10 AI-tools die Britse vastgoedbedrijven in 2024 zullen doen evolueren

AI heeft onze manier van werken, leven en interactie met anderen al drastisch veranderd. Het zal ook een aanzienlijke impact hebben op de vastgoedsector in het Verenigd Koninkrijk. De meeste AI-toepassingen die vandaag de dag worden gebruikt, zijn gericht op de manier waarop eindklanten omgaan met eigendommen, zoekopdrachten uitvoeren, plattegronden visualiseren of gewoon meer informatie over een buurt krijgen. In dit artikel zullen we in plaats daarvan kijken naar enkele huidige toepassingen van AI vanuit een zakelijk en commercieel perspectief voor de vastgoedsector.

Een intuïtieve en eenvoudige tool waarmee zeer snel en eenvoudig een kantoorplattegrond ontworpen kan worden. Gebruikers voeren hun CAD-plannen in, definiëren hoeveel bureaus er nodig zijn en kunnen binnen enkele seconden duizenden mogelijke iteraties van de plattegrond genereren. Gebruikers kunnen de elementen die ze leuk vinden met een klik bevriezen en de rest opnieuw genereren. De tool heeft veel extra functies om de plattegrond te ontwikkelen en te definiëren. Zodra een plattegrond geschikt lijkt, kan er een 3D-model worden gegenereerd om er doorheen te vliegen en een gevoel van de ruimte te krijgen. De makers onderzoeken het gebruik van GenAI-technologie om de achtergronden en ontwerpelementen van de 3D-plattegronden te renderen, zodat gebruikers het uiterlijk van hun kantoor verder kunnen aanpassen. De gebruiksscenario's hiervoor zijn talrijk, van gebruikers die willen onderzoeken hoe verschillende kantoren eruit zouden kunnen zien, tot kantoormanagers die hun kantoren opnieuw willen inrichten en verhuurders, aannemers en agenten. Deze tool kan nog geen technische tekeningen maken, maar zal tot 80% van het antwoord komen en gebruikers enorm veel tijd besparen.

Gebouwd voor landelijke huizenbouwers om snel en nauwkeurig te bepalen hoe een optimale locatiemix eruit zou kunnen zien. In plaats van 6 weken te spenderen aan het begrijpen van een lokale markt, het spreken met agenten en het proberen om een mix van woningtypes te ontwerpen die zou kunnen werken (maar waarschijnlijk tijdens de bouw zal moeten evolueren), kan AI het proces optimaliseren en binnen een paar uur een aankoopbeslissing voor grond ondersteunen. De tool gebruikt honderden miljoenen data-punten uit historische verkopen en contextuele data om correlaties op te bouwen tussen de verkoop van een woning in een bepaalde postcode en honderden variabelen op dat moment. Hierdoor kan de tool miljarden mogelijke combinaties voor een bepaalde locatie doorlopen en de mix optimaliseren om 1) de opbrengst te maximaliseren of 2) de verkoopsnelheid te maximaliseren of 3) de architecturale diversiteit te maximaliseren om een betere placemaking te bereiken. Deze tool heeft een huizenbouwer onlangs gemiddeld £1m extra inkomsten per locatie opgeleverd, de interne processen enorm vereenvoudigd en de besluitvorming over grondaankopen versneld.

Wordt steeds vaker gebruikt in de sociale woningbouw ter vervanging van handmatige en dure inspecties van de constructie van een gebouw, inclusief het dak. Vantage kan commerciële drones op een vooraf gedefinieerd vluchtpad uitsturen om een gebouw in 3D in kaart te brengen, binnen enkele minuten maandelijkse hoge resolutiebeelden van de hele gevel en het dak te maken en een AI de laatste inspectiebeelden laten vergelijken met de beelden van eerdere vluchten om veranderingen in de structuur van het gebouw te identificeren. Als er scheuren, waterschade of soortgelijke defecten worden vastgesteld, worden deze naar een mens gestuurd om ze te bekijken en actie te ondernemen. Dit kan miljoenen per jaar aan onderzoeken besparen voor woningcorporaties die krap bij kas zitten en problemen helpen identificeren voordat het te duur wordt om ze te repareren. De privacy van de bewoners wordt gewaarborgd door hen van tevoren te informeren over de dronevluchten en door automatisch de ramen te vervagen.

