Programma
Nozioni di base sull'intelligenza artificiale nel mondo degli affari
12 ore
A due anni dal lancio di ChatGPT, è giusto dire che nessuno è escluso dal potere dirompente dell’IA. Dalla finanza alla manifattura alla sanità e all’istruzione, ogni settore si sta rivolgendo all’IA per migliorare le decisioni, automatizzare le attività, ridurre i costi operativi e migliorare il servizio clienti.
Perfino il real estate, storicamente lento nell’adottare nuove tecnologie, sta iniziando ad abbracciare l’IA. Secondo la Global Real Estate Technology Survey 2023 di JLL, l’IA e l’IA generativa sono state classificate tra le tre tecnologie che, secondo investitori, sviluppatori e grandi conduttori, avranno il maggiore impatto sul settore nei prossimi tre anni.
Al centro di questa rivoluzione ci sono i dati. Per decenni, i principali attori del settore hanno accumulato montagne di dati proprietari e di terze parti su immobili, comunità, inquilini e sul mercato stesso. Queste informazioni cruciali possono alimentare sistemi di IA utilizzabili per un’ampia varietà di compiti specifici del real estate.
In questo articolo analizzeremo come usare l’IA nel real estate. Tratteremo alcuni casi d’uso esemplificativi, i passaggi principali per adottare l’IA e trasformare la tua attività immobiliare, e i benefici e le sfide chiave di questa tecnologia rivoluzionaria.
Applicazioni dell’IA nel Real Estate
L’IA offre enormi opportunità per rivoluzionare il settore immobiliare. In questa sezione analizziamo alcuni dei casi d’uso più interessanti dell’IA nel real estate.
Edifici intelligenti e design
L’IA sta rapidamente democratizzando l’architettura, rendendo il processo di progettazione più semplice e accessibile. Il generative design è un campo in forte crescita che prevede l’uso di algoritmi di IA per generare e valutare molteplici alternative progettuali a partire dagli input dell’utente.
Strumenti specializzati come Maket consentono a chiunque di progettare e pianificare una nuova costruzione o una ristrutturazione in pochi semplici passaggi. Con l’aiuto dell’IA generativa, puoi creare planimetrie, render architettonici e interior design, a partire da prompt in linguaggio naturale.
Allo stesso modo, modelli di IA generativa perfezionati possono aiutarti a orientarti tra le normative edilizie e a prendere decisioni informate su requisiti prestazionali, processi produttivi e materiali.
Descrizioni degli annunci
Buone descrizioni sono fondamentali per vendere o affittare un immobile. Tuttavia, scriverle è in genere un processo manuale e dispendioso in termini di tempo. Fortunatamente, l’IA generativa sta rendendo le descrizioni più rapide e accurate.
Strumenti come ListingAI usano l’IA generativa per creare descrizioni uniche e accattivanti degli immobili in pochi secondi, facendo risparmiare tempo e denaro agli agenti e migliorando il posizionamento SEO.
Valutazione degli immobili
Qual è il vero valore di un immobile? È una domanda estremamente complessa. Molte variabili possono essere considerate per stimarne il valore esatto, tra cui posizione, caratteristiche dell’asset, cambiamenti demografici e rischi ambientali.
Per fortuna, l’IA sta cambiando il modo in cui proprietari e investitori valutano gli immobili. Potenti modelli di machine learning possono analizzare grandi quantità di dati per arrivare a valutazioni che non sono semplici stime ma riflettono il reale valore di mercato aggiornato.
Un ottimo esempio di come l’IA possa aiutare i professionisti nella valutazione degli asset è StadimData, un’azienda che ha creato una piattaforma per raccogliere facilmente dati immobiliari e prevedere automaticamente il valore degli immobili.
Investimenti immobiliari
L’IA e l’analisi predittiva stanno cambiando rapidamente il processo decisionale negli investimenti immobiliari. Grazie a potenti modelli di machine learning, gli investitori possono oggi alimentare i loro modelli con dati altamente granulari, come posizione, condizioni, domanda di mercato, trend di mercato in tempo reale, indicatori economici e persino sentiment sui social media.
I grandi player del settore immobiliare, come BlackRock, sfruttano questi modelli per avere una visione più sfumata del valore degli asset, oltre a individuare opportunità di investimento su scala globale, ad esempio in nuove costruzioni residenziali, real estate abitativo e finanziamento dei mutui.
