Heimstaden: ქონების ახლებური მართვა ხელოვნური ინტელექტით

ასი წლის წინ საცხოვრებელი შენობის მართვა მოიჯარეების მოძიებას, ქირის აკრეფასა და ქონების კარგ მდგომარეობაში შენარჩუნებას ნიშნავდა. დღეს ეს ძირითადი ამოცანები თითქმის უცვლელია. იცვლება ის, თუ როგორ სრულდება ეს სამუშაო.

საცხოვრებელი უძრავი ქონების მმართველი ევროპული კომპანიისთვის, Heimstaden⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში), ეს ახალ შესაძლებლობას ქმნის: რა მოხდება, თუ ხელოვნური ინტელექტი ათასობით სახლის მართვის გზას ძირეულად შეცვლის?

2025 წლის ივნისში Heimstaden-ის ხელმძღვანელობამ გადაწყვიტა, ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით მუშაობა დაეჩქარებინა. რამდენიმე პლატფორმის შეფასების შემდეგ კომპანიამ OpenAI აირჩია. მიზანი ორმაგი იყო: თანამშრომლების შესაძლებლობების გაზრდა და ბიზნესის ძირითადი პროცესების ახლებურად გააზრება.

კომპანია ესწრაფვის სულ უფრო თვითმართვად შენობებზე გადასვლას, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ქონების მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში საჭიროებების წინასწარ განსაზღვრას, სამუშაოების კოორდინაციასა და გადაწყვეტილებების მიღებას შეუწყობს ხელს. „ჩვენი შენობების დანიშნულება არ შეცვლილა“, — ამბობს ჰელგე კროგსბიოლი, Heimstaden-ის თანააღმასრულებელი დირექტორი. „ჩვენ ადამიანებს საცხოვრებლით ვუზრუნველყოფთ. თუმცა მათი მართვის გზები მუდმივად იცვლება: დამკვიდრებულ მიდგომებს ვცდით და ახალ ტექნოლოგიებს ვნერგავთ.“

განვიხილოთ, რა ხდება, როცა საცხოვრებელი თავისუფლდება.

ტრადიციულად, მის ხელახლა გასაქირავებლად საჭიროა ქირის ღირებულების შეფასება, ფოტოგადაღების ორგანიზება, სარეკლამო განცხადებების შექმნა და ბაზრის მოთხოვნაზე რეაგირება. თითოეული ეტაპი დროს, კოორდინაციასა და სპეციალისტების ჩართულობას მოითხოვს. ამასთან, საჭიროა ინფორმაციის გააზრებაც: რას ფლობთ თქვენ, რა აქვთ კონკურენტებს და რა სურს მომხმარებელს.

ხელოვნური ინტელექტი ახლა ამ პროცესის ყველა ძირითად ეტაპზე ეხმარება თანამშრომლებს:

• ფასის განსაზღვრა: ანალიტიკა და რეკომენდაციები ChatGPT‑ის „საიტებში“ შექმნილი ინსტრუმენტების საფუძველზე

• რეკლამა: ხელოვნური ინტელექტით სტილიზებული სურათები და შედგენილი ბინების აღწერები

• განცხადებების შემოწმება: აგენტი ამოწმებს ყველა აქტიური განცხადების შესაბამისობას Heimstaden-ის ხარისხის სტანდარტებთან

• უკუკავშირი: ხელოვნური ინტელექტის მიერ მომზადებული ბაზრის უკუკავშირი გაქირავების გუნდებს საჭირო ცვლილებების შეტანაში ეხმარება, რაც ფასებს სულ უფრო მოქნილს ხდის

გადაწყვეტილებების გადახედვასა და დამტკიცებაზე პასუხისმგებლობა კვლავ თანამშრომლებს ეკისრებათ. თუმცა ამ გადაწყვეტილებებთან დაკავშირებული სამუშაო იცვლება.

ნიდერლანდებში საცხოვრებლის ვირტუალურად მოწყობილი ინტერიერის სურათის შექმნის ხარჯი დაახლოებით 50 ევროდან 0,10 ევროზე ნაკლებამდე შემცირდა — ანუ 99%-ზე მეტით. Heimstaden-ის შეფასებით, მხოლოდ ამ ბაზარზე წელიწადში 130 000 ევროს დაზოგვაა შესაძლებელი.

შედეგის მნიშვნელობა მხოლოდ რეკლამის გაიაფებით არ შემოიფარგლება. გაქირავების მთელ პროცესში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით Heimstaden ბაზარზე საცხოვრებლების შეთავაზების უფრო მოქნილ მიდგომას ქმნის.

