Built World AI - Strategi Transformasi AI untuk Industri Konstruksi dan Real Estate

• Konstruksi dan real estate menyumbang porsi besar terhadap GDP, tetapi transformasi digitalnya berjalan lambat; kini AI multimodal yang menangani kolaborasi kompleks dengan campuran bahasa, gambar, dan video telah mencapai titik di mana produktivitas, keselamatan, dan kualitas dapat berubah secara signifikan
• Dari desain, estimasi biaya, keselamatan lapangan, manajemen pengetahuan, hingga robotika, ada lima kategori utama dalam Construction AI; dari perantara, pencarian, operasi, hingga desain, ada empat kategori utama dalam Real Estate AI yang diajukan sebagai area peluang inti
• Di sektor konstruksi, area dengan potensi terbesar khususnya adalah pembuatan desain otomatis, otomatisasi takeoff dan estimasi berbasis gambar kerja, komunikasi lapangan berbasis suara dan gambar, manajemen pengetahuan yang mengintegrasikan dokumen, serta robot konstruksi yang berkolaborasi dengan manusia
• Di sektor real estate, peluang utamanya mencakup otomatisasi pekerjaan broker dan agen, pencarian dan penemuan properti berbasis bahasa alami, otomatisasi operasi yang berjalan di atas sistem legacy, serta desain dan visualisasi ruang dengan memanfaatkan generative AI
• Secara keseluruhan, di tengah ekspektasi akan perubahan yang melampaui masa adopsi CAD dan SaaS, para pendiri yang memahami keunggulan data, integrasi workflow, dan karakter industri yang berpusat pada relasi akan mampu menciptakan nilai jangka panjang di Built World AI

---

Gambaran umum Built World dan transformasi AI

• Built World yang terdiri dari bangunan dan infrastruktur adalah sistem kolaborasi raksasa tempat manusia, modal, dan material dipadukan secara presisi, dengan struktur yang menghasilkan pekerjaan bahasa dan dokumen dalam jumlah besar di seluruh proses desain–konstruksi–operasi
  • Dari skyline, lingkungan, hingga satu bangunan, semuanya merupakan hasil proyek yang mencakup banyak peserta, prosedur yang kompleks, regulasi, dan pembiayaan modal
  • Desain menuntut imajinasi, konstruksi menuntut disiplin dan sumber daya, sementara pemeliharaan menuntut ketahanan dan keberlanjutan dalam jangka panjang
• Dalam ekonomi AS, konstruksi bernilai 1,3 triliun dolar (4,4% GDP), sementara real estate, rental, dan leasing 4,2 triliun dolar, tetapi manfaat inovasi SaaS sejauh ini hanya dirasakan secara terbatas
  • Kedua industri sama-sama bertumpu pada koordinasi antar lokasi dan pemangku kepentingan, serta sangat bergantung pada pengambilan keputusan berisiko tinggi yang menangani campuran teks, gambar, dan video melalui bahasa
  • Meski ada kemajuan teknologi selama 20 tahun terakhir, itu belum cukup untuk secara mendasar menyelesaikan masalah koordinasi yang kompleks ini
• Infrastruktur fisik adalah ranah dengan tanggung jawab besar dalam biaya, kualitas, keselamatan, dan kepatuhan regulasi, dan AI multimodal adalah alat untuk merancang ulang semua dimensi tersebut
  • Jika membayangkan tahun 2030, model bangunan lengkap akan langsung dibuat dari sketsa, estimasi biaya yang dihasilkan otomatis dari gambar kerja akan disesuaikan oleh estimator, dan laporan keselamatan lapangan akan diinput lewat suara dan gambar
  • Dalam pencarian dan pembelian rumah, serta pengelolaan bangunan, eksplorasi yang lebih intuitif dan lingkungan operasi yang lebih otomatis juga akan menjadi mungkin
• Built World AI akan menciptakan titik belok struktural baru setelah CAD dan SaaS, dengan LLM multimodal dan cara baru kolaborasi manusia–mesin sebagai poros utamanya
  • Bessemer memandang dua sektor Vertical AI, konstruksi dan real estate, sebagai area inti, melanjutkan portofolio yang sudah ada seperti Procore dan ServiceTitan

