ChatGPT für Immobilienunternehmen

ChatGPT ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Chatbot des Unternehmens OpenAI seit Ende November 2022 damit im Trend, innerhalb von 5 Tagen 1.Mio Nutzer zu generieren (im Vergleich: Facebook brauchte dazu 10 Monate, Instagram 2,5 Monate, das iPhone 74 Tage). Aktuell ist ChatGPT zwar noch gratis, ein bezahltes Abo mit mehr Möglichkeiten (wie die Bevorzugung gegenüber Gratisnutzung, schnellere Reaktion, etc. gibt es allerdings schon jetzt).

ChatGPT ist vorerst auf Basis von GPT-3.5 (als Large Language Model) trainiert, basiert also rein intellektuell auf Basis von mehr als 175 Billionen Daten (Stand GPT-3). Allerdings ist es wichtig zu wissen, dass die Daten nur bis 2021 angefüttert wurden – Wissenslücken aufgrund vom Datenalter sind also höchstwahrscheinlich.

Auf den ersten Blick funktioniert ChatGPT begeisternd einfach: Man loggt sich auf der Seite ein, schreibt seine Fragen oder Befehle (Prompts) in ChatGPT und bekommt sofort eine Antwort, außer natürlich das System ist überlastet.

Was ist anders als bei der Google-Suche?

Im Gegensatz zu Google ist ChatGPT dialogbasiert, d.h. der Bot steht einem jederzeit Rede und Antwort. Währenddessen sucht Google auf Basis der eingegebenen Keywords nach Seiten, die die gewünschten Ergebnisse liefern können (so grob: auch wenn strukturierte Daten und Anzeigen schon sehr viel in der Google Suche laden, ohne überhaupt als Nutzer auf eine Unterseite gehen zu müssen. Zeit also, beide Systeme mal miteinander zu vergleichen:

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI), Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) und Deep Learning sind eng miteinander verbundene Konzepte. Hier ist eine vereinfachte Erklärung für Anfänger:

1. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP befasst sich mit der Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer. Es ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. NLP wird eingesetzt, um Chatbots, Spracherkennungssysteme, automatische Übersetzungen und Textanalysewerkzeuge zu entwickeln.
2. Künstliche Intelligenz (AI): Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren. Es handelt sich um ein umfassenderes Konzept, das verschiedene Techniken und Methoden einschließt, um intelligentes Verhalten zu ermöglichen. NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz.
3. Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML): Maschinelles Lernen ist ein Ansatz innerhalb der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer lernen, Aufgaben auszuführen, ohne explizit programmiert zu werden. Anstatt spezifische Anweisungen zu geben, verwendet ML Algorithmen und statistische Modelle, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML kann für verschiedene Aufgaben wie Bilderkennung, Empfehlungssysteme und Sprachverarbeitung eingesetzt werden.
4. Deep Learning: Deep Learning ist ein spezieller Bereich des maschinellen Lernens, der sich auf künstliche neuronale Netzwerke konzentriert. Diese Netzwerke bestehen aus vielen Schichten (daher der Begriff “tief”) von künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten. Durch die Verwendung großer Datenmengen können tiefe neuronale Netzwerke komplexe Muster erkennen und lernen, ähnlich wie das menschliche Gehirn. Deep Learning hat zu Durchbrüchen in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und automatischer Übersetzung geführt.

Diese Begriffe sind miteinander verbunden und bauen aufeinander auf, aber sie haben jeweils ihre spezifischen Anwendungen und Unterschiede. Das Large Language Model (LLM) auf dem ChatGPT basiert, GPT 3.5 (bzw. seit März GPT 4) ordnet sich hierbei bei allen 4 Begriffen ein:

KI-basierte Tools schaffen in der Immobilienwirtschaft verschiedene Möglichkeiten, um Vermarktung, Verwaltung und Verkauf von Immobilien zu automatisieren und somit die Kommunikation effizienter, schneller und kostengünstiger zu gestalten. Hier ein Auszug von möglichen Anwendungsmöglichkeiten:

Automatisierte Kundenkommunikation

Egal ob in der Hausverwaltung oder für Immobilieninteressent*innen. Bereits jetzt setzten viele Betriebe auf sogenannte Chatbots, um mit Besuchern der Webseite zu kommunizieren. Durch ChatGPT besteht die Chance, die Kundenkommunikation auf der Webseite einfacher & schneller zu gestalten. Z.B. um Fragen zu beantworten und Informationen bereitzustellen. Der Chatbot kann hier z.B. auf die Daten der Immobilienanzeigen und FAQs zurückgreifen um automatisch Antworten zu Preisen, Verfügbarkeit, Ausstattung usw. der Immobilie zu geben.

