[경영-화요일-반복하기] 제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망

오늘은 경영에 대해서 공부하는 날입니다. 고금리로 인한 부동산 문제가 부각되고 있는 요즘, 인공지능으로 일자리변화를 애기하고 있습니다. 그래서 다음과 같이 글을 작성합니다.
"맥킨지 분기별 보고서: 제너레이티브 AI가 부동산을 변화시킬 수 있지만, 그 혜택을 누리려면 업계가 변화해야 합니다. 2023년 11월 14일" 를 먼저 해석하여 소개합니다.
그리고 제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망으로 글을 작성합니다.

 

• 생성적 AI의 잠재력: 생성적 AI(gen AI)는 부동산 산업에 맞춤형으로 적용할 수 있는 기술로, 투자 기회를 신속하게 발굴하거나 건축 및 인테리어 디자인을 혁신하거나 마케팅 자료를 생성하거나 고객 여정을 촉진하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기술은 부동산 산업에 1,100억 달러에서 1,800억 달러 이상의 가치를 창출할 수 있습니다.
• 생성적 AI의 적용 사례: 생성적 AI는 부동산 산업의 네 가지 주요 영역인 고객 관여, 창작, 요약, 코딩 솔루션에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 생성적 AI는 임대 계약서를 요약하거나, 임차인 요청이나 임대 협상을 돕는 챗봇을 만들거나, 공간 시각화나 가구 구매를 가능하게 하는 가상 현실 툴을 제공하거나, 부동산 투자에 대한 통찰력을 제공하거나, 최적화된 건축 계획을 그려주는 등의 작업을 할 수 있습니다.
• 생성적 AI의 구현 방법: 생성적 AI를 활용하려면 단순히 기존의 모델을 사용하는 것만으로는 부족합니다. 부동산 기업은 특정한 데이터, 기술, 조직, 운영 모델, 리스크 관리 등을 갖춰야 합니다. 또한, 생성적 AI의 성공을 위해 새로운 역량과 역할, 새로운 디자인과 인터페이스, 새로운 방식의 작업이 필요합니다.

Generative AI can change real estate, but the industry must change to reap the benefits | McKinsey 

 

부동산 업계는 제너레이티브 AI를 사용하여 7단계에 걸쳐 업계 데이터를 보물로 만들 수 있습니다.

기사 전체 번역

 

부동산 업계는 제너레이티브 AI를 사용하여 7단계에 걸쳐 업계 데이터를 보물로 만들 수 있습니다.

 

부동산 업계에 있어 제너레이티브 AI(생성형 AI)는 상서로운 순간에 성숙해가고 있습니다. 투자자는 부동산, 커뮤니티, 임차인, 시장 자체에 대한 독점 데이터와 타사 데이터를 산더미처럼 보유하고 있습니다. 이러한 정보는 기존 세대 AI 도구를 맞춤화하여 투자자를 위한 기회를 빠르게 파악하고, 건물 및 인테리어 디자인을 혁신하고, 마케팅 자료를 만들고, 고객 여정을 촉진하는 동시에 새로운 수익원을 창출하는 등 부동산에 특화된 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

AI 세대가 대중의 상상력을 사로잡은 것은 최근의 일이지만, AI는 수십 년 동안 전 세계의 비즈니스 방식을 근본적으로 변화시켜 왔습니다. 분석 AI라고도 하는 이 보다 친숙한 버전의 AI는 목표 지향적이며 미래 예측을 위한 가치 예측이나 고객 세분화를 위한 카테고리 할당과 같은 활동에 중점을 둡니다. 이미 비즈니스 세계의 일부에 내장되어 있습니다: 예를 들어, AI를 이용한 예측은 투자 전문가들이 미래에 대해 생각하는 방식을 변화시켰으며, 동적 가격 모델은 여러 산업에서 상품과 서비스에 대한 요금 부과 방식을 변화시켰습니다. 그러나 AI의 혁신적 힘을 놓치고 있는 한 가지 산업은 역사적으로 신기술을 더디게 채택해온 부동산입니다.

AI 세대는 부동산 업계가 과거로부터 교훈을 얻고 최첨단 기술을 선도하는 산업으로 변모할 수 있는 새로운 기회입니다. AI 세대는 분석적 AI를 대체하는 것이 아니라 개방적이고 창의적인 특성으로 인해 분석적 AI가 다루지 못하는 새로운 사용 사례의 영역을 개척합니다. 맥킨지 글로벌 연구소(MGI)의 연구에 따르면 세대 AI는 부동산 업계에 1,100억~1,800억 달러 이상의 가치를 창출할 수 있을 것으로 예상됩니다.

지금까지 AI에 대한 과대광고에 비해 많은 부동산 조직은 사용 사례를 구현하고 확장하는 데 어려움을 겪고 있으며, 따라서 아직까지 약속된 가치 창출을 경험하지 못하고 있습니다. 이는 놀라운 일이 아닙니다. AI 세대로부터 경쟁 우위를 확보하는 것은 주요 기본 모델 중 하나를 배포하는 것만큼 간단하지 않으며, 기회를 최대한 활용하려면 조직에서 여러 가지가 제대로 진행되어야 합니다. 이 글에서는 기업의 시작을 돕기 위해 기술의 잠재력을 살펴보고, 현재 Workday와 협력하고 있는 부동산 주체들이 탐색 또는 구현 단계에 있는 사용 사례의 예를 제공합니다. 그런 다음 부동산 기업이 차세대 AI 기반 비전의 가치를 최대한 실현하고 경쟁사와의 전략적 거리를 좁히기 위해 취할 수 있는 7가지 중추적이고 상호 연결된 조치에 대해 설명합니다.

