10 AI ferramentas que farão evoluir os negócios imobiliários do Reino Unido em 2024

AI já mudou radicalmente a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos com os outros. Ela também terá um impacto considerável no setor imobiliário do Reino Unido. A maioria dos aplicativos AI em uso atualmente se concentra em como os clientes finais interagem com as propriedades, fazem pesquisas, visualizam plantas baixas ou simplesmente obtêm mais informações sobre um bairro. Neste artigo, analisaremos alguns aplicativos atuais do AI sob a perspectiva comercial e de negócios imobiliários.

Uma ferramenta intuitiva e simples que permite o projeto muito rápido e fácil de uma planta baixa de escritório. Os usuários inserem suas plantas CAD, definem quantas mesas são necessárias e, em segundos, podem gerar milhares de iterações possíveis da planta baixa. Os usuários podem clicar para congelar os elementos de que gostam e gerar novamente o restante. A ferramenta vem com muitas funcionalidades adicionais para evoluir e definir a planta baixa. Quando a planta baixa parecer adequada, um modelo 3D poderá ser gerado para que o usuário possa percorrê-la e ter uma noção do espaço. Os criadores estão explorando o uso da tecnologia GenAI para renderizar os planos de fundo e os elementos de design das plantas 3D para permitir que os usuários personalizem ainda mais a aparência de seus escritórios. Os casos de uso para isso são numerosos, desde ocupantes que desejam explorar a aparência de diferentes escritórios até gerentes de escritórios que desejam redesenhar seus escritórios para proprietários, empreiteiros e agentes. Essa ferramenta ainda não faz desenhos técnicos, mas chegará a 80% da resposta e poupará muito tempo dos usuários.

Criado para construtores de casas em todo o país para definir de forma rápida e precisa a combinação ideal de terrenos. Em vez de passar até seis semanas entendendo um mercado local, conversando com agentes e tentando projetar uma combinação de tipos de casas que pode funcionar (mas que provavelmente precisará evoluir durante a construção), o AI pode otimizar o processo e apoiar uma decisão de compra de terreno em algumas horas. A ferramenta usa centenas de milhões de pontos data obtidos de vendas históricas e do contexto data para criar correlações entre a venda de uma propriedade em um determinado código postal com centenas de variáveis na época. Isso permite que a ferramenta analise bilhões de combinações possíveis para um determinado local e otimize a combinação para 1) maximizar a receita ou 2) maximizar a taxa de venda ou 3) maximizar a diversidade arquitetônica a fim de obter um melhor placemaking. Recentemente, essa ferramenta gerou para uma construtora de casas uma média de £1 milhão de receita extra por local, simplificou enormemente os processos internos e acelerou a tomada de decisões sobre a compra de terrenos.

Cada vez mais utilizado em habitações sociais para substituir inspeções manuais e dispendiosas da estrutura de um ativo, incluindo o telhado. A Vantage pode enviar drones comerciais em uma trajetória de voo predefinida para mapear um edifício em 3D, obter imagens mensais de alta resolução de toda a fachada e do telhado em questão de minutos e fazer com que um AI compare as imagens da última pesquisa com as obtidas em voos anteriores para identificar alterações na estrutura do edifício. Quando rachaduras, danos causados pela água ou defeitos semelhantes são identificados, eles são enviados a uma pessoa para análise e tomada de providências. Isso pode economizar milhões por ano em pesquisas de associações habitacionais com pouco dinheiro e ajudar a identificar problemas antes que eles se tornem muito caros para consertar. A privacidade dos moradores é garantida ao informá-los com antecedência sobre os voos dos drones e ao desfocar automaticamente as janelas.

Para grandes operadoras de construção para aluguel, o gerenciamento de preços em nível de unidade é complexo e depende de um grande número de variáveis, um problema que a AI está posicionada de forma exclusiva para resolver. Um mecanismo de aprendizagem por reforço (RL) aprende com o comportamento dos locatários existentes, o estado do mercado, a liquidez dentro do edifício e sugere automaticamente termos de aluguel para novos locatários e termos de renovação para os existentes. O algoritmo foi projetado para manter um determinado nível de receita e de vazios em todo o edifício, mas também entende as diferenças de tamanho, configuração, andares e vistas de cada unidade e, portanto, define os preços de acordo com elas. O mecanismo de RL aprende com os comportamentos anteriores dos locatários ao aceitar ou rejeitar os termos de preços e cria grupos dinâmicos para prever como os locatários existentes semelhantes provavelmente se comportarão no futuro. Sempre que um locatário recusar um preço de renovação, a ferramenta gerará automaticamente uma nova proposta de preço com base em todos os fatores ou decidirá manter a oferta como está. Esse poderoso mecanismo pode eliminar uma grande dor de cabeça dos gerentes de locação e, ao mesmo tempo, otimizar as estratégias de preços.

