AI-इंटीग्रेटेड प्रॉपटेक: VC फंडिंग में नई छंटनी

2025 में प्रॉपटेक की फंडिंग वापिस आई है—लेकिन इस बार पैसा “अच्छे आइडिया” पर नहीं, AI इंटीग्रेशन की सख्त कसौटी पर लग रहा है। एक ताज़ा इंडस्ट्री विश्लेषण के मुताबिक 2025 में वैश्विक प्रॉपटेक कंपनियों ने $11.5 बिलियन जुटाए, जो 2024 के $9.9 बिलियन से ज्यादा है और 2023 के $11 बिलियन से भी आगे निकल गया। असली बदलाव रकम में नहीं, रकम के चुनाव में है: 2024 में जहां AI-केंद्रित हिस्सेदारी लगभग 20% थी, 2025 में यह 30% से 50% तक पहुंचती दिख रही है।

इस “छंटनी” का मतलब साफ है: AI जोड़ना अब फीचर नहीं, फंडिंग की शर्त बन रहा है। और यह बात सिर्फ स्टार्टअप्स के लिए नहीं—डेवलपर्स, ब्रोकर्स, एसेट मैनेजर्स, प्रॉपर्टी ऑपरेटर और रियल एस्टेट निवेशकों के लिए भी है। इस पोस्ट को हमारी सीरीज़ “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” के संदर्भ में पढ़िए: यहां हम देखेंगे कि AI कैसे प्रॉपर्टी वैल्यूएशन, मांग पूर्वानुमान (डिमांड फोरकास्टिंग) और स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट को “अच्छा हो तो अपनाएं” से उठाकर “न अपनाया तो नुकसान” वाली कैटेगरी में ले आया है।

2026 का नया नियम: AI इंटीग्रेशन या पीछे छूटना

AI इंटीग्रेशन इसलिए निर्णायक बन गया है क्योंकि निवेशक अब मेहनत-बहुल रियल एस्टेट ऑपरेशंस में मापने योग्य असर चाहते हैं—जैसे NOI (नेट ऑपरेटिंग इनकम) बढ़ना, खर्च नियंत्रण, रिकवरी/कलेक्शन बेहतर होना, और IRR (इंटरनल रेट ऑफ रिटर्न) पर स्पष्ट प्रभाव। रियल एस्टेट में “नंबर” हमेशा अहम रहे हैं; फर्क बस इतना है कि अब AI के बिना उन नंबरों तक पहुंचना धीमा, महंगा और ज्यादा गलती-भरा साबित हो रहा है।

VCs आज उन प्लेटफॉर्म्स की तरफ झुक रहे हैं जिनके पास:

• डिफेंसिबल डेटा राइट्स (डेटा का वैध/स्थायी उपयोग और मालिकाना पकड़)
• डिस्ट्रिब्यूशन (ग्राहक तक पहुंच—चैनल पार्टनर, मौजूदा एंटरप्राइज ग्राहक, इंटीग्रेशन इकोसिस्टम)
• NOI/IRR पर लाइन-ऑफ-साइट (6–18 महीनों में measurable impact)

मेरी नज़र में यह बदलाव स्वस्थ है। प्रॉपटेक में लंबे समय तक “डेमो अच्छा है” को “बिज़नेस अच्छा है” समझ लिया गया। अब निवेशक पूछ रहे हैं: AI से कौन-सा निर्णय बेहतर होगा, कितनी तेजी से होगा, और उससे पैसे बचेंगे या बनेंगे—कितने?

VC किस तरह के AI प्रॉपटेक को जीतता देख रहा है?

VC फंडिंग का पैटर्न 2025 में दो हिस्सों में बंटता दिखता है: एक तरफ स्केल्ड प्लेटफॉर्म्स (जिनके राउंड $200M+ तक जा रहे हैं), दूसरी तरफ सीड/अर्ली स्टेज जहां $5M–$10M राउंड भी कड़ी जांच के बाद मिल रहे हैं। बीच का “मिड-मार्केट” (लगभग $40M–$60M) उन समाधानों को मिल रहा है जो सीधे ऑपरेशंस और ऑप्टिमाइजेशन में उतरते हैं—वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, बिल्डिंग ऑप्टिमाइजेशन, फाइनेंशियल रीकन्सिलिएशन इत्यादि।