Servizio clienti
L’IA offre un modo efficace ed efficiente per le aziende immobiliari di ampliare la capacità di servire più clienti a costi significativamente ridotti. Replicando e ampliando le capacità umane, i chatbot basati su IA possono raccogliere e incrociare informazioni per elaborare risposte e soluzioni che i clienti cercano durante il percorso di acquisto o affitto.
Strumenti di assistenza clienti con IA, come Phonely, riducono il carico di lavoro per gli agenti immobiliari garantendo al contempo che i clienti ricevano supporto quando ne hanno bisogno, gestendo richieste, programmando visite e offrendo raccomandazioni personalizzate.
Dai un’occhiata al nostro articolo dedicato per scoprire tutto sull’IA nel servizio clienti.
Implementazione strategica dell’IA nel Real Estate
Sebbene tutti nel settore immobiliare riconoscano le opportunità dell’IA, sfruttarne appieno il potenziale rimane la sfida più grande per gli anni a venire.
Secondo la Global Real Estate Technology Survey 2023 di JLL, solo il 13% degli intervistati si considera un early adopter, che testa o implementa attivamente nuove tecnologie, mentre il 32% vorrebbe farlo a breve ma manca di una strategia chiara, competenze o budget per un’adozione efficace.
Sebbene la storica riluttanza delle aziende immobiliari ad abbracciare l’innovazione tecnologica sia una variabile importante per capire le difficoltà del settore, è anche vero che non sono le uniche a faticare a cogliere il valore e il vantaggio competitivo dell’IA. Implementare l’IA nelle operazioni aziendali è spesso un percorso lungo e pieno di ostacoli. Molte cose devono funzionare al meglio in un’organizzazione per sfruttare l’opportunità offerta dall’IA.
In questa sezione, copriamo le principali azioni strategiche che gli attori del real estate possono intraprendere per garantire un’implementazione di successo dell’IA
Integrazione di strumenti e piattaforme di IA
Integrare strumenti e piattaforme di IA è una grande sfida per le aziende. Durante il processo possono sorgere molte domande. Quando e dove usare l’IA? Quali strumenti usare? Ne vale la pena in termini di costi?
Raj Singh, Partner di JLL Spark, sottolinea i principali elementi che fanno la differenza quando si tratta di integrazione dell’IA:
L’IA sta aiutando a snellire il nostro settore. Come investitori di venture capital, abbiamo visto molti esperimenti con le più recenti capacità dell’IA, e la chiave per passare dai piloti a prodotti di successo dipende da qualità dei dati, integrazione nel workflow e interfacce di output intuitive.
Raj Singh, Partner at JLL Spark
Ecco un elenco di passaggi per integrare l’IA nelle tue operazioni aziendali:
Identifica i problemi di business
Anche se strumenti all’avanguardia come ChatGPT possono potenzialmente servire un’ampia gamma di applicazioni, la verità è che la maggior parte delle applicazioni di IA funziona al meglio per casi d’uso specifici. In quest’ottica, un ottimo punto di partenza è individuare inefficienze particolari nei tuoi flussi di lavoro in cui l’implementazione di sistemi di IA potrebbe fare la differenza.
Prova gli strumenti di IA
Una volta individuate le aree di miglioramento, è il momento di investire tempo e denaro per provare diversi strumenti di IA. Idealmente, implementi una stack di IA che copra l’intero processo di analisi dei dati, dalla raccolta (cioè l’estrazione di dati da fonti e formati diversi) e archiviazione fino all’interpretazione e visualizzazione dei dati. L’obiettivo di questa fase di sperimentazione è familiarizzare i tuoi team con vari strumenti di IA, annotandone funzionalità, punti di forza e debolezze. Il panorama dell’IA per il real estate evolve rapidamente ed è importante trovare la soluzione giusta per la tua azienda.
Allinea gli strumenti di IA a priorità e risorse
L’IA offre molte opportunità per migliorare il tuo business, ma serve strategia. Implementare questi strumenti richiederà risorse e tempo. In questa fase, devi trovare un equilibrio tra priorità, budget e risorse umane. Questa analisi è cruciale per decidere quali strumenti di IA implementare.
Inoltre, come ha sottolineato Philipp Herzig, Chief AI Officer (CAIO) di SAP, nel nostro articolo sui Chief AI Officer,
Il lavoro del CAIO è vedere come l’azienda possa usare la tecnologia più recente per portare valore al cliente, non la tecnologia fine a sé stessa.
Philipp Herzig, Chief AI Officer at SAP
Valuta rischi e conformità
Prima pensi ai potenziali rischi degli strumenti di IA, meglio è, ma è indispensabile condurre questa analisi prima di implementare qualsiasi strumento. L’IA porta enormi benefici potenziali ma anche alcuni rischi.
