Ja plānojat pirkt dzīvokli Puketā, balstoties uz kādas lietotnes prognozi par ›8-12% ienesīgumu 3 gadu laikā‹, apstājieties uz brīdi. Svaigs 2026. gada zinātnisks pētījums parāda, ka tieši šāda veida ilgtermiņa prognozes ir tās, kurās mākslīgais intelekts maldās visvairāk, kaut arī tas pats sevi novērtē kā ļoti precīzu.
Kas īsti atklājās jaunajā pētījumā?
- gada jūnijā recenzētajā žurnālā AGILE-GISS (7. sējums) publicēts pētījums 'When Today's Accuracy Fails Tomorrow', ko sagatavojuši Christopher Kmen, Gerhard Navratil un Ioannis Giannopoulos no Vīnes Tehniskās universitātes (TU Wien). Viņi detalizēti izanalizēja mūsdienu telpiski jutīgos (spatially-aware) nekustamā īpašuma cenu prognozēšanas modeļus un atklāja sistēmisku problēmu, nevis nejaušu kļūdu.
Galvenais secinājums: šie modeļi ›sāk peikot‹ nākotnes datos jau apmācības laikā, radot to, ko pētnieki sauc par temporālās validācijas novirzi (temporal validation bias). Rezultātā modelis izskatās brīnišķīgi precīzs uz vēsturiskiem datiem, bet, kad to testē uz reāli nākotnē notikušiem datiem, precizitāte krītas krasi.
Skaitļi runā paši par sevi: modeļu iekšējā (in-sample) precizitāte bieži pārsniedz 90%, bet, testējot uz patiesi nākotnes periodiem, rezultāti krītas līdz 60-70% vai zemāk. Tas nav mazsvarīgs statistikas nianss, tā ir tieša finansiāla riska pazīme ikvienam, kas balsta pirkuma lēmumu uz AI ģenerētu prognozi.
Kāpēc problēma pastiprinās tieši ilgākos periodos
Īstermiņa prognozes (1-6 mēneši) rada precizitātes ilūziju, jo īsā periodā mazāk mainīgo faktoru paspēj ietekmēt tirgu. Taču, skatoties uz 2-5 gadu periodu, kas ir tieši tas horizonts, kurš interesē lielāko daļu ārvalstu investoru Taizemē, kļūdas sāk uzkrāties un summēties. Regulatīvās izmaiņas, makroekonomiskie satricinājumi, pieprasījuma svārstības, tas viss nav bijis modeļa apmācības datos, un tāpēc prognoze sabrūk.
Praktisks piemērs: ja meklējat prognozi par konkrēta Puketas projekta cenu pieaugumu nākamo 3-5 gadu laikā, un šī prognoze balstīta tikai uz AI modeli bez atbilstošas validācijas uz nākotnes datiem, uzticēties tai aklā veidā ir riskanti.
Kuri modeļi strādā vislabāk?
Starp testētajām pieejām pētnieki izceļ XGBoost un ansambļu (ensemble) modeļus kā visdaudzsološākos. Taču pat šie modeļi, uzsver autori, paliek neuzticami, ja tie netiek pārbaudīti uz datiem, kas modelim iepriekš nav bijuši redzami (out-of-sample testēšana).
Vēl viena barjera, kas Taizemē ir asāka nekā, piemēram, Eiropā, ir datu kvalitāte. Kvalitatīvi darījumu dati ir reti sastopami, un Taizemes darījumu reģistri ir daudz mazāk caurspīdīgi nekā Eiropas valstīs. Tas nozīmē, ka pat labākajam algoritmam vienkārši nav pietiekami daudz uzticamu datu, uz ko balstīt precīzu prognozi.
Vai Taizemes attīstītāji jau izmanto AI?
Jā. Lielākie attīstītāji Bangkokā un Puketā jau izmanto AI rīkus cenu noteikšanai, taču neviens no viņiem galīgo lēmumu nebalsta vienīgi uz mašīnmācīšanās modeli. Šis ir svarīgs signāls: ja pat profesionāļi ar milzīgiem datu resursiem izmanto AI tikai kā vienu no rīkiem, individuālam investoram vēl jo vairāk vajadzētu to darīt piesardzīgi.
- gada jūlijā Goldman Sachs pētnieciskajā piezīmē secināts, ka mākslīgais intelekts nekustamā īpašuma nozarē nevis likvidē darbavietas, bet pārkārto tās, un aģenti un investori, kas apgūst AI rīkus, mēdz nopelnīt vairāk nekā tie, kas paļaujas uz vecajām metodēm.
Puketā vien no 2025. gada decembra līdz 2026. gada maijam reģistrēti 54 628 reāli pieprasījumi, no kuriem 71% attiecās uz īri un 29% uz pirkumu. Tas rāda, ka AI vadīta pieprasījuma analīze jau tagad ietekmē reālus lēmumus vienā no reģiona nobriedušākajiem tirgiem.
Praktisks ceļvedis: kā izmantot AI gudri, plānojot pirkumu 2026. gadā
1. Nosakiet, kāda veida AI analīze jums patiešām nepieciešama
Ir trīs līmeņi: tirgus skrīnings (perspektīvu vietu meklēšana), konkrēta objekta vērtējums (salīdzināmo darījumu analīze) un ienesīguma prognozēšana. AI jau tagad labi veic pirmos divus. Trešo, ienesīguma prognozēšanu ilgākā periodā, tas vēl neveic labi.
2. Salīdziniet ar atvērtiem datiem
Platformas kā DDproperty un Hipflat publicē rajonu līmeņa cenu indeksus. Salīdziniet AI modeļa izsniegto rezultātu ar reālo cenu kustību pēdējo 3 gadu laikā. Ja atšķirība pārsniedz 15%, modelim nevajadzētu uzticēties.
