L’Intelligenza Artificiale nel Real Estate

Nel settore del Real Estate l’Intelligenza Artificiale (IA) sta aprendo nuovi orizzonti, sia in termini di gestione degli immobili esistenti, sia in termini di nuove progettazioni. Grazie alla capacità dell’IA di analizzare e razionalizzare i dati in maniera rapida, ordinata e scalabile, si stanno delineando nuovi scenari di ottimizzazione delle risorse, trasformazione digitale e innovazione delle strutture e dei processi. Se dunque nei progetti di Smart Building l’Internet of Things è legato alla raccolta dati, è attribuita all’IA la capacità di migliorare le esperienze di gestori dei building e degli utilizzatori degli spazi degli stessi (come, ad esempio, l’efficienza energetica o la gestione della sicurezza) nonché per la costruzione di scenari in ottica di previsione. Il paradigma che consente tutto questo risiede nella possibilità di raccogliere i dati attraverso sensori e sistemi più o meno complessi, renderli visibili in maniera aggregata per analizzarli e grazie all’IA creare scenari prevedibili e gestibili a seconda delle necessità mettendoli a disposizione dei diversi utilizzatori.

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Avanza la Proptech

La trasformazione in corso nel RE viene spesso indicata con il termine “Proptech”, che deriva dalla fusione di due parole, “property” e “technology”. Nell’ambito dello studio The future of artificial intelligence in real estate transactions, pubblicato da Drooms, il 69% del campione intervistato ha riconosciuto quale principale vantaggio derivante dalle IA nei processi RE il fatto di abilitare l’impiego di una quantità e varietà molto maggiore di documenti in tempi estremamente brevi, agevolando i processi di due diligence (63%), migliorando l’accuratezza dei processi decisionali (35%), minimizzando inoltre i rischi derivanti da una transazione (24%), così come il ricorso ai servizi legali (10%).

La ragione per cui l’intelligenza artificiale si sta diffondendo in maniera così importante nelle varie applicazioni per il mercato immobiliare si deve alla capacità di analizzare e apprendere in maniera automatica da quei dati che la trasformazione digitale dei processi sta rendendo disponibili in quantità sempre maggiore, in tutti i settori applicativi. Ciò avviene in particolare grazie ad un sottodominio dell’intelligenza artificiale: il machine learning.

I vantaggi principali: maggiore e migliore capacità di analisi dei dati, riduzione degli errori, resilienza, ottimizzazione dei costi (a fronte di un investimento iniziale che potrebbe costituire a tutti gli effetti una barriera alla sua adozione, il supporto all’analisi e ai processi decisionali consente di avere ritorni elevati, grazie all’automatizzazione delle principali fasi operative che riguardano i processi del mercato immobiliare).

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Le applicazioni

Come anticipato sono già molteplici le applicazioni possibili. Una di queste è la valutazione estimative degli immobili. La valutazione di un immobile dipende da molti fattori, che incidono in maniera differente a seconda del caso specifico. Si tratta di informazioni che possono essere riferite alle caratteristiche dell’unità immobiliare (superficie, piano, presenza di balconi e terrazzi, box, cantine, anno di costruzione, esposizione, finiture e pregi, ecc.) piuttosto che alla sua contestualizzazione (zona della città, traffico, mobilità, trasporti pubblici, scuole, servizi commerciali, servizi istituzionali, ecc.). Questo grande patrimonio di dati andrebbe tuttavia reso più efficiente e tradotto in informazioni.

C’è poi quella che si chiama “Analisi sentimentale” tramite l’IA.

La capacità di analizzare i dati in tempo reale consente di avere una visione tangibile di quanto accade negli scenari interessati da un immobile, per effettuare quella che viene definita appunto una sentiment analysis, utile a valorizzare soprattutto la componente soggettiva e in questo modo verificare l’effettivo interesse a chiudere una trattativa, oltre a identificare quali condizioni possono rendere più probabile questa eventualità. Il Property Management è un’altra area che si presta a essere trattata mediante l’IA.

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Le barriere

L’intelligenza artificiale, come visto, è in crescita anche nel settore RE. Ma come sempre avviene per una tecnologia disruptive, i freni non mancano. Una forte barriera all’adozione delle IA nei processi di Real Estate sarebbe la scarsa fiducia nella tecnologia e il fatto che i decisori mancano spesso di quella cultura digitale in grado di renderli consapevoli dei vantaggi dei processi di trasformazione, il che li costringe a doversi affidare spesso a consulenti esterni, allungando i tempi e facendo lievitare i costi. Poi ci sono i costi, sovente difficili da comprendere e giustificare, con le metodologie di analisi esistenti e conosciute. Anche se appare sempre più evidente che il digitale costituisce un fattore essenziale per la competitività dell’azienda, spesso si profilano altre priorità in termini di investimento. La mancanza di competenze è un altro freno che vale qui come in altri settori alle prese con la digitalizzazione.

