人工智能正在重塑公寓维护领域，但多户住宅运营商正以审慎态度推进应用。专家向Multifamily Dive表示，他们首先利用该技术分析检查数据、改进报告并支持决策，而非期望软件直接取代技术人员。

以Greystar为例，该公司通过一个闭源企业平台在多项维护职能中应用AI。据Greystar维护、设施与工程董事总经理Richard Regitano介绍，公司利用AI分析检查与合规数据的趋势，并创建内部工具和沟通材料，以提升团队工作效率。

“AI最有价值的应用之一是整合检查数据，使现场团队和公司领导能更快从信息转向行动，”Regitano表示。“我们仍处于将AI整合到维护运营的早期阶段，但每天都在看到进展。”

CAPREIT则看到AI在维护生命周期更广泛环节的潜力。该公司认为，AI可利用公寓检查中的摄像头数据，验证家电的年龄和预期使用寿命，跟踪保修和服务请求，并支持预测性支出。

“AI在维护运营中的应用提供了最大且最直接的使用场景之一，”CAPREIT首席技术与转型官Savas Karas表示。“AI可以成为维护生命周期中的宝贵工具。”

其他运营商仍在确定从何处入手。RPM Living已开始探索能够改进报告、提供更强运营洞察并让领导层更清晰了解实时维护活动的平台，但据该公司设施副总裁Cerwin Thompson称，其尚未选定或实施任何系统。

运营商在规模化前寻求验证

目前，AI的商业案例仍在完善中。Greystar已要求现场和区域团队提交想法和最佳实践，以帮助确定AI可能产生最大影响的领域。

Regitano表示，这种审慎方法在像Greystar这样庞大且多元化的投资组合中尤为重要。AI带来实际成本和一定的学习曲线，因此公司正在测试能提供明确价值的应用，并在技术尚不适用时保持灵活性。

RPM在评估期间也采取了类似方法。

“这无疑不是一笔小投资，但我们视其为改善工作方式和支持团队的重要机会，”Thompson表示。“如果合适的解决方案能帮助我们实现这一目标，我们愿意投资，因为为客户和居民提供卓越体验始终是我们的首要任务。”

在CAPREIT，计算投资回报仍具挑战，因为运营商尚未积累足够数据，Karas表示。培训和数据收集至关重要，同时需确保输入AI平台的数据符合公司标准。

“随着我们收集数据并将其与运营目标对比，我相信AI将带来正投资回报，”Karas说。

增效器而非替代品

尽管AI可能帮助公司提高运营效率，但大多数运营商并未将其作为减员策略。

例如，Greystar将AI视为“补充和增效器，而非替代品”，Regitano表示。其近期价值在于为员工提供更好的信息和工具，以便做出更快、更明智的决策。

RPM同样预计技术人员在物业层面仍不可或缺。公司希望AI最终能消除重复性文书工作并简化行政事务，但Thompson强调了技术的局限性。

“AI是一个很好的工具，但它不能替代维护团队成员，”Thompson表示。“归根结底，AI无法完成维修或腾退公寓。”

预测性维护是下一个前沿

下一个重大机遇是从分析当前状况转向预测问题。

Greystar正致力于跨其服务历史进行分析和建模，以便AI识别重复出现的主题，在居民受影响前标记可能的设备故障，并为一线员工提供更详细的建议。该公司还在探索将机器人和AI视觉用于检查和危险分析。

CAPREIT对家电生命周期、保修跟踪和预测性支出的兴趣指向同一方向。RPM的近期愿望则更为基础：技术能可靠地减少文书工作，而不给维护团队带来新负担。

这些不同的方法表明，AI在公寓维护中的采用可能是渐进式的。运营商希望获得更好的数据和更快的决策，但他们仍在测试技术能在哪些方面产生可衡量的价值，以及哪些方面仍需人类判断和动手经验。

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