Garantire l’uso etico e responsabile dell’IA non è solo una scelta intelligente ma sta diventando rapidamente anche un obbligo legale. In tutto il mondo i Paesi stanno avanzando con normative sulla protezione dei dati e sull’IA (per esempio, l’UE ha recentemente approvato l’AI Act europeo), che richiedono alle aziende di adottare misure complete per garantire la conformità.
Integra l’IA e misura il successo
Ora sei pronto a integrare gli strumenti di IA nel tuo business. In questa fase finale è importante aver definito una strategia per misurare il successo. In altre parole, devi stabilire metriche o KPI per misurare il ritorno sull’investimento. Puoi saperne di più sul ROI dell’IA nella nostra guida dedicata.
Change management e formazione
Qualunque sia la soluzione di IA che vuoi implementare nella tua azienda immobiliare, avrai bisogno delle tue persone per realizzarla. Per questo, prima di iniziare il processo, è essenziale condurre una valutazione onesta delle capacità del tuo team, dei bisogni e dei processi esistenti.
Qui sotto trovi una guida su come dotare i tuoi team delle competenze essenziali di IA.
Valuta le competenze attuali per identificare i gap
Il primo passo per lanciare un’iniziativa di formazione in analisi dei dati di successo è valutare i livelli di competenza attuali del tuo team per identificare i gap e determinare esigenze formative specifiche. Condurre una valutazione completa consente alle organizzazioni di comprendere il livello di padronanza dei dipendenti nell’analisi dei dati e nelle tecnologie correlate.
Questa valutazione può essere effettuata tramite survey, interviste e prove pratiche per misurare conoscenze, esperienza e familiarità con vari strumenti e tecniche di data analytics. Puoi anche usare la valutazione di maturità dei dati di DataCamp per capire dove si collocano il tuo team, il tuo reparto e la tua organizzazione lungo lo spettro di maturità dei dati.
Personalizza la formazione per rispondere a esigenze specifiche
Comprendere le competenze attuali del tuo team ti permette di personalizzare efficacemente i programmi formativi. Concentrandoti sulle aree che richiedono miglioramenti, garantisci che la formazione sia pertinente, mirata e incisiva. La collaborazione con il tuo partner per l’academy di data analytics, come DataCamp For Business, può facilitare questo processo.
I nostri team di esperti possono aiutarti a personalizzare percorsi di apprendimento esistenti o crearne di nuovi per soddisfare le esigenze specifiche della tua organizzazione e assicurare che tutti i dipendenti restino allineati ai loro obiettivi di apprendimento.
Definisci le metriche di successo
Stabilire metriche e metodi chiari per misurare il successo del tuo programma di formazione è fondamentale. Definisci KPI e obiettivi in linea con i tuoi traguardi di business, come il potenziamento delle capacità analitiche, l’aumento della produttività o il miglioramento del processo decisionale. Queste metriche ti aiuteranno a monitorare i progressi e a dimostrare l’impatto degli sforzi formativi.
Sii proattivo nella gestione del cambiamento e nel rinforzo positivo
Introdurre tecnologie di IA e dati sul posto di lavoro può generare ansia e resistenza tra i dipendenti. Strategie efficaci di change management sono essenziali per affrontare queste preoccupazioni. I leader dovrebbero chiarire i benefici dell’IA e dell’upskilling sui dati, affrontare in modo proattivo i timori legati all’automazione e celebrare gli early adopter che sostengono queste iniziative.
Andrew McAfee della MIT Sloan School of Management sottolinea l’importanza di evolvere verso una cultura dei dati, affermando:
Il modo per migliorare un’organizzazione non è mandare le persone a corsi all’avanguardia su data science o etica dell’IA o altro. È mettere in atto le norme giuste.
Andrew McAfee, MIT Sloan School of Management
Creare un ambiente di supporto che valorizzi apprendimento e adattamento aiuta a mitigare la resistenza e favorisce una cultura di miglioramento continuo.
Sfrutta risorse complete
In DataCamp comprendiamo la complessità di costruire una academy di data analytics e siamo qui per supportarti in ogni fase. Offriamo una vasta gamma di risorse di alfabetizzazione ai dati, tra cui blog, webinar e casi d’uso pensati specificamente per i leader aziendali.
