Heimstaden พลิกโฉมการบริหารที่อยู่อาศัยด้วย AI

ย้อนกลับไปเมื่อร้อยปีก่อน คนที่ดูแลอาคารที่พักอาศัยมีหน้าที่หาผู้เช่า เก็บค่าเช่า และดูแลรักษาอาคารให้พร้อมอยู่อาศัย แม้เวลาจะผ่านมาถึงปัจจุบัน หน้าที่หลักเหล่านี้ก็ยังเหมือนเดิมแทบทุกอย่าง แต่สิ่งที่กำลังเปลี่ยนไปอย่างมากคือ วิธีจัดการงานเหล่านั้น

โอกาสนี้ทำให้ Heimstaden⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ผู้ประกอบธุรกิจบริหารที่พักอาศัยในยุโรป เริ่มมองเห็นความเป็นไปได้ใหม่ๆ ว่า หากนำ AI มาใช้ เราจะเปลี่ยนวิธีบริหารจัดการที่พักอาศัยหลายพันแห่งไปจากเดิมได้มากแค่ไหน

ในเดือนมิถุนายน 2568 ผู้บริหารของ Heimstaden ตัดสินใจเดินหน้าใช้ AI อย่างจริงจังมากขึ้น หลังจากพิจารณาแพลตฟอร์มหลายแห่ง บริษัทก็เลือก OpenAI โดยตั้งเป้าหมายไว้สองด้าน คือช่วยให้พนักงานทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพ และปรับเปลี่ยนกระบวนการสำคัญที่เป็นหัวใจของธุรกิจ

Heimstaden ตั้งเป้าพัฒนาไปสู่การบริหารจัดการอาคารที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองมากขึ้น โดยใช้ AI ช่วยคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้า ประสานงาน และสนับสนุนการตัดสินใจในทุกขั้นตอนของการบริหารอสังหาริมทรัพย์ “จุดประสงค์ของอาคารเรายังคงเหมือนเดิม” Helge Krogsbøl ประธานเจ้าหน้าที่บริหารร่วมของ Heimstaden กล่าว “นั่นคือการเป็นบ้านให้ผู้คน แต่สิ่งที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอคือวิธีบริหารจัดการ เพราะเราไม่หยุดตั้งคำถามกับแนวทางเดิมๆ และเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ๆ”

ลองมาดูกันว่าต้องทำอะไรบ้างเมื่อมีที่พักอาศัยว่างให้เช่า

แต่เดิม หากต้องการนำที่พักอาศัยที่ว่างกลับมาปล่อยเช่าอีกครั้ง ก็ต้องเริ่มจากการประเมินราคาเช่า จัดหาช่างภาพมาถ่ายรูป จัดทำโฆษณา และปรับให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาด แต่ละขั้นตอนต้องใช้เวลา อาศัยการประสานงานและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน อีกทั้งยังต้องจัดการข้อมูลหลายส่วน ทั้งรายละเอียดของที่พักที่มีอยู่ ข้อเสนอของคู่แข่ง และสิ่งที่ลูกค้าต้องการ

ปัจจุบัน AI เข้ามาช่วยในทุกขั้นตอนสำคัญของการปล่อยเช่าที่พักอาศัย ดังนี้

• การตั้งราคา: ใช้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำจากเครื่องมือที่พัฒนาขึ้นด้วย ChatGPT Sites

• การโฆษณา: ใช้ AI ตกแต่งภาพและเขียนคำบรรยายห้องพัก

• การตรวจสอบประกาศให้เช่า: เอเจนต์ตรวจสอบโฆษณาที่เผยแพร่อยู่ทั้งหมดว่าเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพของ Heimstaden หรือไม่

• การติดตามผล: AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและความคิดเห็นจากตลาด เพื่อให้ทีมปล่อยเช่ารู้ว่าควรปรับปรุงอะไรบ้าง และสามารถปรับราคาเช่าให้สอดคล้องกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนไปได้มากขึ้น

พนักงานยังคงเป็นผู้ตรวจสอบและอนุมัติการตัดสินใจต่างๆ ด้วยตนเอง แต่ขั้นตอนการทำงานก่อนที่จะตัดสินใจนั้นกำลังเปลี่ยนไป

ในเนเธอร์แลนด์ Heimstaden ลดต้นทุนการสร้างภาพตกแต่งอสังหาริมทรัพย์เสมือนจริงจากเดิมประมาณ 50 ยูโร เหลือไม่ถึง 0.10 ยูโรต่อภาพ หรือคิดเป็นการลดต้นทุนมากกว่า 99% โดยบริษัทประเมินว่าเฉพาะในเนเธอร์แลนด์แห่งเดียวก็มีโอกาสประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 130,000 ยูโรต่อปี