Insight utama: peluang Built World AI

• Konstruksi dan real estate menyumbang hampir 1/4 dari GDP AS, tetapi porsi investasi teknologi dan tingkat digitalisasinya masih jauh lebih rendah dibanding industri lain
  • Menurut Deloitte, rasio investasi teknologi di industri konstruksi hanya 2,7% dari pendapatan, dibanding sektor seperti keuangan dan manufaktur yang menginvestasikan 5–10% atau lebih
  • Dalam industri yang menuntut presisi dan koordinasi tinggi, kurangnya infrastruktur digital berujung pada hilangnya peluang yang lebih besar
  • Teknologi AI multimodal kini telah mencapai titik di mana ia bisa secara fundamental mengubah cara kerja di seluruh siklus desain, konstruksi, dan operasi
• Di sektor konstruksi, lima kategori utama penggunaan AI adalah pembuatan desain, quantity takeoff dan estimasi, koordinasi lapangan, manajemen pengetahuan, dan robotika
  • Design generation: menghasilkan otomatis desain dan model 2D/3D yang mencerminkan kepatuhan kode dan optimasi biaya, mengubah proses berbasis CAD menjadi desain generatif
  • Takeoff & estimation: mengekstrak otomatis volume material dan pekerjaan dari gambar kerja agar tim estimasi bisa fokus pada optimasi harga dan margin
  • On-site coordination: mengintegrasikan suara, gambar, video, dan teks di lapangan untuk membuat komunikasi dan pengelolaan keselamatan lebih cepat dan proaktif
  • Knowledge management: mengintegrasikan data yang tersebar seperti kontrak, gambar kerja, RFI, dan change order menjadi satu sumber kebenaran yang bisa ditanya
  • Construction robotics: lapangan kerja berbasis kolaborasi manusia–robot yang mengendalikan peralatan otonom dan semi-otonom melalui antarmuka bahasa alami
  • Tiap area mencakup aliran data kompleks yang memadukan bahasa dan gambar kerja, seperti drawing, kontrak, RFIs, change order, dan laporan keselamatan
  • LLM multimodal dan model yang terspesialisasi untuk domain ini kini telah mencapai posisi untuk mengotomatiskan dan memperkuat aliran tersebut
• Di real estate, peran LLM dan model generatif meluas dengan berfokus pada empat peluang
  • Otomatisasi pekerjaan broker dan agen, pencarian dan penemuan listing oleh pelanggan, otomatisasi operasi berbasis sistem legacy, serta desain dan visualisasi dengan memanfaatkan generative AI
  • Karena industri ini berpusat pada relasi dan pengetahuan lokal, penekanannya adalah mempertahankan struktur yang berpusat pada manusia sambil memangkas pekerjaan administratif dan repetitif secara besar-besaran
• Di seluruh sektor konstruksi dan real estate, produk dengan data terspesialisasi domain, integrasi mendalam, penyelarasan insentif, dan empati terhadap pengguna menjadi daya saing utama perusahaan Vertical AI
  • Yang penting bukan sekadar otomatisasi, tetapi desain workflow yang sekaligus meningkatkan profitabilitas (margin), risiko, dan kepercayaan

