Lý do một số doanh nghiệp bất động sản dè dặt trong ứng dụng AI

Một khó khăn khác tại Việt Nam là tư duy vận hành truyền thống khiến các doanh nghiệp còn dè dặt trong việc tiếp cận các giải pháp mới dựa trên AI. Ảnh minh họa: Eagles Group

Những kinh nghiệm quốc tế

Tại Hoa Kỳ, các công ty công nghệ bất động sản như: Zillow và Redfin đã sử dụng AI để phát triển các mô hình định giá tự động (automated valuation models - AVMs). Zillow, chẳng hạn, sử dụng một công cụ gọi là “Zestimate” để định giá bất động sản trên khắp Hoa Kỳ. Tại Anh Quốc, AI cũng đang được áp dụng mạnh mẽ trong việc định giá đất và bất động sản. Chính phủ Anh đã đầu tư vào các dự án nghiên cứu để phát triển và ứng dụng AI trong quản lý đất đai và bất động sản.

Trung Quốc cũng đang áp dụng AI rộng rãi trong lĩnh vực bất động sản, các nền tảng bất động sản trực tuyến như Beike và Lianjia sử dụng AI để phân tích dữ liệu thị trường và cung cấp dịch vụ định giá cho khách hàng. Các mô hình AI tại Trung Quốc không chỉ dựa vào dữ liệu giao dịch mà còn sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác như mạng xã hội và cảm biến thông minh trong các khu đô thị.

Hay như Nhật Bản cũng đang tận dụng AI để cải thiện quy trình định giá đất. Các công ty bất động sản như Mitsubishi Estate và Sumitomo Realty & Development sử dụng AI để dự đoán giá trị tài sản và phân tích xu hướng thị trường. Chính phủ Nhật Bản cũng khuyến khích việc áp dụng AI trong quản lý đất đai và phát triển đô thị thông minh.

Mới đây, báo chí Bồ Đào Nha đưa tin, dùng AI chăm sóc khách hàng tiềm năng, công ty môi giới bất động sản về trăm triệu USD sau một năm.

Ông Thomas Rooney - Phó Giám đốc Bộ phận Bất động sản Công nghiệp, Savills Hà Nội, nhận định: “Trong các dự án công nghiệp, AI đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý năng lượng, tự động hóa, tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện thiết kế. Các thuật toán AI có thể theo dõi và cải thiện hiệu suất vận hành thông qua việc điều khiển ánh sáng, hệ thống kiểm soát nhiệt độ, độ ẩm và chất lượng không khí (HVAC), các hệ thống khác thích ứng theo thời gian thực.

AI đồng thời hỗ trợ giám sát việc sử dụng tài nguyên và dự đoán nhu cầu bảo trì, từ đó giảm thiểu lãng phí và chi phí. Ngoài ra, thiết kế phái sinh và mô phỏng bằng AI giúp kiến trúc sư và nhà phát triển dự án trong việc tạo ra các tòa nhà tiết kiệm năng lượng và thân thiện với môi trường”.

Quản lý tòa nhà bằng AI có thể không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc

Ông Thomas Rooney cũng nhấn mạnh, trong tương lai gần, các cơ quan quản lý có thể yêu cầu bắt buộc áp dụng AI trong quản lý tòa nhà nhằm đáp ứng các mục tiêu về hiệu quả năng lượng và phát triển bền vững. Ông chia sẻ: “Với tốc độ phát triển của công nghệ và chính sách biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm ngặt, quản lý tòa nhà bằng AI có thể không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc. Các nhà phát triển bất động sản công nghiệp cần chủ động nắm bắt xu hướng này”.

Bên cạnh lợi ích, việc ứng dụng AI còn đặt ra một số thách thức về tính bền vững. Các công nghệ ứng dụng AI cần lượng lớn tài nguyên tính toán để đào tạo mô hình, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Theo dự báo của Gartner, với tốc độ hiện nay, AI có thể sử dụng đến 3,5% tổng lượng tiêu thụ điện toàn cầu vào năm 2030. Điều này đặt ra áp lực cho nỗ lực giảm thiểu điện năng tiêu thụ để đạt mục tiêu phát triển bền vững và tuân thủ các quy định về sử dụng năng lượng.

Tuy nhiên, AI vẫn là công cụ then chốt giúp các tòa nhà hoạt động hết công năng. Thực tế, các nhà phát triển AI đang ngày càng hiểu rõ hơn về tác động carbon của công nghệ này và không ngừng nghiên cứu các giải pháp giúp giảm thiểu phát thải. Các tập đoàn công nghệ lớn đang thực hiện nhiều sáng kiến nhằm giảm thiểu tác động của AI tới môi trường.

Theo báo cáo của IMARC Group, thị trường trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đạt giá trị 547,1 triệu USD vào năm 2023 và được dự báo sẽ đạt 2,06 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 15,8%.

Chính phủ Việt Nam đã thể hiện quyết tâm rõ ràng trong việc thúc đẩy phát triển AI, góp phần vào sự phát triển của các công trình xanh. Trên toàn quốc, số lượng các tòa nhà xanh đang gia tăng, với mức tăng trưởng ghi nhận gần đây là 8% và được dự đoán sẽ tiếp tục duy trì trong năm tới.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI tại Việt Nam vẫn còn gặp thách thức, đặc biệt là các giới hạn về nguồn điện tại các thị trường cấp 1. Ông Thomas Rooney nhận định: “Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn địa điểm đầu tư, nhưng việc hạn chế về nguồn điện tại các khu công nghiệp tại thị trường cấp 1 đang khiến nhà đầu tư cân nhắc đến các vị trí ít cạnh tranh hơn. Chúng tôi kỳ vọng rằng các dự án công nghiệp xanh ứng dụng AI sẽ phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, đặc biệt tại các địa phương cấp 2 - nơi có quỹ đất dồi dào và điều kiện thuận lợi để phát triển hạ tầng phù hợp”.

Một khó khăn khác tại Việt Nam là tư duy vận hành truyền thống khiến các DN còn dè dặt trong việc tiếp cận các giải pháp mới dựa trên AI. Chi phí đầu tư ban đầu và đào tạo nhân lực cũng là những yếu tố cần cân nhắc.

	Làm sao trị tận gốc tranh chấp chung cư?
	Cảnh báo chiêu trò “thổi giá” bất động sản từ tin đồn sáp nhập tỉnh, thành