3. Pieprasiet validāciju uz nākotnes datiem
- gada AGILE-GISS pētījums to formulē nepārprotami: modelis, kas testēts tikai uz vēsturiskiem datiem (in-sample), neiegūst jūsu uzticību. Jautājiet ikvienam, kas piedāvā AI prognozi, vai modelis ticis testēts uz datiem, kurus tas apmācības laikā nekad nav ›redzējis‹.
4. Vāciet datus, kas specifiski attiecas uz jūsu mērķa vietu
AI modeļi darbojas labāk labi dokumentētos rajonos. Puketā (Bang Tao, Laguna), Bangkokā (Sukhumvit, Silom) un Pataijā (Wongamat) pieejamo datu ir pietiekami. Mazāk kartētās vietās, piemēram, Krabi vai Koh Samui, modeļu precizitāte ir manāmi zemāka.
5. Rezervējiet apskates braucienu iepriekš
Īpašuma apskate klātienē paliek neaizvietojama. AI var parādīt skaitļus, bet nevar aprakstīt būvniecības kvalitāti, reālu infrastruktūras stāvokli vai apkārtnes sajūtu.
6. Pievienojiet vietējo ekspertu galīgajai pārbaudei
AI ir pirmā līmeņa filtrs. Tas sašaurina 200 variantus līdz 10. Bet galīgo lēmumu vajadzētu pieņemt cilvēkam, kurš pārzina vietējos likumus, attīstītāja reputāciju un projekta specifiskās nianses.
7. Atjauniniet datus ik pēc 3-6 mēnešiem
Taizemes tirgus mainās ātri. Modelis, kas apmācīts uz 2025. gada sākuma datiem, var nepamanīt jaunus infrastruktūras projektus, piemēram, BTS līnijas paplašinājumus Bangkokā, vai izmaiņas vīzu politikā.
Bieži uzdotie jautājumi
Vai var uzticēties AI Taizemes dzīvokļa vērtējumam?
Daļēji. AI modeļi ir spēcīgi salīdzinošajā analīzē, parādot, cik maksā līdzīgs objekts tajā pašā rajonā. Bet 3-5 gadu cenu izaugsmes prognoze, kā parādīja AGILE-GISS pētījums (7. sējums, 2026), paliek ļoti neuzticama temporālās validācijas novirzes dēļ.
Kuri AI modeļi strādā vislabāk nekustamā īpašuma vērtēšanā?
XGBoost un ansambļu modeļi 2026. gada pētījumā uzrādīja labākos rezultātus. Taču arī tiem nepieciešama testēšana uz nākotnes datiem, lai apstiprinātu precizitāti.
Kāpēc AI prognozes sabrūk ilgākā periodā?
Jo lielākā daļa modeļu tiek testēti uz īsiem periodiem (1-6 mēneši), kur precizitāte izskatās mākslīgi augsta. 2-5 gadu periodā faktori, kurus modelis nevarēja paredzēt, regulatīvās izmaiņas, makroekonomiskie satricinājumi, pieprasījuma pārmaiņas, uzkrājas un pastiprina kļūdu.
Vai Taizemes attīstītāji tiešām izmanto AI?
Jā. Lielākie attīstītāji Bangkokā izmanto AI cenu noteikšanai un pieprasījuma analīzei. Taču neviens publiski zināms uzņēmums nepaļaujas uz AI kā vienīgo lēmumu pieņemšanas rīku.
Ko AI var dot Taizemes nekustamā īpašuma investoram jau šodien?
Trīs praktiskus pielietojumus: ātru tirgus skrīningu (rajonu ar augošu cenu momentumu atrašanu), godīgu vērtējumu, izmantojot salīdzināmos darījumus, un automātisku jaunu sludinājumu monitoringu pēc jūsu kritērijiem.
Kādi dati AI modelim nepieciešami precīzam vērtējumam?
Minimāli: reālās darījumu cenas (nevis sludinājumu cenas), objekta platība, stāvs, attālums līdz sabiedriskajam transportam un jūrai, būvniecības gads un rajona blīvums. Taizemes izaicinājums ir ierobežota piekļuve reāliem darījumu reģistriem.
Vai ir vērts maksāt par AI nekustamā īpašuma vērtēšanas pakalpojumiem?
Jā, ja pakalpojums atklāj savu metodoloģiju un uzrāda testēšanas rezultātus uz nākotnes datiem. Nē, ja tas vienkārši iedod jums 'precīzu prognozi' bez paskaidrojuma. Vienmēr pārbaudiet, kādi dati modeli apmācījuši un cik nesen tas atjaunots.
Vai AI aizstās nekustamā īpašuma aģentus Taizemē?
Tuvāko 5 gadu laikā nē. AI pārņems rutīnas darbu: īpašumu atlasi, sākotnējo analīzi, monitoringu. Bet sarunas ar attīstītājiem, juridiskā pārbaude un būvniecības kvalitātes novērtēšana paliek uzdevumi, kur cilvēka pieredze joprojām ir neaizstājama.
Galvenā atziņa no AGILE-GISS 2026. gada pētījuma ir vienkārša: mākslīgais intelekts nekustamā īpašuma jomā ir spēcīgs analītisks rīks, bet vājš nākotnes pareģotājs. Izmantojiet to tur, kur tas ir stiprs, liela datu apjoma apstrādē un modeļu atpazīšanā, bet stratēģiskus lēmumus balstiet ekspertu analīzē, vietējā tirgus izpratnē un veselajā saprātā. Ja plānojat investēt Taizemē, mūsu Īpašumi Taizemē komanda var palīdzēt savienot šīs AI iespējas ar reālu vietējo pieredzi.
Avots: Thaiger