Her sektör "Yapay Zeka destekli" olduğunu iddia ediyor ve gayrimenkul de istisna değil. Otomatik değerlemelerden akıllı sohbet botlarına kadar, vaatler cazip geliyor: bir makineye yeterince veri verin, o da mülk fiyatlarını hassasiyetle tahmin etsin.
Fakat burada çoğu kişinin yüksek sesle söylemeyeceği bir gerçek var—en iyi GPU'lar, veri bilimciler ve algoritmalarla bile, yapay zeka gayrimenkul fiyatlarını güvenilir bir şekilde tahmin edemez, özellikle de Dubai gibi dinamik pazarlarda. Nedenini keşfedelim.
1. Doğrulama Sorunu: Geçmiş Kurallara Uymuyor
Bir modeli henüz gerçekleşmemiş bir gelecekte test edemezsiniz. Yaygın bir çözüm yolu olan geçmiş veriler üzerinde geri test yapma, gayrimenkulde başarısız olur.
Borsa pazarının aksine, gayrimenkul pazarları durağan olmayan bir yapıya sahiptir: kurallar sürekli değişir. Hükümet politikalarının değişmesi, göç dalgaları veya küresel şoklar, 2015-2019 verileri üzerinde eğitilen bir modelin 2020'de işe yaramaz hale gelmesi anlamına gelir.
Sorun sadece yavaş geri bildirim döngüsü değil; geçmiş, geleceğe güvenilir bir rehber değildir. Böyle bir modeli uygulamak, geri görüş aynasına bakarak ileriye doğru sürmek gibidir.
2. Tahmin Edilemeyen Arz Şokları: 2024 Örneği
Dubai'nin planlanmamış mülk lansmanlarını düşünün. 2023'te pazarda 89,290 yeni birim lansmanı görüldü. O dönemde tarihi verilerle bir tahmin modeli eğiten biri, sonrasında ne olacağını tahmin etme konusunda hiçbir dayanağa sahip olmayacaktı.
2024'te yeni lansmanlar 167,588 birime, tek bir yılda %88'lik bir artışa ulaştı.
Bazıları lansmanların tamamlanma ile eşit olmadığını, birçok planlanmamış birimin 3-5 yıl içinde teslim edilmeyeceğini savunabilir. Doğru. Ancak bu, konunun özünü tamamen kaçırıyor. Sorun, teslimat tahmin etmekle ilgili değil; geliştirici davranışı ve piyasa hissiyatını tahmin etmekle ilgilidir. Bu lansmanlardaki artışı hiçbir algoritma önceden göremezdi çünkü bu, geliştirici güveni, düzenleyici değişiklikler ve sermaye akışları tarafından yönlendiriliyordu—bunların hiçbiri geçmiş kalıplara uymaz.
Dubai'deki arz yönlü dinamikler, tarihsel çıkarımlara meydan okuyor.
3. Devler Bile Başarısız Oldu: Zillow ve Opendoor'dan Dersler
Zillow ve Opendoor gibi küresel liderler, fiyat tahmin motorları inşa etmek için yüz milyonlarca dolar harcadı. Büyük veriye, seçkin yeteneklere ve derin sermayeye sahiptiler.
Sonuç? Milyarlarca dolar kayıp. Zillow, sürekli yanlış fiyatlandırma nedeniyle "Zestimate" ev alma birimini kapattı.
Eleştirmenler, Zillow'un başarısızlığının iBuying (gerçekten ev satın alma) ile ilgili olduğunu, sadece tahminlerle değil, söyleyebilir. Ama bu ayrım argümanı güçlendirir: milyarlarca dolar risk altında ve tahminleri doğru yapma konusunda her türlü teşvik mevcutken bile başaramadılar. Eğer oyunun içinde olan şirketler, şeffaf, olgun pazarlarda değerleme (bir evin bugünkü fiyatı) konusunda başarısız olursa, Dubai gibi hızla değişen bir pazarda tahmin etme (bir evin gelecek yılki fiyatı) şansı ne olabilir?
4. İnsan Unsuru: Kara Kutu Sorunu
En sofistike algoritmalar bile, XGBoost, Gradient Boosting Machines, Random Forests, arz, faiz oranları ve talep konusunda insan varsayımlarına dayanır. Bu varsayımlar yanlışsa, çıktılar çökebilir.
Ama yapay zeka daha derin bir risk getirir: kara kutu.
Modeller sahte korelasyonlar öğrenebilir ve bozuk mantıklarını kendi yaratıcısından gizleyebilir. Bir yapay zeka gerçekliği göremez; istatistiksel kalıpları görür. Bu bir kristal küre değil, verilerin ve yapıcılarının önyargılarını ve kör noktalarını yansıtan bir aynadır.
