Heimstaden تعيد تشكيل إدارة العقارات السكنية بالذكاء الاصطناعي
تتبنى شركة العقارات الأوروبية Heimstaden تقنيات الذكاء الاصطناعي من OpenAI لإعادة هيكلة عملياتها التشغيلية، مستهدفةً خفض التكاليف وتحسين جودة الخدمات السكنية.

تحول جذري في إدارة الأصول السكنية
على الرغم من أن المباني السكنية لم تتغير بشكل جذري خلال القرن الماضي، إلا أن طريقة إدارتها تتطور بسرعة. قررت شركة Heimstaden، المشغل العقاري السكني الأوروبي، في يونيو 2025 تسريع استثماراتها في الذكاء الاصطناعي بعد تقييم عدة منصات. اختارت الشركة في النهاية استخدام أدوات OpenAI، بهدف مزدوج يتمثل في تمكين الموظفين وإعادة التفكير في العمليات الأساسية التي تشكل جوهر عملها. ويمكن الرجوع إلى OpenAI News للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.
يهدف هذا التحول إلى الانتقال نحو مبانٍ ذاتية التشغيل بشكل متزايد، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في توقع الاحتياجات وتنسيق العمل ودعم اتخاذ القرار عبر دورة حياة العقار. يؤكد هيلج كروغسبول، الرئيس التنفيذي المشارك للشركة، أن الغرض من المباني لم يتغير، وهو توفير مساكن للناس، لكن طريقة تشغيلها تتغير باستمرار مع تبنّي التقنيات الجديدة وتحدي العادات التقليدية.

أتمتة عمليات التأجير وتقليل التكاليف
تتدخل تقنيات الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل إعادة تأجير العقار الشاغر، بدءاً من تقييم القيمة الإيجارية وحتى الاستجابة لطلب السوق. تشمل هذه المراحل استخدام أدوات مدمجة في ChatGPT Sites لتقديم توصيات تسعير ذكية، وإنشاء صور وصفية للعقارات باستخدام الذكاء الاصطناعي، ومراجعة الإعلانات لضمان مطابقتها لمعايير الجودة.
أظهرت النتائج الأولية انخفاضاً هائلاً في التكاليف؛ ففي هولندا، انخفضت تكلفة إنتاج صورة عقارية مفروشة افتراضياً من حوالي 50 يورو إلى أقل من 0.10 يورو، أي انخفاض يتجاوز 99%. وتقدر الشركة إمكانية توفير 130,000 يورو سنوياً في هذا السوق وحده. يوضح نيكولاي برامر، كبير مسؤولي التحول الرقمي، أن الاستراتيجية تعتمد على ثلاثة أركان: تمكين الموظفين، وجود مكتب مركزي للتحول، وتجهيز أنظمة إدارة العقارات والبيانات لتكون متوافقة مع الذكاء الاصطناعي.

تمكين الموظفين غير التقنيين
تحدث بعض التغييرات الأكثر أهمية بعيداً عن فرق هندسة البرمجيات التقليدية. واجهت الشركة تحدياً في تقييم المخاطر البيئية عبر محفظتها العقارية، حيث كانت المعلومات مبعثرة في مصادر عامة وبيانات متنوعة. استخدمت جوليا إرلاندسن، محللة الاستدامة البيئية التي لا تملك خلفية في تطوير البرمجيات، أداة Codex لمساعدتها في بناء نهج جديد.
ساعد Codex في اكتشاف البيانات وتنظيفها وتوحيد معاييرها، بالإضافة إلى فحص الجودة وتطوير خطوط معالجة قابلة للتكرار. حافظت إرلاندسن على السيطرة على المنهجية والتحقق من النتائج. أدى ذلك إلى تقييم 20,112 أصل عقاري، وتوليد أكثر من ستة ملايين صف من البيانات المفيدة، وتقليل المتطلبات التقديرية من خمسة أشخاص يعملون عاماً واحداً إلى شخصين يعملان لمدة شهرين فقط، مع تجنب استشارة مستشارين خارجيين.

تسريع تبني الأدوات الرقمية
يركز تبني الذكاء الاصطناعي في Heimstaden على المهام التي يحتاج فيها الموظفون إلى مساعدة. بعد إطلاق ChatGPT Enterprise في سبتمبر 2025، بدأ نصف الموظفين باستخدامه خلال شهرين إلى ثلاثة أشهر. يحافظ مكتب التحول الرقمي المركزي على مكتبة من حالات الاستخدام لتسهيل التعلم من الأمثلة عبر مختلف أقسام الشركة.
يستخدم الموظفون الأدوات المعتمدة ضمن قواعد صارمة للأمن السيبراني، ويبقون مسؤولين عن مراجعة المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي قبل إرساله واعتماد القرارات. امتد هذا التبني ليشمل حراس العقارات، بما في ذلك بعض من كانوا متشككين في البداية. في النرويج، استخدم أحد الحراس ChatGPT لتقييم شقة مهملة وصياغة خطة تجديد أولوية، مما حوّل الملاحظات إلى خطة منظمة يمكن مراجعتها وتحسينها.

الخطوة التالية: من الإجابة إلى التنفيذ
تستعد Heimstaden للمرحلة التالية من التحول، حيث يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة للإجابة على الأسئلة إلى نظام قادر على العمل عبر الأنظمة وتنسيق العمليات متعددة الخطوات. يتم حالياً نشر منصة "ذكاء المشتريات" (Procurement Intelligence Platform) التي تجمع بين أتمتة سير العمل ونماذج OpenAI الموصولة عبر واجهات برمجة التطبيقات.
تعمل هذه المنصة عبر Outlook وSharePoint وTeams، وتدعم تحليل العقود والاستعداد للتفاوض وإدارة دورة حياة العقود، مع بقاء الموظفين مسؤولين عن القرارات التجارية والموافقات. الطموح طويل المدى هو تطوير نظام إدارة عقارات حديث باسم Amplio Estate، مصمم ليكون متوافقاً مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل، مما يعزز قدرة الشركة على التنبؤ بالاحتياجات وإدارة الأصول بكفاءة أعلى.
المصادر
- OpenAI NewsHeimstaden is changing residential real estate management with AI
تابع التسلسل الزمني





