Nepremičnine so sektor, v katerem odločitve pogosto slonijo na dveh oseh hkrati: finančnem vrednotenju in odnosu z najemnikom, kupcem, vlagateljem ali stanovalcem. Ta kombinacija naredi AI-governance v tem sektorju drugačno kot v sektorjih, kjer gre izključno za proces ali produkcijo. Model vrednotenja, ki oceni vrednost previsoko ali prenizko, prizadene transakcijo. Klepetalni robot, ki najemniku poda napačno zagotovilo o vzdrževanju ali podražitvi najemnine, prizadene odnos in morda pravno obveznost. Razmerje med operativnimi AI-rešitvami in rešitvami, ki neposredno komunicirajo s stranko, najemnikom ali vlagateljem, je v nepremičninskem sektorju običajno bolj neenakomerno kot v sektorjih z manj zunanjimi stičnimi točkami. Pogosto je manj produkcijskega AI in več AI, ki ponuja besedilo, nasvet ali številko tretji stranki.
Poleg tega nepremičninske organizacije pogosto delujejo z mrežo strank: posredniki, upravljavci, izvajalci, pravni svetovalci. Vsaka od teh strank lahko sama uporablja AI znotraj dela, ki ga opravlja za vašo organizacijo, ne da bi vi imeli nad tem pregled. Governance se torej ne konča pri lastnih zaposlenih.
AI v tem sektorju se koncentrira okrog nekaj prepoznavnih nalog: priprave poročil o vrednotenju ali utemeljitev ocenjene vrednosti, povzemanja najemnih pogodb in pravnih dokumentov, odgovarjanja na vprašanja najemnikov ali kupcev, generiranja opisov nepremičnin in tržnih besedil ter analize podatkov o trgu za naložbene odločitve. Nekatere od teh rešitev so vidne in odobrene. Druge so nastale, ker je cenilec, posrednik za oddajo ali zaposleni v službi za stranke odkril orodje, ki je prihranilo čas, in ga je nato še naprej uporabljal.
Seznam IT odobrenih aplikacij v praksi redko opisuje, kaj se dejansko dogaja. Cenilec, ki uporablja orodje AI za pisanje osnutka poročila o vrednotenju, zaposleni, ki pogodbe povzema z brezplačno klepetalno storitvijo: ta uporaba nastane za mizo, ne v procesu nabave. Podobni vzorci se pojavljajo v drugih sektorjih z veliko stikov s strankami ali naročniki, kot je opisano v kako je videti AI-governance v panogi inštalacij in v kako je videti AI-governance v trgovini na debelo.
Governance se začne z razlikovanjem. AI-rešitev, ki ureja interna poročila, zahteva drugačno obravnavo kot rešitev, ki stranki predloži številko vrednotenja ali samodejno odgovarja na pritožbo najemnika. Raven tveganja je odvisna od tega, kdo uporablja izid, ali se številka ali nasvet neposredno predstavi tretji stranki in ali je s tem povezana finančna ali pravna posledica. Orodje AI, ki zgolj obdeluje fotografsko gradivo za oglas nepremičnine, se na tej lestvici uvršča drugam kot orodje, ki soodloča o vrednosti pri taksaciji.
Ta klasifikacija ni enkraten postopek. Nova orodja vstopajo, brž ko jih nekdo najde koristne, in ocena tveganja obstoječe rešitve se lahko spremeni, če se uporaba premakne, na primer, ko orodje, ki je začelo kot pripomoček za interno besedilo osnutka, postopoma preide v neposredno komunikacijo z najemnikom.
Jedro problema redko leži v pomanjkanju pravil, temveč v pomanjkanju pregleda. Kdor želi vedeti, kaj se dejansko uporablja, mora to vprašati ljudi, ki z orodjem vsak dan delajo. To uspe le, če je vprašanje postavljeno brez obračunavanja. Cenilec, ki priznava, da za osnutke poročil uporablja neodobreno orodje, ne bi smel imeti občutka, da s tem priznava kršitev. Takoj ko se ta občutek pojavi, uporaba izgine iz vidnega polja, namesto iz prakse, in tveganje ostane nespremenjeno, le da postane neopazno. Kako je mogoče tako zastavljanje vprašanj urediti v praksi, je opisano v kako preprečite, da bi zaposleni uporabljali orodje, ki ga nihče ne pozna in v kako preprečite, da bi podatki podjetja pristali v brezplačnem klepetalnem oknu, dve tveganji, ki se v nepremičninskem sektorju pogosto prekrivata, ker so podatki iz pogodb in številke vrednotenja občutljivi.
Podobnosti z drugimi sektorji z veliko zunanjimi strankami in dokumentnimi tokovi, kot je opisano v kako je videti AI-governance v gradbeništvu in v zdravstvenem sektorju na kako je videti AI-governance v zdravstvu, so večje od razlik: povsod velja, da se uporaba najprej naseli na robu organizacije, preden jo kdo opazi.
Pristop governance za nepremičninski sektor prikaže, katere AI-rešitve obstajajo, kdo jih uporablja, kakšna raven tveganja jim ustreza in kakšen nadzor je pri tem potreben: kdo preveri izid, preden ta vpliva na vrednotenje, pismo najemniku ali naložbeni nasvet. To se navezuje na obstoječe strukture obvladovanja tveganj v organizaciji, ne da bi se poleg obstoječega upravljanja tveganj vzpostavil ločen režim za AI. Vsebina pravil, s natančnimi obveznostmi, ki veljajo za specifične rešitve, je opisana drugje; tukaj gre za mehanizem, s katerim pridobite pregled in dokažete, kaj se dogaja.
Brž ko je jasno, katere AI-rešitve delujejo v vaši nepremičninski organizaciji in kakšna raven tveganja jim ustreza, sledi drugo vprašanje: kolikšen del dela, ki ga cenilci, upravljavci in zaposleni v službi za stranke opravljajo vsak dan, je pravzaprav primeren za prenos na AI, in kateri del ni. Delovni pregled FTE TO AI to izračuna po nalogah, tako da governance ne obstane le pri tveganju, temveč tudi pokaže, kje AI dejansko sprosti zmogljivosti.
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.