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Conclusioni

L’intelligenza artificiale può potenzialmente rivoluzionare il settore del real estate, rendendolo di gran lunga più innovativo. Gli strumenti IA, come visto, sono infatti software programmati per apprendere e auto-migliorarsi, con l’obiettivo di consolidare e velocizzare anche i processi più complessi. In ambito immobiliare, ciò si traduce in particolare nell’opportunità per venditori, agenti, gestori patrimoniali e investitori di strutturare le fasi di lavoro in modo decisamente più efficiente, e di risparmiare sui costi delle transazioni. Secondo quello che abbiamo raccontato, con l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore del real estate, le soluzioni tecniche acquisiranno sempre maggiore importanza. D’altro canto, la forza lavoro dell’uomo verrà completamente rivoluzionata. In futuro, l’IA applicata agli immobili porterà, nella fattispecie, all’automazione del facility management, ovvero la presa in carico e la gestione dei singoli immobili. Rappresenterà inoltre un valido supporto per classificare e valutare le grandi quantità di dati (i big data). Ma non si è che all’inizio della storia dell’IA nel Real Estate.

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Dalla teoria alla pratica. Alcuni esempi applicativi

Sono molteplici le iniziative immobiliari che usano la IA. Rielaborando dei Big Data con algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, ci sono realtà in grado di fornire una valutazione automatica estremamente precisa di un immobile, su tutto il territorio italiano, anche partendo da pochi dati.

Ce n’è in particolare una che negli anni avrebbe raccolto il più grande database di compravendite immobiliari e di annunci di edifici in vendita in rete oggi disponibile in Italia. Si tratta di Reopla specializzata nella realizzazione di software innovativi per il settore immobiliare: nello specifico fornisce soluzioni in ambito Big Data analysis e servizi corporate sia ad agenzie immobiliari sia a banche, aziende di asset management e credit servicing.

L’attività principale di Reopla, alla quale dedichiamo tutte le nostre risorse tecniche e un team di Data Analyst specializzati, è la realizzazione dei migliori algoritmi per la valutazione automatica degli immobili: il nostro AVM (Automated Valuation Model) è in grado di valutare circa 100 immobili al secondo a partire da un database di informazioni immobiliari unico nel mercato e in costante crescita – racconta Patrick Albertengo, managing director di Reopla –. Intelligenza Artificiale e Big Data offrono numerose opportunità nel settore immobiliare. Oggi i dati vengono utilizzati nel settore real estate per l’ideazione di nuovi edifici che rispecchino le reali esigenze del mercato, riducendo i tempi di commercializzazione. O, ancora, si diffondono gli smart-building: edifici intelligenti che, raccogliendo dati attraverso appositi sensori e rielaborandoli con algoritmi IA, consentono di prevenire eventuali problemi strutturali, migliorare l’efficienza energetica e quindi la qualità della vita dei propri occupanti. Anche il mercato dell’intermediazione può contare su prodotti e servizi che mettono in relazione le informazioni di mercato provenienti da innumerevoli fonti per supportare i professionisti del RE nella delicata quanto fondamentale fase di valutazione di un immobile da immettere sul mercato. Per il settore, dunque, i dati sono un patrimonio di incredibile valore in quanto consentono di rendere più efficienti i processi, portare soluzioni che rispecchiano le nuove esigenze di utenti e operatori e aumentare la trasparenza di un mercato che muove miliardi di euro ogni anno”. 

Un altro esempio è quello di YurekAI, startup di Ivrea, ha sviluppato un’applicazione per la ricerca di immobili in vendita o in affitto che, grazie a tre innovazioni – intelligenza artificiale, machine learning e algoritmo predittivo – elabora costantemente tutte le interazioni degli utenti, restituendo in meno di pochi secondi le opportunità mirate più adatte per ogni utente. E per rendere l’esperienza ottimale e facilmente fruibile, consente la ricerca vocale.

Ancora, mediante degli algoritmi di intelligenza artificiale, software per sovrapposizione automatica di elaborati grafici e tecnologie Gis per georeferenziare l’immobile, Redd, start up fondata da un avvocato urbanista, è in grado di fornire, in brevissimo tempo, una reportistica completa sul corredo documentale di un immobile. Non sostituisce i professionisti (avvocati, ingegneri, geometri, etc) ma li mette in velocità nella valutazione dell’immobile.

