{"id":112339,"date":"2024-05-21T13:09:50","date_gmt":"2024-05-21T12:09:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=112339"},"modified":"2024-09-20T17:46:04","modified_gmt":"2024-09-20T16:46:04","slug":"using-genai-for-lease-interrogation","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/using-genai-for-lease-interrogation\/","title":{"rendered":"Uso de GenAI para el interrogatorio de arrendamientos"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Christopher de Gruben<\/h3><\/div>

DIRECTOR Y RESPONSABLE DE LA PROPIEDAD EN ARTEFACT UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Nimesh Patel<\/h3><\/div>

DIRECTOR DE CONSULTOR\u00cdA EN ARTEFACT UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Marta Aliu Carrascosa<\/h3><\/div>

CIENT\u00cdFICO DE DATOS SENIOR EN ARTEFACT UK<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Con los avances actuales en tecnolog\u00eda de IA, lo que era complejo y tedioso puede hacerse ahora con rapidez y eficacia. Uno de estos ejemplos puede encontrarse en la interrogaci\u00f3n de arrendamientos hist\u00f3ricos. Con una soluci\u00f3n de IA generativa personalizada, se puede crear un entorno seguro tipo sandbox en el que se cargan todos los arrendamientos inmobiliarios hist\u00f3ricos.<\/p>\n

Esto permitir\u00e1 a cualquier usuario de la empresa acceder a un chatbot para hacerle preguntas en lenguaje natural sobre cualquier aspecto de los arrendamientos. En esencia, esto se convierte en una herramienta din\u00e1mica de gesti\u00f3n de arrendamientos que ofrece una incre\u00edble informaci\u00f3n instant\u00e1nea al alcance de todos los usuarios.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

\u00bfCu\u00e1l es el problema?<\/h2><\/div>

Hoy en d\u00eda, la mayor\u00eda de los arrendadores tienen que hacer malabarismos con ingentes cantidades de contratos de arrendamiento hist\u00f3ricos. Por lo general, \u00e9stos se resumen en vastas y complejas hojas de c\u00e1lculo o, en ocasiones, en programas inform\u00e1ticos dedicados a la gesti\u00f3n de arrendamientos. Las soluciones existentes son est\u00e1ticas, r\u00edgidas e ineficaces, lo que puede generar frustraci\u00f3n. Adem\u00e1s, no son lo suficientemente flexibles y s\u00f3lo ofrecen algunas perspectivas con una funcionalidad limitada. Cualquier cuesti\u00f3n 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 ayudar\u00edan a la toma de decisiones.<\/p>\n<\/div>

\u00bfCu\u00e1l es la soluci\u00f3n?<\/h2><\/div>

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 prop\u00f3sito que permite el r\u00e1pido despliegue de potentes Modelos de Lenguaje Amplio (LLM) dentro de un entorno sandboxed y propio que contiene arrendamientos hist\u00f3ricos de propiedades. Los ejecutivos inmobiliarios pueden entonces interrogar directamente a sus propios arrendamientos hist\u00f3ricos con el uso de una interfaz similar a ChatGPT.<\/p>\n<\/div>

El Explorador de Arrendamientos consta de cinco grandes pasos:<\/p>\n<\/div>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Ingesta de arrendamiento<\/strong>: Carga de todos los arrendamientos hist\u00f3ricos en un data platform com\u00fan.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Extracci\u00f3n y preparaci\u00f3n de informaci\u00f3n clave<\/strong>: En funci\u00f3n de la legibilidad mec\u00e1nica de los arrendamientos, se utilizan diversas herramientas de extracci\u00f3n de informaci\u00f3n, como el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) y el rastreo de p\u00e1ginas web. A continuaci\u00f3n, se procesa la informaci\u00f3n y se extraen los elementos clave en un formato tabulado.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Chatbot de preguntas y respuestas<\/strong>: Se despliega una sencilla interfaz de chatbot de preguntas y respuestas en la que los ejecutivos pueden formular preguntas en lenguaje natural.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n<\/strong>: La consulta original y las fuentes de informaci\u00f3n pertinentes recuperadas se transmiten al LLM.<\/p>\n<\/div><\/li>

  • <\/i><\/span>
    \n

    Generaci\u00f3n de respuestas LLM<\/strong>: El LLM genera una respuesta coherente al usuario para responder a su pregunta, junto con las fuentes recuperadas.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    Huelga decir que la adopci\u00f3n de una herramienta de este tipo requerir\u00eda un periodo de gesti\u00f3n del cambio subyacente, ya que habr\u00eda que adoptar nuevos procesos empresariales y formas de trabajar.<\/p>\n<\/div>

