Kinnisvara on sektor, kus otsused toetuvad sageli kahele teljele korraga: rahalisele hindamisele ja suhtele üürniku, ostja, investori või elanikuga. See kombinatsioon muudab AI-juhtimise selles sektoris teistsuguseks kui sektorites, kus kõik keerleb puhtalt protsessi või tootmise ümber. Hindamismudel, mis hindab väärtust liiga kõrgeks või liiga madalaks, mõjutab tehingut. Vestlusrobot, mis annab üürnikule ebaõige lubaduse hoolduse või üürikorotuse kohta, mõjutab suhet ja võimalikult ka juriidilist kohustust. Operatiivsete AI-rakenduste ja rakenduste, mis suhtlevad otse kliendi, üürniku või investoriga, suhe on kinnisvaras üldjuhul kaldu rohkem kui sektorites, kus väliseid kontaktipunkte on vähem. Sageli on vähem tootmis-AI-d ja rohkem AI-d, mis pakub kolmandale osapoolele teksti, nõuannet või arvu.
Lisaks töötavad kinnisvaraorganisatsioonid tihti koos võrgustikuga: kinnisvaramaaklerid, haldurid, ehitajad, juriidilised nõustajad. Igaüks neist osapooltest võib teie organisatsiooni jaoks tehtava töö raames kasutada AI-d omal käel, ilma et teil oleks sellest ülevaadet. Juhtimine ei peatu siis oma töötajate juures.
AI on selles sektoris koondunud mõne äratuntava ülesande ümber: hindamisaruannete või väärtustuse põhjenduste koostamine, üürilepingute ja juriidiliste dokumentide kokkuvõtete tegemine, üürnike või ostjate küsimustele vastamine, kinnisvarakirjelduste ja turundustekstide genereerimine, ning turuandmete analüüsimine investeerimisotsuste jaoks. Mõned neist rakendustest on nähtavad ja heaks kiidetud. Teised on tekkinud, kuna hindaja, üüri kinnisvaramaakler või klienditeenindustöötaja leidis tööriista, mis säästis aega, ja jäi seda edasi kasutama.
Heaks kiidetud rakenduste IT-nimekiri kirjeldab praktikas harva, mis tegelikult toimub. Hindaja, kes kasutab AI-tööriista väärtustusaruande mustandi koostamiseks, töötaja, kes laseb lepinguid kokku võtta tasuta vestlusteenusega: see kasutus tekib laua taga, mitte hankeprotsessis. Sarnased mustrid esinevad teistes sektorites, kus on palju kliendi- või tellijakontakti, nagu on kirjeldatud kuidas AI-juhtimine näeb välja installatsioonisektoris ja kuidas AI-juhtimine näeb välja hulgikaubanduses.
Juhtimine algab vahetegemisest. AI-rakendus, mis korrastab sisemisi aruandeid, vajab teistsugust käsitlust kui rakendus, mis esitab kliendile väärtustusarvu või reageerib automaatselt üürniku kaebusele. Riskitase sõltub sellest, kes tulemust kasutab, kas arv või nõuanne esitatakse otse kolmandale osapoolele, ning kas sellega kaasneb rahaline või juriidiline tagajärg. AI-tööriist, mis töötleb ainult fotomaterjali kinnisvarakuulutuse jaoks, asub sellel skaalal kusagil mujal kui tööriist, mis osaleb otsustamises hindamisväärtuse üle.
See klassifikatsioon ei ole ühekordne harjutus. Uued tööriistad tulevad kasutusele, kui kellelegi tunduvad need kasulikud, ning olemasoleva rakenduse riskihinnang võib muutuda, kui kasutus nihkub, näiteks kui tööriist, mis alustas sisemise mustandteksti abivahendina, hakkab järk-järgult suhtlema otse üürnikuga.
Probleemi tuum on harva reeglite puudumine, vaid ülevaate puudumine. Kes soovib teada, mida tegelikult kasutatakse, peab küsima seda inimestelt, kes sellega igapäevaselt töötavad. See toimib ainult siis, kui see küsimus esitatakse ilma karistuseta. Hindaja, kes tunnistab, et kasutab mustandaruannete jaoks heaks kiitmata tööriista, ei peaks tundma, et ta sellega tunnistab üleastumist. Kui see tunne tekib, kaob kasutus vaateväljast, mitte praktikast, ja risk jääb muutumatult püsima, ainult nähtamatuna. Kuidas seda küsimuse esitamist praktikas korraldada, on kirjeldatud kuidas vältida, et töötajad kasutavad tööriista, mida keegi ei tunne ja kuidas vältida, et ettevõtte andmed jõuavad tasuta vestlusaknasse, kaks riski, mis kinnisvaras sageli kattuvad, kuna lepinguandmed ja väärtustusarvud on tundlikud.
Sarnasused teiste sektoritega, kus on palju väliseid osapooli ja dokumendivooge, nagu on kirjeldatud kuidas AI-juhtimine näeb välja ehitussektoris ja tervishoiusektoris kuidas AI-juhtimine näeb välja tervishoius, on suuremad kui erinevused: kõikjal kehtib, et kasutus asub esmalt organisatsiooni äärealal, enne kui keegi sellest ülevaadet saab.
Kinnisvara jaoks mõeldud juhtimislähenemine kaardistab, milliseid AI-rakendusi on olemas, kes neid kasutab, milline riskitase sellega kaasneb, ja millist järelevalvet see vajab: kes kontrollib tulemust enne, kui see mõjutab hindamist, üürnikukirja või investeerimisnõuannet. See sobib olemasolevate riskistruktuuridega organisatsiooni sees, ilma et loodaks eraldi AI-režiimi olemasoleva riskijuhtimise kõrvale. Reeglite sisu, koos täpsete kohustustega, mis kehtivad konkreetsete rakenduste kohta, on kirjeldatud mujal; siin on jutt mehhanismist, mille abil saate ülevaate ja teete tõendatavaks, mis toimub.
Kui on selge, milliseid AI-rakendusi teie kinnisvaraorganisatsioonis kasutatakse ja milline riskitase nendega kaasneb, tekib teine küsimus: kui suur osa tööst, mida hindajad, haldurid ja klienditeenindustöötajad igapäevaselt teevad, on tegelikult sobiv AI-le üle jätta, ja mis osa mitte. FTE TO AI töö-skaneering arvutab seda ülesande kaupa, nii et juhtimine ei jää pelgalt riski juurde peatuma, vaid muudab nähtavaks ka selle, kus AI tegelikult vabastab võimekust.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.