 

AI 세대는 부동산 업계가 과거로부터 교훈을 얻고 최첨단 기술의 산업으로 변모할 수 있는 새로운 기회입니다.

 

부동산은 다양한 사용 사례에서 AI 세대의 이점을 누릴 수 있습니다.

 

AI 세대의 강점은 일반적으로 4가지 범주 중 하나에 속하며, 이를 "4C"라고 부릅니다. 첫 번째는 고객 참여로, 질문에 답하고 고객의 의사 결정에서 의심을 제거하는 대화형 챗봇과 같은 도구로 지원할 수 있습니다. 두 번째는 텍스트와 이미지를 포함한 새롭고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 도구의 형태인 창조성입니다. 세 번째는 간결성으로, AI 세대는 비정형 데이터에서 인사이트를 합성하고, 대화를 해석하고, 대규모 데이터 소스를 쿼리하는 데 탁월합니다. 네 번째는 코딩 솔루션으로, gen AI는 통역, 번역, 코드 생성 등 다양한 코딩 솔루션을 제공합니다.

저희는 AI를 활용해 본 결과, 부동산 회사들이 보다 효율적인 운영 모델, 더 강력한 고객 경험, 임차인 유지, 새로운 수익원, 더 스마트한 자산 선택을 통해 순영업수익을 10% 이상 증가시키는 것을 확인했습니다. 다음은 기업이 특정 부동산 문제에 AI의 4가지 C를 적용할 수 있는 5가지 예시입니다.

 

AI를 활용한 자체 연구 결과, 부동산 회사들은 보다 효율적인 운영 모델, 강력한 고객 경험, 임차인 유지, 새로운 수익원, 더 스마트한 자산 선택을 통해 순영업수익이 10% 이상 증가하는 것을 확인했습니다.

 

산더미처럼 쌓인 임대차 문서 검색(간결성)

 

AI는 임대차 문서 저장소에 적용될 수 있으며, 임대차 문서 저장소는 밀도가 높고 맞춤형 용어로 가득 차 있어 많은 부동산 소유주가 대규모로 정보를 선별하고 찾기가 어려울 수 있습니다. 차세대 AI 기반 도구는 월 예상 임대료 또는 임대차에 영향을 미칠 수 있는 시장 요인(예: 지역 환경, 사회, 거버넌스 규정 준수 법률)과 같은 임대차 전반에 걸친 주요 주제를 요약할 수 있습니다. 또한 이 도구는 특정 매개변수(예: 평방피트당 임대료가 특정 수준 이하인 모든 임대차)를 찾기 위해 전체 임대차를 스캔하고 정보 표를 생성할 수 있습니다. 이 시점에서 전문가는 AI 도구가 수집한 정보를 검토할 수 있습니다.

부동산 상호 작용 코파일럿(간결성 및 고객 참여)

 

Gen AI는 임차인 요청 관리 및 임대 협상 등 다양한 부동산 상호작용을 위한 강력한 코파일럿(Gen AI 기반 봇)을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 일상적인 유지보수 등 임차인의 간단한 요청은 코파일럿이 건물의 유지보수 담당자에게 직접 연락하도록 유도할 수 있습니다. 부조종사는 더 복잡한 질문을 식별하여 부동산 관리 회사의 전문가에게 플래그를 지정할 수 있습니다. 전문가가 세입자와 상호 작용할 때 세대 AI는 대화와 서면 응답을 관찰하고 커뮤니케이션을 개선 할 수있는 방법을 제안 할 수 있습니다. 사무실, 창고 또는 소매점 임차인과의 상업용 임대 협상과 같이 중요한 순간에는 세대별 AI 도구가 임차인, 부동산, 시장에 대한 모든 정보를 수집하여 협상 기록을 작성할 수 있습니다. 커뮤니케이션과 통화를 녹음하거나 텍스트로 전환하면 부조종사가 이러한 상호작용을 대규모로 모니터링하여 코칭을 제공하는 동시에 전문가에게 위험 상황을 유발할 수 있는 특정 용어의 사용을 자제하도록 상기시킬 수 있습니다.

시각화 지원 및 새로운 수익원 창출(창출 및 고객 참여)

 

오늘날 예비 오피스 임차인이 투어에서 실제 공간을 보거나 잠재적 거주자가 리스팅 사이트에서 아파트 사진을 볼 때 빈 유닛이나 다른 사람의 마감재와 가구로 채워진 사진을 보게 됩니다. 가상 현실 투어가 도움이 되긴 했지만, 이러한 정적이고 사용자 지정할 수 없는 시뮬레이션은 최종 사용자에게 어떤 결과가 나올 수 있는지 보여주는 데 일부분만 도움이 됩니다.

세대별 AI 도구를 사용하면 잠재 입주자가 선호하는 미드센추리 모던 스타일 또는 체리우드와 호두나무 마감재의 아파트가 어떻게 보일지 정확하게 시각화할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 모델에 피드백하여 다양한 고객 세그먼트에 가장 적합한 가구 및 마감재 유형을 예측함으로써 잠재 고객의 임대 전환율을 개선하고 향후 자본 지출 결정을 내릴 수 있습니다.