Benefici dell’IA nel Real Estate
Analizziamo i principali benefici dell’adozione dell’IA nel real estate:
Decision-making potenziato
Gli strumenti di IA possono elaborare informazioni molto più velocemente e con maggiore accuratezza rispetto agli esseri umani. Queste tecnologie abilitano l’analisi predittiva, il riconoscimento di pattern in dataset vasti e diversificati e il decision-making automatizzato. Ciò consente risposte più rapide ai cambiamenti del mercato, permettendo alle aziende di agire prontamente su nuove opportunità immobiliari o mitigare i rischi.
Sei curioso di sapere come l’IA può supportare il decision-making aziendale? Dai un’occhiata al nostro corso Data-Driven Decision Making for Business per saperne di più.
Efficienza operativa
L’IA può essere usata internamente per ottimizzare le operazioni quotidiane della tua azienda immobiliare. Individuando colli di bottiglia e processi inefficienti e identificando modi per snellire le operazioni, l’IA può aiutare a migliorare le performance e ridurre i costi.
Allo stesso tempo, l’automazione dei compiti ripetitivi e dispendiosi libererà tempo agli agenti immobiliari, che potranno concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Inoltre, se ben implementata, l’IA può essere la pietra angolare degli sforzi per ridurre l’orario di lavoro e aumentare la soddisfazione dei dipendenti.
Esperienze cliente migliorate
La personalizzazione guidata dall’IA gioca un ruolo fondamentale nella soddisfazione del cliente. Personalizzando le esperienze in base a preferenze e comportamenti (ad esempio, creando planimetrie e interior design sulle loro preferenze), le società immobiliari possono offrire servizi migliori, con relazioni più forti e maggiore soddisfazione. L’uso di strumenti di IA per il coinvolgimento del cliente garantisce risposte più rapide, raccomandazioni immobiliari accurate e un’esperienza più fluida, favorendo in ultima analisi fedeltà e retention.
Sfide e considerazioni
Sebbene l’IA abbia un grande potenziale, presenta anche diverse sfide. Analizziamo le principali:
Questioni etiche e di privacy
Quando si parla di uso dell’IA nel real estate, le questioni etiche sono fondamentali! Praticare un’IA etica è importante per mantenere fiducia ed equità nelle applicazioni immobiliari. La casa è la base di stabilità e sicurezza per un individuo o una famiglia. Sebbene l’IA possa far crescere i numeri del settore, la rivoluzione già in corso non può tradursi in una limitazione del diritto a un alloggio adeguato e accessibile. E questo è un problema che stiamo già osservando in molti luoghi nel mondo.
Questioni come bias dell’IA, accountability e potenziale abuso sollevano interrogativi etici importanti che vanno affrontati seriamente per garantire che tutti, a prescindere da origine o condizione economica, possano comprare, affittare o vendere una proprietà liberamente.
D’altra parte, la privacy dei dati resta una sfida significativa. L’uso dell’IA richiede accesso a grandi quantità di dati immobiliari e personali, il che può sollevare preoccupazioni su sicurezza e riservatezza. Solide misure di protezione dei dati sono essenziali per salvaguardare le informazioni sensibili.
Inoltre, la conformità con un quadro normativo in rapida evoluzione è obbligatoria per le aziende immobiliari, per garantire protezione dei dati e un uso equo e sicuro dell’IA. Un ottimo esempio di come potrebbe essere il futuro della compliance è il recente AI Act europeo, una normativa completa che richiede alle aziende, incluse le assicurazioni, di adottare misure regolatorie stringenti.
Dai un’occhiata al nostro percorso di competenze EU AI Act Fundamentals per conoscere questa normativa innovativa e ambiziosa e come rimanere conformi.
Integrazione con i sistemi esistenti
Come già accennato, integrare soluzioni di IA con i sistemi esistenti e renderle scalabili può essere complesso e richiede un’infrastruttura moderna, che molte aziende immobiliari non hanno.
Il settore immobiliare è stato storicamente in ritardo nell’adozione tecnologica. Queste aziende hanno spesso sistemi legacy che potrebbero non interfacciarsi facilmente con strumenti di IA all’avanguardia. Combinare tecnologie di machine learning e IA con processi consolidati richiede pianificazione attenta e personalizzazione per evitare interruzioni. Le aziende devono valutare l’infrastruttura attuale, identificare le potenziali sfide di integrazione e investire negli aggiornamenti necessari per garantire che i nuovi sistemi lavorino in armonia con le tecnologie esistenti.
