Andrea Ciaramella

Il PropTech rappresenta il processo di innovazione dell’industria del real estate. Grazie alla tecnologia e alla digitalizzazione è in grado di riconfigurare prodotti, processi e servizi migliorandone efficienza ed efficacia. Ne approfondiamo lo stato dell’arte e le potenzialità con Andrea Ciaramella, professore associato del Politecnico di Milano e co-founder di Real Estate Center (Rec) e Italian PropTech Network (Ipn), la piattaforma dove il sapere accademico del Politecnico di Milano incontra le aziende del settore del real estate presenti sul territorio..

Quale ruolo possono giocare le tecnologie nello sviluppo sostenibile del real estate?

Il mercato immobiliare, con tutta la sua filiera, è da qualche tempo diventato un mercato “data driven”. I dati e le informazioni diventano un fattore competitivo sempre più importante.
Ovviamente questo riguarda anche, in modo particolare, l’ambito dedicato alla sostenibilità, per il quale la tecnologia può fornire un supporto rilevante.
Solo a titolo di esempio, gli ambiti di applicazione possono svariati. A partire dal monitoraggio e ottimizzazione dei consumi energetici degli edifici in particolare energia elettrica e riscaldamento. Questo può aiutare a contenere le emissioni di gas serra e aumentare, in termini generali, l’efficienza energetica. Un altro fronte è lo sviluppo di edifici intelligenti, le tecnologie possono essere infatti utilizzate per creare edifici in grado di sfruttare l’IA per ottimizzare i consumi e garantire sicurezza e comfort per gli occupanti. Anche il comportamento delle persone che utilizzano gli spazi può essere un parametro importante per realizzare edifici in grado di adattarsi a esigenze mutevoli nel tempo o ottimizzare le attività manutentive. Non solo le tecnologie possono essere utilizzate per progettare edifici a basso impatto ambientale, (NZE o a impatto ambientale minimo) che utilizzano fonti rinnovabili e/o materiali sostenibili. Mentre su scala urbana vi è la possibilità di realizzare quartieri o città che sfruttano le soluzioni digitali per migliorare la qualità della vita dei cittadini, in particolare pensiamo alla gestione efficiente della mobilità e, come conseguenza, ridurre l’impatto ambientale. Infine le tecnologie possono essere utilizzate per ottimizzare la gestione delle risorse, in particolare il ciclo di acqua e rifiuti, contribuendo a uno sviluppo sostenibile.
Naturalmente l’IA sfrutta la grande capacità di elaborazione e computazione, ma è necessario che i dati che vengono raccolti siano corretti. 

Quali sono i principali vantaggi che la IA potrà apportare al settore del Real Estate e con quale gradualità temporale?

Tutte le attività per le quali è opportuno elaborare un elevata quantità di dati, possono vedere un impiego sostanziale dall’IA e dall’apprendimento automatico (machine learning).
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono programmati per processare una notevole quantità di dati, derivando una funzione complessa che, come conseguenza, sia in grado di riconoscere possibili scenari. Maggiore è la quantità dei dati, maggiore sarà la capacità dell’algoritmo di approssimare la funzione.  Questo è possibile grazie al fatto che oggi la tecnologia consente di immagazzinare enormi quantità di informazioni a costi contenuti e con capacità di computazione cresciuta moltissimo negli ultimi anni; in sostanza attualmente possiamo contare su algoritmi che sino a poco tempo fa erano inservibili perché mancavano alcuni di questi fattori.
È chiaro che gli ambiti di applicazione nel mondo RE possono essere molteplici, tra questi l’IA può analizzare grandi quantità di dati sul mercato immobiliare e prevedere i prezzi futuri degli immobili in base a fattori come la localizzazione, le dimensioni, la qualità e la richiesta. Anzi, il vero valore aggiunto è quello che permette di utilizzare dati non convenzionali, non necessariamente connessi al settore immobiliare, ma in grado di prevedere le scelte e/o le tendenze del mercato. 
Per il matchmaking immobiliare, l’IA può aiutare a trovare la casa ideale per un potenziale acquirente, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico che analizzano le preferenze del soggetto che svolge la ricerca e i dati sulle proprietà disponibili. 
Inoltre, attraverso IA è possibile automatizzare la valutazione degli immobili, utilizzando dati e informazioni sulle proprietà, con l’obiettivo di generare una stima precisa del valore di mercato. Attualmente alcune grandi società che operano nel settore delle valutazioni erogano per gli istituti di credito decine di migliaia di perizie ogni anno. È evidente a tutti che un sistema in grado di processare centinaia di migliaia di variabili (orientamento, condizioni manutentive, presenza di servizi, dotazioni tecnologiche, localizzazione, etc.) sarà in grado di esprimere un’indicazione molto precisa sul “più probabile valore di mercato”.
Infine poiché l’IA può analizzare grandi quantità di dati sul mercato e fornire informazioni dettagliate sulle tendenze del settore, come la domanda e l’offerta e/o le preferenze dei consumatori, questo potrà orientare, di conseguenza, le scelte progettuali o le iniziative degli sviluppatori. 

