Miks kulub kinnisvaras endiselt kolmandik tööajast info otsimisele ja kuidas seda muuta saaks?

Ehkki tehisintellekt on üha hoogsamalt sisenemas ka kinnisvarasektorisse, on täna veel selle kasutamise osas rohkem küsimusi kui vastuseid. Peamurdmist ei tekita niivõrd see, millist AI-lahendust kasutada, vaid kas ettevõtte andmed on üldse sellisel kujul olemas, et tehisintellekt neist midagi mõistlikku välja lugeda suudaks.

WHAT IF

Miks kulub kinnisvaras endiselt kolmandik tööajast info otsimisele ja kuidas seda muuta saaks?

WHAT IFi & Franklini asutaja ning tegevjuht Maria Freimann rääkis veebiseminaril “Tehisintellekt kinnisvaras: mis on praegu päriselt võimalik?”, et kõige esimene ja olulisem muutus on seotud inimeste enda mõtteviisiga. Liiga sageli nähakse tehisintellekti lihtsalt uue tööriistana teiste tarkvarade kõrval, kuigi selle tegelik roll on palju laiem.

“AI ei ole järjekordne töövahend, mida olemasoleva tarkvara kõrvale lihtsalt ritta sättida. Kui varem on info liikunud failides, meilides ja tabelites ning inimene on olnud see, kes on sealse informatsiooni kokku liitnud, siis nüüd saab AI siduda allikad, rollid ja tegevused üheks töövooks,” selgitas Maria.

See tähendab, et AI väärtus ei seisne üksnes tekstide koostamises või küsimustele vastamises, vaid sellest on kujunemas lahendus, mis ühendab seni eraldi seisnud süsteemid, dokumendid ja tööprotsessid ühtseks tervikuks.

Freimann rõhutas, et tehnoloogia edukus sõltub otseselt sellest, milline on organisatsiooni olemasolev andmekvaliteet. “AI pole maagia, vaid peegel ja kui sisend peeglile on segane, on ka peegelpildis hägu. Kui anda AI-le üle kaos, siis saab ka vastuseks väga enesekindla kaose.”

Kinnisvarasektoris otsitakse infot ikka veel käsitsi

Paljudes organisatsioonides on hoonetega seotud info kogunenud aastate jooksul kümnetesse erinevatesse süsteemidesse. Projekteerimisfailid, ehitusdokumendid, hooldusjuhendid, lepingud, e-kirjad ja aruanded asuvad eri kohtades ning omavahelised seosed puuduvad.

Meeletu aeg kulub tegevusele, mis ei loo mingisugust väärtust

Ühe hoone kohta käiv vajalik teave võib paikneda enam kui 30 erinevas süsteemis. “Selle tulemusena kulub märkimisväärne osa tööajast mitte otsuste tegemisele, vaid vajaliku info otsimisele ja kokku kogumisele,” sõnas Freimann ja lisas, et nii kulubki kuni 35 protsenti tööajast tegevustele, mis ei loo otsest väärtust.

“Failid ei võrdu andmed. Meil võib olla terabaitide viisi faile ja ikkagi mitte ühtegi kasutatavat andmepunkti, sest PDF ei ole andmebaas, see on lihtsalt pilt tabelist. Projekt-projekti järel muutub dokumentatsioon kihilisemaks, kuid mitte targemaks.”

Paljude ettevõtete probleem ei seisne dokumentide puudumises, vaid vastupidi – neid on sageli liiga palju. Küsimus on selles, et nende sisu ei ole struktureeritud ega masinloetav ning seetõttu ei saa seda kasutada teadmiste, prognooside ega automatiseeritud tööprotsesside loomiseks.

Registreeru Franklini demole SIIN

Agentne AI muudab tööprotsesse

WHAT IF& Franklini kaasasutaja Juhan Kangilaski rääkis seminaril, et tehisintellekti areng liigub kiiresti edasi tavapärastest vestlusrobotitest agentsete süsteemide suunas.

Kui seni on AI peamiselt vastanud küsimustele või loonud sisu kasutaja käsul, siis järgmine arenguetapp tähendab süsteeme, mis suudavad ise kasutada erinevaid tööriistu, liikuda erinevate andmeallikate vahel ja täita eesmärkide saavutamiseks mitmest etapist koosnevaid ülesandeid.

Pikemas perspektiivis nähakse arengut mudelite suunas, mis mõistavad üha paremini füüsilist keskkonda, hoonete toimimist ja nende omavahelisi seoseid. “See kõik tähendaks tulevikus seda, et spetsialist ei pea enam ise vajalikku dokumenti otsima asuma, vaid süsteem suudab erinevatest allikatest vajaliku info välja selekteerida, neid tõlgendada ning teha ettepanekuid järgmisteks tegevusteks,” sõnas Kangilaski.

AI kasutuselevõtt saab alguse üsna rutiinsest tööst

Kuigi tehisintellekti ümber liigub palju suuri lubadusi, soovitati seminaril alustada praktilisemalt.

Esimene samm on kaardistada organisatsioonis kõige tüütumad, ajamahukamad ja korduvamad tegevused ja seejärel eristada, millised neist toovad automatiseerituna reaalset ärilist kasu ja millised mitte. Just sellest vahetegemisest sünnib tavaliselt kõige kiirem ja käegakatsutavam tulemus.

Samuti soovitati katsetada juba olemasolevaid tööriistu. Näiteks saab Perplexityt kasutada uurimistööks ja info koondamiseks ning Claude'i lepingute või mahukate dokumentide analüüsimiseks.

Kõige olulisemaks peeti aga andmevundamendi loomist. Ilma selleta jääb iga AI-projekt paratamatult piiratud tulemusega eksperimendiks.

Juhan Kangilaski sõnul ei tasu esimesena sukelduda aastakümnete vanustesse paberarhiividesse. Mõistlikum on alustada uutest objektidest, kus andmed on juba digitaalsed ning neid saab kohe struktureeritult hallata.

“Kinnisvarasektori järgmine konkurentsieelis ei sünni mitte sellest, kellel on kõige rohkem dokumente, vaid sellest, kes suudab oma andmed muuta kasutatavaks teadmisteks,” sõnas Kangilaski. Tehisintellekt võib seda protsessi märkimisväärselt kiirendada, kuid ainult siis, kui vundament on korras.

Kuidas WHAT IF & Franklin sind ja sinu ettevõtet toetada saavad, vaata lähemalt SIIT

WHAT IF

Seotud lood

Sisuturundus

19.08.26, 09:46

Pärnu taristu- ja kinnisvara-investeeringud meelitavad huvilisi kiirelt tegutsema

Pärnu kinnisvaraturg näitab taas kasvumärke – tehingute arv on suurenenud ning lähiaastatel jõuab turule mitu uut arendusprojekti. Euribori stabiliseerumine on ostjate huvi elavdanud, kuid samal ajal on kasvanud ka nende ootused. Kui varem mängis otsuse tegemisel olulist rolli eelkõige ruutmeetri hind, siis nüüd hinnatakse üha enam kodu funktsionaalsust, elukeskkonna kvaliteeti ja asukohta. Traditsiooniliselt hinnatud rannarajooni kõrval kogub tähelepanu ka kiiresti arenev jõeäärne piirkond.