AI-नेेटिव बनाम “AI चिपका दिया”

सबसे बड़ा अंतर यही है: AI-नेेटिव प्लेटफॉर्म बनाम रेट्रोफिट सॉल्यूशन।

• AI-नेेटिव: शुरुआत से डेटा पाइपलाइन, लेबलिंग/क्वालिटी कंट्रोल, मॉडल मॉनिटरिंग, और फीडबैक लूप के साथ बने सिस्टम। इनका “मॉडल” एक अलग मॉड्यूल नहीं होता—यह प्रोडक्ट का इंजन होता है।
• रेट्रोफिट: पुराने सॉफ्टवेयर में एक चैटबॉट, ऑटो-सारांश, या बेसिक प्रेडिक्शन जोड़कर उसे “AI” कहना। इनकी समस्या आमतौर पर डेटा एक्सेस, गुणवत्ता, और वास्तविक ROI में होती है।

वित्तीय नजर से देखें तो AI-नेेटिव समाधानों में मार्जिन बेहतर और स्टिकिनेस ज्यादा होती है—क्योंकि ग्राहक का डेटा/प्रक्रिया सिस्टम में बैठ जाती है। यही कारण है कि फंडिंग “विनर्स” की तरफ तेजी से झुक रही है।

सबसे ज्यादा पैसा कहां जा रहा है: मल्टीफैमिली से लेकर मॉर्गेज तक

AI निवेश कई “लेन” में बढ़ रहा है—मल्टीफैमिली, कंस्ट्रक्शन टेक, इंश्योरबिलिटी, मॉर्गेज, ऑफिस और रिटेल। ये अलग दिखते हैं, लेकिन अंदर से एक जगह मिलते हैं: रिस्क, समय और लागत को घटाना।

1) मल्टीफैमिली: लीजिंग, रेंट रोल और डिलिंक्वेंसी

मल्टीफैमिली में AI का असर सबसे सीधा है क्योंकि डेटा लगातार बनता है—लीड्स, कॉल/मैसेज, एप्लिकेशन, पेमेंट, मेंटेनेंस, रेंट रोल। AI यहां:

• लीड स्कोरिंग और फॉलो-अप ऑटोमेशन से लीजिंग स्पीड बढ़ाता है
• रेंट रोल रीकन्सिलिएशन में मैनुअल त्रुटि घटाता है
• डिलिंक्वेंसी मैनेजमेंट (कौन लेट पे करेगा, किसे किस टोन में रिमाइंड करना है) को स्मार्ट बनाता है

भारत में भी यह तेजी से लागू हो सकता है—खासकर जहां बड़े शहरों में रेंटल मैनेजमेंट, स्टूडेंट हाउसिंग, को-लिविंग और SFR जैसी कैटेगरी बढ़ रही हैं।

2) कंस्ट्रक्शन: प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और सेफ्टी

कंस्ट्रक्शन में AI का मतलब “डिज़ाइन सुंदर” नहीं—रिस्क कम। प्रेडिक्टिव मॉडल:

• शेड्यूल स्लिपेज की शुरुआती चेतावनी
• कॉस्ट ओवररन के पैटर्न
• जॉबसाइट सेफ्टी एनालिटिक्स (इंसिडेंट प्रोन जोन/टाइम)

यह वही जगह है जहां डेवलपर्स और इंश्योरर्स दोनों का हित मिलता है। और जब दोनों एक साथ “हाँ” कहते हैं, VC को कॉन्ट्रैक्ट वैल्यू और रिन्यूअल की उम्मीद दिखती है।

3) इंश्योरबिलिटी: क्लाइमेट, मेंटेनेंस और टेनेंट रिस्क

जलवायु जोखिम, मेंटेनेंस इतिहास, और टेनेंट प्रोफाइल—इनका असर प्रीमियम, कवरेज और क्लेम पर पड़ता है। AI-आधारित अंडरराइटिंग प्लेटफॉर्म्स:

• क्लाइमेट/फ्लड/हीट एक्सपोजर जैसी लेयर जोड़ते हैं
• बिल्डिंग के रखरखाव संकेतों से रिस्क स्कोर बनाते हैं
• टेनेंट मिक्स से दायित्व/व्यवहार जोखिम का अनुमान लगाते हैं

