Tendencias de la vivienda social en 2024: aprovechar data para mejorar los desplazamientos de los residentes

Todo lo tecnológico en nuestras vidas está conectado y genera masas de data. Todas estas percepciones viven en plataformas propietarias y proporcionan percepciones limitadas y aisladas de lo que ha ocurrido en un dispositivo concreto, carentes de tejido contextual. Esto no es más que una pequeña parte del rompecabezas. Los ejecutivos pueden encontrarse en un alto riesgo de sobrecarga de micro-data que les lleve a la parálisis en la toma de decisiones.

Hoy en día, los proveedores de viviendas sociales disponen de una gran cantidad de soluciones de IoT (Internet de las cosas) en Servicios , pero pocas de ellas integran todas estas fuentes de data en información práctica y única. Las soluciones que existen están impulsadas por la tecnología, no por data la ciencia. Hay pocos ejemplos de aprendizaje automático avanzado. Las asociaciones de la vivienda han indicado que sus principales necesidades se centran en el análisis prescriptivo en torno a los vacíos, los contactos, las reparaciones, el deterioro y los malos pagadores. Buscan no sólo una predicción de lo que es probable que ocurra, sino también acciones recomendadas con una alta probabilidad de éxito.

El mantra de "nos preocupamos", tan repetido pero tan poco aplicado, se pone ahora a prueba. Inquilinos y activistas de asociaciones de la vivienda han compartido sus experiencias en las redes sociales. Estos debates se centran en particular en el estado extraordinariamente deficiente de las reparaciones, las abultadas estructuras de gestión, la remuneración de los ejecutivos, los constantes retrasos, las ofuscaciones y los rígidos servicios de atención al cliente basados en procesos que carecen de empatía humana.

Con el auge de las redes sociales, los fallos salen a la luz y la mayoría de las asociaciones de la vivienda han quedado en evidencia. Esto requiere un replanteamiento fundamental del viaje del residente para volver a integrar la empatía y un elemento humano. Esto no cuesta más y puede dar lugar a resultados mucho mejores, como ha demostrado Phoenix Community Housing. Pero esto requiere que los ejecutivos sean transparentes, accesibles y estén dispuestos a salir de su zona de confort. Hay que hacer un examen de conciencia, es hora de vivir los mensajes adorables que aparecen en las páginas web.

Con unos fondos y un apoyo gubernamental cada vez más escasos, los directivos de las asociaciones de la vivienda esperan que la adopción de nuevas tecnologías y formas de trabajar cambie la forma en que las asociaciones priorizan el gasto. Ya hay algunos ejemplos brillantes: Vantage UAV tiene una tecnología de drones que cartografía edificios en 3D y repite los mismos escaneos mensualmente. A continuación, AI revisa los cambios y destaca las posibles necesidades de reparación para que los humanos las revisen y aprueben. Esto ahorra a las asociaciones de viviendas millones de libras esterlinas en topógrafos, les permite detectar antes los problemas y les permite conocer mejor sus edificios.

Red Olive está creando herramientas en AI para predecir las reparaciones y las deficiencias, así como para comprender mejor quiénes son los que más contactan con los centros de atención telefónica, con el fin de sugerir acciones para estar más en sintonía con los residentes y abordar los problemas antes de que se descontrolen. AllPay está creando herramientas de aprendizaje automático para predecir qué clientes tienen más probabilidades de retrasarse en los pagos y qué soluciones pueden ofrecerse para minimizar el impacto y las sanciones. AIM Housing ha creado escáneres 3D portátiles que crean automáticamente planos, miden tamaños y hacen maquetas de casas de muñecas.

Todas ellas tienen el potencial de hacer más inteligentes a las asociaciones de la vivienda y liberar fondos muy necesarios para reparaciones y apoyo a los residentes.

Abundan las historias de éxitos y fracasos en el ámbito digital en diversas asociaciones de la vivienda. Entre los ejemplos recientes más interesantes se encuentra el de Peaks & Plains Housing Trust: un fondo de viviendas relativamente pequeño (5.000 viviendas) que fue degradado por la RSH a G3 no conforme en 2020 y que, como consecuencia, tuvo que embarcarse en una ambiciosa transformación digital. Trabajaron desde la base para arreglar su panorama poco fiable data , los procesos de cumplimiento mal documentados y seguidos, las dependencias de una sola persona y la propiedad y responsabilidad (entre otros problemas).

Lo interesante es que, a pesar del increíble volumen de trabajo necesario, se embarcaron en el viaje con un sentido compartido del propósito, un montón de grasa de codo, un sólido equipo de gestión de proyectos y algunos principios de diseño de sentido común que lograron recuperar sus calificaciones en 18 meses. Lo más interesante de todo es que el coste fue relativamente bajo y se contó con la ayuda de especialistas externos. Nada de consultores de moda ni proyectos de transformación de un millón de libras, sino aprovechar la mano de obra y las capacidades existentes para hacer bien lo básico. Ahora están preparados para aprovechar sus nuevos y sólidos cimientos y sacar el máximo partido de un futuro liderado por data.

iProperty plantea la interesante cuestión de que no existe la transformación digital, sino más bien una evolución continua del panorama digital de una empresa. No solo es un mensaje más positivo, sino que también significa que no existe un estado final que se mantenga para siempre, sino que se trata de una evolución e iteración continuas sin un estado objetivo real, solo la siguiente iteración de una estrategia digital, por lo que se requieren bases sólidas y flexibles sobre las que se pueda construir.

En la actualidad, la mayoría de los proveedores especializados ofrecen sistemas CRM, ERP, sistemas de gestión de activos, sistemas de gestión de centros de llamadas, etc. Todas son tecnologías y plataformas brillantes, pero algunas de las asociaciones de la vivienda consultadas sobre el tema admitieron que el estado de su data y la madurez de data estaban por detrás de donde deberían estar, a menudo como resultado de fusiones y adquisiciones interminables y modelos operativos mal adaptados.

Aunque existe una fuerte ambición de avanzar hacia estos sistemas de CRM, ya se puede obtener un valor significativo mediante la aplicación de una estrategia coherente en data y la realización de algunos análisis sencillos en data . Esto debería incluir la creación de una única fuente de información sobre los clientes que, combinada con los conjuntos existentes de data (tiempo transcurrido desde el último contacto y comportamiento anterior, pagos puntuales, datos demográficos, etc.), pueda proporcionar automáticamente señales de alarma para identificar a residentes vulnerables o inspecciones y reparaciones de existencias basadas en el riesgo.

Una vez que la casa está en orden y hay confianza y credibilidad en las fuentes de alta calidad de data , la tecnología pasa a primer plano. Como siempre en la ciencia data : basura dentro, basura fuera.

En Artefact estamos especializados en el apoyo a programas de evolución digital, desde la simple evaluación de la madurez ( Data ), pasando por la estrategia ( Data ) y la comprobación de la salud del programa, hasta la gestión del diseño completo de sistemas y herramientas para su implantación. Podemos aplicar técnicas científicas avanzadas de data a problemas habituales de las asociaciones de la vivienda para ahorrar costes y prestar un servicio más eficaz a los residentes.