    <\/span><\/div>

    Qu\u00e9 tipo de preguntas en lenguaje natural podr\u00edan responderse<\/h2><\/div>

    Con la aplicaci\u00f3n de Explorador de arrendamientos<\/em>, planteamos algunas preguntas en lenguaje natural que un ejecutivo inmobiliario podr\u00eda formular al ChatBot de la herramienta. Por supuesto, la medida en que la herramienta pueda devolver con precisi\u00f3n una respuesta a la siguiente lista no exhaustiva de preguntas est\u00e1 condicionada por la calidad, la estructura y la disponibilidad de la entrada data, que puede requerir el acceso a informaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de la contenida simplemente en un documento de arrendamiento.<\/p>\n<\/div>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1ntos contratos de arrendamiento de personas que alquilan por primera vez con nuestra organizaci\u00f3n tengo pendientes de renovaci\u00f3n en los pr\u00f3ximos seis meses? \u00bfD\u00f3nde est\u00e1n situadas las unidades y cu\u00e1l es el alquiler medio de estas unidades en concreto?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1l es el valor de los contratos de arrendamiento que se renovar\u00e1n el pr\u00f3ximo a\u00f1o?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfPuede hacer un gr\u00e1fico de mis pr\u00f3ximos vencimientos de arrendamiento desglosados por mes \/ a\u00f1o?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      De mis arrendamientos actuales, \u00bfpuede decirme qu\u00e9 porcentaje (por valor) corresponde a oficinas? \u00bfDe uso mixto?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1ntos dentistas me alquilan? \u00bfCu\u00e1l es el promedio de metros cuadrados de sus alquileres? \u00bfPuede representar esto en un gr\u00e1fico para m\u00ed?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1ntos inquilinos comerciales han ejercido opciones de renovaci\u00f3n en los dos \u00faltimos a\u00f1os?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1l es la duraci\u00f3n media de los contratos de arrendamiento de los inquilinos (comerciales) en una zona determinada (Zona 1)?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfQu\u00e9 cl\u00e1usulas de aumento inusuales se han hecho patentes en nuestra cartera en los \u00faltimos tres a\u00f1os?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfPuede mostrarme una comparaci\u00f3n de las condiciones de arrendamiento entre propiedades minoristas en centros comerciales frente a locales comerciales independientes?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1l es el importe medio de la fianza solicitada en nuestros contratos de arrendamiento durante los dos \u00faltimos a\u00f1os?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfPuede proporcionar un desglose de los ingresos por alquiler de nuestra cartera por zona geogr\u00e1fica (ciudad, condado, etc.)?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfCu\u00e1ntos contratos de arrendamiento comercial incluyen opciones de subarrendamiento y qu\u00e9 porcentaje de inquilinos ha ejercido esta opci\u00f3n?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfQu\u00e9 porcentaje de nuestros arrendamientos comerciales incluyen cl\u00e1usulas de reducci\u00f3n del alquiler y cu\u00e1l es la duraci\u00f3n media de los periodos de reducci\u00f3n del alquiler?<\/p>\n<\/div><\/li>

    • <\/i><\/span>
      \n

      \u00bfQu\u00e9 proporci\u00f3n de la cartera tiene contratos de arrendamiento con cl\u00e1usula de rescisi\u00f3n con vencimiento en los pr\u00f3ximos seis meses?<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

      \u00bfQu\u00e9 beneficios genera<\/h2><\/div>

      La adopci\u00f3n de una herramienta de IA como Enterprise ChatGPT reportar\u00e1 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 informaci\u00f3n, lo que permitir\u00e1 a los responsables de la toma de decisiones acceder r\u00e1pidamente a informaci\u00f3n cr\u00edtica. 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 ser\u00eda de un valor incalculable para ayudar a que un negocio inmobiliario est\u00e9 preparado para el futuro ante las crecientes demandas del sector.<\/p>\n<\/div>

