AI w nieruchomościach przesuwa się o jedno piętro wyżej

Przez ostatnie dwa lata branża nieruchomości zachwycała się tym, że AI napisze opis mieszkania, poprawi zdjęcie, przygotuje maila albo podsumuje dokument. Fajnie. Tyle tylko, że to nadal była automatyzacja pracy, którą człowiek wcześniej sam postanowił wykonać. Teraz pojawia się coś znacznie ciekawszego. Mianowicie, AI zaczyna decydować czego klient powinien szukać i co agent powinien zrobić dalej. Ts pozornie niewielka różnica w rzeczywistości może być początkiem znacznie większej zmiany w architekturze rynku nieruchomości. Dlaczego?

Opublikowano · 8 min czytania

#REI insights

Wyobraź sobie dwóch ludzi.

Pierwszy chce kupić mieszkanie. Nie wpisuje już jednak w portal: Warszawa, 3 pokoje, 70 m², do 1,2 mln zł. Mówi: chcę dojeżdżać do biura maksymalnie 30 minut, mieć dobrą szkołę po drodze, park niedaleko domu i kawiarnię, do której mogę dojść pieszo.

Drugi jest agentem. Rano nie otwiera CRM-u i nie zastanawia się, do kogo powinien zadzwonić. System mówi mu: sześć miesięcy temu sprzedałeś ten dom. W jego sąsiedztwie znalazłem 17 potencjalnych klientów. Mogę przygotować kampanię, wybrać odbiorców i stworzyć komunikację. Zatwierdzasz?

I to już nie jest ChatGPT piszący opis mieszkania ale system, który zaczyna uczestniczyć w wyborze kolejnego ruchu. Nieźle co? Przyjrzyjmy się więc temu, jakie zmiany już tu są.

Kluczowe Sygnały REI

1. Kupujący przestaje szukać nieruchomości. Zaczyna opisywać życie, które chce prowadzić

Co się stało: Realtor.com rozwija RealAssist AI, narzędzie zbudowane przy wykorzystaniu Google Gemini i Google Cloud. W sierpniu Realtor.com pokazał kolejny element tej układanki: wykorzystanie Google Maps do uwzględniania w rozmowie z kupującym rzeczywistych czasów dojazdu, natężenia ruchu, tras z wieloma przystankami czy miejsc znajdujących się po drodze. Według wewnętrznych danych Realtor.com użytkownicy RealAssist spędzają w serwisie 4 razy więcej czasu i generują 15 razy więcej leadów niż pozostali użytkownicy. To dane samej firmy, więc warto traktować je jako sygnał, nie niezależny dowód skuteczności, ale jednak mocno zastanawiające. Firma podkreśla, że RealAssist jest osadzony na 30 latach danych o zachowaniach kupujących na portalu.

Dlaczego to ważne: Przez ponad dwie dekady portale nauczyły nas szukać domu za pomocą filtrów. Lokalizacja. Cena. Metraż. Liczba pokoi. Sęk w tym, że człowiek tak naprawdę nie szuka 72 metrów kwadratowych. Szuka określonego sposobu życia. AI pozwala po raz pierwszy na dużą skalę zamienić ten kontekst w interfejs wyszukiwania.

Strategiczne znaczenie

Kolejny argument poddający w wątpliwość na ile portal nieruchomości może przestać być katalogiem ofert z coraz lepszymi filtrami. Może stać się warstwą interpretującą potrzeby człowieka i dopiero na ich podstawie przeszukującą rynek. To fundamentalna zmiana: przewaga przesuwa się z posiadania największej liczby ofert w stronę najlepszego rozumienia intencji kupującego.

I tu zaczyna się ciekawa gra: jeżeli klient będzie potrafił powiedzieć AI: „znajdź mi najlepsze miejsce do życia dla mojej rodziny”, to pytanie brzmi już nie tylko, kto ma ogłoszenia, ale kto ma dane pozwalające AI dobrze odpowiedzieć.

2. Agent nie pyta AI, co zrobić. AI samo znajduje mu pracę

Co się stało: RealReports uruchomił Business Momentum Engine z agentem AI o nazwie Aiden. W demonstracji system wziął transakcję zamkniętą pół roku wcześniej, przeanalizował otoczenie nieruchomości, znalazł 87 potencjalnych klientów, zaproponował kampanię direct mail kosztującą mniej niż 100 dolarów, przygotował grupę odbiorców oraz treść. Zatrzymał się dopiero przed wydaniem pieniędzy, pozostawiając agentowi decyzję.

