10 AI que revolucionarão o setor imobiliário do Reino Unido em 2024

AI já AI radicalmente a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos com os outros. Ela também terá um impacto considerável no setor imobiliário do Reino Unido. A maioria das AI em uso atualmente concentra-se na forma como os clientes finais interagem com os imóveis, fazem pesquisas, visualizam plantas baixas ou simplesmente obtêm mais informações sobre um bairro. Neste artigo, analisaremos, em vez disso, algumas aplicações atuais da AI a perspectiva do setor imobiliário e comercial.

Uma ferramenta intuitiva e simples que permite projetar uma planta baixa de escritório de forma rápida e fácil. Os usuários importam suas plantas em CAD, definem quantas mesas são necessárias e, em segundos, podem gerar milhares de variações possíveis da planta baixa. Os usuários podem clicar para fixar os elementos de que gostam e regenerar o restante. A ferramenta vem com muitas funcionalidades adicionais para desenvolver e definir a planta baixa. Quando uma planta baixa parecer adequada, é possível gerar um modelo 3D para fazer um tour virtual e ter uma noção do espaço. Os criadores estão explorando o uso da tecnologia GenAI para renderizar os fundos e elementos de design das plantas 3D, permitindo que os usuários personalizem ainda mais a aparência de seus escritórios. Os casos de uso são abundantes, desde ocupantes que desejam explorar como diferentes escritórios poderiam ficar, até gerentes de escritório que querem redesenhar seus espaços, passando por proprietários, empreiteiros e corretores. Esta ferramenta ainda não produz desenhos técnicos, mas chega a 80% da resposta e economiza um tempo enorme para os usuários.

Desenvolvido para construtoras de nível nacional, permite definir de forma rápida e precisa como seria uma combinação ideal de terrenos. Em vez de gastar até seis semanas analisando o mercado local, conversando com corretores e tentando projetar uma combinação de tipos de casas que possa funcionar (mas que provavelmente precisará ser ajustada durante a construção), AI otimizar o processo e apoiar a decisão de compra de terrenos em poucas horas. A ferramenta utiliza centenas de milhões de data coletados a partir de vendas históricas e data contextuais data estabelecer correlações entre a venda de um imóvel em um determinado código postal e centenas de variáveis existentes naquele momento. Isso permite que a ferramenta analise bilhões de combinações possíveis para qualquer terreno e otimize a combinação para 1) maximizar a receita, 2) maximizar a taxa de venda ou 3) maximizar a diversidade arquitetônica, a fim de alcançar uma melhor criação de espaços. Recentemente, essa ferramenta gerou para uma construtora uma receita extra média de £ 1 milhão por terreno, simplificou enormemente os processos internos e acelerou a tomada de decisões sobre a compra de terrenos.

Cada vez mais utilizado na habitação social para substituir as inspeções manuais e onerosas da estrutura de um imóvel, incluindo o telhado. A Vantage pode enviar drones comerciais em uma rota de voo predefinida para mapear em 3D um edifício, capturar imagens mensais de alta resolução de toda a fachada e do telhado em poucos minutos e utilizar AI as imagens mais recentes com as capturadas em voos anteriores, a fim de identificar alterações na estrutura do edifício. Quando rachaduras, danos causados pela água ou defeitos semelhantes são identificados, eles são encaminhados a um profissional para análise e tomada de medidas. Isso pode economizar milhões por ano em inspeções para associações habitacionais com recursos financeiros limitados e ajudar a identificar problemas antes que se tornem muito caros para consertar. A privacidade dos moradores é garantida por meio do aviso prévio sobre os voos dos drones e do desfoque automático das janelas.

Para grandes operadoras do setor de construção para locação, a gestão de preços em nível de unidade é complexa e depende de um grande número de variáveis, um problema que AI em posição única para resolver. Um mecanismo de aprendizagem por reforço (RL) aprende com o comportamento dos inquilinos atuais, a situação do mercado e a liquidez dentro do edifício, e sugere automaticamente condições de locação para novos inquilinos e condições de renovação para os atuais. O algoritmo foi projetado para manter um certo nível de receita e vacância em todo o edifício, mas também para compreender as diferenças de tamanho, configuração, andares e vistas de cada unidade, definindo os preços de acordo com isso. O mecanismo de RL aprende com comportamentos passados de locatários ao aceitar ou rejeitar condições de preço e cria agrupamentos dinâmicos para prever como locatários existentes semelhantes provavelmente se comportarão no futuro. Sempre que um locatário recusar um preço de renovação, a ferramenta gerará automaticamente uma nova proposta de preço com base em todos os fatores ou decidirá manter a oferta como está. Esse poderoso mecanismo pode eliminar uma grande dor de cabeça dos gerentes de locação, ao mesmo tempo em que otimiza as estratégias de precificação.

Um grande desafio para os operadores de grandes carteiras residenciais é otimizar o equilíbrio entre reparos/manutenção e investimentos em obras planejadas. Acertar nessa equação significa que seu investimento em CapEx será altamente direcionado e reduzirá seus custos de Opex. Errar nessa equação faz com que seu orçamento para reparos aumente para lidar com os problemas do dia a dia, reduzindo sua capacidade de investir em obras planejadas. Muitos provedores de habitação têm programas planejados orientados pelos prazos de substituição de ativos, sem conseguir considerar o impacto nas reparos. Já existem excelentes soluções data no mercado, e algumas delas estão sendo potencializadas pela AI. Uma ferramenta pode examinar o cadastro de ativos, comparar as faturas de reparos e a frequência para prever quais ativos provavelmente apresentarão falhas e quando, quais são os mais duráveis, e alinhar isso com reparos planejados ou regulatórios. AI também podem entrar em ação para prever onde é provável que haja mofo, quais propriedades provavelmente precisam de reparos e onde podem ter ocorrido danos causados por inundações. Esses reparos podem ser agendados automaticamente para otimizar o tempo da equipe e organizados com muito pouca intervenção humana. A Total Mobile também oferece algumas soluções de software nessa área.

