AI-आधारित PropTech 2025: रियल एस्टेट की नई दौड़

2025 में प्रॉपटेक का माहौल “सर्दी” से “पिघलने” की तरफ गया—और इसका सबसे साफ संकेत फंडिंग डेटा देता है। पहले 9 महीनों में वैश्विक प्रॉपटेक कंपनियों ने $11.5 बिलियन जुटाए, जो 2024 के कुल $9.9 बिलियन से आगे निकल गया और 2023 के $11 बिलियन को भी पार कर गया। इस उछाल के पीछे कई कारण हैं, लेकिन AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) सबसे बड़ा और सबसे व्यावहारिक कारण बनकर उभरा है।

इस “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” सीरीज़ में मैं बार-बार एक बात कहता/कहती हूँ: AI का फायदा तभी मिलता है जब वह रोज़मर्रा के ऑपरेशन्स में उतरकर पैसा, समय और जोखिम—तीनों बचाए। 2025 की Power Proptech सूची इसी बदलाव की तरफ इशारा करती है: अब AI सिर्फ डेमो स्लाइड्स में नहीं, बल्कि प्रॉपर्टी मैनेजमेंट, मांग अनुमान (डिमांड फोरकास्टिंग), लीज़िंग, वैल्यूएशन और स्मार्ट बिल्डिंग ऑप्टिमाइज़ेशन में काम कर रहा है।

2025 के आखिर (आज 20/12/2025) में, जब कंपनियां अगले साल की बजटिंग और पोर्टफोलियो प्लानिंग कर रही हैं, सही सवाल यह नहीं है कि “AI अपनाएं या नहीं” — सही सवाल है: किस काम के लिए, किस डेटा के साथ, किस KPI पर?

2025 में PropTech की वापसी: “थॉ” क्यों हुआ?

सीधा जवाब: 2025 में प्रॉपटेक इसलिए वापस आया क्योंकि कमज़ोर प्रोडक्ट्स छंट गए, टेक-यूज़िंग सेक्टर्स (जैसे ऑफिस, रिटेल, डेटा सेंटर्स) में मांग बढ़ी, VC फंडिंग सुधरी और AI ने साफ ROI वाले यूज़-केस दिए।

पिछले साल कई लोगों ने “प्रॉपटेक विंटर” कहा—कंपनियां बंद हुईं, फंडिंग रुकी, और खरीदार (डेवलपर्स/एसेट मैनेजर्स/प्रॉपर्टी मैनेजर्स) नई टेक खरीदने में सावधान हो गए। 2025 में तीन बातें बदलीं:

1. प्रतिस्पर्धा कम हुई: कम कंपनियां, कम “कॉपी-पेस्ट” प्रोडक्ट—तो अच्छे टूल्स ज्यादा दिखे।
2. मार्केट में यूटिलिटी वापस आई: ऑफिस और रिटेल ने रिकवरी दिखाई, और डेटा सेंटर्स का विस्तार भी चर्चा में रहा।
3. AI ने “डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन” को मजबूरी बना दिया: कई टीमों ने देखा कि AI से टिकटिंग, लीज़िंग, रिपोर्टिंग, अंडरराइटिंग और एनर्जी मैनेजमेंट जैसे काम तेज़ होते हैं।

एक और महत्वपूर्ण संकेत: 2025 में निवेश का बड़ा हिस्सा AI-फोकस्ड फर्म्स की ओर गया—AI-फोकस्ड निवेश शेयर ~20% से बढ़कर कम-से-कम ~30% तक पहुंचा। ये आंकड़ा एक स्पष्ट संदेश देता है: निवेशक अब “AI फीचर” नहीं, AI-कोर बिज़नेस मॉडल ढूंढ रहे हैं।

Power Proptech 2025 से क्या सीखें: AI अब “फीचर” नहीं, “फाउंडेशन” है

सीधा जवाब: 2025 की Power Proptech सूची बताती है कि AI का असली असर उन कंपनियों में दिख रहा है जो या तो (a) ऑपरेशन्स को ऑटोमेट करती हैं, या (b) बेहतर निर्णय के लिए डेटा को जोड़कर इंटेलिजेंस बनाती हैं, या (c) स्मार्ट बिल्डिंग्स में लागत घटाती हैं।

इस सूची में कई तरह के खिलाड़ी हैं—इन्वेस्टमेंट/डील मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म, प्रॉपर्टी मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर, डेटा/इंटेलिजेंस कंपनियां, और वेंचर फंड्स। मेरी नजर में इनका AI-एंगल तीन बड़े बकेट्स में बैठता है:

1) AI + डेटा: एक “सिंगल सोर्स ऑफ ट्रुथ” बनाना

सिद्धांत: रियल एस्टेट में सबसे बड़ा दर्द डेटा का बिखराव है—लीज़ डेटा अलग, मेंटेनेंस अलग, एक्सपेंस अलग, ब्रोकर नोट्स अलग। AI तभी काम करता है जब डेटा साफ और कनेक्टेड हो।

