CREtech 2025: रियल एस्टेट में AI से वैल्यूएशन व स्मार्ट बिल्डिंग

31/10/2025 को CREtech New York 2025 के पहले दिन एक लाइन बार-बार सुनाई दी: AI अब “टूल” नहीं, इंडस्ट्री की आधार-परत बन रहा है। मेरे हिसाब से यह बात सिर्फ कॉन्फ़्रेंस का शोर नहीं है—यह उस बदलाव का संकेत है जो 2026 में जाते-जाते भारत समेत हर बड़े रियल एस्टेट मार्केट में डील, मांग, और बिल्डिंग ऑपरेशंस के फैसलों को री-डिज़ाइन करेगा।

रियल एस्टेट में सबसे महंगा क्या होता है? सीमेंट नहीं—गलत निर्णय। गलत लोकेशन, गलत किरायेदार, गलत रेंट अनुमान, गलत कैपेक्स टाइमिंग—और प्रोजेक्ट के रिटर्न की हवा निकल जाती है। CREtech के पहले दिन की 5 इनसाइट्स का सबसे उपयोगी मतलब यही है: AI का असली ROI “कम खर्च” नहीं, “कम पछतावा” है।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” का हिस्सा है। यहाँ मैं कॉन्फ़्रेंस की सीख को भारत/दक्षिण एशिया के संदर्भ में जोड़ते हुए बताऊँगा कि AI किस तरह संपत्ति मूल्यांकन (property valuation), मांग पूर्वानुमान (demand forecasting) और स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट में व्यावहारिक फायदा देता है—और कहाँ सावधानी जरूरी है।

1) 2025 “अक्विज़िशन मार्केट” है—AI आपकी शॉपिंग लिस्ट बनाता है

सीधा मतलब: नई डेवेलपमेंट पर कैपिटल टाइट हो तो बाजार में फोकस खरीद + रीपोज़िशनिंग पर चला जाता है। CREtech पैनल में भी यही टोन थी—रिटेल, ऑफिस और मल्टीफैमिली में रणनीतिक अधिग्रहण प्राथमिकता है।

भारत में इसका समांतर आपको 2025-26 में साफ दिखेगा: अच्छी लोकेशनों में “रेडी” या “री-डेवलप” एसेट्स के लिए प्रतिस्पर्धा बढ़ेगी। इस माहौल में जीत किसकी होगी? जिसकी डील स्क्रीनिंग और अंडरराइटिंग तेज और सटीक होगी।

AI कहाँ काम आता है: वैल्यूएशन और अंडरराइटिंग का “पहला ड्राफ्ट”

AI सही तरह से लगाया जाए तो यह:

• कम्पेरेबल्स (comps) चयन तेज करता है (लोकेशन, साइज, एज, एमेनिटीज, माइक्रो-मार्केट संकेतक)
• रेंट/ऑक्यूपेंसी अनुमान के लिए ऐतिहासिक डेटा + रियल-टाइम संकेत (सर्च इंटेंट, फुटफॉल, ट्रांज़ैक्शन प्रॉक्सी) जोड़ सकता है
• रीपोज़िशनिंग परिदृश्य (कैपेक्स A बनाम B, रेंट अपलिफ्ट, लीज-अप समय) के लिए कई सिमुलेशन जल्दी चला सकता है

मेरी राय: 2026 में “AI-असिस्टेड अंडरराइटिंग” नॉर्म होगा। लेकिन निर्णय ह्यूमन लेगा—क्योंकि नियम बदलते हैं, माइक्रो-मार्केट का मूड बदलता है, और कभी-कभी एक नया मेट्रो एंट्री/एक्सिट ही पूरी कहानी पलट देता है।

2) सबसे तुरंत फायदा: AI प्रोफेशनल्स को “टाइम” वापस देता है

सीधा मतलब: AI का पहला वास्तविक लाभ प्रोडक्टिविटी है—मार्केट रिसर्च, लीजिंग टार्गेटिंग, डील पाइपलाइन, डॉक्यूमेंट रिव्यू जैसे कामों में। CREtech में रिटेल टेनेंट पहचान और आउटरीच को तेज करने की बात आई—यह संकेत है कि AI अब “सर्च” नहीं, “एक्शन” में बैठ गया है।

भारत में लीजिंग टीमों का आम दर्द:

• सही टेनेंट-मिक्स बनाना
• कौन सा ब्रांड किस कैचमेंट में चलेगा
• किसे पहले कॉल करें और क्या ऑफ़र रखें

AI-आधारित डिमांड फोरकास्टिंग: टेनेंट-फिट को डेटा से पकड़िए

AI मॉडल टेनेंट-फिट स्कोर बना सकते हैं, जिसमें संकेतक हो सकते हैं:

• कैचमेंट डेमोग्राफिक्स (आय, उम्र, परिवार संरचना)
• मोबिलिटी/फुटफॉल पैटर्न (वीकडे बनाम वीकेंड)
• प्रतिस्पर्धी स्टोर्स की घनता
• सोशल/सर्च ट्रेंड्स (कैटेगरी इंटरेस्ट)

प्रैक्टिकल तरीका: पहले 90 दिनों के लिए एक “AI-रीसर्च असिस्टेंट” सेटअप कीजिए जो 10-15 शॉर्टलिस्टेड प्रॉपर्टीज/फ्लोर्स के लिए हर हफ्ते 1-पेज डिमांड ब्रीफ निकाले। इससे आपकी टीम की मीटिंग्स “कहानी” से “नंबर” पर शिफ्ट होती हैं।

स्निपेट-योग्य लाइन: AI का काम निर्णय लेना नहीं; निर्णय के लिए बेहतर संदर्भ देना है।

3) लचीलापन (Flexibility) और ह्यूमन ओवरसाइट—वरना AI आपको गलत दिशा में दौड़ा देगा

सीधा मतलब: AI अभी शुरुआती चरण में है—तेज है, लेकिन गलती भी कर सकता है। CREtech में यह चेतावनी साफ थी: ओवर-रिलायंस खतरनाक है।

रियल एस्टेट का डेटा गंदा होता है: एड्रेस फॉर्मैट अलग, एरिया माप अलग (कार्पेट/बिल्ट-अप/सुपर), रेंट डील्स में छूट छिपी, और “ऑक्यूपेंसी” की परिभाषा तक बदलती है। ऐसे में AI बड़े कॉन्फिडेंस के साथ गलत उत्तर दे सकता है।

“गार्डरेल्स” जो आपको पहले दिन से लगाने चाहिए

अगर आप प्रॉपटेक या रियल एस्टेट फर्म में AI अपना रहे हैं, तो ये 6 नियम काम आते हैं:

1. डेटा डिक्शनरी फिक्स करें: कार्पेट बनाम SBA, लीज टर्म्स, escalations—सबकी परिभाषा लिखित हो।
2. ह्यूमन-इन-द-लूप: वैल्यूएशन/लीज शर्तें/टेनेंट कम्युनिकेशन में अंतिम अनुमोदन मानव का हो।
3. ऑडिटेबल आउटपुट: AI ने किस डेटा पर निष्कर्ष निकाला, यह ट्रेस होना चाहिए।
4. मॉडल ड्रिफ्ट मॉनिटरिंग: त्योहारों/सीज़न/नीतिगत बदलाव से पैटर्न बदलते हैं—मॉडल को नियमित जांच चाहिए।
5. सेंसिटिव डेटा कंट्रोल: किरायेदार PII, भुगतान, एक्सेस लॉग—इन पर स्पष्ट एक्सेस नीतियाँ।
6. “नॉट-स्योर” कल्चर: सिस्टम को “मुझे नहीं पता” कहने की अनुमति दें; जबरदस्ती जवाब न निकाले।

मेरी स्टांस: AI अपनाइए, लेकिन ‘अंधविश्वास’ की तरह नहीं।

4) डेटा नया “डेवलपमेंट टूल” है—स्मार्ट बिल्डिंग मैनेजमेंट का असली इंजन

सीधा मतलब: बिल्डिंग की परफॉर्मेंस अब सिर्फ BMS/मीटरिंग तक सीमित नहीं। AI-सक्षम एनालिटिक्स से आप स्पेस उपयोग, एनर्जी, कंफर्ट और मेंटेनेंस को एक ही फ्रेम में देख सकते हैं। CREtech में “रियल-टाइम टेनेंट बिहेवियर और स्पेस यूटिलाइज़ेशन” की बात इसी दिशा में जाती है।

भारत में ग्रेड-A ऑफिस, मॉल और बड़े रेसिडेंशियल कैंपस में IoT/मीटरिंग बढ़ रही है। सवाल यह नहीं कि डेटा होगा या नहीं—सवाल है उस डेटा से निर्णय कौन निकालेगा: इंसान या AI-असिस्टेड सिस्टम?

3 जगह जहाँ AI तुरंत पैसे बचाता भी है और कमाई भी बढ़ाता है

1. एनर्जी ऑप्टिमाइज़ेशन: चिलर/एएचयू शेड्यूल, पीक-लोड प्रेडिक्शन, अनावश्यक रन-टाइम कट।
2. प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस: लिफ्ट, पंप, HVAC—ब्रेकडाउन से पहले चेतावनी; डाउनटाइम कम।
3. स्पेस री-कॉन्फ़िगरेशन: मीटिंग रूम/कॉमन एरिया उपयोग देखकर लेआउट बदलना; उसी फुटप्रिंट से अधिक रेवेन्यू।

एक उपयोगी KPI सेट (शुरुआत के लिए):