# [I. Construction AI: mengapa sekarang]

• Selama sekitar 60 tahun terakhir, produktivitas tenaga kerja total di AS meningkat lebih dari 290%, tetapi produktivitas tenaga kerja konstruksi menunjukkan tren penurunan sekitar 1% per tahun antara 1970–2020
  • Konstruksi mempekerjakan lebih dari 7 juta orang dan menciptakan nilai tahunan sebesar 1,3 triliun dolar, tetapi stagnasi produktivitas menjadi penghambat pertumbuhan
  • Masalahnya bukan kurangnya usaha atau keahlian, melainkan tingkat kesulitan koordinasi antar pemangku kepentingan dan tahapan kerja yang kompleks
• Ekosistem konstruksi terbagi ke dalam empat subsektor: hunian, komersial, industri, dan infrastruktur, dengan software seperti Procore dan Autodesk berperan sebagai infrastruktur dasar yang menghubungkan semuanya
  • Meski demikian, industri ini menghadapi hambatan struktural yang berkelanjutan, seperti kekurangan tenaga kerja kronis (diperkirakan perlu tambahan sekitar 500 ribu pekerja hanya pada 2026 untuk memenuhi permintaan), kenaikan suku bunga, fluktuasi harga bahan baku, serta guncangan kebijakan dan rantai pasok
  • Menurut data Deloitte, perusahaan konstruksi hanya menginvestasikan 2,7% dari pendapatan tahunan ke teknologi, yang merupakan level terendah di antara industri yang disurvei
  • Ini kontras dengan sektor seperti keuangan atau manufaktur yang sering mengalokasikan 5–10% atau lebih untuk teknologi
• Proyek konstruksi adalah pekerjaan yang berputar di sekitar data multimodal yang mencampurkan bahasa dan gambar kerja, seperti kontrak, drawing, dokumen konstruksi, rencana proyek, laporan keselamatan, purchase order, change order, dan laporan inspeksi
  • Struktur ini kompleks karena proyek melibatkan lebih dari 15 kelompok pemangku kepentingan, termasuk kontraktor umum dan subkontraktor, insinyur, regulator, lembaga pembiayaan, asuransi, dan pemilik
  • Pada setiap tahap desain–preconstruction–konstruksi–closeout, gesekan muncul dalam tanggung jawab dan aliran informasi
• Dengan munculnya aplikasi khusus Construction berbasis LLM multimodal, fondasi teknologi untuk menyelesaikan masalah koordinasi dan aliran pengetahuan—yang selama ini menjadi bottleneck terbesar—kini mulai tersedia
  • Desain parametrik dan pemrosesan geometri masih merupakan topik riset yang sulit, tetapi jumlah paper AI/ML terkait, komunitas akademik, lembaga khusus, dan konferensi terus meningkat dengan cepat
  • Arus ini juga mendorong pendirian startup Construction AI dan perluasan cohort accelerator

5 kategori utama Construction AI

• 1. Generasi desain (Architecture & Design)

  • Saat ini desain bangunan bergantung pada alat desain digital seperti AutoCAD, Revit, tetapi tingkat otomatisasi yang sebenarnya masih rendah dan tetap menuntut keahlian tingkat tinggi
    • Setiap kali ada perubahan rancangan atau pembaruan kode, ada beban besar untuk memperbarui seluruh gambar 2D dan model 3D secara manual
    • Alat-alat ini kuat dalam presisi, tetapi lemah untuk iterasi dan eksperimen cepat, sehingga perubahan desain menjadi lambat dan kreativitas ikut terbatas
  • Jika sistem yang dapat langsung menghasilkan gambar desain·konstruksi dan dokumen, termasuk kepatuhan terhadap kode, optimasi biaya, dan pemenuhan kebutuhan pelanggan, dapat diwujudkan, kecepatan desain berpotensi meningkat hingga 10 kali lipat
    • Arsitek, insinyur struktur, dan desainer MEP dapat fokus pada pengambilan keputusan desain tingkat tinggi alih-alih pekerjaan manual yang berulang
  • Berbagai perusahaan seperti Higharc, Finch, Augmenta sedang membangun platform desain generatif yang menggabungkan generasi parametrik dan penalaran
    • Karena konstruksi pada dasarnya merupakan kombinasi geometri dan batasan, kemampuan untuk memahami secara mendalam dan menghasilkan kompleksitas geometris akan menjadi faktor pembeda yang berkelanjutan

• 2. Prakonstruksi: takeoff dan estimasi (Takeoff & Estimation)

  • Di AS saja, ada lebih dari 200 ribu estimator yang menopang fondasi finansial konstruksi, tetapi mereka masih bergantung pada workflow yang manual, berulang, dan rawan kesalahan
    • Istilah ‘Takeoff’ sendiri berasal dari masa ketika orang mengukur dimensi di gambar kertas dan menghitung material satu per satu dengan tangan
    • Bahkan dengan software yang ada, definisi assembly untuk tiap bagian seperti dinding, jendela, dan lantai, pengukuran jumlah material, serta perincian biaya tenaga kerja dan material tetap harus dilakukan satu per satu
  • Setiap kali ada perubahan desain atau perubahan harga satuan, perhitungan harus diulang, sehingga proses yang seharusnya berbasis data berubah menjadi lebih mirip perkiraan terdidik (educated guess)
    • Seorang CFO subkontraktor di New York bahkan menggambarkannya sebagai “365 kali berjudi” ketika menangani 365 proyek per tahun, menunjukkan betapa tingginya struktur risikonya
  • Bild AI, Drawer AI, SketchDeck AI dan lainnya sedang mengembangkan produk yang mengotomatiskan assembly dan takeoff sesuai perubahan desain agar estimator bisa lebih fokus pada margin dan strategi harga
    • Model multimodal yang mampu menafsirkan gambar dan video menjadi dasar untuk mempercepat otomatisasi di area ini dengan pemahaman yang lebih presisi terhadap gambar, spesifikasi, dan data lapangan

