Il settore immobiliare lavora su una linea temporale diversa dalla maggior parte dei settori. Un edificio viene progettato, costruito, affittato, gestito e infine reso sostenibile o riqualificato in un periodo di decenni. I dati su un immobile nascono in fasi spesso organizzate separatamente tra loro: lo sviluppatore, il costruttore, il gestore e l'investitore mantengono ciascuno i propri sistemi, con proprie definizioni di cosa significhi esattamente un metro quadrato, un contratto di locazione o uno stato di manutenzione. Mentre un settore come il commercio all'ingrosso deve gestire dati transazionali che cambiano rapidamente, il settore immobiliare deve gestire dati lenti e frammentati, raramente ricomposti dopo che una fase si è conclusa.
Questa frammentazione è il punto centrale in cui la maturità dell'AI in questo settore si arena. Non perché il settore sia conservatore, ma perché la struttura del lavoro — immobili che cambiano proprietario, contratti che vengono trasferiti, sistemi che differiscono per ruolo — rende difficile ottenere un'immagine coerente di un portafoglio. Un'applicazione di AI che fa previsioni su manutenzione o sfitto vale quanto i dati su cui si basa, e nel settore immobiliare questi dati sono più spesso dispersi che completi.
La misurazione della maturità di hybridresourcing.com lavora con cinque livelli: baseline, foundation, activation, insight e intelligence, misurati su sette dimensioni. Nelle organizzazioni immobiliari spesso emerge che le dimensioni fondamentali — organizzazione, infrastruttura IT e gestione dei dati — restano indietro rispetto alle ambizioni espresse a livello direzionale riguardo all'AI nella valutazione, nella gestione o nella prestazione energetica. Si parla di applicazioni intelligenti mentre i sistemi sottostanti differiscono ancora per sede, per tipo di immobile o per gestore.
Non è una questione di ordine che si possa invertire. Le dimensioni dipendenti — dove l'organizzazione effettivamente impiega l'AI — non possono andare oltre ciò che le dimensioni fondamentali permettono. Un'organizzazione che a livello activation vuole usare l'AI per la comunicazione con gli inquilini, ma resta bloccata a livello foundation nella gestione dei dati, si arena nel momento in cui l'applicazione richiede più di quanto un progetto pilota possa offrire. Il motivo per cui questo ordine è fisso e non negoziabile è illustrato nella pagina su le dimensioni fondamentali prima di tutto.
Una delle componenti della misurazione è un ciclo di rilevazione: più persone all'interno dell'organizzazione valutano le sette dimensioni separatamente, senza vedere le risposte degli altri. Nelle organizzazioni immobiliari questo produce spesso una dispersione maggiore rispetto a settori con un'operazione gestita più centralmente. L'asset manager valuta alta la dimensione della gestione dei dati perché le informazioni di portafoglio nel proprio sistema sono corrette; il facility manager valuta bassa la stessa dimensione perché i dati di manutenzione delle terze parti non sono mai stati ben collegati. Entrambe le immagini sono corrette per la parte dell'organizzazione che vedono, e proprio quella dispersione è la prima diagnosi: non il livello medio, ma la mancanza di un'immagine condivisa.
Questa dispersione è funzionalmente paragonabile a quanto si osserva in [il settore immobiliare](#) rispetto ad altri settori a forte intensità di capitale come l'edilizia e il settore degli impianti, dove il lavoro è parimenti suddiviso tra più parti e fasi. In tutti questi settori il rischio maggiore non nasce da una mancanza di ambizione, ma dall'assenza di un'immagine condivisa di dove l'organizzazione si trovi realmente, prima di parlare di implementazione.
Questa misurazione non dice nulla su quali compiti all'interno di un'organizzazione immobiliare possano essere assunti dall'AI. Si tratta di capacità di sostegno: se l'organizzazione può sostenere l'AI, dato lo stato delle sue fondamenta. Questa è una domanda diversa da cosa l'AI possa assumere in termini di lavoro di valutazione, gestione contrattuale o rendicontazione. Chi cerca quest'ultima risposta non la troverà in questa misurazione ma in un altro strumento.
La misurazione della maturità di hybridresourcing.com è attualmente in fase di realizzazione. Non esiste ancora uno strumento da completare oggi. Chi desidera utilizzare la misurazione non appena sarà disponibile può iscriversi alla lista d'attesa; non viene promessa alcuna data, solo che chi si iscrive sarà informato per primo.
Non appena è chiaro se le fondamenta di un'organizzazione immobiliare possano sostenere l'AI, sorge la domanda successiva: quale parte del lavoro effettivo — gestione degli immobili, contatto con gli inquilini, rendicontazione, supporto alla valutazione — può essere assunta dall'AI. A questa domanda la misurazione descritta in questa pagina non risponde; è la scansione del lavoro di FTE TO AI a calcolarlo per singolo compito. Un buon punto di partenza per questo calcolo è una panoramica delle decisioni prese all'interno del processo di lavoro, per la quale la pagina su cosa deve contenere un inventario delle decisioni offre un primo spunto, così come le questioni analoghe in il settore sanitario, dove è in gioco la stessa distinzione tra capacità di sostegno e assunzione dei compiti.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.