A JLL legfrissebb, 2025-ös "Global Real Estate Technology Survey ("Global Real Estate Technology Survey 2025") felmérése a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazásának fellendülését mutatja az épületekben: a vállalati ingatlanbérlők 92%-a már kezdeményezte a MI-megoldások tesztelését, ami jelentős ugrás a három évvel ezelőtti kevesebb mint 5%-hoz képest. A vállalatoknak azonban csak 5%-a számolt be arról, hogy kezdeményezéseik elérték a várt eredmények nagy részét vagy egészét, ami rávilágít a MI ingatlanpiaci elterjedésének aránya és az üzleti érték tényleges konvertálása közötti jelentős különbségre.
Főbb megállapítások: Egyensúlyhiány az alkalmazások adaptációja és az értékteremtés között
A JLL felmérése, amely több mint 1500, 16 globális piacon működő kereskedelmi ingatlanszektorbeli (CRE) vezető döntéshozót ölelt fel, azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia kísérleti alkalmazásai az épületautomatizálási vezérlésben, az energiahatékonyság optimalizálásában, a munkafolyamat-együttműködésben és a munkahely-menedzsmentben mindennapossá váltak az iparágban. Bár szinte az összes megkérdezett vállalat végrehajtott releváns kísérleti programokat, és a vezetőség általában a mesterséges intelligenciát tekinti az alapvető versenyképesség fokozásának kulcsfontosságú mozgatórugójának, ezeknek a projekteknek az érettsége általában alacsony – a legtöbbjük még kísérleti szakaszban van, és nehezen skálázható. A vállalatok kevesebb mint fele ért el sikeresen két-három előre meghatározott célt. Az alkalmazási lépték tekintetében minden vállalat átlagosan öt különböző típusú MI-alkalmazási forgatókönyvet fejleszt egyidejűleg, míg a JLL 56 differenciált MI-alkalmazási modellt azonosított a teljes kereskedelmi ingatlanértékláncban.
Stratégiai váltás: Hatékonysági eszközből növekedési motorrá válás
A mesterséges intelligencia súlya az ingatlantechnológiai költségvetésekben folyamatosan növekszik, a vállalatok 87%-a növeli a mesterséges intelligenciával kapcsolatos igények miatt elkülönített beruházásait. A vállalati vezetők a mesterséges intelligencia alkalmazásait a hagyományos hatékonyságnövelő eszközökről az üzleti növekedést előmozdító és a versenyelőnyöket erősítő alapvető mechanizmusokká alakítják át. A vállalatok már nem korlátozódnak az alacsony kockázatú technológiai tesztekre, hanem a nagy értékű alkalmazási forgatókönyvekre összpontosítanak a sürgős üzleti kihívások kezelése érdekében.
Megvalósítási szűk keresztmetszetek: A nem megfelelő szervezeti felkészültség akadályozza a skálázható eredményeket
A JLL hangsúlyozza, hogy a szervezeti felkészültség szintje – különösen az adatminőség, az informatikai infrastruktúra alkalmazkodóképessége és a változáskezelési képességek – az elsődleges tényező, amely akadályozza a mesterséges intelligencia skálázható értékének megvalósítását. Jelenleg a legtöbb vállalat mesterséges intelligencia alkalmazásai felületesek, vagy nehezen tudják hatékonyan integrálni az algoritmikus modelleket a valós idejű épületüzemeltetési adatokkal. Ez közvetlenül korlátozza a rendszer gyakorlati hatékonyságát olyan területeken, mint a környezeti optimalizálás és az erőforrás-pazarlás csökkentése. Az iparági szakértők rámutatnak, hogy a mesterséges intelligencia technológia mély integrálása a meglévő automatizálási rendszerekkel gyakran azonos vagy akár jobb eredményeket hoz, mint a „"hsmart building"” koncepcióra való egyszerű támaszkodás. Ez a megközelítés különösen alkalmas régebbi épületek és különböző korszakokból származó épületeket magában foglaló ingatlanprojektek esetében.
Iparági betekintés: A technológián túlmutató sikertényezők
Ez a jelentés cáfolja azt a tévhitet, hogy a siker kizárólag a technológiával érhető el: a mesterséges intelligencia hatékony bevezetése testreszabott digitális átalakulási ütemtervet, robusztus adattámogatási platformot és a mesterséges intelligencia napi működési folyamatokba való mély beágyazásának képességét igényli. Az iparági szakértők elemzése szerint a mesterséges intelligencia alkalmazásai és az üzleti eredmények közötti szakadék nem magában a technológiában rejlő hibáknak köszönhető, hanem az elégtelen alkalmazásintegrációnak, a széttagolt telepítésnek, valamint a világos stratégiai fókusz és a tudományos teljesítménymérési szabványok hiányának.
Jövőbeli kilátások és intézkedési javaslatok
A JLL és a külső iparági szakértők egyetértenek abban, hogy a következő három-öt év kritikus időszak lesz annak eldöntésére, hogy a mesterséges intelligencia magas bevezetési aránya az ingatlanszektorban jelentős és számszerűsíthető megtérülést eredményezhet-e. Azok a vállalatok, amelyek ebben az időszakban lassan cselekszenek, vagy nem cselekszenek, kockáztathatják versenyelőnyük elvesztését; míg azok, amelyek proaktívan építik ki az alapvető képességeket – például kiváló minőségű adatrendszereket hoznak létre és skálázható digitális infrastruktúrát építenek –, nagyobb valószínűséggel tűnnek ki a mesterséges intelligencia átalakulásában.
Összességében az ingatlanszektor gyorsan átvette a mesterséges intelligencia technológiáját, de a jelenlegi alkalmazási érettség még alacsony, és a nagyszabású bevezetés számos kihívással néz szembe, aminek eredményeként csak néhány projekt éri el a várt értéket. A mesterséges intelligencia sikeres bevezetése az ingatlanszektorban nemcsak az új technológiák kísérleti bevezetésétől függ, hanem az átfogó stratégiai tervezéstől, a megfelelő szervezeti felkészültségtől és az épület teljes üzemeltetési folyamatát lefedő integrált digitális transzformációs útvonaltól is. A következő néhány évben lesz látható, hogy a vállalatok milyen mértékben tudják csökkenteni a szakadékot a mesterséges intelligencia alkalmazási víziójuk és a tényleges üzleti eredmények között.