Inaugurando a era dos ativos inteligentes

O problema de IA do CRE não é a camada de aplicação

Passei 20 anos como líder de produto na área de tecnologia, com profundo conhecimento na construção e dimensionamento de produtos de IA no Google, Two Sigma e Point72, onde aprimorei habilidades que são a interseção da excelência de produtos e dados. Ao assumir a função de novo Diretor de Produtos da VTS, estou entusiasmado com a oportunidade no setor imobiliário comercial de ajudar os profissionais não apenas a usar a IA, mas também a aproveitar seu poder no mais alto potencial e realmente confiar nela.

A confiança começa com a educação. “Big data” pode parecer abstrato, até mesmo intimidante, mas, em sua essência, trata-se de transformar milhões de pontos de dados fragmentados: comparações de mercado, termos de arrendamento, fluxos de capital e muito mais em insights claros e acionáveis. Os mecanismos de dados atuais não apenas agregam informações; eles detectam padrões e tendências, revelam riscos e oportunidades e dão sentido a informações que são díspares e que, de outra forma, permaneceriam inutilizadas. Quando os profissionais compreendem como estes sistemas funcionam, como os modelos são treinados, como os resultados são validados e onde se enquadra a supervisão humana, a confiança aumenta.

Durante anos, o CRE avaliou a IA como se modelos melhores pudessem desbloquear melhores operações. Na realidade, a restrição nunca foi a cognição, é a coordenação. Cada ativo é governado por uma rede de entradas que existem em sistemas fragmentados sem centralização e, embora a IA que opera nesse ambiente possa produzir respostas, não pode fornecer resultados significativos. A verdade é que não faltou inteligência à indústria; faltou-lhe uma memória unificada, e no momento em que essas fontes se alinham num quadro operacional contínuo é o momento em que a IA deixa de ajudar o trabalho e começa a moldá-lo.

Cada edifício produz informações continuamente: atividade de arrendamento, acordos legais, obrigações operacionais, relações com inquilinos, desempenho financeiro. Mas essas entradas residem em sistemas diferentes, são geridas por equipas diferentes, movem-se a velocidades diferentes e raramente se conciliam numa única realidade operacional. Não se pode pedir à IA que raciocine sobre essa fragmentação.

O ponto de partida da indústria foi melhorar a interpretação. Melhor extração. Melhores resumos. Melhores respostas de conversação. Mas a chave para operar edifícios de forma mais eficaz é compreender todos os dados disponíveis e compreender o que é fundamentalmente verdadeiro e o que precisa acontecer a seguir.

Locações não são documentos, são regras de comportamento

Um arrendamento é frequentemente tratado como uma fonte de dados. Na prática, é o ADN que rege a forma como um ativo evolui ao longo do tempo.

Escalações de aluguel alteram a receita.
Os períodos de aviso acionam fluxos de trabalho.
As cláusulas de exclusividade afetam as decisões de arrendamento.
As obrigações operacionais afetam o cumprimento.

Estes não são fatos estáticos a serem recuperados. Eles são as entradas de uma janela de contexto em constante expansão que influencia as operações.

A maioria dos sistemas, entretanto, trata o arrendamento como um artefato que produz periodicamente resultados estruturados, um resumo, um relatório, um conjunto de campos. No momento em que ocorre a atividade, o sistema se afasta do contrato que deveria representar. As equipes então reconciliam as diferenças manualmente: documento x planilha x sistema x realidade.

A IA colocada sobre esse ambiente torna-se consultiva por definição. Pode descrever o arrendamento, mas não pode determinar com segurança o que se aplica neste momento a todo o portfólio.

A capacidade inovadora não é a compreensão, mas a manutenção da clareza num contexto em constante evolução.

A inteligência requer uma compreensão unificada

Nas indústrias operacionais, o software eventualmente converge para o mesmo requisito: deve manter uma representação viva do mundo, e não descrevê-lo periodicamente.

Para imóveis comerciais, isso significa conectar todo o ciclo de vida: propostas, arrendamentos executados, alterações, renovações, obrigações, desempenho, em um único estado operacional que persiste ao longo do tempo.

Quando os sistemas permanecem desconectados, cada equipe reconstrói a realidade de forma independente. O leasing interpreta o contrato de uma forma, a gestão de ativos de outra e a contabilidade de uma terceira. A IA então raciocina sobre qualquer versão que encontrar, produzindo respostas que parecem corretas, mas que são operacionalmente inseguras.

Quando o estado é partilhado, o papel da IA ​​muda completamente. A questão deixa de ser “o que diz o contrato de arrendamento?” e se torna “o que deve acontecer agora?” Não porque o modelo melhorou, mas porque o ambiente continha dados conectados que forneciam insights acionáveis.

A mudança da informação para a infraestrutura

A indústria frequentemente enquadra a adoção da IA ​​como uma escolha de modelo. Na prática, é uma escolha infraestrutural.

Se os dados de locação funcionam como documentação, a IA produz explicações.
Se os dados de locação funcionam como infraestrutura, a IA produz orientação confiável.

A diferença é a competência dos dados, a capacidade da plataforma de manter múltiplas fontes sincronizadas em um contexto operacional utilizável e fornecer esse contexto de forma consistente para pessoas e software.

É por isso que a próxima geração de plataformas CRE será menos diferenciada pelas características e mais pela capacidade dos seus dados funcionarem como um ponto de referência operacional confiável.

O objetivo não é um software que ocasionalmente interprete edifícios, mas um software que os compreenda continuamente. Uma vez que essa base existe, a inteligência é medida menos pela forma como o sistema responde às perguntas e mais pela frequência com que as equipes precisam fazê-las.

A postagem Inaugurando a era dos ativos inteligentes apareceu primeiro em VTS.