이커머스와의 연계도 가능합니다. 예비 입주자가 유닛을 둘러볼 때 앱에서 원하는 디자인 스타일에 맞는 다양한 소파, 창문 트림 또는 주방 가전제품을 가상으로 배치해 볼 수 있습니다. 입주 예정자가 구매 또는 임대를 결정하면 입주에 맞춰 이러한 선택 사항을 주문하고 설정할 수 있습니다. 입주자는 자신의 시그니처 스타일이 이미 표현된 집에 입주함으로써 이익을 얻고, 중개업체나 아파트 회사는 교차 판매를 통해 수익을 거둘 수 있습니다.

한 대형 가구 소매업체는 사용자가 방 사진을 업로드하고 카탈로그에 있는 가구로 방을 채울 수 있는 AI 기반 제품 시각화 툴을 출시했습니다. 가치 사슬 전반에 걸쳐 다양한 비즈니스에서 이 기능을 사용하여 새로운 수익원을 창출하는 동시에 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

더 빠르고 정확한 투자 의사 결정(간결성)

오늘날 투자 결정은 여러 소스에서 가져온 맞춤형 데이터의 개별 분석을 통해 이루어지는 경우가 많습니다. 예를 들어 창고에 관심이 있는 투자자는 일반적으로 항구, 공항 위치, 높은 전자상거래 규모 등 매력적인 요인이 있는 시장에 대한 거시적 분석을 수행하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 현지 중개인이나 디지털 도구에서 건물 정보를 가져와 관심 지역을 찾기 위해 더 세분화된 분석을 수행합니다. 투자자는 의사 결정 과정의 일부로 개별 분석을 수행하여 과거에 투자 가설이 어떻게 실현되었는지 파악합니다.

내부 및 타사 데이터를 사용하여 미세 조정된 세대별 AI 도구를 사용하면 투자자는 "내가 투자해야 할 매물 중 상위 25개 창고 부동산은 무엇인가요?" 또는 "향후 가장 성공할 가능성이 높은 쇼핑몰은 어디인가요?"라고 간단히 질문할 수 있습니다. 이 도구는 내부 데이터(예: 회사의 기존 부동산 성과 및 이 성과와 관련된 임대 조건)와 타사 데이터(예: 미국 인구조사 및 공개적으로 기록된 비교 가능한 매출)를 모두 분류할 수 있습니다. 이러한 다각적인 분석을 매물 부동산 목록에 겹쳐서 수동으로 조사할 가치가 있는 특정 자산을 식별하고 우선순위를 정할 수 있습니다.

원하는 결과를 창출하는 것으로 알려진 건축 계획 그리기(제작)

 

웹사이트 디자인에는 이커머스 판매 또는 더 높은 클릭률을 생성하는 것으로 알려진 특정 패턴과 디자인 선택이 있습니다. 마찬가지로, 실제 세계에도 AI가 건축 계획을 그리는 데 사용할 수 있는 기본 설계 원칙이 있습니다.

AI가 지원하는 프로세스에는 사물 인터넷 센서와 컴퓨터 비전 알고리즘을 도입하여 고객이 구매 전 매장을 이동하는 방식이나 사무실 내 회의실 사용 시간 등 공간 사용에 대한 데이터 포인트를 수집할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 매출, 고객 충성도, 생산성, 직원 유지율 또는 기타 영역에 대한 결과 데이터와 함께 세대별 AI 도구에 제공될 수 있습니다. 이 정보는 면적, 위치, 벽, 가구 및 기타 건축 요소에 대한 공간 데이터와 오버레이될 수 있습니다. 그러면 세대별 AI 도구가 공간에서 원하는 결과를 창출하도록 최적화된 건축 계획을 개발할 수 있습니다. 인간 건축가와 디자이너는 이러한 계획을 바탕으로 작업하여 디자인에 예술성과 감성을 더하면서도 공간의 목적에 맞는지(일러스트레이션) 추측하지 않고도 작업할 수 있습니다.

 

이 설계에서 일조량이 어디에 떨어지는지, 계획이 일반적인 보행 패턴을 어떻게 수용하는지, 소음 수준이 공간에서 사람들의 주의를 분산시킬지 여부를 보여주는 차세대 AI 지원 건축 설계의 일러스트레이션입니다. 출처: 센서 및 컴퓨터 비전 데이터에 대한 맥킨지 연구 및 경험

 

부동산 업계가 AI 세대의 가치를 최대한 실현하기 위해 취할 수 있는 7가지 중요한 조치

 

AI 세대는 혁신을 약속하지만, 부동산 기업은 기성 제품을 사용하는 방법을 배우는 것 이상의 일을 해야 합니다. 기본 모델은 필수적이지만, 이는 부동산 회사가 AI 세대의 가치를 실현할 수 있는 능력의 일부에 불과합니다.

기회를 포착하기 위해 부동산 가치 사슬에 속한 기업은 다음과 같은 방식으로 업무 방식을 재구성하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

 

기본 모델은 필수적이지만, 이는 부동산 회사가 AI 세대의 가치를 실현하는 능력의 일부에 불과합니다.

 

1. 부동산 가치 사슬의 특정 부분과 연계된 비즈니스 주도 로드맵을 중심으로 최고 경영진을 조정합니다.

 

AI 세대를 선도하고자 하는 CEO는 최고의 스타트업과 기술 선도 기업이 하는 것처럼 기술에 우선순위를 두고, 새로운 내부 역량을 온보딩하고, 민첩한 제공을 위해 조직을 구성할 수 있습니다. 새로운 기술 제공 방식은 AI 세대뿐만 아니라 현대성을 보장하고 전략적 곡선에서 앞서 나가기 위해서도 필수적입니다. 승자는 기꺼이 실험하고, 반복하고, 자기 파괴를 시도합니다.