Analisi dei costi e del ROI
Valutare i costi e il ritorno sull’investimento (ROI) dell’implementazione di soluzioni di IA è un altro fattore. Sviluppare e distribuire soluzioni di IA può essere costoso e richiede investimenti significativi in tecnologia, infrastruttura e formazione. Sebbene l’IA possa portare a risparmi e guadagni di efficienza, l’investimento iniziale e i costi di mantenimento devono essere considerati con attenzione.
Trend futuri di IA e Real Estate
Guardare al futuro del real estate rivela prospettive entusiasmanti per l’IA. Secondo la Global Real Estate Technology Survey 2023 di JLL, le aziende immobiliari ritengono che l’intelligenza artificiale (IA) e l’IA generativa saranno le tecnologie con il maggiore impatto sul settore nei prossimi tre anni. Dal punto di vista economico, i numeri sono impressionanti. L’ultima analisi del McKinsey Global Institute prevede che la gen AI potrebbe generare 110-180 miliardi di dollari o più di valore per l’industria immobiliare.
L’intero business ha già intrapreso un percorso di trasformazione, con l’IA e altre tecnologie strategiche, come Internet of Things, stampa 3D e robotica, a fare da motore del cambiamento. Tuttavia, per garantire una transizione rapida e fluida, aziende e agenti immobiliari devono saper usare questi potenti strumenti.
Come già accennato, costruire una strategia di IA di successo richiede impegno e risorse considerevoli. Ma anche aziende con grandi budget falliscono nell’implementazione. Perché? Perché mancano di personale con sufficiente alfabetizzazione all’IA.
La corretta implementazione e gestione dei sistemi di IA richiede una forza lavoro qualificata. Data scientist, specialisti di IA e altri professionisti con competenze in IA e machine learning sono essenziali per sviluppare, interpretare e gestire queste tecnologie.
Fortunatamente, DataCamp è qui per aiutare le aziende. Con la nostra soluzione DataCamp for Business, possiamo aiutare la tua azienda a diventare alfabetizzata in dati e IA. Con una soluzione scalabile adatta a team di qualsiasi dimensione, insieme a percorsi di apprendimento personalizzabili e reportistica dettagliata, DataCamp for Business può aiutarti a trasformare il tuo business e diventare pronto per l’IA.
Conclusione
Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto. L’IA è uno dei principali motori del cambiamento nel settore immobiliare. L’applicazione dell’IA e del machine learning nel real estate sta già rivoluzionando il settore, e il meglio deve ancora venire.
Man mano che questi sistemi diventano più intelligenti, le aziende immobiliari con una solida padronanza dei fondamenti dell’IA avranno probabilmente un vantaggio significativo sui concorrenti.
Richiedi una demo per scoprire come DataCamp può guidarti nel processo di upskilling dell’intero team e nella costruzione di una cultura data-positive. Nel frattempo, scopri i nostri materiali dedicati all’IA:
- Percorso di competenze AI Business Fundamentals
- Come imparare l’IA da zero nel 2025: guida completa per esperti
- Certificazione AI Fundamentals
- Formazione pratica su dati e IA per i servizi finanziari
- IA nel banking: come l’IA sta trasformando il settore bancario
- 10 modi per usare ChatGPT in finanza
- Che cos’è l’AI Act europeo? Guida sintetica per i leader
- EU AI Act Fundamentals
- Demo di DataCamp for Business
- Integrazione dell’IA: consigli per integrare l’IA nella tua azienda
- Che cos’è l’alfabetizzazione all’IA? Guida completa per principianti
- Presentazione del report 2024 su data & AI literacy
- La guida del learning leader all’alfabetizzazione all’IA
- Piattaforma leader per l’alfabetizzazione all’IA in tutta la tua azienda
Sono una data analyst freelance e collaboro con aziende e organizzazioni di tutto il mondo in progetti di data science. Sono anche un'insegnante di data science con oltre 2 anni di esperienza. Scrivo regolarmente articoli su temi legati alla data science in inglese e spagnolo, alcuni dei quali sono stati pubblicati su siti affermati come DataCamp, Towards Data Science e Analytics Vidhya. Come data scientist con un background in scienze politiche e diritto, il mio obiettivo è lavorare all'intersezione tra politiche pubbliche, diritto e tecnologia, sfruttando la forza delle idee per promuovere soluzioni e narrazioni innovative che ci aiutino ad affrontare le sfide urgenti, in primis la crisi climatica. Mi considero autodidatta, una persona in continuo apprendimento e una convinta sostenitrice dell'approccio multidisciplinare. Non è mai troppo tardi per imparare cose nuove.
