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在与R8 Technologies联合创始人Imre-Gustav Vellamaa的问答中，CIJ探讨了AI在房地产领域究竟是改变游戏规则的创新，还是仅仅是一时的潮流。
AI在房地产行业真的是必不可少的吗，还是只是一个过眼云烟的潮流？ 我相信人工智能（AI）将长期存在并改善我们的生活。越来越多的公司在广泛且不断扩展的领域中采用AI，以实现更高的效率和达到新的成功高度。即使是最保守的行业 – 房地产（RE）和建筑行业也是典型的例子 – 也在接受AI（不是很快，但稳步地，一步步地）。
为什么？ 实际上，是否通过AI或其他方式取得了一些结果并不重要。只是安装了所有技术设备的建筑变得越来越复杂。同时，不同的要求和法规也变得更加严格。人类的本性也在不断变化（就像几个世纪以来一直如此） – 孩子们总是有与父母不同的愿景，实际上这是发展的唯一途径。所有这些都意味着需要新的想法和解决方案来满足所有需求。 工业革命 – 工业4.0. 为我们带来了新的技术，如数据分析和可视化、物联网（IoT）、人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术为我们打开了设定和实现新目标的新视角。
AI在房地产的哪些具体领域可以提供最大的价值？ 有趣的是，最好的方式了解AI如何支持房地产，就是向AI提问。AI对我的问题回答如下： “AI提供了许多好处，可以带来成本节约、服务改进和竞争优势：
- 房地产估价和投资分析；
- 预测性维护和设施管理；
- 提升租户体验；
- 市场分析和预测；
- 租赁管理和优化；
- 空间利用和设计；
- 交易管理；
在哪里集中精力；从这个列表中选择什么？当然，这取决于需求以及实施AI的准备情况。
AI会对房地产行业的工作岗位构成威胁吗？ 根据我自2017年以来的经验，答案是“不会”。甚至相反 – AI支持团队成为房地产的英雄！AI的主要目标是提高效率，开启人类无法单独达到的新高度。
让我们举一个简单的例子：在建筑物中有10个通风装置，3个供暖回路，基于冷水机的冷却系统。今天14:00户外温度将上升2摄氏度，电价将下降15%，预计入住率将增加20%。需要调整什么设备/回路的设置，范围是多少，何时调整？如果同时有客户投诉照明故障或风幕不工作，且16:00户外温度将下降2摄氏度，电价将上涨20%，预计入住率再次增加20%，应该优先处理什么？AI可以在短时间内解决与调整相关的任务。但AI不能修复照明或风幕。因此，AI将做最擅长的事，而技术团队将做最擅长的事。AI提供了（重新）优先排序的机会，然后 – 更好地专注于优先事项。
另一个重要话题是许多国家的房地产公司（高水平）技术专家短缺。AI还帮助填补这一空缺。可以说，AI是任何技术团队中第一个数字化且最有效的成员。AI不能在每个话题上提供支持，但AI支持的领域范围不断扩大。
AI如何帮助房地产实现更可持续发展或达到ESG目标？ 首先，需要从战略开始，而不是工具。ESG/可持续发展战略引导使用ESG/可持续发展技术。选择什么（技术）来获得最佳的ESG/可持续发展目标？为此有不同的解决方案，影响不同，生命周期不同，投资需求也不同。选择什么？从哪里开始？自然地，值得从低垂的果实开始，但这并不意味着不能同时使用其他东西。相反 – 尽可能多地使用你能负担得起的（只是通常在人力资源、财务等方面有限制）！AI绝对是低垂的果实（无需巨大投资，快速见效，没有困难的学习曲线等）。
