli edifici, contribuendo attivamente a contenere i consumi energetici e a ottimizzare la domanda nei confronti dei fornitori, per ottenere tariffe più favorevoli, analogamente a quanto accade nei contesti industriali.

La collaborazione tra la sensoristica dei sistemi IoT e la capacità di analisi delle AI può dare luogo a tantissime applicazioni utili a rendere il luogo dell’abitare sempre più funzionale alle esigenze dell’uomo. È il caso delle funzioni legate alla sicurezza e alla salute. Analogamente a quanto accade con i sistemi wearable, gli edifici possono essere dotati di sensori in grado di acquisire i nostri dati biometrici, analizzabili in tempo reale per metterci in guardia da eventuali anomalie, per spingerci verso un’azione di diagnosi precoce.

Intelligenza artificiale e Contech

L’intelligenza artificiale trova una buona implementazione in molti software applicativi, tra cui quelli utilizzati nel corso del ciclo di vita di una costruzione. È il caso dei software di progettazione che integrano moduli di generative design. Grazie a tali funzioni, i presupposti progettuali vengono ribaltati. Non si ragiona più soltanto per forma, ma soprattutto per requisiti. Secondo una logica generativa, al software non interessa in prima istanza come deve essere fatto un componente di un sistema edilizio, ma ad esempio quali caratteristiche meccaniche e quali limiti dimensionali deve soddisfare. Una volta che l’elenco dei requisiti viene sufficientemente dettagliato, sarà lui a prospettare le possibili soluzioni formali.

In altri termini, il generative design consente di rendere davvero intelligente la progettazione parametrica, offrendo un contributo creativo, per suggerire ai progettisti un gran numero di soluzioni formali compatibili con i requisiti funzionali inseriti.

Analogamente agli altri ambiti osservati in precedenza, le funzioni predittive delle AI si rivelano utili nel supportare le applicazioni BIM e la loro interfaccia con le fasi di cantierizzazione dell’opera. In tale contesto si rivela molto utile la collaborazione con la realtà aumentata.

Grazie all’overlay dei visori AR è possibile andare “hands on” in cantiere e far coincidere il 3D del progetto con lo stato di avanzamento dei lavori, per effettuare una costante verifica di coerenza e per supportare step by step le azioni degli operatori sul campo. Tra i tanti benefit offerti dalle AI, la sua abilità nella computer vision la rende ad esempio capace di vedere con maggior precisione rispetto all’occhio umano, rilevando quelle anomalie che potrebbero sfuggire al semplice esame ottico, ma non all’analisi di ogni singolo pixel contenuto nelle immagini di una ripresa.

Criticità e barriere da superare per un Real Estate sempre più smart

L’intelligenza artificiale è sempre più protagonista nelle applicazioni Proptech, ma come abbiamo più volte precisato siamo soltanto all’inizio di un lungo percorso. Lo scenario in questo caso risulta coerente con la complessa fase di adozione che riguarda in buona sostanza tutte le tecnologie emergenti in ambito digitale, che si scontrano quotidianamente con le cosiddette barriere all’innovazione:

Paura di cambiare

Variare gli schemi consolidati in favore di nuove procedure, anche se evidentemente più efficienti, spesso non è facile. I decisori mancano troppo spesso di quella cultura digitale in grado di renderli consapevoli dei processi di trasformazione, il che li costringe a doversi affidare ciecamente all’operato di consulenti esperti. Il timore della perdita di controllo costituisce un egoista freno all’innovazione, è ciò appare particolarmente evidente in ambiti tradizionalisti come il mercato immobiliare e l’industria delle costruzioni

Costi della trasformazione digitale

Digitalizzare un’azienda comporta costi evidenti, che non sempre le aziende, soprattutto le PMI, sono in grado di affrontare a cuor leggero, soprattutto in tempi di crisi. Anche se appare sempre più evidente che il digitale costituisce un fattore essenziale per la competitività dell’azienda, spesso si profilano altre priorità in termini di investimento. A rendere ulteriormente complesso tale scenario vi è spesso una mancanza di chiarezza iniziale sui tempi di ritorno degli investimenti effettuabili;

Mancanza di competenze

L’intelligenza artificiale e la data science, così come tutte le tecnologie 4.0 comportano competenze di nuova generazione, ancora poco diffuse sul mercato. I professionisti formati in questi ambiti vengono inoltre spesso attirati dalle offerte delle grandi società di consulenza, che per assicurarsi i talenti migliori attivano solide campagne di recruiting, collaborando direttamente con le università che li formano;

Tecnologie innovative ma al tempo stesso… nuove

L’intelligenza artificiale dispone di un potenziale applicativo enorme, ma al tempo stesso costituisce una disciplina giovane, che necessita ancora di un monte ore di sviluppo enorme prima di realizzare su ampia scala quanto lascia oggi intuire in vari ambiti applicativi. Da un lato le aziende devono digitalizzare i loro processi, dall’altro le tecnologie devono diffondersi e raggiungere un livello di maturazione più elevato. Un circolo vizioso che si risolve soltanto grazie al tempo e a investimenti continui.