Dlaczego to ważne: Większość dzisiejszego wykorzystania AI przez agentów nadal jest banalna. W przytoczonym przez Realtor.com badaniu Delta Media Group 82% liderów brokerages wskazywało opisy ofert, a 74% tworzenie innych treści jako zastosowania AI. Aiden robi coś jakościowo innego: nie czeka na prompt. Analizuje dane i sam wskazuje potencjalną okazję biznesową.

Strategiczne znaczenie

Pierwsza fala AI zwiększała produktywność agenta: „zrób to szybciej”. Druga zaczyna wpływać na jego decyzje: „to powinieneś zrobić teraz”. Jeżeli ten model się przyjmie, CRM przestanie być miejscem przechowywania informacji o klientach. Stanie się systemem aktywnie zarządzającym następnym najlepszym działaniem agenta.

To ważniejsze niż kolejny chatbot w CRM-ie. RealReports twierdzi, że Aiden pracuje na bazie danych pochodzących z ponad 100 źródeł; własna strona firmy mówi obecnie o ponad 1500 punktach danych dotyczących nieruchomości. I właśnie dane, a nie sam model AI, mogą być tutaj najważniejszą częścią układanki.

3. Portal może zachować oferty, ale stracić klienta

Co się stało: Apartments.com, należący do CoStar Group, udostępnił swoje oferty bezpośrednio w ChatGPT. Użytkownik może opisać zwykłym językiem, czego szuka - np. mieszkania z dwoma sypialniami, balkonem, ładowarką do samochodu elektrycznego i w określonym budżecie - a ChatGPT korzysta z aktualnych danych Apartments.com o dostępności lokali, cenach, opłatach, planach mieszkań, zdjęciach czy wirtualnych spacerach. Co ważne, użytkownik może nie tylko znaleźć ofertę, ale również skontaktować się z wynajmującym czy umówić prezentację bez wychodzenia z ChatGPT.

Dlaczego to ważne: Przez lata portal walczył przede wszystkim o to, żeby klient wszedł na jego stronę. Ruch był aktywem, sesja i czas spędzony na portalu - a finalnie lead - był aktywem. Apartments.com pokazuje coś odwrotnego: można oddać komuś innemu interfejs klienta, jeżeli zachowuje się kontrolę nad danymi, ofertami i możliwością doprowadzenia do transakcji.

Strategiczne znaczenie

To może być początek rozdzielenia dwóch rzeczy, które przez ostatnie 20 lat były jednym biznesem: posiadania ofert i posiadania relacji z klientem. Portal nadal może mieć inventory, ale pierwszą rozmowę z kupującym zacznie prowadzić ChatGPT, Gemini czy inny agent AI. Wtedy pytanie brzmi już nie „kto ma największy ruch?”, ale „czyje dane AI uzna za najlepsze źródło odpowiedzi?”.

A więc. Co jeśli użytkownik przestanie otwierać pięć stron z nieruchomościami i po prostu powie jednemu agentowi AI: „znajdź mi najlepsze mieszkanie”?

4. Osobisty agent AI może stanąć pomiędzy klientem a całą branżą

Co się stało: Meta uruchomiła w USA Muse - osobistego agenta AI, który nie tylko odpowiada na pytania, ale potrafi wykonywać działania w imieniu użytkownika. Może pracować w przeglądarce i różnych aplikacjach, wysyłać e-maile, wypełniać formularze, rezerwować usługi, dokonywać zakupów czy kontynuować zadanie po zamknięciu aplikacji. W przypadku bardziej wrażliwych działań, np. wysłania wiadomości albo zakupu, wraca do człowieka po zgodę. Muse działa również przez WhatsApp i ma uczyć się kontekstu, priorytetów oraz wcześniejszych rozmów użytkownika.