ประโยชน์ที่ Heimstaden ได้รับไม่ได้มีแค่การลดต้นทุนโฆษณาเท่านั้น แต่การนำ AI มาช่วยในทุกขั้นตอนของการปล่อยเช่ายังทำให้บริษัทสามารถปรับเปลี่ยนวิธีทำงานให้ตอบสนองต่อความต้องการของตลาด และนำที่พักอาศัยออกสู่ตลาดได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้น

“กลยุทธ์ AI ของเรามีหลักสำคัญอยู่ 3 ด้าน” Nikolaj Brammer ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายดิจิทัลของ Heimstaden กล่าว “ด้านแรกคือการเพิ่มศักยภาพให้พนักงานด้วยการฝึกอบรมและการจัดหาเครื่องมือที่เหมาะสม ด้านที่สองคือการมีหน่วยงานกลางที่ดูแลการปรับเปลี่ยนองค์กรและเครือข่ายพนักงานแกนนำด้าน AI เพื่อขับเคลื่อนโครงการ AI ขนาดใหญ่ ส่วนด้านที่สามคือการวางรากฐานให้พร้อม โดยปรับระบบบริหารจัดการอสังหาริมทรัพย์และรูปแบบการจัดโครงสร้างข้อมูลให้รองรับการใช้งาน AI”

กระบวนการปล่อยเช่าที่พักอาศัยเป็นตัวอย่างของการนำกลยุทธ์ทั้ง 3 ด้านมาใช้จริง โดยบริษัทจัดหาเครื่องมือและฝึกอบรมพนักงานให้สามารถสร้างภาพตกแต่งที่พักอาศัยเสมือนจริงและจัดทำประกาศให้เช่าได้ ขณะเดียวกัน ทีมส่วนกลางก็รับหน้าที่ประสานการปรับปรุงงานด้านราคา โฆษณา การตรวจสอบประกาศ และผลตอบรับจากตลาด พร้อมกันนี้ บริษัทยังกำลังปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ เพื่อให้เครื่องมือ AI นำข้อมูลไปใช้ช่วยตั้งราคาและจัดทำประกาศได้

การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญหลายอย่างไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะในทีมพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเดิมๆ แต่กำลังเกิดขึ้นในสายงานอื่นด้วย

Heimstaden ต้องการประเมินความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมของอสังหาริมทรัพย์ทั้งหมดในความดูแล แม้จะมีข้อมูลที่จำเป็นอยู่แล้ว แต่ข้อมูลเหล่านั้นกระจัดกระจายอยู่ตามแหล่งข้อมูลสาธารณะและจัดเก็บในรูปแบบต่างๆ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลให้พร้อมใช้ประเมินความเสี่ยงจึงต้องอาศัยทั้งแรงงานคนและทรัพยากรด้านเทคนิคจำนวนมาก

Julia Erlandsen นักวิเคราะห์ด้านความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อมของ Heimstaden ไม่มีพื้นฐานด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่เธอก็ใช้ Codex มาช่วยคิดค้นและพัฒนาแนวทางใหม่ในการทำงานได้

Codex ช่วยค้นหา รวบรวม จัดระเบียบ และปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน รวมถึงตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและพัฒนากระบวนการประมวลผลที่สามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้ โดย Julia ยังคงเป็นผู้กำหนดวิธีการและตรวจสอบความถูกต้องด้วยตัวเอง

ผลลัพธ์ที่ได้คือ Heimstaden สามารถประเมินความเสี่ยงของอสังหาริมทรัพย์ 20,112 รายการ และสร้างข้อมูลที่นำไปใช้ประโยชน์ได้กว่า 6 ล้านแถว อีกทั้งยังลดจำนวนคนและเวลาที่คาดว่าต้องใช้ในการทำโครงการ จากเดิมที่ต้องใช้คน 5 คนทำงานตลอด 1 ปี เหลือเพียง 2 คนทำงาน 2 เดือน

ไม่เพียงเท่านั้น Heimstaden ยังสามารถจัดการปัญหานี้ได้เอง โดยไม่ต้องว่าจ้างที่ปรึกษาจากภายนอกอย่างที่เคยจำเป็นต้องทำ

สิ่งที่เริ่มต้นจากโครงการวิเคราะห์ข้อมูลอันซับซ้อน กำลังพัฒนาเป็นแนวทางการทำงานที่ Heimstaden สามารถนำไปใช้ซ้ำได้ ไม่ว่าจะเป็นการประเมินความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ การจัดทำรายงานให้เป็นไปตามข้อกำหนด หรือการให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจของนักลงทุน

Heimstaden มุ่งนำ AI มาใช้ช่วยแบ่งเบาภาระงานของพนักงาน หลังจากเปิดให้ใช้ ChatGPT Enterprise ในเดือนกันยายน พ.ศ. 2568 ภายในเวลาเพียง 2–3 เดือน พนักงานถึงครึ่งหนึ่งก็หันมาใช้งาน บริษัทยังมีทีมกลางที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในองค์กร โดยรวบรวมตัวอย่างการใช้งานจากฝ่ายต่างๆ ไว้ให้พนักงานได้ศึกษาและนำไปปรับใช้กับงานของตนเอง