5. Demografik Nüans Eksikliği
Etkili tahmin, detaylı demografik içgörüler gerektirir; yaş dağılımı, yaşam tarzı tercihleri, satın alma kalıpları ve hanehalkı bileşimi. Bu tür ayrıntılı girdiler olmadan, yapay zeka modelleri kritik piyasa nüanslarını atlayabilir.
Dubai'de, böyle demografik veriler ya parçalanmış ya da mevcut değil. Modeller, stüdyo daire arayan genç profesyoneller ile villa arayan aileler arasında ya da nihai kullanıcılar ile yatırımcılar arasında ayrım yapamaz. Bu demografik körlük, temelde yanlış tahminlere yol açar.
6. "Çöp Girişi, Çöp Çıkışı" Kuralı
Hiçbir model verisinden daha iyi performans gösteremez.
Dubai'de, veriler geliştiriciler, planlanmamış lansmanlar ve özel satış kayıtları arasında parçalanmıştır. Tutarlı, doğrulanmış bir gerçeklik olmadan, gerçek işlem verileri, talep fiyatları değil, modeller gürültüde kalıplar tespit etmeye başlar.
Sonuç, doğruluk olmadan hassasiyet: hiçbir anlam ifade etmeyen altı ondalık basamağa hesaplanan bir sayı.
7. Gelir ve Satın Alma Gücü Üzerine Tam Olmayan İçgörüler
Dubai gayrimenkul pazarı, alıcı gelir seviyeleri, istihdam durumu ve genel satın alma gücü hakkında resmi, merkezi verilere sahip değildir. Bunun ötesinde, ilk kez ev alıcıları, ipotek temerrütleri, gayrimenkul yatırımcılarının oranı veya alıcıların milliyetleri hakkında şeffaf bir takip yoktur. Bu eksiklikler, herhangi bir yapay zeka modeli için önemli kör noktalar yaratır:
Bilinmeyen İlk Defa Alıcı Metrikleri
İlk defa ev alıcıları, talep kalıplarını tekrar eden ya da deneyimli yatırımcılardan farklı şekilde etkiler. Pazar girişinde kaç tane olduğuna dair istatistik olmadan, yapay zeka algoritmaları alıcı davranışlarını doğru bir şekilde tahmin etmede zorlanır.
İpotek İflasları Üzerine Netlik Yok
İpotek iflasları, piyasayı sorunlu mülklerle doldurarak fiyatları etkileyebilir. Ancak, kamuya açık temerrüt ipoteği verileri eksikliği nedeniyle, yapay zeka tahminleri mülk değerlerindeki potansiyel aşağı yönlü baskıları gözden kaçırabilir.
Takip Edilmeyen Yabancı Yatırımcılar
Dubai'deki birçok mülk işlemi, uluslararası alıcılara aittir. Ancak, her yıl kaç tane yabancı yatırımcının olduğu konusunda resmi bir kırılım yoktur, bu da dış talep dalgalanmasını değerlendirmeyi zorlaştırır.
Alıcı Milliyeti Verileri Eksik
Yaygın bir yanlış anlama: birçok kişi Dubai'nin alıcı milliyeti verilerini yayınladığını varsayıyor. Yayınlanmıyor. Var olan, Ejari kiralama sözleşmelerinden elde edilen kiracı milliyeti verisidir, bu tamamen farklı bir veri setidir. Kültürel ve düzenleyici faktörler, gayrimenkul tercihlerini etkileyen milliyete göre değişiklik gösterir. Alıcı milliyeti ile ilgili resmi kayıtlar olmadan, herhangi bir talep segmentasyonu veya demografik modelleme temelde eksiktir.
Gelir/İstihdam Veritabanları Yok
Gelir seviyeleri ve istihdam oranları, pek çok gayrimenkul pazarında merkezi göstergeler, Dubai'de kamuya açık olarak mevcut değildir, bu da doğru uygunluk analizini daha da zorlaştırır.
8. Yapay Zeka Bozucu Kartı
Burada derin bir ironi var: yapay zekanın gayrimenkul fiyatlarını tahmin etme yeteneği üzerine tartışırken, hepimiz yapay zeka uygulamalarının iş gücünü nasıl yeniden şekillendireceğini izliyoruz.
Yapay zeka yeni işler mi yaratacak yoksa mevcut olanları mı yerinden edecek? Ekonomistler bu konuda anlaşamıyor ve sonuç gerçekten belirsiz. Ancak hizmet odaklı bir ekonomiye ve büyük bir yabancı iş gücüne sahip olan Dubai'de riskler özellikle yüksek. Eğer yapay zeka iş gücünün önemli bir kısmını yerinden ederse, uygun fiyatlı mülklere olan talep dramatik bir şekilde değişebilir. Eğer yeni yüksek maaşlı roller yaratırsa, lüks talebi bunun yerine artabilir.
Bu döngüsel bağımlılık—pazarı tahmin etmesini istediğimiz teknolojinin aynı zamanda onu yeniden şekillendirebileceği—mevcut hiçbir modelin hesaba katamayacağı bir değişken daha yaratır. Bu bir kesinlik değil; bir joker. Ve jokerler, tanım gereği, tahmin modellerini bozar.