이는 기존의 부동산 IT 조직을 뛰어넘는 역량을 갖추는 것에서 시작됩니다. 그렇다고 해서 리더가 새로운 기술 인재를 대거 영입해야 한다는 의미는 아닙니다. 오히려 AI 세대에 익숙하고 부가가치를 창출하는 사용 사례에만 집중하도록 지시할 수 있는 민첩한 엔지니어와 디자이너 팀에 투자해야 합니다.

최고 경영진은 개발, 운영, 투자 등 부동산 가치 사슬에서 어떤 부분을 차지하고 있는지 평가하고 임차인, 직원, 기타 이해관계자의 여정을 어떻게 혁신할 수 있는지 고려하는 것부터 시작할 수 있습니다. 그런 다음 이를 실현하기 위해 역할과 구조를 재설계하기 시작할 수 있습니다. AI 세대로부터 가치를 얻으려면 경영진이 업계의 전통적인 계층 구조와 운영 모델에 기꺼이 의문을 제기해야 하며, 무엇보다도 조직 전체에 새로운 기술 계층을 수용해야 합니다. AI 세대는 기능과 직급에 관계없이 전문가의 역량을 강화할 수 있는 새로운 업무 방식을 경영진이 주도적으로 채택해야 합니다.

2. 데이터, 특히 새로운 독점 데이터에 집중적으로 집중해야 합니다.

AI 세대의 미래에는 고유하고 유익한 데이터에 액세스하고 이를 제어할 수 있는 사람은 다른 사람이 얻을 수 없는 인사이트를 창출할 수 있을 것입니다. 기업은 어떤 데이터가 필요한지, 임차인과 부동산에 대한 독점 데이터 중 현재 수집하고 있지 않지만 사용할 수 있는 데이터는 무엇인지 생각하는 것부터 시작할 수 있습니다.

최상의 데이터 세트를 확보하는 것뿐만 아니라 올바른 데이터 거버넌스를 통해 올바른 방식으로 데이터를 엔지니어링하는 것도 중요합니다. 건물의 과거 유지보수 요청에 대해 학습된 대화형 AI 도구는 입주자의 불만에 효율적으로 대응할 수 있습니다. 부동산 포트폴리오의 순영업수익 데이터로 학습된 도구는 투자 결정과 투자자 및 회사 내부 부서에 대한 보고에 유용한 성과에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 오피스 빌딩의 사물 인터넷 센서와 컴퓨터 비전 애플리케이션은 임차인이 공간을 사용하는 방식에 대한 익명화된 인사이트를 제공하여 건축 환경에 대한 미묘한 뷰를 생성할 수 있습니다. 임차인 앱과 대시보드는 단순한 상호 작용 채널이 아니라 그 자체로 데이터 소스가 될 수 있습니다. 주거용 임차인이 어떤 편의 시설을 예약하는지, 쇼핑몰에서 쇼핑객이 어떤 매장을 둘러보는지, 오피스 임차인이 이벤트를 개최하는 데 필요한 서비스가 무엇인지 등은 모두 활용하고 구조화할 수 있는 귀중한 데이터입니다.

이러한 데이터 활용과 구조화는 타사 시스템이 아닌 부동산 회사가 관리하는 데이터 레이크하우스에서 이루어지는 것이 중요합니다. 다양한 벤더가 이 단일 데이터 소스와 상호 작용할 수 있어야 합니다. 이를 통해 부동산 회사는 건물, 세입자, 유닛 또는 공간 유형별로 데이터를 분류하여 내부 용도로 사용하고 시스템과 애플리케이션을 쉽게 전환할 수 있을 만큼 유연성을 확보할 수 있습니다. 기업은 데이터 소유권을 의식해야 하며, 향후 기술 스택을 설계할 때 데이터에 쉽게 액세스하고 작업할 수 있는 기능을 공급업체 의사 결정의 핵심 요소로 삼아야 합니다.

3. 부동산 컨텍스트에서 기본 모델에서 결과를 가져오는 프롬프트 라이브러리 엔지니어링

 

기본 세대 AI 모델은 질문('프롬프트'라고 함)에 따라 그 성능이 결정됩니다. 모델은 부동산 관련 데이터로 미세 조정되므로 프롬프트 라이브러리를 엔지니어링하는 것이 중요합니다.

예를 들어, "다음 거주자 이력 및 부동산 데이터를 사용하여 임대 계약을 갱신하려는 거주자에게 초기 안내 이메일을 작성하세요."라는 프롬프트와 "거주자의 응답을 기반으로 후속 이메일을 생성하고, 거주자에 대해 알고 있는 정보를 바탕으로 2개월간 애완동물 요금 면제, 무료 카펫 청소, 6개월간 건물 내 헬스장 회원권 중 개인화된 혜택을 제공하는 것을 고려하세요."라는 프롬프트가 있을 수 있습니다.

구문, 세부 사항 또는 프레임을 약간만 수정해도 의미 있게 다른 결과를 얻을 수 있으며, 그 영향은 실제 사용해야만 알 수 있습니다. 시도하기 전에는 무엇이 효과가 있을지 알 수 없습니다. 플레이북을 만들려면 질문을 통해 예상되는 답변을 얻을 수 있도록 엄격한 테스트와 개선 프로세스가 필수적입니다.

