Искусственный интеллект уже сегодня меняет то, как недвижимость анализируется, позиционируется, продвигается и продаётся.

Сегодня практически любой человек может использовать ChatGPT, чтобы написать описание объекта недвижимости, перевести инвестиционный меморандум, обобщить информацию из Data Room или создать кампанию в социальных сетях.

Однако именно в этом я не вижу главной трансформации.

В Dominart Real Estate мы потратили значительное время на разработку и обучение более 50 специализированных ИИ-агентов для различных этапов процесса работы с недвижимостью.

Но важна не сама цифра.

Главное заключается в том, что эти агенты выполняют разные функции, обучены под конкретные задачи и всё чаще работают друг с другом.

Это меняет то, на что ИИ действительно способен в рамках сделки с недвижимостью.

Может ли ИИ действительно помочь продать недвижимость?

Да. Но не за счёт замены брокера.

ИИ может помогать продавать недвижимость, улучшая пять ключевых этапов сделки: анализ объекта, его позиционирование, определение потенциальных покупателей, маркетинг и подготовку сделки.

Традиционный процесс часто начинается непосредственно с объекта недвижимости. Брокер получает документы, готовит экспозе, определяет запрашиваемую цену и начинает искать потенциальных покупателей.

ИИ позволяет начать на один шаг раньше.

Прежде чем спросить:

«Кто может купить этот объект?»

мы можем спросить:

«Что именно мы продаём?»

На первый взгляд это кажется очевидным. На практике это далеко не так.

Отель можно продавать как действующий гостиничный бизнес, как возможность для репозиционирования, как объект без оператора, как проект реконцепции или редевелопмента либо как недвижимость с дополнительным потенциалом для получения дохода.

Коммерческое здание также может обладать стоимостью, которая не видна при его текущем использовании.

Земельный участок под застройку может быть интересен совершенно разным инвесторам в зависимости от градостроительных параметров, финансирования, спроса и предполагаемой стратегии выхода из инвестиции.

Таким образом, один и тот же объект недвижимости может представлять совершенно разные инвестиционные возможности для разных покупателей.

ИИ помогает нам значительно быстрее анализировать эти возможности.

Первый шаг — не маркетинг. Первый шаг — понять объект

Это особенно важно для сложной коммерческой недвижимости и гостиничных объектов.

До начала маркетинга мы можем проанализировать местоположение объекта, окружающий спрос, конкурентов, существующее использование, структуру арендаторов или оператора, модель формирования выручки, доступные площади, возможные альтернативные варианты использования и рыночное позиционирование.

Для отелей анализ может быть значительно глубже.

Почему объект генерирует именно такой объём выручки?

Как его ADR соотносится с показателями релевантных конкурентов?

Действительно ли проблема заключается в загрузке или же TRevPAR слишком низкий?

Есть ли помещения, которые генерируют недостаточный доход?

Соответствует ли текущий оператор потенциалу объекта?

Может ли другое позиционирование привлечь новый сегмент гостей?

Могут ли wellness, medical wellness, serviced apartments, extended stay или другая гостиничная концепция улучшить экономические показатели?

И самое главное: мы можем протестировать несколько гипотез ещё до того, как представим их инвестору.

Это не означает, что ИИ автоматически знает правильный ответ.

Наоборот.

Качество анализа недвижимости с помощью ИИ во многом зависит от качества вопросов, которым его научили задавать.

Почему одного ИИ-агента недостаточно

Именно здесь наш подход изменился.

Изначально мы, как и большинство компаний, использовали отдельные ИИ-инструменты для отдельных задач.

Одна система анализировала документы. Другая исследовала рынки. Ещё одна помогала с маркетингом. Другая работала с данными инвесторов.

Это создаёт эффективность, но не обязательно создаёт интеллект.

Поэтому мы начали создавать специализированных агентов для конкретных функций в сфере недвижимости.

Например, один агент может анализировать объект и его документацию. Другой — исследовать микролокацию и ключевые факторы спроса. Третий — сравнивать конкурентов и сделки. Четвёртый — критически оценивать предлагаемую инвестиционную гипотезу. Ещё один — анализировать потенциальные профили покупателей.

После этого маркетинговые агенты могут переводить полученную инвестиционную логику на разные языки, адаптировать её под различные каналы и форматы коммуникации с инвесторами.

Но самое важное происходит дальше.

Агенты не просто выполняют изолированные задачи. Результаты работы одного агента становятся входными данными для других.

Анализ объекта влияет на его позиционирование.