Voor grote build-to-rent exploitanten is het beheren van prijzen op eenheidsniveau complex en afhankelijk van een enorm aantal variabelen, een probleem dat AI op unieke wijze kan oplossen. Een RL-engine (reinforcement learning) leert van het gedrag van bestaande huurders, de marktsituatie en de liquiditeit in het gebouw en stelt automatisch huurvoorwaarden voor nieuwe huurders en verlengingsvoorwaarden voor bestaande huurders voor. Het algoritme is ontworpen om een bepaald niveau van inkomsten en leegstand in het hele gebouw te handhaven, maar begrijpt ook de verschillen in grootte, configuratie, verdiepingen en uitzicht van elke eenheid en past de prijzen dienovereenkomstig aan. De RL engine leert van het gedrag van huurders in het verleden bij het accepteren of afwijzen van prijsvoorwaarden en maakt dynamische clusters om te voorspellen hoe vergelijkbare bestaande huurders zich in de toekomst waarschijnlijk zullen gedragen. Wanneer een huurder een verlengingsprijs weigert, zal de tool automatisch een nieuw prijsvoorstel genereren op basis van alle factoren of beslissen om het aanbod ongewijzigd te laten. Deze krachtige engine kan leasingmanagers veel kopzorgen uit handen nemen en tegelijkertijd prijsstrategieën optimaliseren.

Een grote uitdaging voor beheerders van grote woningportefeuilles is het optimaliseren van de mix van investeringen in reparatie/onderhoud en geplande werkzaamheden. Als u dit goed doet, zijn uw investeringen in kapitaaluitgaven zeer gericht en dalen uw Opex-kosten. Als u het verkeerd aanpakt, wordt uw reparatiebudget uitgebreid om het probleem van vandaag aan te pakken, waardoor u minder kunt investeren in geplande werkzaamheden. Te veel huisvestingsaanbieders hebben geplande programma's die gedreven worden door vervangingstijden van activa, zonder rekening te kunnen houden met de impact op reparaties. Er zijn al enkele uitstekende data analytische oplossingen op de markt en sommige daarvan worden versterkt door AI. Een tool kan het activaregister onderzoeken, de reparatierekeningen en -frequentie vergelijken om te voorspellen welke activa het waarschijnlijk zullen begeven en wanneer, welke activa het meest duurzaam zijn en dit koppelen aan geplande of wettelijk voorgeschreven reparaties. De AI-elementen kunnen ook meespelen om te voorspellen waar schimmel waarschijnlijk aanwezig is, welke eigendommen waarschijnlijk gerepareerd moeten worden en waar overstromingsschade kan zijn opgetreden. Deze reparaties kunnen automatisch worden ingepland om de tijd van het team te optimaliseren en kunnen met zeer weinig menselijke tussenkomst worden geregeld. Totaal Mobiel biedt ook enkele softwareoplossingen in die ruimte.

Het duurt gemiddeld 21,5 weken (volgens Right Move) om zoekopdrachten en overdracht uit te voeren. Dit omvat veel handmatige, belastende en repetitieve taken die gemakkelijk geautomatiseerd kunnen worden. Het systeem van zoekopdrachten is verouderd, repetitief, tijdrovend en duur voor elke potentiële koper. Er zijn een aantal spelers op de markt en de lijst groeit snel. Beschikbaar’AI automatiseert de due diligence van eigendomstitels voor overdrachtsdeskundigen. Luminantie verwerkt alle juridische documentatie voor vastgoedtransacties met behulp van AI. Conveyo gebruikt AI om informatie over eigendommen te verzamelen in een informatiepakket voor beursnotering. Het is slechts een kwestie van tijd tot deze gecombineerd worden, zodat het overgrote deel van de overdrachtscyclus geautomatiseerd kan worden en inzichten kan bieden die door AI worden aangestuurd. Dit zal nooit de noodzaak van een advocaat in de lus volledig wegnemen (om redenen van aansprakelijkheid en menselijke ervaring), maar het zal het tijdsbestek drastisch verkorten en de kosten verlagen.

Een tool voor machinaal leren die wordt getraind op de relatieve prestaties van een ontwikkelaar in het verleden, om te onderzoeken welke eigenschappen van een site een sterkere invloed hebben op het succes op lange termijn voor verschillende soorten activa (die kunnen worden gedefinieerd in termen van verkoopcijfers, margebijdrage en IRR). Dit kan vervolgens worden toegepast op alle postcodes in het Verenigd Koninkrijk. Met dit hulpmiddel kan een ontwikkelaar de belangrijkste meetgegevens in kaart brengen op een heatmap om te bepalen waar en wat hij als volgende moet bouwen. Dit wordt een krachtig prioriteringshulpmiddel voor landbankieren dat maanden werk en enorme onzekerheid bespaart en de operationele efficiëntie bevordert, wat over het algemeen resulteert in een grotere kans op commercieel succes.