Leva, em média, 21,5 semanas (segundo a Right Move) para realizar as pesquisas e os trâmites de transferência de propriedade. Isso inclui muitas tarefas manuais, trabalhosas e repetitivas que podem ser facilmente automatizadas. O sistema de pesquisas é antiquado, repetitivo, demorado e oneroso para qualquer potencial comprador. Há vários participantes no mercado e a lista está crescendo rapidamente. AI da Avail AI automatizando a due diligence de títulos para advogados especializados em transferência de propriedade. A Luminance processa toda a documentação jurídica de transações imobiliárias usando AI. A Conveyo está usando AI reunir informações sobre imóveis em um pacote de informações da propriedade para fins de listagem. É apenas uma questão de tempo até que essas tecnologias comecem a ser combinadas, de modo que a grande maioria do ciclo de vida da transferência de propriedade possa ser automatizada e forneça insights impulsionados pela AI. Isso nunca eliminará completamente a necessidade de um advogado no processo (por razões de responsabilidade e experiência humana), mas reduzirá drasticamente o prazo e os custos.

Uma ferramenta de aprendizado de máquina treinada com base no histórico de desempenho relativo dos empreendimentos de um incorporador para analisar quais atributos do empreendimento têm maior influência no sucesso a longo prazo de diferentes tipos de ativos (que podem ser definidos em termos de taxa de vendas, contribuição para a margem e TIR). Isso pode então ser aplicado a todos os códigos postais do Reino Unido. Essa ferramenta permite que um incorporador represente métricas-chave em um mapa de calor para definir onde e o que construir a seguir. Isso se torna uma poderosa ferramenta de priorização de bancos de terrenos que economiza meses de trabalho, elimina uma enorme incerteza e impulsiona a eficiência operacional, resultando, em geral, em uma maior chance de sucesso comercial.

Permite a criação automática de visualizações e renderizações em 3D para projetos na planta. Isso permite que os designers se movimentem com facilidade pelo espaço 3D, definam cada unidade individualmente, vejam as vistas externas e o edifício inserido em seu ambiente. Essencialmente, automatiza as fases de renderização e projeto de um projeto, que são extremamente onerosas. Isso também gera excelentes renderizações e tours 3D para a comercialização de imóveis na planta para potenciais compradores, permitindo que eles tenham uma noção muito mais realista do espaço, vejam a vista real que terão de suas janelas e se projetem no futuro imóvel. A ferramenta também inclui visualizações interessantes de como as sombras e o sol se movem ao longo do dia pelo edifício, para qualquer dia do ano.

Coincidindo com o lançamento da tecnologia espacial avançada do Apple VisionPro e o crescimento da tecnologia de RV, essa funcionalidade permite visitas imersivas a imóveis por meio do headset de RV, reduzindo a necessidade de visitas presenciais. É, de longe, a maneira mais imersiva de explorar casas à venda, já que tudo é em “tamanho real” e reflete o que os usuários veriam de fato, do chão ao teto, em cada cômodo. Isso inclui abrir armários, fechar portas, olhar pela janela etc. Onde a Zillow deu passos ainda maiores foi em suas plantas baixas interativas AI, que permitem um passeio relativamente contínuo pela casa. É claramente nesse sentido que o futuro das imobiliárias residenciais irá evoluir.

Um dos muitos Modelos de Avaliação Automatizada (AVM) (este de propriedade da Zoopla) que, cada vez mais, realizam avaliações precisas de imóveis residenciais, levando em conta milhares de variáveis hiperlocais e macroeconômicas para chegar a uma avaliação mais precisa e detalhada, voltada principalmente para instituições de crédito hipotecário. Rápido, muito barato, com uma precisão de cerca de 5% (supondo que o imóvel seja razoavelmente “padrão”) e cada vez mais aceito pelas instituições de crédito. Essas ferramentas terão mais dificuldade com imóveis de varejo e comerciais, mas forçarão os avaliadores a provar seu valor e fornecer insights contextuais reais. O Valorem é o AVM equivalente da JLL voltado para profissionais, que também inclui data de imóveis e portfólios. O Homer é um AVM padrão, mas, curiosamente, também leva em conta fotos do interior da casa enviadas pelo usuário para incorporar as condições internas e o mobiliário na avaliação, algo que nenhum outro AVM havia feito anteriormente.

Uma ferramenta incrível para visualizar o volume 3D de um edifício em cidades do Reino Unido, observar como ele afeta as linhas de visão, analisar a incidência da luz solar e as sombras, os direitos de iluminação natural e o volume em relação aos edifícios vizinhos. Permite testar de forma muito mais rápida e fácil diferentes propostas de volume para apoiar pedidos de licenciamento e criar uma imagem visual do edifício dentro do tecido urbano. Rápida e fácil de usar, com uma infinidade de aplicações e recursos.

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