Позиционирование влияет на профиль инвестора.

Профиль инвестора влияет на стратегию распространения предложения.

Исследование рынка позволяет проверить и оспорить предположения относительно стоимости.

Реакция инвесторов создаёт новую информацию, которая снова может повлиять на позиционирование объекта.

В результате система начинает напоминать небольшую цифровую команду специалистов по недвижимости, а не набор отдельных ИИ-инструментов.

Именно в этом направлении мы развиваем подход Dominart.

Как ИИ помогает найти правильного покупателя

Одна из самых распространённых ошибок в маркетинге недвижимости заключается в предположении, что максимальный охват автоматически приводит к лучшему результату.

Для многих объектов жилой недвижимости широкий охват действительно может быть полезен.

Однако в сфере инвестиционной недвижимости — особенно при продаже коммерческих объектов и отелей в формате off-market — ситуация иная.

Цель зачастую состоит не в том, чтобы охватить максимально большую аудиторию.

Цель — определить минимально необходимую группу релевантных покупателей с максимально высокой вероятностью успешного завершения сделки.

ИИ может сегментировать инвесторов по географии, типу актива, объёму инвестиций, операционной стратегии, ожидаемой доходности и предыдущему инвестиционному поведению.

Но одного сопоставления по цифрам недостаточно.

Инвестор, который ищет отели стоимостью от 10 до 30 миллионов евро, не обязательно является подходящим покупателем для каждого отеля в этом ценовом диапазоне.

Один инвестор предпочитает долгосрочные договоры аренды и предсказуемый денежный поток. Другой целенаправленно ищет объекты с возможностью получения vacant possession. Третий заинтересован в повышении операционной эффективности и потенциале роста. Family Office может принять более долгий инвестиционный горизонт, если за операционным бизнесом стоит значительная стоимость самой недвижимости.

Понимание этих различий меняет то, как именно следует представлять объект.

Именно здесь ИИ становится особенно ценным в сочетании с существующей сетью инвесторов и практическим опытом проведения сделок.

ИИ может изменить ценностное предложение ещё до продажи

Возможно, это даже важнее самого маркетинга.

Иногда лучший способ продать недвижимость — не просто лучше её рекламировать.

Лучший способ — сначала лучше её понять.

Представим отель с неудовлетворительными показателями.

Очевидной стратегией может показаться снижение запрашиваемой цены, поскольку текущий NOI не подтверждает оценку собственника.

Но что, если проблема заключается не в самом объекте?

Что, если у отеля неподходящий оператор, устаревшее позиционирование, неэффективное использование общественных зон или источники дохода, которые никогда не были полноценно развиты?

В таком случае задача заключается не просто в поиске покупателя.

Она заключается в разработке убедительной инвестиционной гипотезы, которая объясняет, почему будущие экономические показатели могут существенно отличаться от исторических.

ИИ позволяет быстрее тестировать такие сценарии.

Он может помогать анализировать конкурентов, спрос, отзывы гостей, ценообразование, альтернативные концепции и различные сценарии формирования выручки.

Но окончательный вопрос остаётся человеческим:

Действительно ли эта идея имеет смысл именно для этого конкретного объекта?

Что ИИ пока не может делать

Это не менее важный аспект.

ИИ способен обрабатывать огромные объёмы информации, но он также способен ошибаться.

Иногда ошибка очевидна.

Иногда ИИ выдаёт ответ, который технически является корректным, но не имеет коммерческого смысла.

А иногда он с полной уверенностью рекомендует то, что опытный инвестор, девелопер или брокер сразу бы отверг.

Поэтому мы не рассматриваем ИИ как автономного лица, принимающего решения.

Мы используем его как аналитическую инфраструктуру.

Технология может искать, сравнивать, рассчитывать, подвергать сомнению, структурировать и отслеживать информацию.

Но человеческий опыт по-прежнему определяет, какие вопросы действительно важны, какие предположения реалистичны и какие выводы должны влиять на сделку.

Для сложной недвижимости это принципиально важно.

Заменит ли ИИ брокеров по недвижимости?

Я не думаю, что ИИ заменит опытных брокеров по недвижимости.

Но я уверен, что он изменит ожидания клиентов в отношении их работы.

Подготовка экспозе, перевод документов, базовое исследование рынка и отправка объектов в базы данных будут всё чаще автоматизироваться.

Сами по себе эти действия будут создавать всё меньше дополнительной ценности.