• 3. Komunikasi dan koordinasi di lapangan (On-site Communication & Coordination)

  • Komunikasi lapangan dan manajemen keselamatan masih tersebar di channel yang terfragmentasi seperti email, telepon, pesan teks, log kertas, dan spreadsheet
    • Program keselamatan juga masih berpusat pada inspeksi berkala dan checklist, dengan keterbatasan bahwa risiko sering baru terlihat setelah kejadian terjadi
    • Bahkan platform terdepan pun masih sangat bergantung pada input data manual, serta kekurangan fitur terjemahan real-time, pemahaman konteks, dan penyajian insight
  • Perlu diciptakan lingkungan di mana mandor lapangan dan pekerja cukup menggunakan suara untuk mencatat RFI multibahasa, laporan lapangan, dan observasi keselamatan, lalu semuanya otomatis terhubung dengan timestamp, multibahasa, gambar, jadwal, dan lokasi
    • Instruksi lisan, catatan progres, dan pertanyaan terakumulasi menjadi catatan proyek yang terstruktur dan dapat dicari, sehingga semua peserta berbagi informasi yang sama tanpa terpengaruh bahasa, shift kerja, atau tahapan proses
  • Melalui LLM multimodal yang menggabungkan suara, gambar, video, dan teks, alat-alat yang menciptakan koordinasi lebih cepat, intervensi keselamatan yang proaktif, dan lapangan dengan kesadaran risiko yang lebih tinggi akan menjadi ciri software Construction generasi berikutnya

• 4. Manajemen pengetahuan (Knowledge Management)

  • Manajer proyek sering berada dalam situasi harus berpindah-pindah antara berbagai channel seperti alat manajemen proyek, email, dan messenger untuk mencari informasi yang dibutuhkan atau menyelesaikan konflik
    • Data inti terisolasi per tim atau terkubur dalam thread percakapan panjang, sehingga memicu keterlambatan keputusan dan jadwal, kesalahan, serta masalah tenggat
  • Dibutuhkan hub pengetahuan dalam satu platform tempat manajer proyek dapat langsung menemukan dokumen yang diperlukan dengan pertanyaan bahasa alami, mendapatkan jawaban atas pertanyaan teknis yang kompleks, dan menyelesaikan isu koordinasi sebelum berdampak pada biaya dan jadwal
    • Dalam bentuk yang memungkinkan hubungan antar sumber yang heterogen seperti RFI, change order, kontrak, dan gambar untuk ditelusuri melalui kueri berbasis bahasa
  • Trunk Tools, TwinKnowledge dan lainnya menyusun ulang aliran pengetahuan proyek dengan menghubungkan dokumen yang terfragmentasi seperti kontrak, gambar, RFI, dan change order
    • Mereka sedang mencoba memungkinkan manajemen proyek berbasis tanya-jawab dalam bahasa alami

• 5. Robotika konstruksi (Construction Robotics)

  • Kekurangan tenaga kerja, risiko keselamatan, dan kenaikan biaya material membuat pekerjaan lapangan semakin mahal dan sulit diskalakan
    • Meskipun otomatisasi telah berkembang pesat di industri lain, banyak proses konstruksi masih tetap berpusat pada pekerjaan manual
    • Di tengah lonjakan permintaan untuk infrastruktur utama seperti data center, pendekatan lama saja memiliki skalabilitas yang rendah
  • Jika sistem robot otonom dan semi-otonom bekerja bersama pekerja, dan tercipta lapangan kerja di mana satu orang mengendalikan beberapa unit peralatan dengan bahasa alami, ada potensi besar untuk meningkatkan utilisasi tenaga kerja dan peralatan sekaligus
    • Terrafirma, Bedrock Robotics dan lainnya memodifikasi peralatan yang ada agar dapat dioperasikan secara otonom dan semi-otonom
  • Peningkatan produktivitas tahap berikutnya akan lahir dari kolaborasi manusia–mesin
    • Pada tahap awal, kontrol akan berkembang dari basis point-and-click menuju pengoperasian beberapa peralatan sekaligus dengan bahasa alami

