AI na rynku nieruchomości: czy przełom jest bliski?

Rosnące zapotrzebowanie na efektywność energetyczną wymusza poszukiwanie rozwiązań, które są precyzyjnie dopasowane do potrzeb danej inwestycji. Rozwiązania AI znacząco w tym pomagają. Eksperci ze świata nieruchomości spodziewają się, że przełom związany z wdrożeniem rozwiązań wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję może tam nastąpić znacznie szybciej niż w innych sektorach gospodarki. Branża jednak musi spełnić pewne warunki, żeby to się stało.

Algorytmy AI już teraz wykorzystuje się do skanowania i analizowania danych geoprzestrzennych, tak by określić najbardziej opłacalne miejsca na budowę lub inwestycje. Nie jest tajemnicą, że AI stosowane jest do prognozowania cen, ale i do personalizowania rekomendacji dla użytkowników. Usprawnia się również proces kupna-sprzedaży, znacząco go automatyzując. Standardem staje się wykorzystanie AI do wirtualnych spacerów, co znacząco większa komfort i przyspiesza decyzje inwestycyjne.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji zwiększa zatem efektywność, oszczędza czas i na różne sposobów wspiera decyzje inwestycyjne. Nie omija także samego procesu projektowania i szukania najbardziej zaawansowanych rozwiązań rozwiązań inżynieryjnych. Wśród zaawansowanych rozwiązań, które się dziś stosuje – choć wcale nie tak powszechnie, jak można by to robić – są regulatory zmiennego strumienia powietrza, które pozwalają dopasować ilości nawiewanego i wywiewanego powietrza z pomieszczeń na podstawie czujników dwutlenku węgla lub innych czujników obecności w pomieszczeniu. Dzięki temu układy wentylacyjne pracują tylko wtedy, kiedy w pomieszczeniach przebywają ludzie. W branży HVAC rozwiązania wykorzystujące algorytmy pozwalają znacznie precyzyjniej projektować rozwiązania danego budynku, które są kluczowe dla jego użytkowników, zarówno jeśli chodzi o oszczędność energii, jak i komfort pracy czy efektywne zarządzanie poszczególnymi przestrzeniami.

Na rynku nieruchomości energetyczna efektywność to dziś hasło-klucz, używane i odmieniane przez wszystkie przypadki, z uwagi na możliwe oszczędności, ale i na cele klimatyczne oraz wymogi ESG. Unijna presja regulacyjna wymusiła na rynku nieruchomości zmiany w podejściu do rozwiązań, które mają znacząco wpłynąć na redukcję dwutlenku węgla. Energetyczna oszczędność oznacza także realną oszczędność finansową – dlatego również inwestorzy pilnie przyglądają się rozwiązaniom uwzględniającym zrównoważony rozwój.
Dame tylko układy sterowania odpowiadać mogą nawet za 30 proc. zużycia energii w budynkach, dlatego tak ważne staje się ich odpowiedni dobór oraz precyzja obliczeń.

Dziś stosuje się zaawansowane układy sterowania oparte na tzw. logice rozmytej (fuzzy logic). Sprowadza się to do tego, że oprogramowanie dopasowuje się do okoliczności, a systemy sterowania mają szersze możliwości regulowania temperatury niż tylko na zasadzie: ciepło-zimno. Spodziewam się, że właśnie w tym aspekcie dzięki AI można będzie analizować znacznie większe zbiory danych z odczytów, a dzięki uczeniu maszynowemu można będzie dodatkowo uczyć się zachowań użytkowników. Będzie można np. w szybkim czasie znacząco precyzyjniej dopasować temperaturę w pomieszczeniu, uwzględniając takie informacje, jak to, czy jest weekend, jaki jest poziom nasłonecznienia, a nawet jaka jest cena prądu bądź jakie są oczekiwania użytkowników (np. biorąc pod uwagę planowaną w danym dniu konferencję). Specjaliści HVAC w takich rozwiązaniach upatrują przyszłość.

Co zatem stoi na przeszkodzie, żeby już dziś te rozwiązania stały się powszechne? Na liście najczęściej wymienianych problemów pojawiają się m.in. koszty wdrożenia i brak danych. Do tego często nie ma odpowiednich narzędzi, jednolitych wytycznych. Ale wyzwaniem stają się także integracja oprogramowania i systemów. Oczywiście, musimy również edukować siebie i nasze zespoły, bo bez wzmacniania kompetencji cyfrowych nie osiągniemy tego poziomu innowacji, który oferuje rozwój generatywnej sztucznej inteligencji.