डेटा-इंटेलिजेंस कंपनियां (जैसे Cherre) इस जगह मजबूत दिखती हैं। यहाँ AI का रोल सिर्फ “एनालिटिक्स” नहीं, बल्कि:

• अलग-अलग सिस्टम्स से डेटा निकालना
• उसे स्टैंडर्ड फॉर्मेट में लाना
• मिसिंग वैल्यू/डुप्लिकेट हटाना
• फिर प्रेडिक्शन/रिकमेंडेशन देना

काम की बात: अगर आपकी कंपनी के पास 10 बिल्डिंग्स हैं और हर बिल्डिंग का डेटा अलग शीट/सॉफ्टवेयर में है, तो AI से पहले “डेटा फाउंडेशन प्रोजेक्ट” ही आपका सबसे बड़ा ROI बन सकता है।

2) AI-आधारित डील और वैल्यूएशन वर्कफ़्लो: तेज़ अंडरराइटिंग, कम गलतियाँ

सिद्धांत: कमर्शियल रियल एस्टेट में “डील टाइम” ही पैसा है। अगर अंडरराइटिंग और IC मेमो 2 हफ्ते में बनता है, और AI से 2-3 दिन में—तो आप ज्यादा डील्स देख सकते हैं।

डील मैनेजमेंट/वर्कफ़्लो प्लेटफॉर्म (जैसे Dealpath) का AI-लाभ आम तौर पर इन जगहों पर आता है:

• डॉक्यूमेंट्स से डेटा एक्सट्रैक्शन (रेंट रोल, T-12, लीज़ एग्रीमेंट्स)
• कम्पेरेबल्स और मार्केट नोट्स का सारांश
• रिस्क फ्लैगिंग (लीज़ एक्सपायरी क्लस्टरिंग, ओवर-एक्सपोज़र)

मेरा स्टांस: 2026 में जो फर्म AI से अंडरराइटिंग “तेज़” नहीं करेगी, वो मार्केट में “धीमी” मानी जाएगी—और धीमी फर्म्स को अच्छे एसेट्स अक्सर नहीं मिलते।

3) AI-ड्रिवन प्रॉपर्टी मैनेजमेंट और लीज़िंग: ऑपरेशन्स में सीधा असर

सिद्धांत: रेंट कलेक्शन, मेंटेनेंस, टेनेंट कम्युनिकेशन और लीज़िंग—यहां AI का असर सबसे “दिखाई देने वाला” होता है।

प्रॉपर्टी मैनेजमेंट/रेज़िडेंशियल ऑप्स प्लेटफॉर्म्स (जैसे AppFolio, Entrata) और AI असिस्टेंट्स (जैसे EliseAI) आम तौर पर:

• लीड रिस्पॉन्स टाइम घटाते हैं
• टेनेंट सपोर्ट टिकट्स ऑटो-ट्रायेज करते हैं
• लीज़िंग FAQ/शेड्यूलिंग संभालते हैं
• स्टाफ का समय बचाते हैं (कम कॉल्स, कम फॉलोअप)

भारतीय संदर्भ में जोड़ें: यहां का रेंटल/को-लिविंग/पीजी/बिल्डर रेंटल मार्केट तेज़ी से व्यवस्थित हो रहा है। AI असिस्टेड लीज़िंग (हिंदी/हिंग्लिश में) आपके “फ्रंट डेस्क” पर 24x7 बैठा अच्छा एक्जीक्यूटिव बन सकता है—बस आपको गार्डरेल्स और एस्केलेशन नियम तय करने होंगे।

स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट: AI कहाँ पैसा बचाता है?

सीधा जवाब: AI स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट में पैसा तीन जगह बचाता है—ऊर्जा (Energy), रखरखाव (Maintenance), और स्पेस/ऑक्यूपेंसी (Space Utilization)।

2025 में ऑफिस वापसी और डेटा सेंटर्स की ग्रोथ के साथ बिल्डिंग ऑप्टिमाइज़ेशन फिर चर्चा में है। एक CFO/एसेट मैनेजर की भाषा में देखें:

• Energy Optimization: HVAC और लाइटिंग सेट-पॉइंट्स को ऑक्यूपेंसी/मौसम/लोड पैटर्न के हिसाब से एडजस्ट करना।
• Predictive Maintenance: चिलर/लिफ्ट/पंप के सेंसर डेटा से फेल्योर का संकेत पहले पकड़ना ताकि अनप्लान्ड डाउनटाइम घटे।
• Occupancy Analytics: किस फ्लोर/ज़ोन में कितना उपयोग हो रहा है—उसी हिसाब से सफाई, सुरक्षा, और एनर्जी प्लानिंग।

