Частка інвесторів, власників і орендодавців, які запровадили пілотні проєкти зі штучним інтелектом у сфері нерухомості, за два роки зросла з менш ніж 5% до 88%, повідомляють у JLL. Українська розробниця Анастасія Періг понад два роки працює над програмою, що автоматично знаходить помилки в документах до того, як їх помітить людина, і оцінює ймовірність власних неточностей. Її рішення використовує компанія Northspyre в інструменті для перевірки даних про угоду та виявлення потенційних ризиків.

За словами Періг, на консервативному ринку нерухомості, де раніше покладалися на таблиці та досвід фахівців, довіра до ШІ залишається складним питанням через можливі помилки нейромереж. Найчастіше під час ручного оцінювання девелоперських проєктів трапляються десятки дрібних невідповідностей — різні цифри в бюджетах, строках чи листуванні, які накопичуються і можуть призвести до суттєвих втрат після підписання угоди.

Розробниця пояснює, що навіть невелика похибка, помножена на бюджет у десятки мільйонів доларів, може кардинально змінити економіку проєкту. Досвід роботи у міжнародній ІТ-компанії DataArt допоміг їй зрозуміти, що помилки у вихідних даних поширюються на десятки документів і важко виявляються. Тому вона запропонувала проєктувати системи, які запобігають помилкам на етапі обробки даних, а не лише перевіряти результати вручну.

У своїй науковій монографії "Інтегрована методика підвищення ефективності моніторингу вебзастосунків: предиктивна аналітика для скорочення помилок і прискорення діагностики" Періг описує методику IPAM, яка на основі історичних даних визначає патерни, що передують збоям, і попереджає про них заздалегідь. Цей принцип вона застосовує і в роботі над інструментом оцінювання угод, де алгоритм позначає потенційні проблеми, наприклад, занижений кошторис, ще до завершення аналізу документа.

Як членкиня журі хакатону AITEX Tech for Good, що оцінює проєкти у сфері медичних технологій, Періг зазначає, що багато проєктів надають готові відповіді без пояснень, на яких даних вони базуються і з якою точністю працюють. Вона підкреслює, що важливо визнавати обмеження моделей і відкрито пояснювати, де вони можуть помилятися.

"Остаточне слово я б залишила за людиною. Рішення на кілька мільйонів доларів має ухвалюватися з розумінням того, чому його прийнято, а не лише на підставі цифри на екрані. Водночас я готова довіряти алгоритму майже так само, як собі, – якщо він показує, на яких даних ґрунтується висновок і наскільки він у ньому впевнений, а не видає готову відповідь без пояснень", — каже Анастасія Періг. Вона додає, що алгоритм часто помічає те, що людина могла пропустити через втому, але підпис під угодою має ставити той, хто відповідає за наслідки.