Dlaczego to ważne: W przypadku nieruchomości nie chodzi jeszcze o konkretną funkcję Muse. Ważniejszy jest sam mechanizm, który możemy transferować na ten rynek. Jeżeli osobisty agent zna moje preferencje, historię, budżet, miejsce pracy, szkołę dzieci i codzienne przyzwyczajenia, to za chwilę nie muszę samodzielnie rozpoczynać procesu poszukiwania mieszkania. Mogę powiedzieć: „znajdź trzy sensowne opcje, sprawdź finansowanie i umów prezentacje”.

Strategiczne znaczenie

Najgroźniejszym konkurentem portalu nieruchomości - ale też biura - może nie być drugi portal/biuro. Może być nim agent AI, który posiada lepszą relację z klientem niż portal, agent i bank razem wzięci. Bo zna nie tylko deklarowane kryteria wyszukiwania, ale całe otoczenie decyzji.

To trochę jak z Google dwadzieścia lat temu. Firmy budowały strony internetowe, ale szybko odkryły, że ktoś inny kontroluje drzwi, przez które klienci do tych stron wchodzą. Teraz takie drzwi mogą powstawać poziom wyżej.

5. Technologia wchodzi już nie tylko w marketing, ale w samą transakcję

Co się stało: FSBO.com uruchomił w wersji beta PACT - cyfrowy system prowadzący kupującego i sprzedającego od złożenia oferty do uzgodnienia warunków transakcji. Kupujący może złożyć ofertę bezpośrednio z poziomu ogłoszenia, strony mogą prowadzić kontroferty, zmieniać warunki i przejść do rundy „best and final”, a cała historia negocjacji zostaje zapisana w jednym systemie. Rozwiązanie ma działać zarówno dla klientów korzystających z agentów, jak i transakcji bez pośrednika. FSBO.com zapowiada dalsze rozszerzenie procesu w stronę finansowania, inspekcji, title i escrow.

Dlaczego to ważne: Do tej pory duża część proptechu poprawiała głównie marketing nieruchomości: zdjęcia, ogłoszenia, leady, prezentację ofert. PACT wchodzi znacznie głębiej - w samo miejsce, w którym strony negocjują i uzgadniają warunki transakcji.

Strategiczne znaczenie

Im więcej procesu da się ustandaryzować i przenieść do software’u, tym trudniej uzasadniać wartość agenta samym „przeprowadzeniem transakcji”. Wartość człowieka przesuwa się w stronę rzeczy, których systemowi trudniej skopiować: osądu, strategii negocjacyjnej, redukcji ryzyka, interpretacji sytuacji i prowadzenia klienta przez trudną decyzję.

I tu też nie chodzi o prostą narrację „AI zabierze agentom pracę”. Bardziej interesujące jest coś innego: technologia stopniowo komodytyzuje (upowszechnia) kolejne fragmenty pracy agenta. Jeżeli dokumenty, komunikacja, dopasowanie ofert, prospecting i część negocjacji stają się usługą software’ową, trzeba jeszcze wyraźniej odpowiedzieć na pytanie: za co właściwie klient płaci człowiekowi?

Wzorce i Trendy

  • Od wyszukiwarki do doradcy. Dotychczas klient musiał wiedzieć, czego szuka. Portal wykonywał polecenie. RealAssist odwraca tę logikę: klient może opisać problem, a system pomaga przełożyć go na nieruchomość. Search zaczyna przypominać rozmowę doradczą.
  • Od CRM-u do systemu decyzji. Dotychczas CRM pamiętał, że powinieneś zadzwonić do Kowalskiego. Następna generacja systemów może sama ocenić, że właśnie Kowalski jest dziś najlepszym telefonem do wykonania i powiedzieć dlaczego.
  • AI bez danych szybko stanie się towarem. Sam dostęp do dobrego modelu językowego przestaje być przewagą. Realtor.com łączy Gemini z własną wiedzą o zachowaniach kupujących i Google Maps. RealReports buduje AI na własnej warstwie danych o nieruchomościach. To prowadzi do prostego wniosku: model można kupić. Danych, kontekstu i historii relacji z klientem już niekoniecznie.
  • Człowiek przesuwa się o poziom wyżej. Aiden nie wysłał kampanii sam. Zatrzymał się przed wydaniem pieniędzy. Czyli zadziała zasad human in the loop. To może być znacznie bardziej realistyczny model najbliższych lat niż opowieść o „AI zastępującym agentów”: maszyna znajduje okazję, analizuje i przygotowuje działanie; człowiek ocenia, zatwierdza i bierze odpowiedzialność.
  • Od portalu do warstwy danych. Apartments.com pokazuje, że portal nie musi już koniecznie kontrolować miejsca, w którym klient rozpoczyna wyszukiwanie. Może próbować wygrać, stając się najlepszym źródłem danych dla zewnętrznego AI. To zmienia ekonomię portali: coraz ważniejsze może być nie „ile mam użytkowników”, ale „czy moje dane są potrzebne agentowi, który tych użytkowników obsługuje”.
  • Od człowieka jako operatora procesu do człowieka jako właściciela decyzji. RealReports podpowiada agentowi działania, Muse wykonuje je za użytkownika, PACT automatyzuje fragment transakcji. Wspólny mianownik jest jeden: maszyna zajmuje się coraz większą częścią przygotowania i wykonania, a człowiek przesuwa się w stronę zatwierdzania, osądu i odpowiedzialności.

