Con los avances tecnológicos actuales en AI , lo que era complejo y tedioso puede hacerse ahora de forma rápida y eficaz. Uno de estos ejemplos puede encontrarse en la interrogación de arrendamientos históricos. Con una solución generativa personalizada de AI , se puede crear un entorno seguro en el que se cargan todos los contratos de arrendamiento históricos de bienes inmuebles.
Esto permitirá a cualquier usuario de la empresa acceder a un chatbot para hacerle preguntas en lenguaje natural sobre cualquier aspecto de los contratos de arrendamiento. En esencia, se trata de una herramienta dinámica de gestión de contratos de arrendamiento que pone al alcance de todos los usuarios una increíble información instantánea.
¿Cuál es el problema?
Hoy en día, la mayoría de los propietarios tienen que hacer malabarismos con grandes cantidades de contratos de arrendamiento históricos. Suelen resumirlos en enormes y complejas hojas de cálculo o, en ocasiones, en programas informáticos específicos de 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 que se salga de los KPI prescritos requiere la lectura manual de (a menudo cientos, si no miles) de contratos de arrendamiento. El equipo de información dedica mucho tiempo a generar presentaciones de carteras y contratos de arrendamiento, privando a los ejecutivos de información urgente que les ayudaría a tomar decisiones.
¿Cuál es la solución?
En respuesta a las preocupaciones de los ejecutivos del sector inmobiliario, Artefact ha desarrollado su propia herramienta Lease Explorer. Se trata de una herramienta creada a medida que permite el rápido despliegue de potentes Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) dentro de un entorno propio y aislado que contiene los contratos de arrendamiento históricos de las propiedades. De este modo, los ejecutivos del sector inmobiliario pueden consultar directamente sus propios contratos de arrendamiento históricos mediante una interfaz similar a ChatGPT.
El Lease Explorer consta de cinco grandes etapas:
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.
Qué tipo de preguntas en lenguaje natural podrían responderse
Con la implementación de Lease Explorer, planteamos algunas preguntas en lenguaje natural que un ejecutivo inmobiliario podría formular al ChatBot de la herramienta. Por supuesto, la capacidad de la herramienta para responder con precisión a esta lista no exhaustiva de preguntas depende de la calidad, la estructura y la disponibilidad de la entrada data, que puede requerir el acceso a información más allá de la contenida en un simple documento de arrendamiento.
Qué beneficios genera
La adopción de una herramienta de AI 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 cuanto 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. Además, la escalabilidad y adaptabilidad de una herramienta de este tipo para incorporar un volumen cada vez mayor de contratos de arrendamiento ( data ) tendría un valor incalculable para ayudar a las empresas inmobiliarias a adaptarse a las crecientes exigencias del sector.
Es probable que la adopción de una herramienta de este tipo suponga también un cambio radical dentro de una organización inmobiliaria. La adopción de una herramienta como AI reducirá al mínimo la dependencia de procesos manuales anteriores en lo que respecta a la consulta de 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 AI 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 en data y hay margen para que los ejecutivos reduzcan los recursos necesarios en el proceso de generación de insights. Además, para sacar el máximo partido de una herramienta como AI , es probable que su adopción exija que la empresa se someta a un proceso de higiene data transformador, elevando así los umbrales internos de la gestión de data , ya que los conocimientos generados sólo pueden ser tan buenos como la información recopilada.
GenAI presenta además ciertas ventajas respecto a las soluciones tradicionales de AI / ML. Tradicionalmente, se necesitaban grandes cantidades de data etiquetadas para entrenar y evaluar un modelo para una tarea específica. Esto ya no es necesario gracias a AI generativo, lo que acelera el desarrollo de este tipo de soluciones. Además, el AI generativo permite que las soluciones evolucionen y cambien sin necesidad de reelaboración y desarrollo adicionales masivos: las soluciones pueden ser más flexibles y menos rígidas.
¿Cómo se determina la precisión?
Implantar por primera vez una herramienta novedosa de AI y capacitarla para que genere información ejecutiva de gran alcance con una simple indicación puede ser, sin duda, desalentador, especialmente si se tiene en cuenta el conocido inconveniente de las "alucinaciones" de GenAI. Los siguientes pasos, tomados en conjunto, deberían proporcionar suficiente protección para garantizar que se pueda extraer el máximo valor de la herramienta.
Qué limitaciones existen
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 contratos de arrendamiento del Reino Unido, debido a las peculiaridades del sector inmobiliario en cuanto a ubicación y sus legislaciones. El Lease Explorer no tendría capacidad predictiva, ya que sólo se interrogaría el rendimiento histórico de los documentos existentes.
Además, como cualquier herramienta basada en GenAI, el Explorador de Arrendamientos tendría problemas con las preguntas poco claras y vagas al usuario, que podrían no dar los resultados deseados. Por ello, se recomienda siempre formular las preguntas a la interfaz de chat de forma adecuada, de manera similar a como uno podría hacer una pregunta a un analista dentro 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 son legibles por máquina o que tienen un formato y una estructura de página complejos podrían no ingerirse correctamente, lo que afectaría 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:
Costes y requisitos
La implantación y adaptación de la herramienta Lease Explorer de Artefacttendría un coste razonable de unos 45.000 euros y requeriría al menos cuatro semanas de trabajo en cooperación, en función de las funcionalidades elegidas. Por supuesto, todo ello bajo el supuesto de que todos los contratos de arrendamiento cargados sean legibles por máquina, sustancialmente similares y estén en inglés. Tras el despliegue de Lease Explorer, se requeriría una suscripción continua a cualquier GenAI LLM que se utilice para crear la herramienta personalizada.
¿Por qué Artefact?
Artefact es una consultora líder mundial Compañia dedicada a acelerar la adopción de data y AI para influir positivamente en las personas y las organizaciones. Estamos especializados en data transformación y data marketing para impulsar resultados empresariales tangibles en toda la cadena de valor de la empresa. Artefact Servicios el conjunto más completo de soluciones impulsadas por data, basadas en una profunda data ciencia y en tecnologías de vanguardia AI , realizando AI proyectos a escala en todo el sector inmobiliario del Reino Unido.
Somos socios de confianza de empresas inmobiliarias de los sectores residencial, comercial, industrial y de activos especializados. Entre nuestros socios se encuentran 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 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 inmobiliario, desde la adquisición de terrenos hasta su mantenimiento, y hemos colaborado con clientes para mejorar científicamente estos procesos.