5 prinsip bagi pendiri startup Construction AI

• Penciptaan nilai (Value Creation): Yang penting bukan sekadar peningkatan efisiensi, melainkan merancang produk yang memberikan dampak finansial terukur seperti penghematan biaya yang jelas atau peningkatan pendapatan/margin
• Pain point (Pain Points): Agar menghasilkan perubahan yang berarti, yang harus disasar bukan pekerjaan parsial satu tim, tetapi titik bottleneck inti yang melibatkan banyak pemangku kepentingan dan berdampak langsung pada tenggat serta hasil proyek
• Keunggulan data (Data Advantage): Dengan mengamankan aset data khusus domain seperti library biaya, gambar beranotasi, dan riwayat proyek, lalu mengambil strategi membangun keunggulan data jangka panjang, perusahaan dapat membangun pertahanan yang makin kuat seiring waktu
• Kedalaman integrasi (Integration Depth): Penting untuk meminimalkan hambatan adopsi melalui integrasi mendalam dengan proses dan alat yang ada, serta menciptakan workflow yang menyebar secara alami ke lapangan, proyek, dan tim
• Empati pengguna (User Empathy): Perlu memahami secara rinci konteks, batasan, dan motivasi tiap peran seperti arsitek, estimator, mandor lapangan, insinyur proyek, dan pekerja, lalu merancang pengalaman produk yang mencerminkan realitas tersebut

# [II. Real Estate AI]

Mengapa sekarang: industri yang berpusat pada relasi dan model bahasa

• Setelah konstruksi selesai, bangunan mulai menerima penyewa dan penghuni, lalu masuk ke rantai nilai baru yang mencakup penjualan, sewa, pembayaran, manajemen aset, dan pemeliharaan
  • Alurnya berbeda tergantung jenis aset (hunian, komersial, industri, tujuan khusus), tetapi secara umum memiliki karakteristik sebagai bisnis yang berbasis kepercayaan, relasi, dan pengetahuan lokal
• Pasar saat ini menghadapi kesulitan struktural di bawah tekanan makro seperti ketidakseimbangan penawaran–permintaan, beban biaya hunian yang mencapai rekor, dan kenaikan biaya operasional
  • Namun, para pemain utama seperti pengembang, broker, pemilik aset, dan operator masih bergantung pada pekerjaan manual, data yang tersebar, dan perangkat lunak usang
  • Data tersebar di berbagai tempat seperti spreadsheet, PDF, serta sistem manajemen aset dan listing lawas, sehingga menimbulkan inefisiensi dan hilangnya peluang
• AI multimodal memungkinkan pemahaman dan penalaran lintas data tidak terstruktur, membuka peluang otomasi dan penyediaan insight di seluruh rantai nilai
  • Karena integrasi dengan sistem yang ada makin mudah, industri real estate kini berada pada titik di mana lompatan produktivitas akibat Real Estate AI menjadi mungkin untuk pertama kalinya dalam beberapa dekade
• Real estate pada dasarnya adalah bisnis percakapan antarmanusia, di mana keahlian lokal dan kepercayaan menentukan hasil
  • Di AS saja, komisi broker melebihi USD 100 miliar per tahun, basis data MLS (listing properti real estate) terfragmentasi menjadi lebih dari 500, dan proses penyelesaian transaksi rumah masih memerlukan lebih dari 30–60 hari, mempertahankan struktur yang tidak efisien
  • Teknologi LLM dan agent berada pada posisi untuk berperan dalam mengurangi pekerjaan bahasa dan administrasi yang berulang, sekaligus membantu pengambilan keputusan dan pembentukan relasi yang lebih baik