„ჩვენი ხელოვნური ინტელექტის სტრატეგია სამ საყრდენს ეფუძნება“, — ამბობს Heimstaden-ის ციფრული მიმართულების დირექტორი ნიკოლაი ბრამერი. „პირველ რიგში, თანამშრომლებს ვაძლიერებთ სწავლებითა და სათანადო ინსტრუმენტებზე წვდომით. მეორე — გვაქვს ტრანსფორმაციის ცენტრალური ოფისი და ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის ინიციატორთა ქსელი, რომლებიც ამ სფეროში უფრო მასშტაბურ ინიციატივებს ახორციელებენ. მესამე — ვამყარებთ საფუძველს: ქონების მართვის სისტემებსა და მონაცემთა მოდელებს ხელოვნური ინტელექტის გამოსაყენებლად ვამზადებთ.“

გაქირავების პროცესში სამივე საყრდენი პრაქტიკულად მუშაობს: ინსტრუმენტები და სწავლება კოლეგებს ვირტუალურად მოწყობილი ინტერიერების სურათებისა და განცხადებების შექმნის საშუალებას აძლევს; ჩვენი ცენტრალური გუნდი ფასების განსაზღვრის, რეკლამის, განცხადებების შემოწმებისა და ბაზრის უკუკავშირის გაუმჯობესებას კოორდინაციას უწევს; ქონების მონაცემებს კი ხელმისაწვდომს ვხდით ხელოვნური ინტელექტის იმ ინსტრუმენტებისთვის, რომლებიც ფასების განსაზღვრასა და განცხადებების შექმნაში გვეხმარება.

ზოგიერთი უმნიშვნელოვანესი ცვლილება პროგრამული უზრუნველყოფის შემმუშავებელი ტრადიციული გუნდების მიღმა ხდება.

Heimstaden-ს თავის პორტფელში შემავალი ქონების გარემოსდაცვითი რისკების შეფასება სჭირდებოდა. ინფორმაცია არსებობდა, თუმცა სხვადასხვა საჯარო წყაროში, ფორმატსა და მონაცემთა ნაკრებში იყო გაფანტული. მის საფუძველზე პრაქტიკულად გამოსადეგი შეფასების მომზადებას დიდი მოცულობის ხელით სამუშაო და მნიშვნელოვანი ტექნიკური რესურსები დასჭირდებოდა.

Heimstaden-ის გარემოსდაცვითი მდგრადობის ანალიტიკოსმა იულია ერლანდსენმა, რომელსაც პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების გამოცდილება არ ჰქონდა, განსხვავებული მიდგომის შესაქმნელად Codex გამოიყენა.

Codex დაეხმარა მას მონაცემების მოძიებაში, გასუფთავებასა და სტანდარტიზაციაში, ხარისხის შემოწმებასა და განმეორებით გამოსაყენებელი დამუშავების პროცესების შექმნაში. მეთოდოლოგიასა და შედეგების სისწორის შემოწმებაზე კონტროლი იულიას ხელში დარჩა.

შედეგად შეფასდა 20 112 ობიექტი და შეიქმნა ექვს მილიონზე მეტი სტრიქონი გამოსადეგი მონაცემებით. წინასწარი გათვლით, საქმეს ხუთი ადამიანის ერთწლიანი მუშაობა სჭირდებოდა, თუმცა ის ორმა ადამიანმა ორ თვეში შეასრულა.

Heimstaden-ს არც გარე კონსულტანტების ჩართვა დასჭირდა, რაც სხვა შემთხვევაში პრობლემის გადასაჭრელად აუცილებელი იქნებოდა.

ის, რაც რთულ ანალიტიკურ პროექტად დაიწყო, მრავალჯერ გამოსაყენებელ შესაძლებლობად იქცევა და კლიმატური რისკების შეფასებას, ანგარიშგების მოთხოვნების შესრულებასა და საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მიღებას ემსახურება.

Heimstaden ხელოვნურ ინტელექტს იმ ამოცანებისთვის ნერგავს, რომელთა შესრულებაშიც თანამშრომლებს დახმარება სჭირდებათ. 2025 წლის სექტემბერში ChatGPT Enterprise-ის დანერგვიდან ორ-სამ თვეში მას თანამშრომლების ნახევარი იყენებდა. ხელოვნური ინტელექტით ტრანსფორმაციის ცენტრალური ოფისი გამოყენების მაგალითების ბიბლიოთეკას აწარმოებს, რათა კოლეგებმა კომპანიის სხვადასხვა მიმართულების გამოცდილება გაიზიარონ.