Nonostante il trascinarsi di barriere di comodo, abitudini obsolete, timori reverenziali e risorse limitate, la pandemia Covid-19 ha innescato anche nel Real Estate una solida spinta verso l’innovazione, rendendo la rete e il digitale due termini ricorrenti in qualsiasi new business. Ciò vale per il Proptech quanto, più nello specifico, per l’intelligenza artificiale.

Secondo i dati riportati nel report The future of artificial intelligence in real estate transactions, gli operatori sul mercato europeo coinvolti nel survey hanno evidenziato come, dal punto di vista tecnologico, le principali barriere all’adozione delle AI nei processi di Real Estate vi sarebbe la scarsa confidenza dell’intelligenza artificiale con le scelte effettuate dall’intelligenza umana (53%) nel contesto della già citata carenza globale di competenze per implementare in maniera efficiente le AI nei processi aziendali (51%), la difficoltà di utilizzare le sue applicazioni (41%) e la scarsa fiducia del senior management nei confronti di una novità come la AI (19%).

In merito al timore degli operatori di essere sostituiti dalle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, è invece emerso un quadro piuttosto lucido nel dichiarare come le AI sono da intendersi come alleate dell’intelligenza umana (76%); il 4% afferma categoricamente come le AI non saranno mai in grado di sostituire l’uomo, mentre il 18% si dimostra convinto che le AI prima o poi sostituiranno del tutto gli operatori umani.

Intelligenza artificiale e Real Estate: il motore delle startup

Come accennato in sede di premessa, la maggior parte del lavoro di ricerca e implementazione dell’intelligenza artificiale in ambito Proptech è attualmente svolto da centinaia di startup in tutto il mondo. Per rendere l’idea del loro operato, ne citiamo alcune tra le più celebri:

  • Skyline: nota anche al di fuori dell’ambito Real Estate per essersi aggiudicata il riconoscimento di CB Insights quale “most innovative AI startup of 2019”, la giovane azienda americana è formata da sviluppatori, esperti di AI e Real Estate e sviluppa una piattaforma AI based per l’analisi dei patrimoni immobiliari con finalità commerciali. La sua tecnologia è in grado di processare milioni di data points per rendere fruibile una quantità organizzata di informazioni altrimenti impossibile da analizzare. Skyline AI è stata acquisita da JLL nel corso dell’agosto 2021.
  • Localize: ha elaborato un’applicazione in grado di effettuare il fact checking degli annunci immobiliari, ai fini di garantire ai potenziali acquirenti soltanto le proprietà coerenti con i requisiti desiderati, che siano l’esposizione al sole, piuttosto che la vicinanza ad un parco o qualsiasi fattore possa influire sulla decisione di acquisto. Dotata di interfaccia estremamente user friendly, Localize è attualmente disponibile soltanto per l’area di New York.
  • Nobbas: servizio in grado di aiutare le persone a collaborare durante la scelta di un’immobile, con un approccio che ricorda molto le app di dating come Tinder, con la possibilità di fare swipe a destra per le scelte condivise e swipe a sinistra per le opzioni poco gradite. Questo strumento media e risolve le classiche discussioni tra marito e moglie e funziona anche coinvolgendo un agente immobiliare quale consigliere esperto.
  • HomLuv : sviluppa un’applicazione che utilizza la AI per aiutare le persone a trovare la casa dei loro sogni sulla base delle preferenze di design. I clienti possono infatti scegliere varie opzioni relative ai vari ambienti della casa, come la cucina, le camere e i bagni, selezionando una serie di immagini che coincidono con le loro preferenze. Una volta definita questa fase, l’applicazione effettua una ricerca in grado di restituire soltanto gli immobili che rispecchiano determinati requisiti in termini di design.
  • TRIRIGA: non è una vera e propria startup, quanto un brand di IBM che utilizza la tecnologia AI di Watson Works. Si tratta di è uno strumento che consente ai facility manager di gestire i vari aspetti relativi alla gestione e all’organizzazione dei luoghi di lavoro: dal layout degli uffici fino agli aspetti legati alla manutenzione. Suite molto completa in grado di coinvolgere, oltre alle AI, anche tecnologie IoT, utili per rilevare ad esempio i flussi di persone all’interno dei locali.
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Francesco La Trofa

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