      Es probable que la adopci\u00f3n de una herramienta de este tipo suponga tambi\u00e9n un cambio radical a nivel interno en una organizaci\u00f3n inmobiliaria. La adopci\u00f3n de una herramienta de IA reducir\u00e1 al m\u00ednimo la dependencia de procesos anteriormente manuales con respecto a la interrogaci\u00f3n de los contratos de arrendamiento. En lugar de depender de la incorruptibilidad de una hoja de c\u00e1lculo y del servicio continuo del personal administrativo clave, una herramienta de IA ser\u00eda 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 b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n de data y hay margen para que los ejecutivos reduzcan los recursos necesarios en el proceso de generaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Adem\u00e1s, para obtener el m\u00e1ximo valor de una herramienta de IA de este tipo, es probable que su adopci\u00f3n requiera que la empresa se someta a un proceso de higiene data transformador, elevando as\u00ed los umbrales internos de la gesti\u00f3n data, ya que los insights generados s\u00f3lo podr\u00e1n ser tan buenos como la informaci\u00f3n cotejada.<\/p>\n<\/div>

      GenAI presenta adem\u00e1s 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 espec\u00edfica. Esto ya no es necesario gracias a la IA generativa, lo que acelera el desarrollo de este tipo de soluciones. Adem\u00e1s, la IA generativa permite que las soluciones evolucionen y cambien sin necesidad de reelaboraciones y desarrollos adicionales masivos: las soluciones pueden ser m\u00e1s flexibles y menos r\u00edgidas.<\/p>\n<\/div>

      C\u00f3mo se establece la precisi\u00f3n<\/h2><\/div>

      Implementar por primera vez una herramienta de IA novedosa y permitirle generar poderosas percepciones ejecutivas con una simple indicaci\u00f3n puede ser sin duda desalentador, sobre todo teniendo en cuenta el bien citado inconveniente de las \u201calucinaciones\u201d de la GenAI. Los siguientes pasos, tomados en conjunto, deber\u00edan proporcionar la suficiente protecci\u00f3n para garantizar que se pueda extraer el m\u00e1ximo valor de la herramienta.<\/p>\n<\/div>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Iterar la definici\u00f3n de una IA con los documentos reales de arrendamiento de forma que el modelo tenga suficiente contexto espec\u00edfico de la industria y la empresa para proporcionar respuestas.<\/p>\n<\/div><\/li>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Procesos de validaci\u00f3n continua para perfeccionar el rendimiento del modelo y mejorar la precisi\u00f3n con un humano en el bucle (es decir, un humano validando las respuestas del modelo).<\/p>\n<\/div><\/li>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Adopci\u00f3n de un enfoque de \u2018prueba y aprendizaje\u2019 con comentarios de los revisores pertinentes que luego se retroalimentan a la soluci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/li>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Establecer instrucciones detalladas paso a paso y guardarra\u00edles para garantizar que los resultados intermedios y finales sean precisos, espec\u00edficos para la empresa y sin alucinaciones.<\/p>\n<\/div><\/li>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Realizaci\u00f3n de comprobaciones peri\u00f3dicas de garant\u00eda de calidad para verificar la exactitud de la informaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/li>

      • <\/i><\/span>
        \n

        Emplear un conjunto diverso de preguntas y respuestas de prueba para validar el modelo con el fin de identificar los puntos fuertes y d\u00e9biles del sistema, facilitando la mejora de las indicaciones y la necesidad de bloques de construcci\u00f3n y guardarra\u00edles adicionales.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

        Qu\u00e9 limitaciones existen<\/h2><\/div>

        Para que esta soluci\u00f3n funcione como se desea, hay que tener en cuenta una serie de consideraciones. En primer lugar, lo m\u00e1s probable es que el modelo se limite a los arrendamientos en el Reino Unido, debido a las peculiaridades del sector inmobiliario en cuanto a ubicaci\u00f3n y sus legislaciones. El Explorador de arrendamientos<\/em> no tendr\u00eda capacidad predictiva, ya que s\u00f3lo se interrogar\u00eda el rendimiento hist\u00f3rico de los documentos existentes.<\/p>\n<\/div>

        Adem\u00e1s, como cualquier herramienta basada en GenAI, la Explorador de arrendamientos<\/em> tendr\u00eda problemas con las preguntas poco claras y vagas a los usuarios, que podr\u00edan 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 podr\u00eda formular una pregunta a un analista de su equipo inmobiliario.<\/p>\n<\/div>

        Es importante tener en cuenta que la lectura y el procesamiento de documentos PDF en formato legible por m\u00e1quina requiere OCR (reconocimiento \u00f3ptico de caracteres) como paso necesario en el proceso de ingesti\u00f3n. Los documentos que no sean legibles por m\u00e1quina o que tengan un formato y una estructura de p\u00e1gina complejos podr\u00edan no ser ingestados correctamente y, en sentido descendente, es probable que esto afecte a tareas como la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n y la obtenci\u00f3n de respuestas fiables.<\/p>\n<\/div>