4. 인사이트뿐 아니라 행동을 촉진하는 디지털 도구 만들기

 

최근 인기를 끌고 있는 대형 언어 모델은 프롬프트를 작성하고 이해하기 쉬운 답변을 쉽게 받을 수 있다는 점에서 대중의 관심을 끌고 있습니다. 그러나 부동산 회사는 모든 AI 세대 결과물이 직관적이거나 플러그 앤 플레이 포인트 솔루션이 AI 세대의 모든 가능성을 제공한다고 착각해서는 안 됩니다. 그 대신, 산출물이 조직에 유용하게 사용되려면 또 다른 디지털 툴링 계층이 필요한 경우가 많습니다.

예를 들어, 기본 모델은 마케팅 카피를 생성할 수 있지만 문법 및 브랜드 규정 준수 여부를 확인하고 언어가 규정을 준수하는지 확인하기 위해 추가적인 툴이 필요할 수 있습니다. 인공지능 모델은 부동산 중개인이 고객 서비스를 어떻게 제공해야 하는지에 대한 인사이트를 제시할 수 있지만, 상담원은 고객과의 상호 작용 중에 특정 주기의 프롬프트를 받거나 특정 추천이 중요한 이유를 명확히 설명해야 할 수도 있습니다.

디자인은 또 다른 중요한 요소입니다. 기존 앱에서는 사용자가 클릭하는 방식에 대한 색상, 스타일, 물리적 디자인 패턴이 가장 중요했습니다. 차세대 AI 인터페이스에서는 대화 시스템의 글쓰기 스타일을 미세 조정하거나 고객 대면 아바타의 말투와 음색이 청중에게 호감을 주고 원하는 행동을 유도하도록 하는 것이 더 중요할 수 있습니다. 요컨대, 알고리즘 및 기계와의 상호 작용과 관련된 새로운 심리학의 영역이 등장함에 따라 디자인의 정의도 확장되어야 할 것입니다.

직원들이 회사에서 승인한 도구에 쉽게 액세스하고 사용법을 배울 수 있는 셀프 서비스 포털은 조직 전반의 혁신을 가능하게 할 수 있습니다.

5. 최신 기술 스택에 투자하여 데이터 사용 지원

 

올바른 인프라, 피드백 루프, 보호 장치 및 통합은 안전하고 확장 가능하며 사용자 친화적인 방식으로 구축되어야 합니다.

세대별 AI는 독성 검사(세대별 AI가 관련 공정 주택법이나 차별 금지법을 위반할 수 있는 단어나 문구 등 문제가 되는 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장), 환각 방지(세대별 AI가 도구가 불확실하다는 사실을 공유하지 않고 잘못된 답변을 제공하는 것을 방지) 등 기존 AI 및 머신러닝에 비해 새로운 기능을 필요로 합니다. 기존의 데이터 과학 및 분석과 비교했을 때, 세대별 AI는 고유한 기술 스택 요소를 엔지니어링하여 효과적으로 운영할 수 있도록 하는 데 더 많이 의존하며, 이는 부동산 기업이 현재 IT 조직에서 부족할 수 있는 역량입니다.

가치 사슬 전반에 걸쳐 초기 개념 증명을 수용하고 향후 사용 사례를 구현할 수 있는 올바른 방향으로 기술 스택의 방향을 설정하기 시작하는 부동산 기업이 가장 유리한 위치에 서게 됩니다. 시간을 들여 공급업체 시스템을 신중하게 연결하고 자산 관리 시스템, 고객 관계 관리, 유지 관리 포털 전반에서 데이터의 점을 연결하는 것이 유익한 조치입니다.

6. 부동산 포트폴리오의 성장과 다각화에 따라 확장할 수 있는 새로운 운영 모델 채택

 

투자, 임대 등의 프로세스를 차세대 AI로 업그레이드하려면 새로운 업무 초점에 맞춰 운영 모델과 직무를 재구성해야 할 수 있습니다.

기본 모델을 구현할 수 있는 프롬프트 및 데이터 엔지니어와 같은 새로운 역할과 역량이 필요할 수 있습니다. 상담원이나 현장 직원과 같은 기존 역할의 직원은 시간이 많이 걸리는 업무를 AI 툴에 넘겨 전문화된 업무에 집중할 수 있습니다. 마케팅 및 투자 팀과 같은 다른 경우에는 AI 세대가 해당 분야를 발전시키고 새로운 역할과 기술 세트에 대한 수요를 창출할 수 있습니다. 비즈니스 부서의 목표는 동일하게 유지되더라도 AI 툴을 사용하면 IT 또는 마케팅 조직의 모습이 달라질 수 있으므로 기업은 변화에 개방적이어야 합니다.

7. AI 세대가 만들어내는 부동산 고유의 위험 인식 및 완화

AI 세대는 새롭고 성숙하며 미해결 문제에 직면해 있습니다. 의도하지 않았지만 실제 결과를 초래하는 결과를 생성하는 학습 데이터에 편향이 있을 수 있습니다. 또한 관련 분야의 법적 판례가 발전함에 따라 기본 모델에 적용되는 지적 재산에 대한 의문이 제기될 수 있습니다. 예를 들어, 라이선스가 없는 이미지로 학습된 알고리즘에서 마케팅 콘텐츠가 등장하여 부동산 업계가 미처 인지하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. 제공업체가 부동산 전용 도구를 뒷받침하는 기본 모델을 조정하면 출력 품질과 콘텐츠에 예기치 않은 결과가 발생할 수 있으므로 프롬프트를 재설계하는 것이 중요합니다.