Maakt het mogelijk om automatisch 3D-visualisaties en renderings te maken voor afwijkende ontwerpen. Het stelt ontwerpers in staat om naadloos door een 3D-ruimte te bewegen, elke individuele eenheid te definiëren, het uitzicht naar buiten te zien en het gebouw in-situ in zijn omgeving. In wezen automatiseert het de enorm dure renderings- en ontwerpfasen van een project. Dit genereert ook fantastische renderings en 3D-rondleidingen voor de marketing van off-plan eigendommen aan potentiële kopers, zodat zij een veel realistischer gevoel van de ruimte krijgen, het werkelijke uitzicht kunnen zien dat zij vanuit hun ramen zullen hebben en zichzelf in het toekomstige eigendom kunnen projecteren. De tool bevat ook handige visualisaties van hoe de schaduwen en de zon zich gedurende de dag over het gebouw bewegen voor elke dag van het jaar.

Dit valt samen met de lancering van de geavanceerde ruimtelijke technologie in Apple VisionPro en de groei in VR-technologie. Het maakt meeslepende walk-throughs van vastgoedbezichtigingen mogelijk via de VR-headset, waardoor er minder behoefte is aan persoonlijke bezoeken. Het is verreweg de meest meeslepende manier om te koop staande huizen te bekijken, omdat alles “op ware grootte” is en weerspiegelt wat gebruikers in werkelijkheid van vloer tot plafond in elke kamer zouden zien. Dit omvat het openen van kasten, het sluiten van deuren, uit ramen kijken, enz. Zillow heeft nog meer vooruitgang geboekt met zijn AI-gestuurde interactieve plattegronden die een relatief naadloze wandeling door het huis mogelijk maken. Dit is duidelijk waar de toekomst van woningmakelaars zich zal ontwikkelen.

Een van de vele Automated Valuation Models (AVM) (deze is eigendom van Zoopla) die in toenemende mate nauwkeurige taxaties van woningen uitvoeren die rekening houden met duizenden hyperlokale en macrovariabelen om tot een nauwkeurigere en genuanceerde taxatie te komen, voornamelijk gericht op hypotheekverstrekkers. Snel, zeer goedkoop, binnen ongeveer 5% nauwkeurig (ervan uitgaande dat het object redelijk ‘standaard’ is) en steeds meer geaccepteerd door kredietverstrekkers. Deze tools zullen meer moeite hebben met detailhandel en commercieel vastgoed, maar zullen taxateurs dwingen om hun waarde te bewijzen en echte contextuele inzichten te bieden. Valorem is de JLL-equivalente AVM voor professionals die ook onroerend goed en portefeuille data omvat. Homer is een standaard AVM, maar houdt interessant genoeg ook rekening met door gebruikers geüploade foto's van het interieur van het huis om de staat van het interieur en de inrichting mee te nemen in de taxatie, iets wat geen enkele andere AVM eerder heeft gedaan.

Een verbazingwekkend hulpmiddel om de 3D-massa van een gebouw in steden in het Verenigd Koninkrijk te visualiseren, te zien welke invloed het heeft op zichtlijnen, zonlicht en schaduwen te bekijken, het recht op licht en de massa ten opzichte van nabijgelegen gebouwen. Maakt het mogelijk om veel sneller en eenvoudiger verschillende massavoorstellen te testen ter ondersteuning van bouwaanvragen en om een visueel beeld te creëren van het gebouw binnen het stedelijk weefsel. Snel en eenvoudig te gebruiken met een groot aantal toepassingen en functies.

Artefact is een wereldwijd data dienstverlenend bedrijf dat zich bevindt op het snijvlak van consulting, data wetenschap, AI-technologieën en marketing. Onze meer dan 1.600 mensen doorbreken Business en Tech silo's en transformeren organisaties in consumentgerichte leiders met behulp van digitaal, data en AI. Artefact biedt een breed scala aan diensten - van strategie tot operations met de inzet van AI-oplossingen per industriesector - die bedrijven helpen het concurrentievoordeel van data en AI-transformatie te benutten. We hebben een toonaangevend team dat bestaat uit vastgoedexperts, AI-specialisten en verandermanagementexperts.