Um grande desafio para os operadores de grandes portfólios residenciais é otimizar a combinação de investimentos em reparos/manutenção e obras planejadas. Se isso for feito corretamente, seu investimento em CapEx será altamente direcionado e reduzirá seus custos de Opex. Se isso não for feito corretamente, seu orçamento de reparos se expande para lidar com o problema atual, reduzindo sua capacidade de investir em obras planejadas. Muitos fornecedores de moradias têm programas planejados em função do tempo de substituição de ativos, sem poder considerar o impacto sobre os reparos. Já existem algumas excelentes soluções analíticas no mercado data e algumas delas estão sendo potencializadas pelo AI. Uma ferramenta pode examinar o registro de ativos, fazer a correspondência com as faturas e a frequência dos reparos para prever quais ativos têm probabilidade de falhar e quando, quais ativos são mais duráveis e fazer a correspondência com reparos planejados ou regulamentares. Os elementos do site AI também podem entrar em ação para prever onde é provável que haja mofo, quais propriedades provavelmente precisam de reparos e onde podem ter ocorrido danos causados por inundações. Esses reparos podem ser programados automaticamente para otimizar o tempo da equipe e organizados com pouquíssima intervenção humana. A Total Mobile também oferece algumas soluções de software nessa área.

Em média, são necessárias 21,5 semanas (de acordo com a Right Move) para realizar buscas e transferências. Isso inclui muitas tarefas manuais, pesadas e repetitivas que podem ser facilmente automatizadas. O sistema de buscas é antiquado, repetitivo, demorado e caro para qualquer comprador em potencial. Há vários participantes no mercado e a lista está crescendo rapidamente. O AI da Availestá automatizando a due diligence de títulos para solicitadores de transporte. A Luminance processa toda a documentação legal de transações imobiliárias usando o site AI. A Conveyo está usando o AI para reunir informações sobre propriedades em um pacote de informações sobre residências para fins de listagem. É apenas uma questão de tempo até que esses recursos comecem a ser combinados, de modo que a grande maioria do ciclo de vida da transferência possa ser automatizada e fornecer insights orientados por AI. Isso nunca eliminará completamente a necessidade de um advogado no circuito (por motivos de responsabilidade e experiência humana), mas reduzirá drasticamente o prazo e os custos.

Uma ferramenta de aprendizado de máquina que é treinada com base no desempenho histórico relativo do local de um desenvolvedor para examinar quais atributos do local têm uma incidência mais forte no sucesso de longo prazo de diferentes tipos de ativos (que podem ser definidos em termos de taxa de vendas, contribuição de margem e TIR). Isso pode ser aplicado em todos os códigos postais do Reino Unido. Essa ferramenta permite que um desenvolvedor faça um gráfico das principais métricas em um mapa de calor para definir onde e o que construir em seguida. Isso se torna uma poderosa ferramenta de priorização de banco de terrenos, que economiza meses de trabalho, gera enormes incertezas e impulsiona a eficiência operacional, resultando, em geral, em uma maior chance de sucesso comercial.

Permite que as visualizações e renderizações em 3D sejam criadas automaticamente para projetos fora da planta. Permitindo que os projetistas se movimentem perfeitamente em um espaço 3D, definam cada unidade individual, vejam as vistas externas e o edifício in-situ de seu ambiente. Essencialmente, ele automatiza as fases de renderização e design de um projeto, que são extremamente caras. Isso também gera ótimas renderizações e orientações em 3D para a comercialização de propriedades fora do plano para possíveis compradores, permitindo que eles tenham uma noção muito mais real do espaço, vejam a vista real que terão de suas janelas e se projetem na futura propriedade. A ferramenta também inclui visualizações interessantes de como as sombras e o sol se movem ao longo do dia pelo edifício em qualquer dia do ano.

Coincidindo com o lançamento da tecnologia espacial avançada no Apple VisionPro e com o crescimento da tecnologia de RV. Ela permite a visualização imersiva de propriedades por meio do fone de ouvido de RV, reduzindo a necessidade de visitas pessoais. É de longe a maneira mais imersiva de explorar casas à venda, pois tudo é "em tamanho real" e reflete o que os usuários realmente veriam do chão ao teto em todos os cômodos. Isso inclui abrir armários, fechar portas, olhar pelas janelas etc... A Zillow fez progressos ainda maiores com suas plantas interativas baseadas no site AI, que permitem um passeio pela casa sem interrupções. É claramente nesse aspecto que o futuro das agências residenciais evoluirá.

Um dos muitos modelos de avaliação automatizada (AVM) (este de propriedade da Zoopla) que estão realizando cada vez mais avaliações precisas de imóveis residenciais, levando em conta milhares de variáveis hiperlocais e macroeconômicas para chegar a uma avaliação mais precisa e diferenciada, voltada principalmente para os credores hipotecários. Rápido, muito barato, com precisão de cerca de 5% (supondo que o ativo seja razoavelmente "padrão") e cada vez mais aceito pelos credores. Essas ferramentas terão mais dificuldades com imóveis comerciais e de varejo, mas forçarão os avaliadores a provar seu valor e a fornecer percepções contextuais reais. Valorem é o AVM equivalente da JLL destinado a profissionais, que também inclui propriedades e portfólios data. O Homer é um AVM padrão, mas, curiosamente, também leva em consideração as fotos do interior da residência enviadas pelos usuários para incorporar as condições do interior e os móveis na avaliação, algo que nenhum outro AVM havia feito anteriormente.

Uma ferramenta incrível para visualizar a massa de um edifício em 3D nas cidades do Reino Unido, ver como ela afeta as linhas de visão, a luz do sol e as sombras, os direitos à luz e a massa em relação aos edifícios próximos. Permite testes muito mais rápidos e fáceis de diferentes propostas de massa para apoiar os pedidos de planejamento e criar uma imagem visual do edifício dentro do tecido urbano. Rápido e fácil de usar, com uma infinidade de aplicativos e recursos.

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