Arjun Kannan, salah satu pendiri ResiDesk, membawa perspektif baru terhadap masalah lama di bidang real estate. Dengan latar belakang dalam memanfaatkan big data di BlackRock dan Climb Credit,  sekarang menerapkan keahliannya pada dunia manajemen properti yang kacau. Di  , ia memanfaatkan kekuatan Large Language Models (LLM) - sistem AI yang dapat memahami dan menghasilkan teks seperti manusia - untuk mengatasi masalah yang dihadapi industri secara luas. Ini adalah pendekatan yang tampak sederhana: gunakan AI mutakhir untuk menangani tugas-tugas seperti mendekodekan sewa, memprediksi masalah pemeliharaan, dan memediasi perselisihan.   Arjuna   Meja Resi  Namun jangan biarkan kesederhanaannya membodohi Anda. Ini adalah teknologi canggih yang ditujukan untuk merevolusi industri di mana AI biasanya berarti chatbot dasar atau generator daftar. Dengan menerapkan LLM pada tugas-tugas yang secara tradisional memerlukan penilaian manusia, Arjun dan timnya mendefinisikan ulang apa yang mungkin dalam manajemen properti. Ini bukan hanya inovatif; ini berpotensi mengubah permainan, seperti yang ditunjukkan oleh keberhasilan ResiDesk dengan banyak  dan jangkauannya mencapai lebih dari 1 juta penduduk. Saat kita menyelami teknologi ResiDesk, Anda akan melihat mengapa proyek ambisius ini dapat mengubah peran pengelola properti dan pengalaman penyewa. Pendekatan Arjun bukanlah tentang peningkatan bertahap - melainkan tentang menata ulang seluruh industri dari awal.   50 manajer real estat teratas   Era Baru Manajemen Properti: Saat AI Bertemu dengan Keahlian Manusia  Itu  untuk waktu yang lama. Tantangan-tantangan ini lebih dari sekadar masalah operasional; tantangan-tantangan ini menghambat kemampuan untuk membangun kepercayaan, yang sangat penting dalam pengelolaan properti. Secara tradisional, masalah-masalah ini telah diatasi melalui proses-proses manual, tetapi seiring dengan meningkatnya permintaan, jelas bahwa metode-metode lama ini tidak lagi cukup.   Sektor real estate dan manajemen properti terbebani oleh inefisiensi komunikasi dan tingginya tingkat ketidakpuasan penyewa  Di sinilah Large Language Models (LLM) terapan berperan, sebuah pergeseran teknologi yang menjanjikan untuk mengubah cara pengelola properti berinteraksi dengan penghuni. Sistem AI ini lebih dari sekadar alat untuk efisiensi, tetapi juga memungkinkan koneksi manusia yang lebih dalam dan lebih personal.   Taruhannya: Mengapa Manajemen Properti Harus Berkembang atau Tertinggal  Pengelola properti menghadapi tantangan terus-menerus berupa hambatan komunikasi, inefisiensi operasional, dan kurangnya data yang dapat ditindaklanjuti tentang kebutuhan penghuni. Masalah-masalah ini menciptakan gesekan dalam operasi sehari-hari, yang menyebabkan penyewa frustrasi dan hilangnya kesempatan untuk meningkatkan pengalaman tinggal.   Namun konsekuensinya lebih dari sekadar logistik. Ketika komunikasi terputus, kepercayaan pun terkikis dan, dalam industri yang bergantung pada hubungan, hal ini dapat menjadi bencana. Alat tradisional yang tersedia bagi pengelola properti semakin tidak memadai, yang menggarisbawahi kebutuhan mendesak akan inovasi.   Arjun Kannan dan ResiDesk: Merintis Masa Depan Manajemen Properti  Arjun Kannan dan para pendiri lainnya menyadari potensi AI untuk mengatasi masalah-masalah mendalam di bidang real estate. Dengan  Kannan membawa perspektif baru dalam pengelolaan properti dengan menciptakan ResiDesk—platform yang dirancang untuk merevolusi industri melalui AI canggih, khususnya dengan menerapkan LLM.   latar belakang dalam penerapan AI secara praktis dari waktunya di bidang pendidikan dan teknologi keuangan  ResiDesk bukan sekadar inovasi teknologi properti; ini adalah gerakan menuju cara baru dalam mengelola properti, melayani lebih dari 1 juta penduduk di lebih dari 40 negara bagian di AS. Dengan kepemimpinan Kannan yang berdedikasi, ResiDesk menetapkan standar baru tentang bagaimana AI dapat meningkatkan—bukan menggantikan—interaksi manusia dalam pengelolaan properti.   