Sfruttando la sua piattaforma SaaS e la sua profonda esperienza nel settore immobiliare, la start up francese Deepki accompagna gli stakeholder lungo il percorso che va dalla raccolta e analisi dati all’implementazione di una strategia ESG (Environment, Social e Governance), con lo scopo di accelerare la transizione ambientale del settore immobiliare verso la decarbonizzazione e la sostenibilità.

Al mercato della IA nel Real Estate guardano anche i big dell’IT come IBM e Microsoft.
La soluzione IBM per il Real Estate e il Facility Management si chiama Tririga che, anche attraverso l’IA, fornisce uno strumento che consente ai facility manager di gestire i vari aspetti relativi alla gestione e all’organizzazione dei luoghi di lavoro

“Si tratta, di una soluzione software che fornisce funzionalità avanzate per supportare le esigenze dell’ambiente di lavoro. I pianificatori degli spazi hanno bisogno di riconfigurare gli ambienti per adattarsi rapidamente alle nuove strategie, e necessitano di informazioni in tempo reale sull’occupazione e sull’utilizzo degli stessi per prendere decisioni legate alla riduzione dei costi dei loro investimenti immobiliari” spiega Marco D’Angelo, advisory sustainability software sales IBM Technology Italia. 

Tririga  è una Suite completa  che oltre all’IA, coinvolge anche tecnologie IoT, utili per rilevare ad esempio i flussi di persone all’interno dei locali. Tra le funzionalità, per far sentire i dipendenti a proprio agio, un assistente IA a portata di mano risponde alle domande più comuni; per richiedere servizi di manutenzione o di pulizia, prenotare gli spazi in anticipo, individuare i colleghi o una sala conferenze.

Ulteriori scenari d’utilizzo derivano dagli sviluppi curati da Microsoft come descrive Marcello Buoncompagni, financial services and public sector sales manager di Microsoft Italia: “Conoscere e saper usare le nuove tecnologie IoT e la nuova generazione di software per lo sviluppo dei modelli di IA evoluti, diventano una base fondamentale per valorizzare l’enorme volume dei dati a cui si ha accesso oggi che, grazie alla potenza e alla capacità computazionale del Cloud, consentono di generare tante esperienze e, ove applicabile, delegare alle macchine quella parte di attività più operative, che vengono quindi gestite in maniera automatizzata ed efficiente”. 

Due esempi relativi a questi scenari d’utilizzo sono il progetto sviluppato da Microsoft per Intesa Sanpaolo e il modello di rigenerazione urbana in fase di sviluppo di Chorus Life, con cui Microsoft Consulting (oggi Industry Solutions) sta collaborando per consentire il migliore impiego delle proprie tecnologie più innovative di IoT, AI e Digital Twin. 

“Intesa Sanpaolo, spiega Buoncompagni, ha intrapreso un progetto volto al miglioramento delle performance del proprio patrimonio immobiliare e delle attività di facility management e all’efficientamento dei consumi energetici. L’azienda ha implementato la piattaforma Cloud IoT e altri servizi evoluti della Data Platform di Azure (incluse soluzioni del network di partner di Microsoft come Iconics), al fine di utilizzare i dati per identificare proattivamente gli errori, aumentare il comfort e diminuire il consumo energetico nei propri edifici così da ridurre l’impronta ecologica aziendale, raggiungendo un risultato significativo: nel primo semestre di implementazione l’azienda ha registrato un risparmio annuo pari a 500mila euro e proprio in virtù dei benefici (15% di riduzione consumi complessivi) sta estendendo e ampliando la soluzione agli altri building”.

Chorus Life è invece un progetto di riqualificazione di una parte del territorio bergamasco che si fonda sul concetto di Cognitive Building e che prevede lo sviluppo di una Smart City completamente digitale, per rinnovare il concetto di abitare e trasformarlo in un modello “as a service”, che vada oltre la semplice gestione degli spazi e che proponga un progetto di smart living a 360 gradi. “Grazie all’utilizzo della tecnologia Azure Digital Twin – la piattaforma IoT che consente di creare una rappresentazione digitale di oggetti e tramite cui è possibile acquisire informazioni dettagliate per ottimizzare operazioni e costi e offrire esperienze potenziate ai clienti – il progetto, precisa Buoncompagni, si pone l’obiettivo di creare e pianificare scenari e situazioni d’uso che consentano una gestione smart e prevedibile dei vari spazi progettati. 

Saranno dunque le tecnologie IoT, IA e Digital Twin a permettere agli utilizzatori di fruire al meglio di tutti i servizi offerti dalla Smart City di Chorus Life.

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Real Estate, sempre più un mercato data driven

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.

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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.