Heimstaden กำหนดให้พนักงานใช้เครื่องมือที่ผ่านการอนุมัติและปฏิบัติตามมาตรการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลอย่างเคร่งครัด ทั้งนี้ พนักงานยังต้องตรวจสอบเนื้อหาจาก AI ก่อนนำไปส่งให้ผู้อื่น และเป็นผู้อนุมัติการตัดสินใจด้วยตนเอง

การนำ AI มาใช้ของ Heimstaden ยังขยายไปถึงพนักงานที่ดูแลอาคารและที่พักอาศัย แม้แต่คนที่เคยไม่มั่นใจใน AI มาก่อน ตัวอย่างเช่น พนักงานดูแลอาคารคนหนึ่งในนอร์เวย์ใช้ ChatGPT ช่วยประเมินสภาพอพาร์ตเมนต์ที่ขาดการดูแลและร่างแผนปรับปรุงห้องโดยเรียงลำดับความสำคัญของงาน ทำให้สามารถนำสิ่งที่ตรวจพบมาจัดเป็นแผนงานที่ชัดเจน พร้อมตรวจสอบและปรับแก้ได้ตามความเหมาะสม

Heimstaden กำลังเตรียมพร้อมสำหรับก้าวต่อไป ด้วยการนำ AI มาใช้ทำงานร่วมกับระบบต่างๆ และประสานการทำงานที่มีหลายขั้นตอนให้เป็นไปอย่างต่อเนื่อง

Heimstaden กำลังทยอยนำ Procurement Intelligence Platform มาใช้งาน โดยแพลตฟอร์มนี้ผสานระบบทำงานอัตโนมัติเข้ากับโมเดลของ OpenAI ผ่าน API และออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ Outlook, SharePoint และ Teams ได้ เพื่อช่วยวิเคราะห์สัญญา เตรียมความพร้อมในการเจรจาต่อรอง และบริหารจัดการสัญญาตลอดอายุสัญญา โดยพนักงานยังคงเป็นผู้รับผิดชอบการตัดสินใจทางธุรกิจและการอนุมัติต่างๆ

เป้าหมายระยะยาวคือการเปลี่ยนแปลงที่ลึกลงไปถึงรากฐาน

Heimstaden กำลังร่วมพัฒนา Amplio Estate ระบบบริหารอสังหาริมทรัพย์สมัยใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่าน MCP เป้าหมายคือให้พนักงานใช้ AI เช่น ChatGPT เพื่อดึงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์และดำเนินการในระบบธุรกิจหลักได้ โดยมีมนุษย์กำกับดูแลอย่างเหมาะสม

นี่คือจุดเริ่มต้นที่ Heimstaden เปลี่ยนแนวคิดเรื่องอาคารที่บริหารจัดการตัวเองได้ให้เป็นแผนพัฒนาเทคโนโลยีที่นำไปปฏิบัติได้จริง

• ลดต้นทุนการสร้างรูปภาพได้มากกว่า 99% ในเนเธอร์แลนด์

• ใช้ Codex ช่วยประเมินอสังหาริมทรัพย์ 20,112 รายการ พร้อมลดจำนวนคนและเวลาที่คาดว่าต้องใช้ในการทำโครงการ จากเดิมที่ต้องใช้คน 5 คนทำงานนาน 1 ปี เหลือเพียง 2 คนทำงาน 2 เดือน

• พนักงาน 50% เริ่มใช้งานภายใน 2–3 เดือนหลังเปิดใช้งาน

• เน้นคนเป็นสำคัญ: อุปสรรคไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่การนำ AI มาใช้และการมองเห็นโอกาสที่จะใช้ประโยชน์จาก AI

• ค้นหาผู้ผลักดันการเปลี่ยนแปลง: ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกิดจากพนักงานที่ช่วยผลักดันการเปลี่ยนแปลงในหน่วยงานของตน

• วางกระบวนการให้ดี: AI แก้กระบวนการที่มีปัญหาไม่ได้ แต่ช่วยขยายผลของกระบวนการที่ดีได้อย่างมหาศาล

ภาพอนาคตที่ Heimstaden วาดไว้ไม่ใช่อาคารที่ไร้ผู้คน แต่เป็นอสังหาริมทรัพย์ที่มีระบบอัจฉริยะเข้ามาช่วยสนับสนุนการทำงานมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อให้พนักงานตัดสินใจได้ดีขึ้น และสามารถแก้ไขปัญหาต่างๆ ให้ลูกค้าได้มากขึ้น

แม้วิธีบริหารจัดการอาคารจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แต่สิ่งหนึ่งที่จะไม่เปลี่ยนคือ อาคารเหล่านี้ยังคงเป็นบ้านและที่พักพิงให้ผู้คนเช่นเดิม