यह ट्रेंड 2026 में तेज होगा क्योंकि रियल एस्टेट में “असुरक्षित/अनइंश्योरेबल” एसेट का मतलब सीधे वैल्यू में कटौती है।

4) मॉर्गेज: ओरिजिनेशन से सर्विसिंग तक साइकिल टाइम कम

मॉर्गेज वर्कफ़्लो में डॉक्यूमेंट, वेरिफिकेशन, क्रेडिट असेसमेंट और सर्विसिंग शामिल है। AI यहां:

• डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग और फ्रॉड सिग्नल्स पकड़ना
• अंडरराइटिंग निर्णय में स्थिरता (कम इनकंसिस्टेंसी)
• सर्विसिंग में डिफॉल्ट अर्ली-वॉर्निंग

VCs को यह पसंद है क्योंकि साइकिल टाइम घटने से प्रति-लोन लागत कम होती है और वॉल्यूम स्केल होता है।

5) ऑफिस/रिटेल: स्पेस यूज़, एनर्जी और टेनेंट रिटेंशन

ऑफिस और रिटेल में चुनौती ऑक्युपेंसी और अनुभव है। AI:

• स्पेस यूटिलाइज़ेशन (कौन-सी मंज़िल/ज़ोन underused है)
• एनर्जी ऑप्टिमाइजेशन (HVAC/लाइटिंग का पैटर्न)
• टेनेंट रिटेंशन एनालिटिक्स (कौन-सा टेनेंट जोखिम में है)

यह सीधे स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट और एसेट वैल्यू से जुड़ता है—यानी हमारे सीरीज़ के केंद्र में।

रियल एस्टेट वैल्यूएशन और डिमांड फोरकास्टिंग में AI: पैसा यहीं बनता है

AI का सबसे “कम चर्चित लेकिन सबसे लाभकारी” उपयोग मूल्यांकन और मांग विश्लेषण में है—क्योंकि यही वो जगह है जहां गलत निर्णय का नुकसान सबसे बड़ा होता है।

AI वैल्यूएशन: स्पीड + प्रिसिजन + ऑडिटेबिलिटी

AI-समर्थित वैल्यूएशन टूल्स आज:

• कंप्स (comparables) का ऑटो-मैचिंग और आउटलाईयर डिटेक्शन
• रेंट, कैप रेट और वैकेंसी की प्रेडिक्टिव मॉडलिंग
• डॉक्यूमेंट/लीज एब्स्ट्रैक्शन से अंडरराइटिंग टाइमलाइन घटाना

यह ब्रोकर्स और निवेश टीमों के लिए बड़ा फायदा है: अंडरराइटिंग टाइम कम, प्राइसिंग डिस्क्रेपेंसी कम, और “किस आधार पर यह नंबर निकला” का ट्रेस बेहतर।

डिमांड फोरकास्टिंग: सिर्फ माइक्रो-मार्केट नहीं, माइक्रो-मोमेंट

2026 में डिमांड फोरकास्टिंग की दिशा ज्यादा granular होगी। उदाहरण के तौर पर:

• किसी इलाके में नए मेट्रो/इन्फ्रास्ट्रक्चर अपडेट का मांग पर असर
• ऑफिस में हाइब्रिड वर्क के कारण दिन/घंटे के हिसाब से फुटफॉल पैटर्न
• रिटेल में स्थानीय इवेंट/सीज़न (दिसंबर 2025 जैसे फेस्टिव-एंड) का स्टॉक/लीजिंग रणनीति पर असर

AI का काम यहां “भविष्य बताना” नहीं—बेहतर निर्णय के लिए संभावनाओं को संख्याओं में बदलना है।

अगर आप प्रॉपटेक बना रहे हैं: VC की AI चेकलिस्ट (प्रैक्टिकल)

VCs का संदेश कठोर है: “AI शब्द लिखने से फंडिंग नहीं आती।” अगर आप फाउंडर/प्रोडक्ट लीड हैं, तो ये 7 सवाल पहले खुद से पूछिए:

1. डेटा राइट्स: आपके पास डेटा उपयोग करने की अनुमति और निरंतरता है?
2. डेटा क्वालिटी: मिसिंग/डुप्लिकेट/गलत डेटा पर आपका कंट्रोल क्या है?
3. डिस्ट्रिब्यूशन: आप किस चैनल से ग्राहक लाएंगे—PM कंपनियां, ब्रोकरेज, बैंक्स, डेवलपर्स?
4. ROI मीट्रिक: आप NOI, ऑपेक्स, वैकेंसी, कलेक्शन, या साइकिल टाइम में क्या सुधार दिखाएंगे?
5. वर्कफ़्लो इंटीग्रेशन: आपका टूल मौजूदा सिस्टम (ERP/CRM/PM) में बैठता है या अलग द्वीप है?
6. मॉडल मॉनिटरिंग: ड्रिफ्ट, बायस, और परफॉर्मेंस ट्रैकिंग कैसे होगी?
7. प्रॉफिटेबिलिटी की लाइन: 12–18 महीनों में यूनिट इकोनॉमिक्स कैसे दिखेंगे?

“AI की असली कीमत उसके उत्तर में नहीं, उसके ऑपरेशन में उतरने में है।”

मालिकों, ऑपरेटरों और निवेशकों के लिए: 90 दिन का AI एक्शन प्लान

यदि आप रियल एस्टेट ऑपरेशंस/इन्वेस्टमेंट साइड पर हैं, तो आप 90 दिनों में “AI-ready” बन सकते हैं—बिना बड़ी डिजिटल उथल-पुथल के।

0–30 दिन: डेटा और प्रक्रिया साफ करना

• रेंट रोल, लीज डॉक्यूमेंट्स, मेंटेनेंस टिकट्स की केंद्रीकृत सूची
• 3–5 सबसे महंगे/बार-बार होने वाले ऑपरेशनल दर्द चुनना (जैसे कलेक्शन, एनर्जी, लीजिंग)

31–60 दिन: एक उच्च-ROI पायलट

• एक साइट/एक पोर्टफोलियो से शुरू करें
• एक KPI चुनें (जैसे डिलिंक्वेंसी रेट, औसत लीजिंग समय, एनर्जी बिल)
• बेसलाइन बनाएं और साप्ताहिक ट्रैकिंग रखें

61–90 दिन: स्केलिंग का निर्णय

• अगर KPI में साफ सुधार हो, तो 3–6 साइट्स पर विस्तार
• टूल-चेंज नहीं, वर्कफ़्लो-चेंज को प्राथमिकता दें (यहीं टीमें फंसती हैं)

यह तरीका इसलिए काम करता है क्योंकि आप “AI अपनाना है” जैसी अमूर्त बात से निकलकर AI से कौन-सा पैसा बन/बच रहा है पर आ जाते हैं।

2026 की तस्वीर: कैपिटल लौट आया है, पर फैसला तेज है

2025 की फंडिंग संख्या यह संकेत देती है कि प्रॉपटेक में VC की रुचि वापिस है—लेकिन 2026 में “मध्यम” कंपनियों के लिए जगह कम होगी। जो प्लेटफॉर्म AI को कोर में रखते हैं, डेटा और डिस्ट्रिब्यूशन दोनों पर पकड़ बनाते हैं, वे तेजी से आगे निकलेंगे। बाकी के लिए दो रास्ते बचते हैं: कंसोलिडेशन (एक्विज़िशन) या धीरे-धीरे बाजार से बाहर।

हमारी “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” सीरीज़ का यही मूल तर्क है: AI अब वैल्यूएशन, डिमांड फोरकास्टिंग और स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट की रीढ़ बन रहा है। अगर आप 2026 में निवेश, ऑपरेशन या प्रॉपटेक निर्माण में हैं, तो AI को “ट्रेंड” मानकर टालना महंगा पड़ेगा।

अगला कदम बहुत सरल है: अपनी टीम/पोर्टफोलियो में एक ऐसा उपयोग-केस चुनिए जहां ROI 90 दिनों में दिख सकता हो—और वहीं से शुरुआत कीजिए। 2026 में जीत उसी की होगी जो जल्दी सीखता है, जल्दी सुधारता है, और डेटा को काम में बदलता है।