10 AI herramientas que harán evolucionar los negocios inmobiliarios británicos en 2024

AI ya ha cambiado radicalmente nuestra forma de trabajar, vivir e interactuar con los demás. También tendrá un impacto considerable en el sector inmobiliario británico. La mayoría de las aplicaciones de AI que se utilizan hoy en día se centran en cómo los clientes finales interactúan con los inmuebles, realizan búsquedas, visualizan planos o simplemente obtienen más información sobre un barrio. En este artículo examinaremos, en cambio, algunas aplicaciones actuales de AI desde una perspectiva comercial y de negocios inmobiliarios.

Una herramienta intuitiva y sencilla que permite diseñar con gran rapidez y facilidad el plano de una oficina. Los usuarios introducen sus planos CAD, definen cuántos escritorios se necesitan y, en cuestión de segundos, pueden generar miles de iteraciones posibles del plano. Los usuarios pueden hacer clic para congelar los elementos que les gusten y regenerar el resto. La herramienta viene con un montón de funcionalidades adicionales para evolucionar y definir el plano. Una vez que el plano parece adecuado, se puede generar un modelo 3D para recorrerlo y hacerse una idea del espacio. Los creadores están explorando el uso de la tecnología GenAI para renderizar los fondos y los elementos de diseño de los planos en 3D para que los usuarios puedan personalizar aún más el aspecto de su oficina. Los casos de uso son numerosos: desde ocupantes que quieren explorar el aspecto de diferentes oficinas hasta directores de oficinas que quieren rediseñarlas, pasando por propietarios, contratistas y agentes. Esta herramienta aún no hace dibujos técnicos, pero llegará al 80% de la respuesta y ahorrará mucho tiempo a los usuarios.

Diseñado para que los constructores de viviendas de todo el país definan con rapidez y precisión la combinación óptima de terrenos. En lugar de pasar hasta 6 semanas conociendo el mercado local, hablando con agentes e intentando diseñar una combinación de tipos de vivienda que podría funcionar (pero que probablemente tendrá que evolucionar durante la construcción), AI puede optimizar el proceso y respaldar una decisión de compra de suelo en un par de horas. La herramienta utiliza cientos de millones de puntos de data recogidos de ventas históricas y contextuales data para construir correlaciones entre la venta de una propiedad en un código postal concreto con cientos de variables en ese momento. De este modo, la herramienta puede analizar miles de millones de combinaciones posibles para un lugar determinado y optimizar la combinación para 1) maximizar los ingresos o 2) maximizar el índice de ventas o 3) maximizar la diversidad arquitectónica con el fin de lograr un mejor diseño urbano. Esta herramienta ha generado recientemente a un constructor de viviendas una media de 1 millón de libras más de ingresos por solar, ha simplificado enormemente los procesos internos y ha agilizado la toma de decisiones en la compra de suelo.

Se utiliza cada vez más en viviendas sociales para sustituir las costosas inspecciones manuales del tejido de un activo, incluido el tejado. Vantage puede enviar drones comerciales en una ruta de vuelo predefinida para cartografiar un edificio en 3D, tomar imágenes mensuales de alta resolución de toda la fachada y el tejado en cuestión de minutos y hacer que un AI compare las últimas imágenes de la inspección con las tomadas en vuelos anteriores para identificar cambios en la estructura del edificio. Cuando se detectan grietas, daños por agua o defectos similares, se envían a un humano para que los revise y tome medidas. Esto puede ahorrar millones al año en inspecciones a las asociaciones de la vivienda con problemas de liquidez y ayudar a identificar los problemas antes de que sean demasiado caros de arreglar. Se garantiza la privacidad de los residentes informándoles con antelación de los vuelos de los drones y difuminando automáticamente las ventanas.

Para los grandes operadores de alquiler de edificios, la gestión de precios a nivel unitario es compleja y depende de un gran número de variables, un problema que AI está en una posición única para resolver. Un motor de aprendizaje por refuerzo (RL) aprende del comportamiento de los inquilinos existentes, del estado del mercado y de la liquidez del edificio, y sugiere automáticamente condiciones de arrendamiento a los nuevos inquilinos y condiciones de renovación a los existentes. El algoritmo está diseñado para mantener un cierto nivel de ingresos y vacíos en todo el edificio, pero también para comprender las diferencias de tamaño, configuración, plantas y vistas de cada unidad y así fijar los precios en consecuencia. El motor de RL aprende de los comportamientos anteriores de los inquilinos a la hora de aceptar o rechazar condiciones de precios y crea grupos dinámicos para predecir cómo es probable que se comporten en el futuro los inquilinos existentes similares. Cuando un inquilino rechaza un precio de renovación, la herramienta genera automáticamente una nueva propuesta de precios basada en todos los factores o decide mantener la oferta tal cual. Este potente motor puede eliminar un importante quebradero de cabeza a los gestores de arrendamientos al tiempo que optimiza las estrategias de fijación de precios.

