Kuća ili stan vrijedi točno onoliko koliko je netko spreman platiti za njih. To je možda jedina pouzdana istina na tržištu nekretnina.
No, umjetna inteligencija sada sve više ulazi u ovaj proces, pružajući kupcima i prodavačima brze procjene – često bez punog konteksta koji određuje stvarnu vrijednost nekretnine.
Umjetna inteligencija već mijenja gotovo svaku industriju, a tržište nekretnina nije iznimka. Od procjene vrijednosti stanova i kuća, preko usporedbe sličnih nekretnina, do savjetovanja kupaca koliko ponuditi – alati poput ChatGPT-a, Claudea i specijaliziranih AI platformi sve više ulaze u proces kupnje i prodaje.
Međutim, pitanje koje sve više zabrinjava agente za nekretnine jest: Što se događa kada kupac i prodavatelj počnu pregovarati ne međusobno, već s algoritmom?
ChatGPT gotovo propao posao od 50 milijuna dolara
Poznati američki agent za luksuzne nekretnine Ryan Serhant, osnivač tvrtke koja nosi njegovo ime, nedavno je na Instagramu objavio video pod naslovom: „ChatGPT mi je upravo upropastio posao od 50 milijuna dolara.“, prenosi Biznis.ba.
U objavi, koju je pregledalo više od tri milijuna ljudi, Serhant je objasnio da je već pregovarao o prodaji luksuzne nekretnine. Međutim, u zadnji čas prodavatelj je pitao ChatGPT treba li prihvatiti ponuđenu cijenu.
Prema Serhantu, umjetna inteligencija mu je rekla da ne prihvati - jer je nekretnina navodno vrijedila više.
Zatim je kupac učinio isto. Pitao je ChatGPT preplaćuje li nekretninu, a alat mu je, prema Serhantu, rekao da preplaćuje. Umjetna inteligencija mu je ponudila usporedne cijene za slične nekretnine, ali, prema Serhantu, bez razumijevanja stvarnog konteksta i specifičnosti određene nekretnine.
„Dao mu je usporedne podatke koji su pokazali zašto plaća previše, ali bez konteksta i bez stvarnog razumijevanja nekretnine“, objasnio je Serhant.
Umjetna inteligencija može modelirati tržište, ali ne i posao
Serhant je kasnije objavio da je uspio spasiti posao. Morao je kupcu i prodavatelju objasniti, kako je rekao, ključnu razliku između analize tržišta i stvarnog pregovaranja.
„Umjetna inteligencija ne poznaje budućnost i ne može je predvidjeti. Ne poznaje namjere, ne poznaje emocije, ne zna koji su kupci zainteresirani za nekretninu, ne poznaje usporedive transakcije izvan tržišta, ne razumije u potpunosti troškove zamjene i ne optimizira sam posao“, rekao je Serhant.
Njegova ključna poruka je: „Umjetna inteligencija može modelirati tržište. Ne može modelirati posao.“
To je vjerojatno najkraći opis dileme koja se sada otvara na tržištu nekretnina. Umjetna inteligencija može prikupljati podatke, uspoređivati lokacije, kvadraturu, prošle prodaje i trendove. Ali ne može uvijek razumjeti zašto je kupac spreman platiti više, zašto se prodavatelj žuri, kakva je kvaliteta gradnje, što se događa na mikrolokaciji ili koji je stvarni potencijal susjedstva.
Agenti: Umjetna inteligencija je koristan alat, ali samo kao početna točka
Sam Serhant ne odbacuje umjetnu inteligenciju. Naprotiv, on vjeruje da je umjetna inteligencija važan alat za agente za nekretnine, a njegova tvrtka je pokrenula vlastitu umjetnu inteligenciju platformu za automatizaciju poslovnih procesa, nazvanu S.MPLE, izvještava Investitor me.
Kamini Lane, izvršna direktorica Coldwell Banker Realtyja, dijeli slično mišljenje, koja vjeruje da sposobnost umjetne inteligencije da brzo agregira velike količine podataka može značajno pomoći stručnjacima za nekretnine.
„Analiza tržišta i komparativna analiza ključni su alati u radu agenata. Ali važno ih je vidjeti kao početnu točku, nakon čega agent primjenjuje svoje iskustvo, prosudbu i nijansirano razumijevanje tržišta“, rekao je Lane.
Drugim riječima, umjetna inteligencija može pružiti okvir. Ali cijene nekretnina često se formiraju u prostoru između podataka i psihologije kupca i prodavača.