Брокеру будущего необходимо будет понимать объект, интерпретировать данные, разрабатывать инвестиционную гипотезу, находить подходящий капитал и управлять отношениями между собственниками, инвесторами, операторами, кредиторами и другими участниками сделки.

ИИ позволяет делать это в масштабе и с такой скоростью, которые ещё несколько лет назад было трудно представить.

Одновременно на рынке появляется новое различие.

Будут брокеры, которые используют ИИ.

И будут компании в сфере недвижимости, которые строят свои процессы вокруг ИИ.

Это не одно и то же.

Подход Dominart: человеческий опыт + специализированные ИИ-агенты

В Dominart Real Estate мы много лет работаем с инвесторами и собственниками недвижимости, особенно в сфере инвестиционной недвижимости и гостиничных сделок в Германии и Европе.

Разработка наших ИИ-систем началась не с цели заменить этот опыт.

Она началась с другого вопроса:

Как мы можем масштабировать этот опыт?

Сегодня более 50 специализированных ИИ-агентов поддерживают различные направления нашей работы.

Мы обучаем их конкретным функциям. Совершенствуем вопросы, которые они задают. Проверяем их выводы.

И самое главное — мы создаём рабочие процессы, в которых агенты взаимодействуют друг с другом, а не работают независимо.

Цель заключается не в автоматизации ради самой автоматизации.

Цель — глубже анализировать объекты, раньше распознавать возможности, точнее идентифицировать подходящих инвесторов и принимать более качественные решения до и во время сделки.

И мы всё ещё находимся в самом начале этого пути.

Итак, как продавать недвижимость с помощью ИИ?

Короткий ответ:

Не нужно просить ИИ продать объект.

Нужно использовать ИИ, чтобы лучше понять недвижимость.

Использовать его, чтобы обнаружить то, что не сразу видно.

Использовать его, чтобы проверить инвестиционную историю объекта ещё до её представления рынку.

Использовать его, чтобы определить, какие инвесторы с наибольшей вероятностью поймут эту инвестиционную историю.

А затем объединить технологию с тем, чего у ИИ нет:

опытом, профессиональным суждением, отношениями и доверием.

Именно здесь, на мой взгляд, ИИ окажет наибольшее влияние на сделки с недвижимостью.

Не заменяя людей, участвующих в сделке.

А делая лучших специалистов значительно более эффективными.

О компании Dominart Real Estate GmbH

Dominart Real Estate GmbH — расположенная в Берлине компания в сфере недвижимости, специализирующаяся на инвестиционной недвижимости, коммерческой недвижимости и гостиничных сделках в Германии и отдельных европейских рынках.

Компания работает с собственниками недвижимости, частными инвесторами, Family Offices и профессиональными покупателями, включая конфиденциальные и off-market сделки.

Часто задаваемые вопросы

Может ли ИИ действительно помочь продать недвижимость?

Да. ИИ может поддерживать продажу недвижимости, улучшая анализ объекта, исследование рынка, позиционирование, подбор инвесторов, маркетинг, подготовку документов и рабочие процессы, связанные со сделкой.

Главная ценность заключается не только в автоматизации. ИИ способен помогать выявлять закономерности, риски и возможности, которые на первый взгляд могут быть неочевидными.

При работе со сложными инвестиционными объектами лучшие результаты достигаются тогда, когда ИИ сочетается с профессиональным человеческим опытом и суждением.

Как ИИ может помочь инвесторам в недвижимость?

ИИ может помочь инвесторам быстрее анализировать большие объёмы информации, сравнивать рынки, проверять предположения, изучать документы, выявлять риски и моделировать различные инвестиционные сценарии.

Например, при инвестициях в отели ИИ может использоваться для оценки местоположения, ADR, загрузки, TRevPAR, структуры оператора, отзывов гостей, конкурентного позиционирования и возможных стратегий репозиционирования.

Однако ИИ должен поддерживать процесс Due Diligence, а не заменять профессиональную юридическую, финансовую или техническую проверку.

Как ИИ может помочь собственникам недвижимости до продажи?

Для собственников недвижимости ИИ может помочь определить, как именно следует позиционировать объект ещё до выхода на рынок.

Это может включать анализ альтернативных вариантов использования, выявление скрытого потенциала доходности, сравнение объекта с конкурентами и определение групп инвесторов, которые с наибольшей вероятностью смогут оценить инвестиционную возможность.

В некоторых случаях такой анализ может показать, что текущее использование или существующая операционная модель не отражают полный потенциал объекта.

Может ли ИИ найти инвесторов в недвижимость?