9. Doğrulama Paradoksu: Düşük Hız, Yüksek Risk
Gayrimenkul işlemleri, finansal piyasalara kıyasla doğası gereği düşük hızdadır. Bir mülk 5-10 yılda bir el değiştirebilir, bu da geri bildirim döngülerinin yıllar içinde ölçüldüğü anlamına gelir, günler içinde değil.
Bir analoji düşünün: kurumsal yazılım şirketleri, yeni bir Oracle veritabanı sürümüne geçmezler, ta ki sürümün üretim ortamlarında stabil olduğu kanıtlanana kadar. Beklerler. Test ederler. Doğrularlar. Başarısızlığın maliyeti, test edilmemiş bir sisteme güvenmek için çok yüksektir.
Bazıları yazılım doğrulamasının piyasa tahminlerinden farklı olduğunu savunabilir. Ancak, temel ilke aynıdır: yüksek riskli kararlar, kanıtlanmış geçmiş başarıları gerektirir. Bir veritabanı çökmesi milyonlarca dolara mal olur; yanlış bir gayrimenkul yatırımı bir ailenin yaşam birikimini kaybettirebilir.
O halde, doğrulama yıllar süren bir varlık sınıfı hakkında tahminler yapan bir ilk tür yapay zeka modeline nasıl yaklaşmalıyız? Bir modelin 2024 tahminlerinin doğru olup olmadığını 2027 veya daha sonrasına kadar doğrulayamayız; o zamana kadar piyasa koşulları tamamen değişmiş olabilir.
Bu doğrulama paradoksu, yapay zeka tahminlerine güvenmekten çok şüphe duymamız için daha fazla neden veriyor. Bekleme eylemi, tahminin amacını bozar.
10. Olgun Pazar Argümanı: Değerleme ≠ Tahmin
Eleştirmenler şunu söyleyebilir: "Ama Avustralya veya ABD'de, yapay zeka fiyat tahminleri oldukça doğru."
Bu, değerleme (bir şeyin bugünkü değeri) ile tahmin (gelecek yıl ne olacağı) arasındaki farkı karıştırıyor. Zillow örneği gösterdiği gibi, büyük ölçekli bir değerleme bile son derece zordur.
On yıllardır standartlaştırılmış verilere sahip olgun pazarlar, daha istikrarlı modelleri mümkün kılar; ancak duygu, politika değişiklikleri ve yatırımcı psikolojisi hala fiyatları yönlendirir—hiçbir algoritmanın tamamen öğrenip tahmin edemeyeceği güçlerdir.
11. Tüm Yapay Zeka Umutsuz Değil, Sadece Yanlış Uygulanıyor
Açık olmak gerekirse, yapay zeka gayrimenkulün birçok alanında zaten değer katmaktadır:
• Fotoğraf iyileştirme ve içerik tanıma
• Görüntülerden otomatik mülk açıklamaları
• İnsan sorgularını anlayan doğal dil araması
• Akıllı müşteri yönlendirme ve ajan performans izleme
Bu uygulamalar gayrimenkulü daha akıllı hale getiriyor, kehanet etmiyor ve bu ayrım önemlidir.
12. Tahminden Daha İyi Olan Ne?
Biz DXBinteract olarak, daha akıllı yolun geleceği tahmin etmek değil, mevcut durumu eşsiz bir netlikte anlamak olduğunu düşünüyoruz.
Pazar Zeka Çerçevemiz:
• Gerçek zamanlı işlem analitiği
• Getiri sıkışma sinyalleri
• Fiyat-kira farklılıkları
• Pazarda kalma süresi (DOM) metrikleri
• Teklif zayıflığı göstergeleri
Bunlar fiyat tahmin etmez. Pazar gücünü ve yönünü açığa çıkarır, yatırımcıların kanıta dayalı hareket etmelerini sağlar.
13. Dürüst Yatırımcının Avantajı
Diğerleri tahmin hayalleri peşinde koşarken, başarılı yatırımcılar zamansız temellere bağlı kalır:
• Arazi sınırlıdır.
• Nüfus artıyor.
• Arzın ayarlanması zaman alır.
Bu değişmezleri anlamak, yargıyı bir kara kutuya devretmekten kaçınmak, stratejik yatırımcıyı spekülatörden ayırır.
Son Düşünce
Yapay zeka gayrimenkulü dönüştürüyor, ancak kehanet edenlerin vaat ettiği gibi değil. Gerçek gücü, kehanet değil, verimlilik, şeffaflık ve içgörüde yatar.
DXBinteract'te, tahminler satmıyoruz. Anlayış inşa ediyoruz.
Yatırımcıları netlik, gerçeklik ve veri odaklı güvenle güçlendiriyoruz.
Gerçek zeka yapay değildir—ortaya çıkar.