Što umjetna inteligencija ne vidi: Perspektivna susjedstva, emocije i skrivene informacije
Lane upozorava da kupci i prodavači sve više koriste alate poput ChatGPT-a i Claudea za procjenu vrijednosti kuća ili izračun ponuda. Problem je u tome što opći modeli umjetne inteligencije ne znaju uvijek ono što zna dobar agent u tom području.
Na primjer, ne znaju koja susjedstva tek postaju atraktivna. Ne znaju koje značajke dizajna počinju povećavati vrijednosti. Ne znaju što je stvarna potražnja koja se još nije prevela u javne oglase ili transakcije. Također ne znaju što su ponude „izvan tržišta“ i usporedive prodaje koje nisu vidljive široj javnosti.
„Anegdotski podaci koje agenti prikupljaju kroz razgovore nešto su što nijedan alat umjetne inteligencije neće moći prikupiti na isti način kao stručnjak za nekretnine“, rekao je Lane.
To je posebno važno na tržištima gdje službeni podaci zaostaju, gdje su cijene oglasa često više od stvarnih cijena i gdje se veliki dio pregovora odvija neformalno.
Zillow kao rani model umjetne inteligencije za određivanje cijena nekretnina
Zillow sa sjedištem u SAD-u može se smatrati jednim od prvih glavnih primjera automatiziranog modela za procjenu vrijednosti stambenih nekretnina. Njegova značajka Zestimate pokrenuta je još 2006. godine, zajedno sa samom platformom.
Zillow je također nedavno pokrenuo „AI način rada“, osmišljen kako bi vodio kupce kroz pretragu nekretnina učeći njihove specifične potrebe i omogućujući personaliziraniju komunikaciju s procjeniteljima.Nicholas Stevens, potpredsjednik za proizvode i umjetnu inteligenciju u Zillowu, kaže da savjeti za potrošače o umjetnoj inteligenciji moraju biti povezani sa stvarnim podacima, kontekstom i sposobnošću poduzimanja akcije.
„Savjeti za potrošače o umjetnoj inteligenciji moraju biti povezani sa stvarnim kontekstom, stvarnim podacima i sposobnošću poduzimanja akcije“, rekao je Stevens.
Zillowov sustav, rekao je, nadilazi generička iskustva s umjetnom inteligencijom oslanjajući se na detaljne tlocrte, 3D prikaze, podatke o kući, parceli, obnovama i drugim značajkama. Umjetna inteligencija može „vidjeti“ renoviranu kuhinju ili poboljšanja doma i uključiti te informacije u procjenu.
Rizik: Umjetna inteligencija može reći korisniku što želi čuti
Međutim, specijalizirani alati umjetne inteligencije također postavljaju pitanja o točnosti. Problem nisu samo podaci, već i način na koji umjetna inteligencija razumije ljudske želje.
Kamini Lane upozorava da kupci i prodavači često imaju nesklad između onoga što kažu da žele i onoga što im zapravo treba. Iskusni agent ponekad mora reći neugodnu istinu – recimo, da je očekivana cijena previsoka ili da je ponuda nerealna.
S druge strane, umjetna inteligencija može vjerojatnije potvrditi očekivanja korisnika.
„Umjetna inteligencija je obučena da bude potvrđujuća, da vam daje odgovore koje želite, tako da ćete je nastaviti koristiti. Dakle, vjerojatnije je da će vam dati cijenu koju želite čuti, a ne cijenu po kojoj će se kuća zapravo prodati“, rekao je Lane.
Umjetna inteligencija neće zamijeniti tržište, ali će promijeniti pregovore
To znači jednu važnu promjenu za tržište nekretnina: kupci i prodavači doći će za pregovarački stol bolje informirani, ali ne nužno i bolje pripremljeni.
Umjetna inteligencija će im pružiti brojke, argumente i komparativne podatke. To može povećati transparentnost, ali može i zakomplicirati pregovore ako se podaci tumače bez konteksta.
Za agente, developere i investitore poruka je jasna: Umjetna inteligencija više nije sekundarni alat. Postaje dio procesa donošenja odluka. Ali najbolji ishod i dalje će ovisiti o kombinaciji podataka, iskustva, pregovaračkih vještina i razumijevanja lokalnog tržišta.
Jer nekretnina nije samo kvadratura, lokacija i tablica za usporedbu cijena. To je i trenutak, motiv, emocija, pregovaranje – i nečija spremnost da plati tu cijenu u tom trenutku.
Otvori KEKS Pay