თანამშრომლები დამტკიცებულ ინსტრუმენტებს მონაცემთა უსაფრთხოების წესების დაცვით იყენებენ. ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი შიგთავსის გაგზავნამდე შემოწმებასა და გადაწყვეტილებების დამტკიცებაზე პასუხისმგებლობა კვლავ მათ ეკისრებათ.

ხელოვნურ ინტელექტს შენობების მოვლა-პატრონობაზე პასუხისმგებელი თანამშრომლებიც იყენებენ, მათ შორის ისინიც, ვინც თავდაპირველად სკეპტიკურად იყო განწყობილი. ნორვეგიაში ერთ-ერთმა ასეთმა თანამშრომელმა ChatGPT მოუვლელი ბინის შესაფასებლად და პრიორიტეტების მიხედვით სარემონტო გეგმის შესადგენად გამოიყენა. მისი დაკვირვებები სტრუქტურირებულ გეგმად იქცა, რომლის გადახედვა და დახვეწაც თავად შეეძლო.

Heimstaden უკვე ემზადება შემდეგი ეტაპისთვის — ხელოვნური ინტელექტისთვის, რომელსაც სხვადასხვა სისტემაში მუშაობა და მრავალსაფეხურიანი პროცესების კოორდინაცია შეუძლია.

შესყიდვების ანალიტიკური პლატფორმა, რომელსაც კომპანია ამჟამად ნერგავს, სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას API-ებით ხელმისაწვდომ OpenAI-ის მოდელებთან აერთიანებს. პლატფორმა Outlook-ში, SharePoint-სა და Teams-ში მუშაობისთვისაა შექმნილი და ხელშეკრულებების ანალიზს, მოლაპარაკებებისთვის მომზადებასა და ხელშეკრულების სასიცოცხლო ციკლის მართვას უწყობს ხელს. კომერციულ გადაწყვეტილებებსა და მათ დამტკიცებაზე პასუხისმგებლობა თანამშრომლებს რჩებათ.

გრძელვადიანი მიზანი უფრო ძირეულ ცვლილებას გულისხმობს.

Heimstaden პარტნიორებთან ერთად ქმნის Amplio Estate-ს — ქონების მართვის თანამედროვე სისტემას, რომელიც MCP-ის მეშვეობით ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სამუშაო პროცესების მხარდაჭერისთვისაა განკუთვნილი. მიზანია, თანამშრომლებმა ხელოვნური ინტელექტის, მაგალითად ChatGPT‑ის, დახმარებით მოიძიონ ინფორმაცია ქონების შესახებ და შეასრულონ მოქმედებები ძირითად ბიზნესსისტემებში, ადამიანის სათანადო ზედამხედველობით.

ასე იწყებს Heimstaden თვითმართვადი შენობების იდეის პრაქტიკულ ტექნოლოგიურ გეგმად ქცევას.

• ნიდერლანდებში სურათების შექმნის ხარჯები 99%-ზე მეტით შემცირდა.

• Codex-ით შეფასდა უძრავი ქონების 20 112 ობიექტი. სამუშაო, რომელსაც წინასწარი გათვლით ხუთი ადამიანის ერთწლიანი შრომა სჭირდებოდა, ორმა ადამიანმა ორ თვეში შეასრულა.

• დანერგვიდან 2–3 თვეში გამოყენება თანამშრომლების 50%-მა დაიწყო.

• ყურადღება ადამიანებზე გაამახვილეთ: მთავარი დაბრკოლებები გამოყენების დაწყება და წარმოსახვის ნაკლებობაა და არა ტექნოლოგია

• იპოვეთ ცვლილებების ინიციატორები: ყველაზე დიდი შედეგი იმ კოლეგებისგან მოდის, რომლებიც ადგილობრივ დონეზე ცვლილებებს ახორციელებენ

• გამართეთ პროცესი: ხელოვნური ინტელექტი გაუმართავ პროცესს ვერ გამოასწორებს, თუმცა გამართული პროცესის მასშტაბს მკვეთრად გაზრდის.

Heimstaden-ის ხედვა ადამიანების გარეშე მოქმედ შენობებს კი არ გულისხმობს, არამედ ქონებას, რომლის მართვასაც სულ უფრო ინტელექტუალური სისტემები დაეხმარება. ეს თანამშრომლებს უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებისა და მომხმარებელთა საკითხების უფრო ეფექტიანად მოგვარების საშუალებას მისცემს.

შენობები კვლავ იმავე დანიშნულებას შეინარჩუნებს — ადამიანებისთვის სახლად და თავშესაფრად დარჩება. მათი მართვის გზა კი სამუდამოდ შეიცვალა.