또한 일부 사용 사례는 현재 단계의 세대별 AI에 적합하지 않을 수 있습니다. 여기에는 위험이 너무 큰 긴급 대응이나 설명이 필요한 규정을 준수하기 어려울 수 있는 임대 결정이 포함될 수 있습니다.

투자 전문가, 운영팀, 임차인이 만나는 상황에 세대별 AI를 도입하면 업무, 생활, 쇼핑 환경에 새로운 위험을 초래할 수 있으므로 신중하게 고려해야 합니다. 위험을 조기에 파악하고 개선점을 찾기 위해 반복적으로 노력하는 기업은 효과적으로 대응할 수 있는 위치에 서게 됩니다.

 

 

첫째, 기술이 부동산 기업이 직면한 문제를 따라잡았으며, 적절히 설계하고 실행하면 판도를 바꿀 수 있는 솔루션을 제공할 수 있다는 점, 둘째, 부동산 업계가 AI 세대로 도약할 때가 되었다고 생각합니다. 둘째, 오늘날 상업용 부동산은 역풍에 직면해 있으며, 이러한 새로운 도전에는 혁신적인 접근 방식이 필요합니다. AI 세대는 분석 AI를 대체하지 않을 것입니다. 임대료 예측 또는 유지율 예측과 같이 기존 머신러닝이 더 뛰어난 사용 사례도 있습니다. 오히려 차세대 AI는 이전에는 불가능했던 사용 사례를 열어주고 있으며, 이전에는 기술이 다루지 않았던 부동산 가치 사슬의 차원과 관련이 있습니다.

하지만 기술 후발주자로 알려진 업계가 구조적 과제를 극복하고, 기반 기술에 투자하고, 운영 모델을 재구성하여 AI 세대의 리더로 부상할 수 있을까요? 부동산 업계가 다른 산업처럼 이전에는 사용 가능했지만 지금은 구식인 기술에 과잉 투자하지 않았기 때문에 부동산 업계가 후발주자라는 사실이 오히려 이점이 될 수도 있습니다. 기술 및 데이터 전략에 아직 투자하지 않은 기업에게는 학습 곡선이 가파를 수 있지만, 부동산 업계에 대한 AI의 통찰력, 속도, 혁신적 힘은 그만한 가치가 있다고 믿습니다. 데이터와 이를 활용한 전략적 거리 확보는 투자자와 임차인, 바이어, 장기적인 비즈니스 존속을 위해 경쟁해야 하는 새로운 지형입니다.

 

데이터와 이를 활용한 전략적 거리 두기는 기업이 투자자, 임차인, 구매자, 장수 기업을 유치하기 위해 경쟁하는 새로운 지형입니다.

 

시작해야 한다는 생각에 막막할 수 있지만, 경영진은 간단하게 시작할 것을 권장합니다. Tableau의 기술 전문가들은 '2x2' 접근 방식을 지지합니다. 즉, 기업이 데이터에 대한 소유권을 갖게 하고, 측정 가능한 영향을 신속하게 제공하며, 흥미를 유발할 수 있는 두 가지 사용 사례를 파악하고, 더 열망적이고 비즈니스를 근본적으로 변화시키며, 제공하는 데 더 많은 시간이 걸리는 두 가지 사용 사례를 파악하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식은 기업이 기술의 잠재력을 최대한 발휘하도록 장려합니다.

부동산 산업이 변화하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 문제는 어떤 기업이 이러한 변화의 요구에 응답하고 적응하며 디지털 기반의 새로운 미래를 받아들일 것인가 하는 것입니다.

 

제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망

인공지능(AI)은 현재 다양한 산업과 분야에 적용되고 있으며, 사회와 경제에 많은 영향을 미치고 있습니다. 그 중에서도, 제너레이티브 AI(Generative AI)는 특히 주목받고 있는 기술입니다. 제너레이티브 AI란, 데이터 원본을 제공하고 나머지 부분을 예측하도록 유도해 그 과정에서 AI도 추상적인 표현을 배울 수 있도록 하는 모델입니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등의 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하고 변형할 수 있습니다. 또한, 제너레이티브 AI는 문제 해결, 의사 결정, 최적화 등의 복잡한 과정을 수행할 수 있습니다.

 

제너레이티브 AI는 부동산 업계에도 적용할 수 있는 강력한 기술입니다. 부동산 업계는 고금리, 고부가세, 고정비 등의 여러 어려움을 겪고 있으며, 새로운 변화와 혁신이 필요합니다. 제너레이티브 AI는 부동산 업계의 전반적인 가치 사슬을 혁신하고 차별화할 수 있습니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발, 부동산 마케팅 및 판매, 부동산 운영 및 관리 등의 다양한 과정을 자동화하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해, 제너레이티브 AI는 부동산 업계의 효율성, 품질, 창의성, 경쟁력 등을 높일 수 있습니다.

 

이 글에서는, 제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망에 대해 소개하고자 합니다. 먼저, 제너레이티브 AI가 부동산 디자인 및 개발에 미치는 영향과 기회에 대해 살펴보겠습니다. 다음으로, 제너레이티브 AI가 부동산 마케팅 및 판매에 미치는 영향과 기회에 대해 살펴보겠습니다. 마지막으로, 제너레이티브 AI가 부동산 운영 및 관리에 미치는 영향과 기회에 대해 살펴보겠습니다. 그리고, 제너레이티브 AI의 잠재력과 한계를 강조하고, 제너레이티브 AI와 부동산 업계의 변화에 대응하는 경영자의 역할과 과제를 제시하겠습니다.

