Cum a produs inteligența artificială o pagubă de 9 miliarde de dolari unei companii imobiliare online
Adaugă-ne ca sursă preferată în Google
Urmărește Libertatea in Google Discover
Compania americană Zillow a pierdut 9 miliarde de dolari din valoarea bursieră după ce și-a bazat achizițiile și vânzările de locuințe pe inteligența artificială, scrie Gianluca Mauro, fondator al AI Academy, într-un articol pe platforma Medium.
Cuprins:
- Algoritmul care să prezică prețul locuințelor
- Cumpăra și vindea case
- Vina, aruncată pe date
- Piața imobiliară nu este un mediu stabil
- Problemele de aprovizionare au încetinit renovările
- Selecția adversă
- Performanța inteligenței artificiale nu este același lucru cu performanța în afaceri
- Iar algoritmii nu știu totul…
- Date proaste
Zillow folosea algoritmi ca să prezică prețurile proprietăților, însă divizia care realiza operațiunile de vânzare-cumpărare a generat pierderi și va fi închisă. În urma anunțului, făcut în data de 2 noiembrie, acțiunile societății au scăzut cu 25%, potrivit CNBC.
Algoritmul care să prezică prețul locuințelor
Autor al cărții „De la Zero la Inteligența Artificială”, Gianluca Mauro predă despre acest domeniu de 6 ani. Iar unul dintre exemplele sale favorite către studenți este dezvoltarea unui algoritm care să prezică prețul locuințelor.
Mauro spune că îi întreabă ce caracteristici și funcții ar folosi pentru realizarea algoritmului. La final, el explică de fiecare dată că acesta nu este doar un simplu exercițiu și că există de fapt o valoare economică reală în realizarea acestei sarcini.
Mai exact, este vorba de 1,2 milioane de dolari. Atât a plătit o companie americană pentru cel mai bun algoritm care să realizeze predicții despre prețurile imobiliare.
Compania în cauză este Zillow, echivalentul unui eBay pentru vânzarea de case și apartamente.
Zillow s-a lăudat cu algoritmii săi de inteligență artificială. De fiecare dată când o locuință este listată pe site, inteligența artificială îi sugerează proprietarului care este prețul corect pentru aceasta, iar proprietarii au rapid un sistem de referință.
Cumpăra și vindea case
Mai mult, Zillow a devenit atât de încrezătoare în algoritmii săi, încât a creat o nouă afacere.
Iată cum funcționa:
- Oamenii propuneau chiar companiei să le cumpere locuințele.
- Zillow folosea algoritmii pentru a-și da seama dacă este o afacere bună.
- Dacă e cazul, cumpăra proprietatea.
- Făcea apoi renovări.
- La final, Zillow vindea locuința altcuiva la un preț mai mare, generând un profit.
Divizia care cumpăra case, le renova și le revindea, numită Offers, și-a început activitatea în anul 2019. La un anumit punct, Zillow prezicea că va cumpăra 5.000 de locuințe pe lună până în 2024.
Dar acest lucru nu se mai întâmplă.
Compania a anunțat la început de noiembrie că divizia a pierdut peste 422 de milioane de dolari în trimestrul al treilea și a provocat pierderi de peste 300 de milioane de dolari pentru Zillow.
Aceasta va fi închisă, iar aproximativ 2.000 de oameni vor fi concediați, adică un sfert din numărul total de salariați ai societății.
Zillow mai are acum circa 7.000 de proprietăți imobiliare pe care trebuie să le vândă, estimate de Bloomberg la 2,8 miliarde de dolari. Multe dintre acestea vor fi vândute la prețuri mai mici decât cele plătite inițial, potrivit lui Mauro.
După anunț, acțiunile Zillow s-au prăbușit pe bursă, scăzând la acel moment cu 25%, iar compania a pierdut 9 miliarde de dolari din capitalizare.
După închiderea diviziei care cumpăra și revindea case, Zillow va rămâne o platformă online clasică de vânzare de locuințe. Aceasta a înregistrat venituri de 480 de milioane de dolari în trimestrul al treilea, în urcare cu 16%, și a generat un profit brut de 130 de milioane, conform CNBC.
Vina, aruncată pe date
Ce s-a întâmplat? Rich Barton, directorul executiv al Zillow, a dat vina pe echipa ce se ocupa de date.