Bagaimana LLM Terapan, Agen AI, dan Basis Data Vektor Mendefinisikan Ulang Manajemen Properti  Inti dari keberhasilan ResiDesk adalah penerapan LLM-nya. Disempurnakan untuk memahami bahasa dan konteks spesifik manajemen properti, sistem AI ini tidak generik; sistem ini dirancang untuk menangani kompleksitas perjanjian sewa, permintaan pemeliharaan, dan masalah penghuni dengan presisi dan empati.   Agen AI dengan Campuran Pakar  ResiDesk menggunakan   AI canggih yang memanfaatkan   untuk mengelola tugas-tugas rumit yang melekat pada manajemen properti. Agen-agen ini dirancang untuk beradaptasi dan belajar, serta terus meningkatkan kinerja mereka dengan mengintegrasikan data baru dan menyempurnakan pendekatan mereka berdasarkan kebutuhan spesifik setiap properti. agen gabungan para ahli  Berikut ini adalah cara kerja agen kapak pada umumnya:   Pendekatan ini memastikan bahwa AI tidak hanya mengotomatiskan tugas; tetapi juga membuat keputusan yang tepat yang meningkatkan pengalaman pengelolaan properti secara keseluruhan.   Basis Data Vektor untuk Wawasan Kontekstual  Selain agen AI, ResiDesk mengintegrasikan   untuk mengelola dan mengambil informasi terkait properti. Hal ini memungkinkan platform untuk melakukan pencarian semantik di seluruh data yang tidak terstruktur, memberikan manajer properti akses instan ke wawasan yang relevan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat. basis data vektor  Misalnya, beginilah cara kerja vektorisasi:   Kemampuan untuk mengakses dan menginterpretasikan data dengan cepat ini sangat penting untuk membuat keputusan yang meningkatkan kepuasan penghuni dan menyederhanakan operasi.    Dampak: Keberhasilan Terukur Melalui Kolaborasi Manusia yang Ditingkatkan oleh AI  Hasil dari platform ResiDesk yang ditingkatkan AI sangat jelas:    saat berinteraksi dengan AI saja. 30% penduduk memilih tidak ikut serta    ketika AI dikombinasikan dengan interaksi manusia. Peningkatan kepuasan sebesar 40%  Percakapan   ke hal yang benar-benar penting. 3 kali lebih mendalam  Penduduk memiliki   untuk berbagi kebutuhan dan preferensi mereka. kemungkinan 5-6 kali lebih besar  Hasil ini menyoroti wawasan penting: AI, jika diterapkan dengan cermat, tidak hanya meningkatkan efisiensi—tetapi juga memperkaya kualitas interaksi manusia, memungkinkan pengelola properti membangun hubungan yang lebih kuat dan kepercayaan yang lebih besar dengan penghuninya.    Masa Depan Properti: AI sebagai Katalisator Manajemen yang Berpusat pada Manusia  Dan  adalah bukti bahwa masa depan manajemen properti bukan tentang otomatisasi dingin—melainkan tentang AI yang mendukung dan meningkatkan empati manusia. Model AI terapan ini menawarkan cetak biru untuk industri lain di mana kepercayaan dan hubungan adalah kuncinya, mulai dari perawatan kesehatan hingga pendidikan.   Meja Resi   Arjuna  Seperti yang ditunjukkan ResiDesk, AI memiliki kekuatan untuk mengubah industri dengan membuat interaksi manusia lebih kaya, lebih responsif, dan, pada akhirnya, lebih efektif. Inovasi Arjun dan ResiDesk tidak hanya dalam teknologi; tetapi juga cara mereka membangun masa depan di mana AI menjadi mitra dalam menciptakan pengalaman manusia yang lebih bermakna dan berdampak.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

Audio ini diproduksi dalam bahasa asli cerita!

Terlalu panjang; Untuk membaca

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Kekuatan AI Terapan dalam Real Estat: Transformasi Manajemen Properti dengan Arjun Kannan

About Author

KOMENTAR

HANG TAG

ARTIKEL INI DISAJIKAN PADA

Related Stories

NIGHT (continued)

Why do you need JWT in your ASP.NET Core project?

The Priory Ruins

A Beginner’s Guide to Blockchain Programming

NIGHT (continued)

Why do you need JWT in your ASP.NET Core project?

The Priory Ruins

A Beginner’s Guide to Blockchain Programming

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps