В январе издание Boss Magazine выпустило материал о том, что разработчики решений для управления коммерческой недвижимостью стремятся спешат принять и внедрить инструменты искусственного интеллекта, чтобы можно было автоматизировать и улучшить все виды процессов. В тексте приводится несколько примеров задач, которые можно успешно решить с помощью ИИ. Но неужели современным service desk приложениям это сейчас не под силу? Давайте разбираться вместе с экспертами.
Как искусственный интеллект помогает управлять коммерческой недвижимостью по версии Boss Magazine?
Принятие решений на основе данных помогает избежать задержек и контролировать расходы. Имея под рукой инструменты ИИ, проекты можно контролировать на микро- и макроуровнях, а дилеммы можно решать эффективным и упреждающим образом.
Управление недвижимостью значительно выигрывает от автоматизации. Решения на основе ИИ позволяют частично или полностью автоматически контролировать даже многосайтовые установки. Мониторинг и регулировка температуры для обогрева и охлаждения, изменение состояния освещения в зависимости от занятости и времени суток, обнаружение злоумышленников и ограничение доступа из определенных областей и многие другие аспекты, кроме того, могут быть перенесены на комбинацию подключенного оборудования и программного обеспечения с улучшенным ИИ. Во времена инфляции и роста цен на энергоносители экономия за счет интеллектуальных технологий управления недвижимостью становится еще более привлекательной.
Эффективное обслуживание клиентов стало проще. Новейшие инструменты виртуального помощника способны обрабатывать огромное количество документации, касающейся внутренней работы организации, и экстраполировать ответы на нее, чтобы оказывать поддержку любым клиентам, которым необходимо связаться с ними.
Управление недвижимостью значительно выигрывает от автоматизации. Решения на основе ИИ позволяют частично или полностью автоматически контролировать даже многосайтовые установки. Мониторинг и регулировка температуры для обогрева и охлаждения, изменение состояния освещения в зависимости от занятости и времени суток, обнаружение злоумышленников и ограничение доступа из определенных областей и многие другие аспекты, кроме того, могут быть перенесены на комбинацию подключенного оборудования и программного обеспечения с улучшенным ИИ. Во времена инфляции и роста цен на энергоносители экономия за счет интеллектуальных технологий управления недвижимостью становится еще более привлекательной.
Эффективное обслуживание клиентов стало проще. Новейшие инструменты виртуального помощника способны обрабатывать огромное количество документации, касающейся внутренней работы организации, и экстраполировать ответы на нее, чтобы оказывать поддержку любым клиентам, которым необходимо связаться с ними.
А service desk не справится?
Приведенные изданием причины – стандартные ситуации для сегмента эксплуатации коммерческой недвижимости (CRE). Современные сервисы успешно справляются с их решением. Или нет? Мы обратились к разработчикам service desk приложений, чтобы узнать их мнение.
Андрей Никифоров, руководитель отдела продаж Wave Service:
Контролировать расходы и уменьшать задержки можно, используя существующие сервисы. Одно из направлений применения ИИ действительно имеет смысл – это аналитика. Например, если в каком-то помещении чаще, чем в других, выходят из строя электроприборы. Это может сигнализировать, что есть проблемы с проводкой. Такие выводы могут быть не заметны при ручном анализе данных, но ИИ быстро это вычислит, следовательно – поможет предотвратить дальнейшие потери.
В сегменте коммерческой недвижимости ИИ может быть полезен с решением любых задач, связанных с процессом "перелопачивания" больших объёмов накопленных данных и формированием рекомендаций на их основе.
Мы пока только поглядываем в эту сторону, иногда бурно обсуждаем, как сильно это могло бы улучшить аналитику в нашем сервис деске. Но пока нет ресурсов на это направление. Да и честно говоря, клиенты практически не интересуются этим. Большая часть рынка CRE пока ещё даже сервис десками не пользуется, продолжают вести дела в excel'е, а задачи ведутся в WhatsApp. Но самое главное, что наша система копит данные всё это время, и когда-нибудь, если мы решим задействовать алгоритмы ИИ, это будет сделать проще.
Алексей Курсин, директор по технологиям и инновациям, партнер Multispace:
На данный момент большинство задач, стоящих перед службами эксплуатации объектов коммерческой недвижимости и администраторами, модерирующими рассадку в гибких офисах, может быть эффективно решено с помощью алгоритмов прогнозирования, построенных на анализе накопленных данных: об утилизации офисных пространств, специфике заявок и прочих активностях пользователей.
Финальным продуктом подобных алгоритмов являются рекомендации, которые система дает ответственному за принятие решений персоналу. При этом практическое применение таких рекомендаций требует учета многих факторов, зачастую напрямую не связанных с эксплуатацией здания или офиса, что значительно затрудняет или делает невозможным обучение ИИ.
Учитывая, что в сегменте офисной недвижимости оцифровка бизнес-процессов находится на начальных этапах развития, а решения, связанные с рассадкой сотрудников, требуют личного участия, активное применение ИИ в этой сфере скорее всего будет актуальным в отдаленной перспективе – в отличие, например, от сегментов складской или торговой недвижимости.
