Uso de GenAI para el interrogatorio de arrendamientos

Hoy en día, la mayoría de los arrendadores tienen que hacer malabarismos con ingentes cantidades de contratos de arrendamiento históricos. Por lo general, éstos se resumen en vastas y complejas hojas de cálculo o, en ocasiones, en programas informáticos dedicados a la gestión de arrendamientos. Las soluciones existentes son estáticas, rígidas e ineficaces, lo que puede generar frustración. Además, no son lo suficientemente flexibles y sólo ofrecen algunas perspectivas con una funcionalidad limitada. Cualquier cuestión fuera de los KPI prescritos requiere la lectura manual de (a menudo cientos, si no miles) de contratos de arrendamiento. El equipo de insights dedica mucho tiempo a generar presentaciones de carteras y arrendamientos, privando a los ejecutivos de insights sensibles al tiempo que ayudarían a la toma de decisiones.

Abordando directamente los problemas de los ejecutivos del sector inmobiliario, Artefact ha desarrollado su herramienta patentada Lease Explorer. Se trata de una herramienta hecha a medida y a propósito que permite el rápido despliegue de potentes Modelos de Lenguaje Amplio (LLM) dentro de un entorno sandboxed y propio que contiene arrendamientos históricos de propiedades. Los ejecutivos inmobiliarios pueden entonces interrogar directamente a sus propios arrendamientos históricos con el uso de una interfaz similar a ChatGPT.

El Explorador de Arrendamientos consta de cinco grandes pasos:

Huelga decir que la adopción de una herramienta de este tipo requeriría un periodo de gestión del cambio subyacente, ya que habría que adoptar nuevos procesos empresariales y formas de trabajar.

Con la aplicación de Explorador de arrendamientos, planteamos algunas preguntas en lenguaje natural que un ejecutivo inmobiliario podría formular al ChatBot de la herramienta. Por supuesto, la medida en que la herramienta pueda devolver con precisión una respuesta a la siguiente lista no exhaustiva de preguntas está condicionada por la calidad, la estructura y la disponibilidad de la entrada data, que puede requerir el acceso a información más allá de la contenida simplemente en un documento de arrendamiento.

La adopción de una herramienta de IA como Enterprise ChatGPT reportará una serie de beneficios a los profesionales inmobiliarios. Por un lado, es probable que la herramienta suponga un cambio radical en lo que respecta a la velocidad a la que se puede obtener información, lo que permitirá a los responsables de la toma de decisiones acceder rápidamente a información crítica. Por otra parte, la escalabilidad y adaptabilidad de una herramienta de este tipo para ingerir un volumen cada vez mayor de contratos de arrendamiento data sería de un valor incalculable para ayudar a que un negocio inmobiliario esté preparado para el futuro ante las crecientes demandas del sector.

Es probable que la adopción de una herramienta de este tipo suponga también un cambio radical a nivel interno en una organización inmobiliaria. La adopción de una herramienta de IA reducirá al mínimo la dependencia de procesos anteriormente manuales con respecto a la interrogación de los contratos de arrendamiento. En lugar de depender de la incorruptibilidad de una hoja de cálculo y del servicio continuo del personal administrativo clave, una herramienta de IA sería capaz de asumir directamente las preguntas en lenguaje natural de los ejecutivos y proporcionar respuestas precisas en el momento oportuno. Esencialmente, se reduce la dependencia excesiva de dependencias clave para la búsqueda y recuperación de data y hay margen para que los ejecutivos reduzcan los recursos necesarios en el proceso de generación de información. Además, para obtener el máximo valor de una herramienta de IA de este tipo, es probable que su adopción requiera que la empresa se someta a un proceso de higiene data transformador, elevando así los umbrales internos de la gestión data, ya que los insights generados sólo podrán ser tan buenos como la información cotejada.