        Adem\u00e1s, para responder a las preguntas cuantitativas anal\u00edticas, se requieren otros procesos:<\/p>\n<\/div>

        • <\/i><\/span>
          \n

          Extracci\u00f3n de la informaci\u00f3n clave de los contratos de arrendamiento, poniendo estos atributos extra\u00eddos de forma estructurada y tabulada en una database. Este proceso tambi\u00e9n puede automatizarse con IA generativa, lo que aporta ventajas sobre la extracci\u00f3n manual en t\u00e9rminos de tiempo de desarrollo y despliegue. La data extra\u00edda tambi\u00e9n puede utilizarse como fuente data para cuadros de mando empresariales tradicionales y reports, convirtiendo esta tarea en un valioso caso de uso empresarial. Tenga en cuenta que este paso s\u00f3lo es necesario si el data a interrogar no est\u00e1 ya disponible en una database de forma estructurada.<\/p>\n<\/div><\/li>

        • <\/i><\/span>
          \n

          Utilizar la IA generativa para consultar el data estructurado extra\u00eddo de los documentos, convirtiendo las preguntas en lenguaje natural formuladas por los usuarios en c\u00f3digo SQL que se ejecuta a continuaci\u00f3n sobre el data tabulado. Los documentos no estructurados tambi\u00e9n pueden utilizarse para aprovechar ambas fuentes de data, proporcionando un sistema para generar ricos conocimientos cuantitativos en un instante.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

          Costes y requisitos<\/h2><\/div>

          El despliegue y la aculturaci\u00f3n de los Artefact Explorador de arrendamientos<\/em> herramienta costar\u00eda razonablemente a partir de c.\u00a345 k y requerir\u00eda al menos cuatro semanas de trabajo cooperativo en funci\u00f3n de las funcionalidades elegidas. Esto ser\u00eda, por supuesto, bajo el supuesto de que los contratos de arrendamiento cargados sean todos legibles por m\u00e1quina, sustancialmente similares y en ingl\u00e9s. Tras el despliegue de Lease Explorer, se requerir\u00eda una suscripci\u00f3n continua a cualquier GenAI LLM que se utilice para construir la herramienta personalizada.<\/p>\n<\/div>

          \u00bfPor qu\u00e9 Artefact?<\/h2><\/div>

          Artefact es una consultora l\u00edder mundial dedicada a acelerar la adopci\u00f3n de la data y la IA para influir positivamente en las personas y las organizaciones. Estamos especializados en la transformaci\u00f3n data y data marketing para impulsar resultados empresariales tangibles en toda la cadena de valor de la empresa. Artefact ofrece el conjunto m\u00e1s completo de soluciones data-driven, construidas sobre una profunda ciencia data y tecnolog\u00edas de IA de vanguardia, realizando proyectos de IA a escala en todo el sector inmobiliario del Reino Unido.<\/p>\n<\/div>

          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 tama\u00f1o similar. Con m\u00e1s de 20 a\u00f1os de experiencia en el sector inmobiliario, nuestro equipo especializado en inmuebles incluye expertos y profesionales colegiados en valoraciones inmobiliarias, urbanismo, desarrollo y financiaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>

          Nuestro trabajo previo abarca desde el desarrollo de estrategias din\u00e1micas dirigidas por data con nuestros clientes -inform\u00e1ndoles sobre d\u00f3nde jugar y c\u00f3mo 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 adquisici\u00f3n del terreno hasta el mantenimiento continuo, y hemos colaborado con los clientes para mejorar cient\u00edficamente estos procesos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Con los avances actuales en tecnolog\u00eda de IA, lo que era complejo y tedioso puede hacerse ahora con rapidez y eficacia. Uno de estos ejemplos puede encontrarse en la interrogaci\u00f3n de arrendamientos hist\u00f3ricos. Con una soluci\u00f3n de IA generativa personalizada, se puede crear un entorno seguro en el que se carguen todos los arrendamientos inmobiliarios hist\u00f3ricos. Esto permitir\u00e1 a cualquier usuario de la empresa acceder a un chatbot para hacerle preguntas en lenguaje natural sobre cualquier aspecto de los arrendamientos. Esto, en esencia, se convierte en una herramienta din\u00e1mica de gesti\u00f3n de arrendamientos que ofrece incre\u00edbles perspectivas instant\u00e1neas al alcance de todos los usuarios. <\/p>","protected":false},"featured_media":112340,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21934],"blog-language":[2991],"class_list":["post-112339","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-real-estate","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/112339","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/112340"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=112339"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=112339"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=112339"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}