Un reto importante para los operadores de grandes carteras residenciales es optimizar la combinación de inversiones en reparaciones/mantenimiento y obras planificadas. Si lo hace bien, su inversión CapEx estará muy orientada y reducirá sus costes Opex. Si se hace mal, el presupuesto de reparaciones se amplía para hacer frente a los problemas actuales, lo que reduce la capacidad de invertir en obras planificadas. Demasiados proveedores de viviendas han planificado programas impulsados por los plazos de sustitución de los activos sin ser capaces de considerar el impacto en las reparaciones. Ya existen en el mercado excelentes soluciones analíticas en data , algunas de las cuales están siendo potenciadas por AI. Una herramienta puede examinar el registro de activos, cotejarlo con las facturas de reparaciones y la frecuencia para predecir qué activos tienen más probabilidades de fallar y cuándo, qué activos son más duraderos y cotejarlo con las reparaciones previstas o reglamentarias. Los elementos de AI también pueden entrar en juego para predecir dónde es probable que exista moho, qué propiedades necesitan reparaciones y dónde pueden haberse producido daños por inundaciones. Estas reparaciones pueden programarse automáticamente para optimizar el tiempo del equipo y organizarse con muy poca intervención humana. Total Mobile también Servicios algunas soluciones de software en ese ámbito.

Se tarda una media de 21,5 semanas (según Right Move) en llevar a cabo las búsquedas y las transacciones inmobiliarias. Esto incluye muchas tareas manuales, pesadas y repetitivas que pueden automatizarse fácilmente. El sistema de búsqueda es anticuado, repetitivo, lento y costoso para cualquier comprador potencial. Hay varios operadores en el mercado y la lista crece rápidamente. Avail,en AI ,automatiza la diligencia debida en materia de títulos de propiedad para los agentes de la propiedad inmobiliaria. Luminance procesa toda la documentación legal de las transacciones inmobiliarias utilizando AI. Conveyo utiliza AI para recopilar información sobre propiedades en un paquete de información sobre viviendas con fines de venta. Es sólo cuestión de tiempo que empiecen a combinarse para que la mayor parte del ciclo de vida de las transacciones inmobiliarias pueda automatizarse y proporcionar información basada en AI. Esto nunca eliminará por completo la necesidad de contar con un abogado (por motivos de responsabilidad y experiencia humana), pero acortará drásticamente los plazos y reducirá los costes.

Una herramienta de aprendizaje automático que se entrena a partir del rendimiento relativo histórico de un promotor para examinar qué atributos del emplazamiento tienen una mayor incidencia en el éxito a largo plazo de los distintos tipos de activos (que pueden definirse en términos de tasa de ventas, contribución al margen y TIR). Esto puede aplicarse a todos los códigos postales del Reino Unido. Esta herramienta permite al promotor trazar indicadores clave en un mapa de calor para definir dónde y qué construir a continuación. Esto se convierte en una poderosa herramienta de priorización de terrenos que ahorra meses de trabajo, una enorme incertidumbre e impulsa la eficiencia operativa, lo que en general se traduce en una mayor probabilidad de éxito comercial.

Permite crear automáticamente visualizaciones y renders en 3D para diseños sobre plano. Permite a los diseñadores moverse sin problemas por un espacio 3D, definir cada unidad individual, ver las vistas exteriores y el edificio in situ de su entorno. Básicamente, automatiza las costosas fases de renderizado y diseño de un proyecto. También genera magníficos renderizados y recorridos en 3D para la comercialización de propiedades sobre plano a posibles compradores, permitiéndoles hacerse una idea mucho más real del espacio, ver las vistas reales que tendrán desde sus ventanas y proyectarse en la futura propiedad. La herramienta también incluye ingeniosas visualizaciones de cómo se mueven las sombras y el sol a lo largo del día por el edificio en cualquier día del año.

Coincidiendo con el lanzamiento de la avanzada tecnología espacial de Apple VisionPro y el crecimiento de la tecnología de RV. Permite realizar recorridos inmersivos para ver propiedades a través de los auriculares de RV, reduciendo la necesidad de visitas en persona. Es, con diferencia, la forma más envolvente de explorar viviendas en venta, ya que todo es "a tamaño real" y refleja lo que los usuarios verían realmente del suelo al techo en cada habitación. Esto incluye abrir armarios, cerrar puertas, mirar por las ventanas, etc. . Zillow ha avanzado aún más con sus planos interactivos en AI, que permiten recorrer la casa de forma relativamente fluida. Está claro que es aquí donde evolucionará el futuro de las agencias residenciales.

Uno de los muchos modelos de valoración automatizada (AVM) (este es propiedad de Zoopla) que cada vez realizan valoraciones más precisas de propiedades residenciales que tienen en cuenta miles de variables hiperlocales y macroeconómicas para llegar a una valoración más precisa y matizada, dirigida principalmente a los prestamistas hipotecarios. Son herramientas rápidas, muy baratas, con una precisión de alrededor del 5% (suponiendo que el activo sea razonablemente "estándar") y cada vez más aceptadas por los prestamistas. Estas herramientas tendrán más dificultades con los inmuebles comerciales y minoristas, pero obligarán a los tasadores a demostrar su valía y a proporcionar información contextual real. Valorem es el AVM equivalente de JLL dirigido a profesionales que también incluye propiedades y carteras data. Homer es un AVM estándar pero, curiosamente, también tiene en cuenta las fotos subidas por los usuarios del interior de la vivienda para incorporar las condiciones interiores y el mobiliario en la valoración, algo que ningún otro AVM había hecho antes.

Una herramienta asombrosa para visualizar la masa en 3D de un edificio en las ciudades del Reino Unido, ver cómo afecta a las líneas de visión, ver la luz solar y las sombras, los derechos a la luz y la masa frente a los edificios cercanos. Permite probar de forma mucho más rápida y sencilla diferentes propuestas de masa para apoyar las solicitudes de planificación y crear una imagen visual del edificio dentro del tejido urbano. Rápido y fácil de usar, con multitud de aplicaciones y funciones.

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