GenAI presenta además ciertas ventajas para una herramienta de este tipo frente a las soluciones tradicionales de IA / ML. Tradicionalmente, se necesitaban grandes cantidades de data etiquetados para entrenar y evaluar un modelo para una tarea específica. Esto ya no es necesario gracias a la IA generativa, lo que acelera el desarrollo de este tipo de soluciones. Además, la IA generativa permite que las soluciones evolucionen y cambien sin necesidad de reelaboraciones y desarrollos adicionales masivos: las soluciones pueden ser más flexibles y menos rígidas.

Implementar por primera vez una herramienta de IA novedosa y permitirle generar poderosas percepciones ejecutivas con una simple indicación puede ser sin duda desalentador, sobre todo teniendo en cuenta el bien citado inconveniente de las “alucinaciones” de la GenAI. Los siguientes pasos, tomados en conjunto, deberían proporcionar la suficiente protección para garantizar que se pueda extraer el máximo valor de la herramienta.

Para que esta solución funcione como se desea, hay que tener en cuenta una serie de consideraciones. En primer lugar, lo más probable es que el modelo se limite a los arrendamientos en el Reino Unido, debido a las peculiaridades del sector inmobiliario en cuanto a ubicación y sus legislaciones. El Explorador de arrendamientos no tendría capacidad predictiva, ya que sólo se interrogaría el rendimiento histórico de los documentos existentes.

Además, como cualquier herramienta basada en GenAI, la Explorador de arrendamientos tendría problemas con las preguntas poco claras y vagas a los usuarios, que podrían no dar los resultados deseados. Por ello, siempre es recomendable formular adecuadamente las preguntas a la interfaz de chat, de forma similar a como uno podría formular una pregunta a un analista de su equipo inmobiliario.

Es importante tener en cuenta que la lectura y el procesamiento de documentos PDF en formato legible por máquina requiere OCR (reconocimiento óptico de caracteres) como paso necesario en el proceso de ingestión. Los documentos que no sean legibles por máquina o que tengan un formato y una estructura de página complejos podrían no ser ingestados correctamente y, en sentido descendente, es probable que esto afecte a tareas como la extracción de información y la obtención de respuestas fiables.

Además, para responder a las preguntas cuantitativas analíticas, se requieren otros procesos:

El despliegue y la aculturación de los Artefact Explorador de arrendamientos herramienta costaría razonablemente a partir de c.£45 k y requeriría al menos cuatro semanas de trabajo cooperativo en función de las funcionalidades elegidas. Esto sería, por supuesto, bajo el supuesto de que los contratos de arrendamiento cargados sean todos legibles por máquina, sustancialmente similares y en inglés. Tras el despliegue de Lease Explorer, se requeriría una suscripción continua a cualquier GenAI LLM que se utilice para construir la herramienta personalizada.

Artefact es una consultora líder mundial dedicada a acelerar la adopción de la data y la IA para influir positivamente en las personas y las organizaciones. Estamos especializados en la transformación data y data marketing para impulsar resultados empresariales tangibles en toda la cadena de valor de la empresa. Artefact ofrece el conjunto más completo de soluciones data-driven, construidas sobre una profunda ciencia data y tecnologías de IA de vanguardia, realizando proyectos de IA a escala en todo el sector inmobiliario del Reino Unido.

Somos socios de confianza de empresas inmobiliarias en los sectores residencial, comercial, industrial y de activos especializados. Entre nuestros socios se incluyen empresas que cotizan en el FTSE 350 y organizaciones privadas de tamaño similar. Con más de 20 años de experiencia en el sector inmobiliario, nuestro equipo especializado en inmuebles incluye expertos y profesionales colegiados en valoraciones inmobiliarias, urbanismo, desarrollo y financiación.

Nuestro trabajo previo abarca desde el desarrollo de estrategias dinámicas dirigidas por data con nuestros clientes -informándoles sobre dónde jugar y cómo ganar en los mercados elegidos- hasta importantes cambios operativos, como el establecimiento de nuevas ramas de negocio y propuestas. Hemos trabajado en todas las fases del ciclo de vida de la propiedad, desde la adquisición del terreno hasta el mantenimiento continuo, y hemos colaborado con los clientes para mejorar científicamente estos procesos.