谈到ESG或可持续发展，我们主要喜欢谈论减少二氧化碳排放 – 环境部分（E）。我认为这是因为全球变暖的话题是我们日常讨论的一部分。而且 – 可以用实际数字来衡量，特别是在商业中 – 可以用财务来衡量。例如：避免了200吨二氧化碳排放（借助AI的力量） – 这是对任何人都很有价值的清晰数字。如何实现的？能源效率提高了22%。这相当于节省了70,000欧元。但是，如何用实际数字来呈现社会（S）和治理（G）呢？在商业中重要的是 – 节省了多少欧元或收入增加了多少？
能源效率绝对是AI可以强力支持的领域。同时 – 不能只关注一个关键绩效指标（KPI）。节约100%的能源很容易 – 只需关闭所有设备…并让所有人逃离你的建筑。可以通过同一解决方案（AI）跟踪的关键绩效指标越多，收益就越大。回到能源效率 – 室内舒适度仍然是优先级第一（在安全之后），例如需要关注技术设备的使用寿命延长。或者，例如 – 支持平衡电网或削减高/低电力峰值。
房地产行业在采用AI技术时面临的最大挑战是什么？ 采用AI技术与采用任何其他技术没有区别。最大的挑战来自于…人类本性。如果我们不想要AI的支持，那么AI就无法支持我们。因此，需要了解背后的原因。
风险。无论你要推出什么新技术，总会有一些风险。技术的、财务的、组织的、法律的。如何避免这些风险？再次强调 – 启动AI是一个项目，就像任何其他项目一样。需要强有力的项目管理和所有利益相关者的参与。
另一个挑战是AI的技术准备度。总是需要一个最低的技术水平来支持AI。如果没有设备，就没有连接AI的可能性。
当然，还有数据的可用性和质量。举个例子：建筑物的占用率对能耗及其预测有很大的影响。并不是总有脚步传感器。那么该怎么办？是否有使用Google Analytics或电梯数据或二氧化碳传感器数据的知识？这些都能有所帮助！
有没有具体的例子表明AI已经改变了房地产运营或决策？ 有许多技术公司提供AI驱动的服务。当然，他们的AI水平或服务质量不同，就像所有热门话题一样（AI现在绝对是一个热门话题） – 即使没有AI，一些非AI解决方案仍然以AI的名义推广。
我们这里只关注好的AI解决方案。正如之前提到的，有很多领域AI可以提供支持。所有这些不同领域在世界各地都有许多成功的案例。
我可以谈谈我与AI支持的设施管理相关的主要经验。一个60,000平方米的购物中心，利用AI的力量，以最低的成本提供所需的室内气候舒适度。为此，基于AI对所有内部和外部可用数据进行了分析，以找到最佳的供暖、通风、冷却系统设置，并计算并进行所需的调整。在过去12个月中，AI总共进行了150,000次调整（占所有调整的99.8%）。主要结果是室内气候水平始终保持在90%以上，空气质量为100%，同时节约了32%的能源（37千瓦时/平方米）！
小型房地产公司如何在采用AI技术方面与大型公司竞争？ 大船改变航向总是比小船困难。小型公司有机会更灵活、更快速地采用任何新技术（如果满足最低技术要求，这并不特别）。小型公司的决策过程要容易和快捷得多。
同时，小型公司在采用新技术方面可能缺乏熟练人员。再一次强调 – 启动AI与启动任何其他新技术没有区别。 最后，关于任何建筑的投资回报率（ROI）计算，无论房地产公司规模大小，大约都是15年。
总结：这取决于人，而不是公司规模。总有创新者（少数），早期采用者，早期大多数，后期大多数和滞后者。根据罗杰斯的钟形曲线，总体上占68%。创新者+早期采用者只占约16%。
在当前市场环境中，AI在满足租户或买家需求方面发挥了什么作用？ 最重要的是，AI需要以人为本。这意味着人类的需求和偏好必须是AI需要实现的目标。如果需要，人类有权进行互动！ 唯一潜在的瓶颈在于：人类有时/经常无法决定他们真正想要什么。或者团队中有太多不同的意见，无法达成共识。但这是另一个大话题。