Co z tego wynika dla Twojej pracy?

Najłatwiej wyciągnąć z tych przykładów wniosek: trzeba wdrożyć AI. Moim zdaniem to najmniej interesujący wniosek i z punktu widzenia praktyki rynkowej, mało atrakcyjny. Raczej oczywisty.

Prawdziwe pytanie brzmi inaczej: w którym miejscu procesu AI zacznie podejmować decyzję przed człowiekiem? I teraz każdy może odpowiadać inaczej.

  • Dla portalu odpowiedź może brzmieć: zanim klient wybierze ofertę.
  • Dla agenta: zanim zdecyduje, do kogo zadzwonić.
  • Dla brokera kredytowego: zanim klient wybierze sposób finansowania.
  • Dla dewelopera: zanim potencjalny kupujący w ogóle trafi do konkretnej inwestycji.

Walka o AI w nieruchomościach może ostatecznie okazać się walką nie o najlepszy model językowy - bo tu nie chodzi o technologię i szumne wdrażanie AI lecz o dane, kontekst i miejsce w procesie podejmowania decyzji.

Są tu trzy rzeczy, które warto już dzisiaj przemyśleć.

  1. Przestańmy traktować CRM jak archiwum. Jeżeli system posiada historię kontaktów, transakcji, zachowań klientów i nieruchomości, powinien zacząć odpowiadać na pytanie: co mój agent powinien zrobić dzisiaj, żeby zwiększyć prawdopodobieństwo kolejnej transakcji?
  2. Zbierajmy kontekst, nie tylko rekordy. Cena, telefon i status leada będą coraz mniej wystarczające. Wartością stają się dane opisujące intencję: dlaczego ktoś szuka, jak żyje, co jest dla niego kompromisem, czego nie zaakceptuje, co wydarzyło się wcześniej.
  3. Szukajmy momentów decyzji, a nie procesów do automatyzacji. Napisanie opisu oferty w 15 sekund zamiast 15 minut jest przyjemne. Wskazanie właściwego klienta, właściwej nieruchomości albo właściwego działania może zmienić przychód.

To jest różnica między AI jako narzędziem produktywności a AI jako elementem systemu decyzyjnego firmy. I być może właśnie tutaj zaczyna się następny etap AI w nieruchomościach. Nie wtedy, kiedy maszyna szybciej wykonuje nasze polecenia a kiedy zaczyna podpowiadać, jakie polecenie w ogóle warto wydać.

Do dzieła!

Źródła

AI zmienia sposób wyszukiwania nieruchomości

AI jako system aktywnego prospectingu

AI przejmuje punkt wejścia klienta

Technologia wchodzi w samą transakcję

Podziel się tym artykułem:

Łukasz Kruszewski

O autorze

Łukasz Kruszewski

Co-CEO Freedom · praktyk biznesu i strateg

Od 20 lat buduje i prowadzi firmy. Zaczynał jako agent nieruchomości, dziś współzarządza Freedom - największą siecią nieruchomości w Polsce. Pisze o przywództwie, decyzjach i AI, łącząc praktykę z filozofią stoicką.

W biznesie
20 lat
Sieć Freedom
100+ biur
Newsletter
2 500+ liderów

Przeczytaj również

Wszystkie teksty →