Tra i vari attori in campo (costruttori, gestori di immobili, progettisti, istituzioni etc) che grado di sensibilità c’è verso la IA? Cosa andrebbe messo in campo per favorirne lo sviluppo e la diffusione?

Noi da tempo stiamo studiando il mondo “Proptech”, ovvero il contesto nel quale aziende si propongono per offrire soluzioni, prodotti e/o digitali, all’interno della filiera del RE, che va dalla fase di investimento alla fase di gestione degli edifici nel corso del loro ciclo di vita. Il nostro Proptech Monitor (n.d.r. Bellintani, S., Ciaramella, A., Leoncini, S.F., Orlandini, G., Pomè A.P., Tagliaro, C., Truppi, T. (2022). Italian PropTech Monitor 2022. Politecnico di Milano, Milano) nell’ultimo rapporto (dicembre 2022) ha mappato poco più di 270 aziende (start up o scale up) riferibili a questo contesto. Diverse aziende da tempo attive nella consulenza immobiliare hanno scelto di investire in questa direzione attraverso acquisizioni di start up oppure creando al proprio interno dipartimenti che svolgono una attività di big data analysis (p.e. Generali Real Estate ha fatto questa scelta).
Il mondo della finanza e della consulenza è piuttosto attivo.
Più lenta la filiera riconducibile al settore delle costruzioni: il rapporto Assinform (Anitec-Assinform, Il digitale in Italia – mercati, dinamiche, policy, 2022), che riporta i dati sugli investimenti nel digitale fatti dalle aziende italiane, conferma che il settore delle costruzioni è quello che ha investito di meno.
Ma non credo siano necessarie azioni per favorire la diffusione di IA e innovazione digitale; sarà il mercato a indirizzare gli investimenti e a rendere necessario un salto di qualità dal punto di vista tecnologico. 

Quali saranno i driver che sosterranno lo sviluppo dell’IA nel RE e chi tra i vari attori giocherà un ruolo di traino alla diffusione della tecnologia? Quali fattori costituiscono invece dei freni al processo di diffusione?

I dati sono indubbiamente il nuovo petrolio. A mio giudizio il traino sarà determinato dai sistemi Automated Valuation Model (AVM) e dai sistemi di “location intelligence”. Gli AVM sono modelli di valutazione immobiliare automatizzati, utilizzati nell’industria immobiliare per determinare il valore di un immobile. Essi utilizzano algoritmi e modelli statistici per analizzare una serie di fattori correlati al prezzo di un immobile, come le caratteristiche dell’immobile (dimensioni, anno di costruzione, classe energetica, localizzazione, i prezzi di mercato degli immobili simili nella zona circostante, le tendenze del mercato immobiliare e altre variabili rilevanti).
Credo sia chiaro a tutti che, soprattutto nella valutazione di immobili che costituiscono, in termini di volumi, la maggior parte delle transazioni (il mercato residenziale), la capacità dell’IA di elaborare dati anche non convenzionali in grado di influenzare i prezzi e il mercato (servizi, trasporti, tasso di criminalità, potere di acquisto locale, flussi demografici, etc.) è decisamente superiore a quella di un professionista. In ogni caso gli AVM non possono sostituire il lavoro di un valutatore umano, perché non tengono conto di fattori qualitativi che possono influenzare il valore dell’immobile come la qualità dei materiali utilizzati nella costruzione o la posizione specifica dell’immobile all’interno del quartiere o per esempio, cogliere ciò che sta accadendo intorno.
I sistemi di location intelligence sono orientati all’elaborazione dei dati finalizzati alle scelte localizzative e/o di investimento, sempre attraverso l’elaborazione di grandi quantità di dati. Anche in questo caso vale il discorso degli AVM. Su questo fronte, indietro non si torna.

È già possibile parlare di economics dell’IA?

In questo momento diverse stime misurano l’impatto dell’IA, in particolare sulla produttività e sul mondo del lavoro; alcune di queste teorizzano una significativa perdita di posti di lavoro, altre invece pensano a una crescita economica per centinaia di miliardi.
McKinsey, ad esempio, stima che solo in Europa il valore dell’intelligenza artificiale si possa valutare nell’ordine di 3mila miliardi di euro, che corrisponderebbero a un incremento del PIL dell’area euro del 20%. Difficile dire cosa accadrà: certamente alcune attività e mansioni ripetitive e a basso valore aggiunto potranno essere sostituite, ma ne nasceranno di nuove. 
La vera sfida è dominare questo fenomeno, che non è arrestabile e metterci nelle condizioni di limitare il gap tecnologico in modo da affrontarlo con consapevolezza.