In der Kundenkommunikation der Hausverwaltung wiederum könnte man ChatGPT für unseren Login Casavi nutzen, um so häufig gestellte Fragen und Anfragen automatisiert beantworten zu können und so die Schnelligkeit bei Antworten zu beschleunigen. Und auch für das Verfassen von E-Mails kann ChatGPT genutzt werden.

Automatische Textgenerierung

ChatGPT hat hier das Potenzial, gerade Beschreibungen von Immobilienangeboten zu beschleunigen. Dazu zählt etwa die Objekt-, Lage-, und Ausstattungsbeschreibung oder aber auch Texte für Social Media. Diese können sich automatisch aus den vorab eingegebenen Daten zur Immobilie erstellen lassen. Der Vorteil: Ansprechende Texte für Interessent*innen auf Knopfdruck. Weiters interessant ist das Erstellen von Blogbeiträgen zu wichtigen Themen der Branche. Auch für diesen Artikel hat z.B. ChatGPT alle genannten Vorteile der Immobilienbranche zusammenzustellen. Auch SEO-Optimierung, wie das automatische Erstellen von Title, Description und SchemaMarkups fällt mit ChatGPT leicht.

Datenanalyse & Immobilienbewertung

ChatGPT kann eine große Menge an Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und so Markttrends besser feststellen. Weiters kann dies auch für Immobilienbewertungen verwendet werden. Hierzu haben wir allerdings bereits sowieso PriceHubble im Einsatz.

Übersetzung von Texten

Gerade für nicht deutschsprachige Interessenten wichtig ist das Übersetzen bereits existierender Texte. So können Texte aus anderen Sprachen innerhalb kürzester Zeit übersetzt werden und die Kommunikation auch mit nicht deutschsprachigen Kund*innen ermöglicht werden.

Automatisierung

Verwaltungstätigkeiten können automatisiert oder vereinfacht werden, indem auf Basis vorliegender Informationen nachfolgende Verarbeitungsschritte vorgenommen werden. So ist auch die Konfiguration von Angeboten und Vertragsunterlagen durch ChatGPT möglich und bietet gleichzeitig Arbeitsersparnis.

Aktuell kann ChatGPT in der frei verfügbaren Version nur Daten bis Ende 2021 verarbeiten. Daher ist es nicht ratsam, ChatGPT für aktuelle Berichte zu verwenden bzw. zu aktuellen Rechtslage zu befragen. So sind etwa Gesetzesänderungen, wie das neue WEG 2022 oder das Bestellerprinzip noch nicht verfügbar. Die frei verfügbare Version ist zudem nicht anwendungsspezifisch für die Immobilienbranche trainiert. Es wird derzeit aber von vielen Proptechs aufgegriffen, selbst eine Anbindung zu ChatGPT bzw. GPT 4 als neuestes Sprachmodell zu schaffen, wodurch die Nutzung auch branchen- und anwendungsspezifischer wird und damit die Fehleranfälligkeit reduziert wird.

Denn die von ChatGPT generierten Textpassagen müssen nicht unbedingt richtig sein. ChatGPT erstellt als generatives Modell immer eine Antwort, ob diese nun richtig ist oder nicht. Das heißt die von ChatGPT generierten Textpassagen können auch völlig falsch und frei erfunden sein. Unwissende Leser können dann wiederum unter Umständen frei erfundene Inhalte nicht von Fakten unterscheiden. ChatGPT kann zwar komplexe Texte verstehen und analysieren, basiert letztlich aber “nur” auf Big Data und Machine Learning. Somit ist künstliche Intelligenz nicht dasselbe wie ein tatsächliches Verständnis für die Bedeutung von Sprache oder der Welt in der wir leben.

Was gibt es noch an KI?

ChatGPT hilft bei allen Aufgaben im Zusammenhang mit Dialogen & Texten. Die neueste Version GPT-4 kann auch schon dazu parallel mit Bildern, Sprachdaten und Videos umgehen. Andere interessante KI-basierte Techniken sind z.B. bildverarbeitende Systeme wie Dall-E von Open AI, welche automatisch Bilder erzeugen oder bearbeiten können. Predictive Analytics dienen wiederum dazu, historische Daten zu nutzen, um Vorhersagen über künftige Marktentwicklungen und Trends zu geben. Sentiment Analytics bietet die Möglichkeit, Stimmungen in sozialen Medien und Online Plattformen zu messen und zu analysieren.