 

부동산 디자인 및 개발

 

제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발에 큰 도움이 될 수 있는 기술입니다. 제너레이티브 AI는 고객의 요구사항, 시장 동향, 환경 조건 등을 고려하여 부동산 프로젝트의 디자인 및 개발을 지원할 수 있습니다.

예를 들어, 제너레이티브 AI는 효율적이고 지속 가능한 건물의 구조, 레이아웃, 재료, 스타일 등을 생성하고 시각화할 수 있습니다. 이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 부동산 디자인 및 개발에 필요한 정보와 지식을 학습하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 부동산 디자인 및 개발의 결과물을 생성합니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 부동산 개발의 비용, 수익, 위험, 수요 등을 예측하고 분석할 수 있습니다. 이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 부동산 개발에 영향을 미치는 요인과 변수를 파악하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 부동산 개발의 성과와 효과를 평가합니다.

 

이러한 사례는 부동산 디자인 및 개발의 품질과 효율을 높이고, 창의성과 혁신성을 증진시킬 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발의 과정을 간소화하고 속도화할 수 있으며, 부동산 디자인 및 개발의 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발의 다양성과 유연성을 증가시킬 수 있으며, 부동산 디자인 및 개발의 특성과 가치를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 고객의 선호와 요구에 맞춰 부동산 디자인 및 개발을 맞춤화하고, 시장의 변화와 경쟁에 대응하여 부동산 디자인 및 개발을 최적화하고, 환경의 영향과 문제에 대처하여 부동산 디자인 및 개발을 지속 가능하게 할 수 있습니다.

 

하지만, 제너레이티브 AI의 디자인 및 개발 결과물은 항상 인간의 검증과 평가를 거쳐야 하며, 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되어야 합니다. 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발의 결과물을 생성하는 과정에서 오류나 편향이 발생할 수 있으며, 부동산 디자인 및 개발의 결과물이 인간의 가치와 권리를 침해하거나 위협할 수 있습니다.

 

예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발의 결과물을 생성하는 과정에서 데이터의 부족이나 불균형, 알고리즘의 복잡성이나 불명확성 등으로 인해 잘못된 또는 편향된 결과물을 생성할 수 있습니다. 또한, 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발의 결과물이 인간의 안전과 건강, 개인정보와 프라이버시, 저작권과 소유권 등을 침해하거나 위협할 수 있습니다.

 

따라서, 제너레이티브 AI의 디자인 및 개발 결과물은 항상 인간의 감독과 조정을 필요로 하며, 제너레이티브 AI의 디자인 및 개발 결과물의 사용과 관리에 대한 적절한 규제와 윤리가 필요합니다.

 

부동산 마케팅 및 판매

 

제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매에도 큰 도움이 될 수 있는 기술입니다. 제너레이티브 AI는 부동산의 특징, 장점, 가치 등을 강조하는 매력적이고 설득력 있는 마케팅 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산의 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등을 통합하여 가상 현실(VR)이나 증강 현실(AR)과 같은 혁신적인 방식으로 부동산을 소개할 수 있습니다. 이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 부동산의 외관, 내부, 주변, 편의 등의 정보와 이미지를 학습하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 부동산의 콘텐츠를 생성합니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 고객의 성향, 행동, 피드백 등을 분석하여 맞춤형으로 부동산을 추천하고 판매할 수 있습니다. 이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 고객의 개인정보, 구매력, 선호도, 만족도 등의 정보와 패턴을 학습하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 고객의 요구와 기대에 부합하는 부동산을 추천하고 판매합니다.

 

이러한 사례는 부동산 마케팅 및 판매의 효과와 만족도를 높이고, 고객의 신뢰와 충성도를 증가시킬 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매의 과정을 강화하고 확장할 수 있으며, 부동산 마케팅 및 판매의 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매의 다양성과 개성을 증가시킬 수 있으며, 부동산 마케팅 및 판매의 품질과 가치를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 고객의 관심과 호감을 끌 수 있는 부동산의 콘텐츠를 제공하고, 고객의 니즈와 목표에 맞는 부동산의 서비스를 제공하고, 고객의 편의와 만족을 위한 부동산의 솔루션을 제공할 수 있습니다.

 

하지만, 제너레이티브 AI의 마케팅 및 판매 콘텐츠는 항상 진실하고 정확하게 제공되어야 하며, 고객의 개인정보와 프라이버시를 보호하고 존중해야 합니다. 제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매의 콘텐츠를 생성하는 과정에서 오류나 편향이 발생할 수 있으며, 부동산 마케팅 및 판매의 콘텐츠가 고객의 가치와 권리를 침해하거나 위협할 수 있습니다.

 

예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매의 콘텐츠를 생성하는 과정에서 데이터의 부족이나 불균형, 알고리즘의 복잡성이나 불명확성 등으로 인해 잘못된 또는 편향된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 부동산 마케팅 및 판매의 콘텐츠가 고객의 개인정보와 프라이버시, 저작권과 소유권, 계약과 법률 등을 침해하거나 위협할 수 있습니다. 따라서, 제너레이티브 AI의 마케팅 및 판매 콘텐츠는 항상 고객의 동의와 허락을 받아야 하며, 제너레이티브 AI의 마케팅 및 판매 콘텐츠의 사용과 관리에 대한 적절한 규제와 윤리가 필요합니다.