• kWh/स्क्वेयर-फुट (मंथली)
• अनप्लान्ड डाउनटाइम घंटे
• ऑक्यूपेंसी-टू-एनर्जी रेशियो (उपयोग के हिसाब से ऊर्जा)
• शिकायतों का औसत समाधान समय

ये KPI AI के लिए “ट्रैक” हैं—इनके बिना आप सिर्फ डैशबोर्ड देखेंगे, सुधार नहीं करेंगे।

5) AI का असली ROI: कॉन्फिडेंस + कंटिंजेंसी (रिस्क रिडक्शन)

सीधा मतलब: कंस्ट्रक्शन और बड़े कैपेक्स फैसलों में AI की वैल्यू केवल लागत घटाना नहीं; जोखिम घटाना है—देरी, रीवर्क, गलत प्रोक्योरमेंट, और शेड्यूल स्लिपेज। CREtech में भी यही बात उभरी: AI मॉडलिंग जितनी प्रेडिक्टिव होगी, टीम उतनी तेज और समझदार निर्णय लेगी।

भारत में कंस्ट्रक्शन रिस्क अक्सर इन कारणों से बढ़ता है:

• ठेकेदार/सबकॉन उपलब्धता
• सामग्री की कीमतों का उतार-चढ़ाव
• अप्रूवल/कंप्लायंस टाइमिंग
• साइट लॉजिस्टिक्स और मौसम-आधारित देरी

“कंटिंजेंसी” को AI से कैसे स्मार्ट बनाएं

क्लासिक तरीके में 5–10% कंटिंजेंसी जोड़ दी जाती है। AI-असिस्टेड तरीका कहता है:

• कौन से पैकेज (MEP, façade, finishes) में जोखिम ज्यादा है
• किस महीने में कैशफ्लो स्ट्रेस आएगा
• किस सप्लायर पर लीड टाइम का खतरा है

इसका आउटपुट एक ऐसा रिस्क रजिस्टर हो सकता है जो हर हफ्ते अपडेट हो—और प्रोजेक्ट टीम “सरप्राइज़” से पहले कार्रवाई करे।

स्निपेट-योग्य लाइन: कंटिंजेंसी पैसा नहीं, योजना है—AI इसे मापने योग्य बनाता है।

“People Also Ask” स्टाइल: आपके मन के सवाल, सीधे जवाब

क्या AI प्रॉपर्टी वैल्यूएशन को पूरी तरह बदल देगा?

पूरी तरह नहीं—लेकिन वैल्यूएशन की गति और अनुशासन जरूर बदल देगा। AI comps, रेंट प्रोजेक्शन, और सीनारियो मॉडलिंग तेज करेगा; अंतिम मूल्यांकन में स्थानीय ज्ञान और जोखिम-निर्णय मानव के पास रहेगा।

रियल एस्टेट में AI के लिए सबसे जरूरी डेटा कौन सा है?

तीन डेटा सबसे पहले ठीक करें: लीज डेटा (टर्म्स/रेंट/एस्केलेशन), ऑक्यूपेंसी/कलेक्शन, और बिल्डिंग ऑपरेशंस (एनर्जी/मेंटेनेंस)। बाकी संकेतक बाद में जुड़ते रहेंगे।

छोटा डेवलपर या ब्रोकर कहाँ से शुरू करे?

एक ही उपयोग-केस चुनिए:

• “AI-आधारित डिमांड फोरकास्टिंग” रिपोर्ट, या
• लीज डॉक्यूमेंट से मुख्य शर्तों का ऑटो-एक्सट्रैक्शन, या
• बिल्डिंग की एनर्जी अनोमली डिटेक्शन। तीन महीने में ROI दिखना चाहिए—वरना दिशा बदलें।

2026 के लिए एक स्पष्ट प्लेबुक (लीड्स के लिए भी, सीख के लिए भी)

CREtech की 5 इनसाइट्स का निष्कर्ष मेरे लिए सीधा है: AI अब रणनीति, ऑपरेशंस और अंडरराइटिंग—तीनों जगह बैठ रहा है। और जो कंपनियाँ इसे “एक पायलट” से आगे नहीं ले जाएँगी, वे 12-18 महीनों में निर्णय-गति में पीछे रह जाएँगी।

अगर आप इस सीरीज़ “रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में AI” को फॉलो कर रहे हैं, तो आपका अगला कदम यही होना चाहिए:

• 1 हाई-इम्पैक्ट उपयोग-केस चुनें (वैल्यूएशन, डिमांड फोरकास्टिंग, या स्मार्ट बिल्डिंग)
• 90 दिनों का डेटा/प्रोसेस ऑडिट करें
• गार्डरेल्स के साथ छोटा रोलआउट करें

रियल एस्टेट में भरोसा धीरे बनता है—लेकिन डेटा-समर्थित भरोसा तेज बनता है। 2026 में आपकी टीम के पास कौन सा भरोसा होगा: आदतों वाला, या AI-असिस्टेड?