În mod fundamental, nu am fost capabili să prezicem prețurile viitoare ale locuințelor cu un nivel de acuratețe care să facă asta o afacere sigură. Rich Barton, directorul executiv al Zillow:
Mai exact, acesta a spus că inteligența artificială nu a fost destul de bună, explică Gianluca Mauro.
Acesta crede că eșecul înregistrat de „inteligența artificială” poate fi aprofundat și enumeră o serie de motive care consideră că au dus la rezultat.
Piața imobiliară nu este un mediu stabil
Prețurile au crescut în ultimii 10 ani și au crescut și după pandemie. Este ușor să faci bani când prețurile cresc și este foarte greu să detectezi problemele algoritmului, scrie expertul.
Acesta se întreabă ce se întâmplă dacă trendul se schimbă. Iar răspunsul său este că trebuie să îți dai seama rapid sau pierzi rapid din valoarea companiei.
Expertul îl citează pe Mike Del Prete, un strateg imobiliar care se bazează pe tehnologie: „Zillow a ratat ieșirea. E ca și cum conduci pe autostradă și vezi lumini de frână în fața ta. Iei piciorul de pe accelerație și apeși frâna. Zillow nu a făcut nimic din acestea până nu a fost prea târziu.”
Problemele de aprovizionare au încetinit renovările
Să presupunem că plănuiți renovarea unei case și să o revindeți în două luni, scrie Mauro. Algoritmii îți spun că atunci vei face bani. Dar dacă vânzarea are loc peste 6 luni? Vei mai avea profit? Nimeni nu știe.
Cu actualele probleme globale de aprovizionare, companiei i-a luat mai mult timp să renoveze casele decât se aștepta și, deci, mai mult să le vândă.
Selecția adversă
În procesul de vânzare, oamenii nu listau casele pe platformă, ci le ofereau direct către Zillow. Ce fel de oameni fac asta? Poate cei care au nevoie de bani rapid, dar poate și cei care au vreun „schelet în dulap” și știu că e mai ușor să vinzi o casă unui algoritm decât unui om, scrie expertul în inteligență artificială.
Acesta mai arată că, într-o situație ideală, Zillow ar fi trebuit să primească atât case bune, cât și unele proaste. Din cauza naturii modelului său de afaceri, compania a primit doar ofertele proaste, punctează acesta.
Performanța inteligenței artificiale nu este același lucru cu performanța în afaceri
Să presupunem că algoritmul are o eroare de preț de 2%. Acest lucru înseamnă că, la o casă de 500.000 de dolari, poți prezice un preț între 490.000 și 510.000 de dolari, indică expertul.
Poți zice că în medie ieși bine: câteodată plătești mai mult, câteodată mai puțin.
Problema este că în lumea reală, cel căruia îi vei oferi mai puțin nu îți va vinde proprietatea, așa că tendința va fi de a achiziționa locuințe la un preț supraevaluat, argumentează Mauro.
Iar algoritmii nu știu totul…
Fondatorul AI Academy spune că atunci când locuia în San Francisco avea un apartament într-un cartier numit Nob Hill. Pe Wikipedia scria că Nob Hill este „cunoscut pentru numeroasele sale hoteluri de lux și conacele sale istorice”. Cartierul este la graniță cu Tenderloin, despre care tot Wikipedia scria că are „printre cele mai mari niveluri de persoane fără adăpost și infracționalitate din oraș”.
Pentru Mauro, acest lucru înseamnă că, literalmente, dacă mergeai pe stradă, schimbai cartierul între un antreprenor din tehnologie și un dependent de heroină.
Date proaste
Antreprenorul indică drept o altă cauză și colectarea deficitară a datelor pe care să se bazeze algoritmii.
În final, Gianluca Mauro spune că el crede cu tărie că inteligența artificială este una dintre cele mai puternice unelte pe care le avem disponibile, dar că nu a crezut niciodată că va fi ușor.
El compară inteligența artificială cu un ciocan: poți să îl folosești la realizarea unei statui, să construiești o casă, dar și să îți lovești degetul când bați un cui.
„Așa că nu vă concentrați prea mult pe cât de cool și strălucitor este ciocanul. Concentrați-vă pe ceea ce vreți să construiți cu el și fiți atenți cum loviți acel cui”, conchide acesta.