 

부동산 운영 및 관리

 

제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리에도 큰 도움이 될 수 있는 기술입니다. 제너레이티브 AI는 부동산의 성능, 품질, 안전, 효율 등을 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산의 에너지 소비, 공기 질, 온도, 습도, 조명, 소음 등을 최적화하고 관리할 수 있습니다.

이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 부동산의 환경 조건과 에너지 흐름을 학습하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 부동산의 에너지 효율과 공간 품질을 개선합니다. 또한, 제너레이티브 AI는 부동산의 수리, 유지, 보수, 청소 등을 자동화하고 예방할 수 있습니다.

 

이를 위해, 제너레이티브 AI는 다양한 데이터 원본을 활용하여 부동산의 손상과 오염, 고장과 결함, 노후와 마모 등을 감지하고, 적절한 알고리즘과 모델을 적용하여 부동산의 수리와 유지, 보수와 청소를 수행합니다.

 

이러한 사례는 부동산 운영 및 관리의 비용과 시간을 절감하고, 부동산의 가치와 수명을 증가시킬 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리의 과정을 간소화하고 표준화할 수 있으며, 부동산 운영 및 관리의 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.

 

또한, 제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리의 품질과 안전을 높이고, 부동산 운영 및 관리의 가치와 수명을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산의 에너지 소비와 배출을 줄이고, 부동산의 공기 질과 온도를 개선하고, 부동산의 손상과 오염을 방지하고, 부동산의 수리와 유지, 보수와 청소를 적시에 수행할 수 있습니다.

 

 

하지만, 제너레이티브 AI의 운영 및 관리 결과물은 항상 인간의 감독과 조정을 필요로 하며, 부동산의 안전과 보안을 위협하지 않아야 합니다. 제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리의 결과물을 생성하는 과정에서 오류나 편향이 발생할 수 있으며, 부동산 운영 및 관리의 결과물이 인간의 가치와 권리를 침해하거나 위협할 수 있습니다.

 

예를 들어, 제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리의 결과물을 생성하는 과정에서 데이터의 부족이나 불균형, 알고리즘의 복잡성이나 불명확성 등으로 인해 잘못된 또는 편향된 결과물을 생성할 수 있습니다. 또한, 제너레이티브 AI는 부동산 운영 및 관리의 결과물이 인간의 안전과 건강, 개인정보와 프라이버시, 소유권과 법률 등을 침해하거나 위협할 수 있습니다.

 

따라서, 제너레이티브 AI의 운영 및 관리 결과물은 항상 인간의 감독과 조정을 받아야 하며, 제너레이티브 AI의 운영 및 관리 결과물의 사용과 관리에 대한 적절한 규제와 윤리가 필요합니다.

 

 

제너레이티브 AI는 부동산 업계의 다양한 과정을 자동화하고 최적화할 수 있는 기술로, 많은 혁신과 기회를 제공합니다.

 

이 글에서는, 제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망에 대해 소개하였습니다. 제너레이티브 AI는 부동산 디자인 및 개발, 부동산 마케팅 및 판매, 부동산 운영 및 관리 등의 세 가지 분야에서 부동산 업계의 품질과 효율, 창의성과 혁신성, 효과와 만족도, 신뢰와 충성도, 가치와 수명 등을 높일 수 있습니다.

 

하지만, 제너레이티브 AI의 결과물은 항상 인간의 검증과 평가, 감독과 조정, 동의와 허락을 필요로 하며, 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사용되어야 합니다. 또한, 제너레이티브 AI의 사용과 관리에 대한 적절한 규제와 윤리가 필요합니다.

 

제너레이티브 AI는 부동산 업계의 변화에 대응하는 경영자의 역할과 과제를 증가시킵니다. 경영자들은 제너레이티브 AI의 기술적인 발전과 사회적인 영향을 이해하고, 제너레이티브 AI를 활용할 수 있는 사업 전략과 모델을 수립하고, 제너레이티브 AI와의 윤리적이고 책임감 있는 협업을 위한 가이드라인과 프레임워크를 마련해야 합니다. 이를 위해, 경영자들은 제너레이티브 AI의 장점과 한계, 기회와 위험, 가능성과 책임을 평가하고, 제너레이티브 AI의 적용과 활용, 협력과 조정, 관리와 감독, 규제와 윤리에 대한 명확하고 구체적인 계획과 방안을 수립하고 실행해야 합니다.

 

제너레이티브 AI는 부동산 업계의 미래를 바꿀 수 있는 강력한 기술입니다. 제너레이티브 AI를 활용한 부동산 사업의 혁신적인 사례와 전망을 통해, 제너레이티브 AI의 잠재력과 한계, 기회와 위험, 가능성과 책임을 알아보았습니다. 또한, 제너레이티브 AI와 부동산 업계의 변화에 대응하는 경영자의 역할과 과제를 제시하였습니다. 제너레이티브 AI는 부동산 업계에 새로운 변화와 혁신을 가져올 수 있지만, 그 혜택을 누리려면 업계가 변화해야 합니다. 제너레이티브 AI와 부동산 업계의 성공적인 협업을 위해, 경영자들은 제너레이티브 AI에 대한 깊은 이해와 적극적인 태도, 윤리적이고 책임감 있는 행동이 필요합니다.