McKinsey исследует переход от простых чат-ботов к автономным ИИ-агентам, способным самостоятельно управлять объектами и сделками в сфере недвижимости.
3 мин
Сфера недвижимости стоит на пороге значительных изменений, вызванных внедрением агентного искусственного интеллекта (Agentic AI). Если традиционные генеративные модели умеют лишь создавать текст или изображения, то агентные системы способны выполнять реальные действия: планировать встречи, управлять транзакциями и координировать сложные процессы. McKinsey обращает внимание на то, что это не просто улучшение существующих инструментов, а фундаментальный сдвиг в операционной модели всей индустрии.
Долгое время цифровизация в недвижимости ограничивалась CRM-системами и базовыми чат-ботами, которые работали по заранее прописанным скриптам. Они могли ответить на вопрос «Сколько стоит квартира?», но терялись при нестандартных запросах.
Появление больших языковых моделей (LLM) дало толчок к развитию, но настоящий прорыв происходит сейчас, с появлением агентного подхода. Агенты — это системы, которые могут рассуждать, планировать последовательность шагов и использовать внешние инструменты (календари, банковские API, базы данных реестров) для достижения цели без постоянного контроля со стороны человека.
Агентный ИИ меняет работу в трех ключевых направлениях:
Управление объектами (Property Management). Агенты могут самостоятельно обрабатывать заявки на ремонт. ИИ не просто регистрирует жалобу, но и связывается с подрядчиком, проверяет его доступность в календаре, согласовывает время с арендатором и проводит оплату после подтверждения выполнения работ.
Брокеридж и продажи. Вместо ручного поиска подходящих вариантов, агент может проанализировать тысячи листингов, сопоставить их с неявными предпочтениями клиента (например, «тихий район, но близко к метро») и организовать просмотры, синхронизируя расписания всех сторон.
Инвестиционный анализ. Агенты способны собирать разрозненные данные из множества источников — от демографических отчетов до новостей о городской инфраструктуре — и формировать комплексные инвестиционные гипотезы, выполняя работу аналитика за минуты, а не дни.
Внедрение таких технологий неизбежно ставит вопрос о будущем профессии риелтора и управляющего. McKinsey подчеркивает, что речь идет не столько о полной замене людей, сколько об изменении их функционала. Рутинные операции, занимающие до 70% времени специалиста, переходят к алгоритмам.
Это создает необходимость в новых компетенциях. Успешные компании будут не просто нанимать продавцов, а искать специалистов, умеющих управлять флотилиями ИИ-агентов. Ценность смещается от умения найти информацию к умению выстроить доверительные отношения с клиентом и решить сложные этические или юридические вопросы, где ИИ пока бессилен.
В ближайшем будущем мы можем увидеть появление полностью автономных операционных моделей для определенных сегментов недвижимости, например, краткосрочной аренды. ИИ-агенты будут полностью управлять жизненным циклом объекта: от динамического ценообразования и общения с гостями до заказа клининга и мелкого ремонта.
Однако для этого индустрии предстоит решить вопросы безопасности данных и ответственности. Кто виноват, если ИИ-агент по ошибке продаст квартиру по заниженной цене или наймет неквалифицированного электрика? Ответы на эти вопросы станут фундаментом для следующего этапа развития рынка.
Агентный ИИ переводит технологии в недвижимости из режима «информирования» в режим «исполнения», позволяя алгоритмам самостоятельно совершать действия и сделки.
Риск для профессии риелтора заключается не в исчезновении спроса, а в радикальной смене требуемых навыков: от продаж к управлению цифровыми помощниками.
