Miért számít ma alapkövetelménynek a mesterséges intelligencia, a BIM és a smart city szemlélet az építőiparban? A Proptech Hungary Konferencia 2025 legfontosabb tanulságait és technológiai irányait foglalta össze – közérthetően, mégis szakmailag megalapozottan.
Az idei Proptech Hungary Konferencia ismét bebizonyította: a jövő technológiái már itt vannak velünk. A Budapest Music Centerben megrendezett eseményen a hazai és nemzetközi proptech, contech és smart city szektor kulcsszereplői osztották meg tapasztalataikat a digitális átalakulásáról, a mesterséges intelligencia üzleti alkalmazhatóságáról, valamint a valódi adatvagyonná formálható információs infrastruktúráról.
A rendezvényt – amelyet Kalmár Zoltán hívott életre és mára a közép-európai régió egyik legmeghatározóbb proptech eseményévé nőtte ki magát – azzal az ambícióval szervezték, hogy értelmezési keretet adjon a gyorsuló technológiai innovációknak. A résztvevők betekintést kaptak az AI-vezérelt riportgenerálás, a BIM-alapú üzemeltetés, a mesterséges intelligencia üzleti logikába ágyazott gyakorlati példái, valamint a digitális városfejlesztés konkrét eszközei közé.
Nézzük meg közelebbről, milyen témák és megoldások kerültek fókuszba a konferencián:
Mi az a Crawl–Walk–Run–Fly modell, és hogyan segíti az MI bevezetését a szervezeteknél?
A mesterséges intelligencia integrációjának lépéseit, a kíváncsiságtól a strukturált szervezeti kiválóságig, a „Crawl-Walk-Run-Fly” modell írta le, amely világos pályát rajzol a kezdeti kísérletezéstől az MI stratégiai beágyazásáig.
Ez a modell lényegében négy szakaszban mutatja be, hogyan tud egy szervezet éretten és tudatosan bevezetni új technológiákat, különösen a mesterséges intelligencia eszközeit:
- Crawl (mászás): az ismerkedés időszaka, ahol a szervezet még csak kísérletezik az MI lehetőségeivel;
- Walk (járás): strukturáltabb próbálkozások, egyszerűbb üzleti alkalmazások bevezetése;
- Run (futás): az MI beépül a szervezeti működésbe, több területen is hatékonyan támogatja a munkát;
- Fly (repülés): a mesterséges intelligencia már stratégiai szinten működik, proaktív és reflexív módon alakítja a folyamatokat.
A modell alkalmazhatósága üzleti környezetben különösen aktuális, hiszen az MI-eszközök tudatos bevezetése fokozatos tanulási ívet kíván.
Hogyan alakítják át az autonóm MI-ügynökök a vállalati működést és döntéstámogatást?
A konferencia prezentációi rámutattak arra is, hogy az autonóm MI-ügynökök alkalmazása egyre több területen válik lehetővé: az olyan rendszerek, mint a Microsoft AutoGen, a CamelAI vagy a ChatDev már ma is képesek strukturálni és gyorsítani az olyan háttérfolyamatokat, mint például a HR vagy a beszerzés. Ezek a generatív eszközök a döntéstámogatási folyamatok új szintjét képviselik, ahol az adat nem csupán input, hanem aktívan elemzett és értelmezett tudás is.
Prompt írás, de mégis hogyan?
Hasonlóan figyelemre méltó volt a strukturált, kontextus-alapú prompt írás szerepének bemutatása az MI-alapú munkafolyamatokban. A prezentációkban elhangzott példák, köztük az egyik legnagyobb hazai ingatlanfejlesztő alkalmazási esete is rávilágított, hogyan képes egy szervezet különböző MI-eszközök - például Grok, ChatGPT, Gemini vagy Perplexity - értelmezését egységes keretbe foglalni és ezek alapján üzleti döntéseket előkészíteni.
Hogyan működik a „lead enrichment” az építőiparban, és miért hasznos?
A „lead enrichment” – vagyis az érdeklődők adatainak automatizált bővítése – az építőiparban is egyre fontosabbá válik. A konferencián bemutatott megoldások azt példázták, hogyan lehet az érdeklődők (például tervezők, kivitelezők vagy ingatlanfejlesztők) alapadatait – mint a név, cég, elérhetőség – automatikusan kiegészíteni nyilvános adatbázisokból származó információkkal. Ilyen lehet például, hogy a cég milyen projekteken dolgozott korábban, milyen szakterületen aktív, vagy hogy a kapcsolatfelvevő milyen döntési jogosultsággal rendelkezik. A rendszer – amely olyan digitális eszközöket használ, mint a Calendly, a ChatGPT, a Perplexity és a Notion – ezeket az adatokat összekapcsolja és feldolgozza, így az értékesítési csapat már az első kapcsolatfelvétel előtt pontosabb képet kap arról, hogy kivel van dolga.