एक वाक्य में: AI का अच्छा स्मार्ट-बिल्डिंग सिस्टम “कम्फर्ट” नहीं, “कॉस्ट कंट्रोल” बेचता है।

एक व्यावहारिक उदाहरण (टेम्पलेट): यदि आपकी 3 ऑफिस बिल्डिंग्स में बिजली और HVAC का सालाना खर्च ₹3 करोड़ है, तो 5–10% ऑप्टिमाइज़ेशन का मतलब ₹15–30 लाख/साल की बचत हो सकती है। यही वो भाषा है जिस पर प्रोजेक्ट पास होते हैं।

2026 के लिए “AI अपनाने” की प्लेबुक: क्या करें, क्या न करें

सीधा जवाब: 2026 में AI अपनाने की सबसे सुरक्षित रणनीति है—पहले 1–2 हाई-इम्पैक्ट यूज़-केस चुनें, डेटा साफ करें, KPI तय करें, फिर स्केल करें।

क्या करें (Do’s)

1. एक बिज़नेस KPI चुनें: जैसे लीड रिस्पॉन्स टाइम, मेंटेनेंस SLA, ऊर्जा लागत/स्क्वायर फुट, डील सायकल टाइम।
2. डेटा ऑडिट करें: कौन-सा डेटा है, कौन-सा नहीं, कौन-सा “गंदा” है।
3. ह्यूमन-इन-द-लूप रखें: खासकर वैल्यूएशन/लीज़ टर्म्स/कानूनी डॉक्यूमेंट्स में।
4. इंटीग्रेशन पर जोर दें: AI टूल अलग-थलग रहेगा तो 90 दिन बाद टीम उसे छोड़ देगी।

क्या न करें (Don’ts)

• AI को “मैजिक” न समझें: इंडस्ट्री के नेताओं ने भी साफ कहा—AI कोई जादू नहीं है।
• हर टीम को अलग टूल न लेने दें: टूल स्प्रॉल बढ़ता है, डेटा और सिक्योरिटी टूटती है।
• ROI के बिना पायलट न चलाएं: “बस ट्राय कर लेते हैं” वाला पायलट अक्सर कब्रिस्तान जाता है।

FAQ स्टाइल: वही सवाल जो हर रियल एस्टेट टीम पूछती है

AI प्रॉपर्टी वैल्यूएशन में सबसे पहले कहाँ मदद करता है?

सीधा जवाब: कम्प्स कलेक्शन, डॉक्यूमेंट समरी और रिस्क फ्लैगिंग में। इंसान अंतिम निर्णय ले, लेकिन AI रिसर्च और ड्राफ्टिंग तेज़ कर देता है।

मांग विश्लेषण (Demand Analysis) में AI क्या बदलता है?

सीधा जवाब: सीज़नैलिटी, माइक्रो-लोकेशन ट्रेंड्स और लीड-टू-लीज़ कन्वर्ज़न के पैटर्न जल्दी पकड़ता है। रियल एस्टेट में “धीमे संकेत” अक्सर बड़ा फर्क बनते हैं।

स्मार्ट बिल्डिंग AI के लिए न्यूनतम डेटा क्या चाहिए?

सीधा जवाब: बेसिक लेवल पर मीटर/यूटिलिटी डेटा + BMS लॉग्स + ऑक्यूपेंसी संकेत। अगर सेंसर नहीं हैं, तब भी शुरुआत ऊर्जा और शेड्यूल ऑप्टिमाइज़ेशन से हो सकती है।

2025 की सीख, 2026 का एक्शन

Power Proptech 2025 की सबसे काम की सीख यह है: AI अब “टेक टीम” का प्रोजेक्ट नहीं रहा। यह एसेट मैनेजमेंट, प्रॉपर्टी मैनेजमेंट, लीज़िंग और इन्वेस्टमेंट—हर जगह निर्णय लेने का तरीका बदल रहा है। और जो कंपनियां इसे सिर्फ “नया फीचर” समझकर अपनाती हैं, वे एक साल में थक जाती हैं।

अगर आप 2026 की योजना बना रहे हैं, तो मेरा सुझाव साफ है: एक ऐसा AI यूज़-केस चुनें जो 90 दिनों में मापा जा सके—और उसी पर गहराई से काम करें। डेटा फिक्स करें, प्रक्रिया तय करें, टीम को ट्रेन करें, और फिर स्केल करें।

आख़िरी बात: अगले 12 महीनों में जीत उसी की होगी जो AI को “स्पीड” नहीं, “डिसिप्लिन” के साथ अपनाए—क्योंकि रियल एस्टेट में गलत निर्णय का बिल हमेशा बड़ा होता है। आप किस फंक्शन से शुरुआत करेंगे: वैल्यूएशन, मांग विश्लेषण, या बिल्डिंग ऑपरेशन्स?