ИИ может помогать выявлять и сегментировать потенциальных инвесторов по географии, типу актива, объёму инвестиций, стратегии, ожиданиям по доходности и предыдущему инвестиционному поведению.

Однако цель заключается не просто в создании более крупной базы данных.

Цель — определить тех инвесторов, которые с наибольшей вероятностью поймут конкретную инвестиционную возможность и смогут успешно завершить сделку.

Для off-market инвестиционной недвижимости такая точность может быть важнее широкого присутствия на рынке.

Может ли ИИ заменить брокера по недвижимости?

ИИ вряд ли заменит опытных брокеров в сложных сделках.

Он может автоматизировать множество рутинных задач, включая исследование, анализ документов, перевод, подготовку маркетинговых материалов и отдельные этапы подбора инвесторов.

Однако сделки с недвижимостью по-прежнему в значительной степени зависят от переговоров, профессионального суждения, доверия, отношений, знания локального рынка и способности понимать мотивацию собственников и инвесторов.

Таким образом, роль брокера меняется, а не исчезает.

Что такое ИИ-агент в сфере недвижимости?

ИИ-агент в сфере недвижимости — это специализированный программный агент, разработанный для выполнения конкретной задачи в рамках рабочего процесса с недвижимостью.

Это может быть исследование рынка, анализ объекта, проверка документов, подбор инвесторов, маркетинг, поддержка оценки стоимости или мониторинг сделки.

В Dominart Real Estate мы используем несколько специализированных ИИ-агентов вместо одной универсальной ИИ-системы.

Почему использовать несколько ИИ-агентов вместо одного?

Разные задачи в сфере недвижимости требуют разных типов анализа.

Агент по исследованию рынка не обязательно должен выполнять ту же функцию, что агент по подбору инвесторов или анализу документов.

Специализированные агенты могут обучаться конкретным функциям и передавать результаты своей работы другим агентам.

Это позволяет всей системе работать скорее как скоординированная цифровая команда.

Как Dominart Real Estate использует ИИ?

Dominart Real Estate использует более 50 специализированных ИИ-агентов в различных процессах, связанных с недвижимостью.

Эти агенты поддерживают исследовательскую работу, анализ объектов, подбор инвесторов, позиционирование, маркетинг, обработку документов и внутренние рабочие процессы.

Цель заключается не просто в автоматизации существующей работы.

Цель — глубже анализировать объекты, раньше распознавать возможности и повышать качество и скорость принятия решений.

Может ли ИИ помочь продавать отели?

Да. Отели особенно хорошо подходят для анализа с помощью ИИ, поскольку объединяют недвижимость, операционную деятельность, гостиничный бизнес и финансовые показатели.

ИИ может помогать анализировать загрузку, ADR, TRevPAR, EBITDA, структуру операторов, отзывы гостей, показатели конкурентов, неиспользуемые площади, альтернативные концепции и потенциал репозиционирования.

Это может помочь как собственникам отелей, так и инвесторам понять, отражает ли текущая операционная деятельность полный потенциал объекта.

Может ли ИИ увеличить стоимость недвижимости перед продажей?

Сам по себе ИИ не увеличивает стоимость недвижимости.

Однако он может помочь выявить стратегии, способные улучшить позиционирование или операционную эффективность объекта.

Например, ИИ может помочь обнаружить неэффективное использование площадей, альтернативные стратегии работы с арендаторами или операторами, новые источники дохода или возможности репозиционирования.

Если такие идеи являются коммерчески жизнеспособными, они могут усилить инвестиционную историю объекта перед продажей.

Какие риски существуют при использовании ИИ в недвижимости?

К основным рискам относятся ошибочные предположения, устаревшая информация, неполные данные и чрезмерно уверенные выводы.

ИИ может выдавать ответы, которые звучат убедительно, даже если они неверны.

Поэтому важные выводы должны проверяться опытными специалистами и подтверждаться надёжной рыночной, юридической, финансовой и технической информацией.

Каково будущее ИИ в сфере недвижимости?

ИИ, вероятно, сделает брокерскую деятельность более быстрой, аналитичной и специализированной.

Рутинные процессы будут всё больше автоматизироваться.

Одновременно возрастёт ценность опыта, навыков ведения переговоров, профессиональных связей и способности принимать взвешенные решения, поскольку клиенты будут ожидать от брокеров большего, чем просто распространения информации об объектах.

Наиболее сильные компании в сфере недвижимости, вероятно, будут сочетать человеческую экспертизу со специализированными ИИ-системами.