Nieruchomości to sektor, w którym decyzje często opierają się na dwóch osiach jednocześnie: wycenie finansowej i relacji z lokatorem, kupującym, inwestorem lub mieszkańcem. To połączenie sprawia, że AI-governance w tym sektorze wygląda inaczej niż w sektorach, gdzie liczy się wyłącznie proces lub produkcja. Model wyceny, który oszacuje wartość za wysoko lub za nisko, wpływa na transakcję. Chatbot, który daje lokatorowi nieprawidłowe zapewnienie dotyczące konserwacji lub podwyżki czynszu, wpływa na relację, a czasem na zobowiązanie prawne. Relacja między operacyjnymi zastosowaniami AI a zastosowaniami, które komunikują się bezpośrednio z klientem, lokatorem lub inwestorem, jest w sektorze nieruchomości zazwyczaj bardziej przechylona niż w sektorach z mniejszą liczbą punktów kontaktu zewnętrznego. Zwykle jest mniej AI produkcyjnej i więcej AI, która oferuje tekst, porady lub liczby stronie trzeciej.
Dodatkowo organizacje z sektora nieruchomości często współpracują z siecią stron: agentami nieruchomości, zarządcami, wykonawcami, prawnikami. Każda z tych stron może samodzielnie stosować AI w ramach pracy wykonywanej dla Państwa organizacji, bez Państwa wglądu w to. Governance nie zatrzymuje się więc na własnych pracownikach.
AI w tym sektorze koncentruje się wokół kilku rozpoznawalnych zadań: sporządzania raportów wyceny lub uzasadnień wartości, streszczania umów najmu i dokumentów prawnych, odpowiadania na pytania lokatorów lub kupujących, generowania opisów nieruchomości i tekstów marketingowych oraz analizowania danych rynkowych na potrzeby decyzji inwestycyjnych. Niektóre z tych zastosowań są widoczne i zatwierdzone. Inne powstały, ponieważ rzeczoznawca, agent wynajmu lub pracownik obsługi klienta znalazł narzędzie, które oszczędzało czas, i zaczął je stosować na stałe.
Lista IT zatwierdzonych aplikacji w praktyce rzadko opisuje to, co się naprawdę dzieje. Rzeczoznawca, który używa narzędzia AI do napisania szkicu raportu wyceny, pracownik, który zleca streszczenie umów bezpłatnej usłudze czatu: to użycie powstaje przy biurku, nie w procesie zakupowym. Podobne wzorce występują w innych sektorach z dużą liczbą kontaktów z klientami lub zleceniodawcami, co opisano w jak wygląda AI-governance w branży instalacyjnej oraz w jak wygląda AI-governance w handlu hurtowym.
Governance zaczyna się od rozróżniania. Zastosowanie AI, które porządkuje wewnętrzne raporty, wymaga innego podejścia niż zastosowanie, które przedstawia klientowi wartość wyceny lub automatycznie odpowiada na reklamację lokatora. Poziom ryzyka zależy od tego, kto wykorzystuje wynik, czy liczba lub porada jest przedstawiana bezpośrednio stronie trzeciej, oraz czy wiąże się z tym konsekwencja finansowa lub prawna. Narzędzie AI, które tylko obrabia materiał zdjęciowy dla reklamy nieruchomości, znajduje się w innym miejscu na tej skali niż narzędzie, które współdecyduje o wartości wyceny.
Ta klasyfikacja nie jest jednorazowym działaniem. Nowe narzędzia trafiają do organizacji, gdy tylko ktoś uzna je za przydatne, a ocena ryzyka istniejącego zastosowania może się zmienić, gdy zmienia się sposób jego użycia, na przykład gdy narzędzie, które zaczęło jako pomoc w tworzeniu wewnętrznego szkicu tekstu, stopniowo zaczyna być używane do komunikacji bezpośrednio z lokatorem.
Istotą problemu jest rzadko brak przepisów, a brak wglądu. Kto chce wiedzieć, co jest naprawdę używane, musi zapytać ludzi, którzy z tym pracują codziennie. To się udaje tylko wtedy, gdy pytanie zostaje zadane bez konsekwencji. Rzeczoznawca, który przyznaje, że używa niezatwierdzonego narzędzia do szkicowych raportów, nie powinien mieć wrażenia, że tym samym przyznaje się do wykroczenia. Gdy takie wrażenie się pojawia, użycie znika z pola widzenia, a nie z praktyki, i ryzyko pozostaje niezmienne, tylko niewidoczne. Sposób, w jaki takie pytanie można w praktyce zorganizować, opisano w jak zapobiec sytuacji, w której pracownicy używają narzędzia, o którym nikt nie wie oraz w jak zapobiec sytuacji, w której dane firmowe trafiają do bezpłatnego okna czatu, dwa ryzyka, które w sektorze nieruchomości często się nakładają, ponieważ dane umowne i liczby wyceny są wrażliwe.
Podobieństwa z innymi sektorami z dużą liczbą stron zewnętrznych i przepływów dokumentów, jak opisano w jak wygląda AI-governance w budownictwie oraz w sektorze zdrowia w jak wygląda AI-governance w opiece zdrowotnej, są większe niż różnice: wszędzie obowiązuje zasada, że użycie osiedla się najpierw na obrzeżach organizacji, zanim ktokolwiek zdobędzie na nim wgląd.
Podejście governance dla sektora nieruchomości mapuje, jakie zastosowania AI istnieją, kto ich używa, jaki poziom ryzyka do nich przypada oraz jaki nadzór jest do tego potrzebny: kto kontroluje wynik, zanim wpłynie on na wycenę, list do lokatora lub porady inwestycyjne. To nawiązuje do istniejących struktur ryzyka w organizacji, bez tworzenia osobnego reżimu AI obok istniejącego zarządzania ryzykiem. Treść przepisów, z precyzyjnymi obowiązkami dotyczącymi konkretnych zastosowań, znajduje się gdzie indziej; tutaj chodzi o mechanizm, za pomocą którego zdobywają Państwo wgląd i w sposób wykazywalny czynią widocznym to, co się dzieje.
Gdy już jasne jest, jakie zastosowania AI działają w Państwa organizacji z sektora nieruchomości i jaki poziom ryzyka do nich przypada, pojawia się kolejne pytanie: jaka część pracy, którą rzeczoznawcy, zarządcy i pracownicy obsługi klienta wykonują codziennie, w rzeczywistości nadaje się do przekazania AI, a jaka część nie. Werkscan van FTE TO AI wylicza to na poziomie poszczególnych zadań, dzięki czemu governance nie zatrzymuje się jedynie na ryzyku, ale również pokazuje, gdzie AI faktycznie zwalnia moce.
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.