Ez különösen hasznos nagy értékű beruházások esetén, ahol az előminősítés és az egyénre szabott kommunikáció kulcsfontosságú.
Mit jelent a reflexív mesterséges intelligencia, és hogyan épül be a céges működésbe?
A prezentációk között szerepelt, hogy ma már egyes iparágakban elvárásként jelenik meg az MI reflexív használata, vagyis a rendszerek képesek tanulni a saját működésükből és automatikusan optimalizálják a teljesítményt. Ezt a vállalati stratégiába való integrációval együtt értelmezik a már fent említett „Fly” szakaszban.
Hogyan teszi hatékonyabbá a BIM a létesítményüzemeltetést az épület teljes életciklusa során?
A konferencia egyik kiemelt területe volt a BIM-alapú FM, azaz a létesítményüzemeltetés digitalizációja. Bemutatásra kerültek azok a gyakorlatok, amelyek során a kivitelezési fázisban létrehozott digitális modell nem pusztán dokumentációként, hanem élő adattérként szolgál az épület teljes életciklusán át. A BIM-modellhez kapcsolt szenzoradatok, karbantartási naplók és üzemeltetési visszajelzések révén olyan transzparens működés jöhet létre, amely csökkenti a hibák számát és növeli a prediktív beavatkozások hatékonyságát. A bemutatott esettanulmányok között szerepelt a digitális elemtár kialakítása, az adatátadás szabványosítása, valamint az FM-szoftverekkel való valós idejű integráció is.
Mit jelent valójában a smart city, és hogyan formálja a városokat az MI és az adatalapú tervezés?
A konferencia külön figyelmet szentelt a smart city koncepció valóságos, alkalmazott példáinak is. A Luke Grahammel készült riport is megerősítette: egy élhető és fenntartható város nem technológiai megoldások gyűjteménye, hanem emberi igényekre válaszoló rendszer. A smart city tehát nem csak adatgyűjtés és szenzorhálózat, hanem egy tudatos városmenedzsment stratégia, amely a közösségeket helyezi a digitális tervezés középpontjába. A konferencián bemutatott városfejlesztési modellek közül kiemelkedtek azok, amelyek nemcsak technológiai, hanem szociális és környezeti szempontok szerint is értékelték a digitális fejlesztések hatását. A liveability index fogalma, a mobilitási adatok várostervezésbe történő visszacsatolása, valamint az AI-alapú városi dashboardok bemutatása is ezt a komplex szemléletet tükrözte.
Milyen kockázatokat rejt az MI-alapú digitalizáció?
Nem maradhatott ki a digitalizáció árnyoldala sem. A konferencia fontos fókusza volt a kiberbiztonsági kockázatok és az adatvagyon felelős kezelése. A védelem nem csupán technikai kérdés, hanem stratégiai gondolkodás is. Elhangzott: az MI-alapú rendszerek biztonságát nem lehet hagyományos módszerekkel felügyelni - adaptív, tanulóképes biztonsági protokollokra van szükség, különösen az infrastruktúra és az ingatlanüzemeltetés területén.
Az energiagazdálkodási kihívások is fókuszba kerültek: az AI adatközpontok energiaéhsége már most érzékelhető feszültségeket kelt a globális energiarendszerekben. A Google, az Amazon és a Microsoft már saját energiaforrásokat fejleszt, hogy kiszolgálja a mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedését. A jövő AI-infrastruktúrája csak akkor lehet fenntartható, ha energetikailag is skálázható. A bemutatott iparági trendek között szerepelt a szoftveres energiaoptimalizálás, az MI-alapú fogyasztás-előrejelzés és az energiatárolási megoldások ingatlanfejlesztésbe történő beépítése.
Mi a PropTech jövője? – A mesterséges intelligencia már nem lehetőség, hanem alapinfrastruktúra
A Proptech Hungary Konferencia 2025 egyértelmű üzenetet közvetített: a technológia már nem ígéret, hanem követelmény. A digitális tudás ma már versenyelőny helyett az iparági belépőszint, a mesterséges intelligencia pedig nem különlegesség, hanem infrastruktúra. A kérdés már nem az, hogy alkalmazzuk-e – hanem az, hogy hogyan, milyen céllal és milyen felelősséggel.
A legfontosabb tanulság? A jövőt nem megjósolni kell – hanem felkészülten alakítani.
Borítókép: Proptech Hungary Konferencia 2025., Kalmár Zoltán