Con quali altre tecnologie la IA dovrà interagire per risultare efficace?  È immaginabile una qualche forma di integrazione in futuro con il metaverso?

Come dicevo in precedenza l’IA sfrutta la grande capacità di elaborazione e computazione, ma la qualità e correttezza del dato fa la differenza. Per questo la possibilità di raccogliere i dati in maniera oggettiva, attraverso sensori, può essere la strada (quindi l’integrazione) più interessante. Schematizzando possiamo dire che le tecnologie che si integrano con IA possono essere l’Internet delle cose (IoT) dove l’IA potrebbe interagire con miliardi di dispositivi connessi, raccogliendo e analizzando i dati per prendere decisioni intelligenti in tempo reale. 
La potenza di elaborazione necessaria per sviluppare e implementare soluzioni di IA potrebbe essere fornita da grandi data center basati sul cloud, che possono offrire la scalabilità e la flessibilità necessarie per soddisfare le esigenze delle aziende. 
Inoltre, l’IA potrebbe interagire con la realtà aumentata e virtuale, offrendo nuove opportunità per la formazione, la simulazione e l’intrattenimento. Pensiamo, per esempio, alle simulazioni che potrebbero riguardare le grandi operazioni di rigenerazione urbana, nelle quali si potrebbero simulare virtualmente le prestazioni dei materiali, gli impatti in termini di mobilità, etc.
La tecnologia blockchain potrebbe essere utilizzata per garantire la trasparenza, la sicurezza e l’immutabilità dei dati utilizzati da algoritmi di IA che, come abbiamo più volte sottolineato, è fondamentale per garantire affidabilità dei risultati.
Infine, per quanto riguarda l’integrazione con il Metaverso, è possibile che l’IA possa giocare un ruolo importante nella creazione e nella gestione di ambienti virtuali immersivi. L’IA potrebbe utilizzare dati provenienti dall’IoT e dalle reti sociali per creare ambienti virtuali personalizzati in base alle preferenze degli utenti, e potrebbe anche utilizzare l’apprendimento automatico per migliorare costantemente l’esperienza degli utenti.

Altro da aggiungere, sia con riferimento al ruolo della IA, sia del settore RE con riferimento all’office building?

Ci sono molte possibili applicazioni, alcune già collaudate, nell’ambito degli edifici per uffici, dove è diventata molto importante la possibilità di ottimizzare gli spazi, i consumi, i servizi, in relazione all’occupazione e, più in generale, al comportamento delle persone. Tra queste la gestione dell’energia, in quanto l’IA può aiutare a monitorare e controllare l’uso dell’energia in un edificio, ad esempio regolando la temperatura e la luminosità delle stanze in base al numero di persone presenti o alla posizione del sole. Alcune applicazioni prendono dati dai sistemi BMS installati e ne ottimizzano le prestazioni. 
Sul fronte della sicurezza, l’IA può essere utilizzata per rilevare attività sospette o potenzialmente pericolose, come intrusioni o rischio di incendi, e per avvisare immediatamente il personale addetto alla sicurezza. 
Mentre in termini di gestione del sistema edificio/impianti, l’IA può aiutare a monitorare lo stato degli impianti e delle attrezzature, identificando i problemi in modo proattivo e segnalando la manutenzione necessaria.
L’IA può aiutare inoltre a ottimizzare l’utilizzo degli spazi dell’edificio, per esempio identificando le aree più frequentemente utilizzate e pianificando di conseguenza la distribuzione delle risorse. 
L’IA può poi essere utilizzata per fornire assistenza virtuale ai dipendenti, per esempio rispondendo a domande comuni o offrendo supporto tecnico per l’utilizzo dei sistemi informatici. 
Può inoltre aiutare a monitorare la qualità dell’aria e altri fattori ambientali che possono influire sulla salute dei dipendenti.
In sintesi, il grande vantaggio dell’IA applicata al nostro campo di interesse, è il costante apprendimento dai dati raccolti. Dunque, il processo di miglioramento e affidabilità cresce costantemente. Sulla base di questo assunto, è indiscutibile che l’IA porti con sé innegabili benefici, difficilmente ottenibili attraverso lo sviluppo lineare delle capacità umane. Naturalmente questo sviluppo deve essere opportunamente governato. 
Indietro non si torna, siamo di fronte a una rivoluzione, non a una moda del momento.