4 kategori utama Real Estate AI

• 1. Otomatisasi pekerjaan broker dan agen

  • Bagi agen dan broker real estate, membangun relasi adalah peran inti, tetapi kenyataannya sebagian besar waktu mereka dihabiskan untuk mencari lead, memverifikasi lead, menjadwalkan tur, menyusun opini nilai, mengelola kepatuhan, dan mengumpulkan tanda tangan — yakni pekerjaan administratif
    • Di era AI, ada ruang yang sangat besar untuk mengotomatisasi workflow berulang yang berpusat pada bahasa seperti ini
  • Serif, Fyxer berfokus pada otomasi email, sementara Closera, HenryAI menargetkan workflow yang berbeda dengan menyediakan alat pemasaran dan valuasi
    • Brokerage berbasis AI seperti TurboHome membangun model yang memberi agen alat AI untuk mengotomatisasi workflow, lalu mengembalikan penghematan biaya kepada pelanggan dalam bentuk penurunan komisi

• 2. Pencarian dan penemuan aset (Property Search & Discovery)

  • Baik di segmen komersial maupun hunian, portal listing tradisional masih bergantung pada filter dasar dan atribut statis,
    • sehingga memiliki keterbatasan karena tidak mampu menangkap konteks penting seperti karakteristik lingkungan, potensi investasi, dan kondisi aset (bangunan)
  • Di real estate komersial, mulai bermunculan alat pemilihan lokasi berbasis AI yang memproses data tidak terstruktur dari berbagai sumber untuk mengoptimalkan strategi lokasi
    • Tujuannya adalah memungkinkan perusahaan menentukan lokasi dengan lebih cepat dan berbasis data
  • Di sisi konsumen, platform generasi berikutnya yang menawarkan kueri berbasis bahasa alami dan pengalaman pencarian yang dipersonalisasi mulai muncul
    • Pembeli dapat menemukan properti yang diinginkan lewat kueri percakapan, memesan tur, menangani dokumen melalui workflow bergaya agent, dan mengurangi komisi perantara
  • Integrasi ChatGPT oleh Zillow adalah contoh awal arah di mana pencarian real estate berkembang dari sekadar pencarian menjadi copilot yang membantu seluruh perjalanan pembelian properti

• 3. Manajemen aset (Property Management)

  • Salah satu peluang terbesar adalah membangun workflow berbasis LLM di atas platform property management lawas
    • Sistem lama yang sudah digunakan lebih dari 25 tahun masih menjadi tulang punggung operasional industri, tetapi belum mampu memberikan responsivitas dan pengalaman pengguna yang modern
  • Startup dapat menemukan peluang dengan memperluas fungsi melalui integrasi mendalam, alih-alih mengganti sistem ini sepenuhnya
    • yaitu menambahkan lapisan orkestrasi workflow LLM di atas sistem yang ada
  • EliseAI dan SurfaceAI terintegrasi secara mendalam dengan sistem manajemen aset yang ada
    • untuk mengorkestrasi workflow yang terspesialisasi secara vertikal mulai dari leasing, perpanjangan, pemeliharaan, hingga komunikasi dengan penyewa
    • Khususnya dalam operasional hunian multifamily, keduanya menunjukkan wujud platform agent AI yang membantu menggali insight pendapatan, mengotomatisasi workflow, dan meningkatkan efisiensi operasional

• 4. Desain dan visualisasi (Design & Visualization)

  • Staging fisik maupun virtual, layout interior, dan visualisasi desain masih merupakan area yang lambat, mahal, sulit dipersonalisasi, dan kekurangan alat untuk membantu imajinasi
    • Agen di sektor hunian kesulitan menyesuaikan visual dengan selera masing-masing pembeli atau rencana renovasi mereka,
    • dan agen di sektor komersial juga kekurangan alat untuk menunjukkan seperti apa ruang tersebut bila diubah agar sesuai dengan workflow bisnis tertentu
  • Produksi konten saat ini memerlukan biaya tinggi untuk foto, video, dan tenaga editing, tingkat personalisasinya rendah, dan juga tidak mudah menyesuaikan konten secara rinci dengan kanal maupun target audiens
  • Alat generatif seperti Spacely AI, Kassa, Gendo, Renovate AI dirancang untuk menangani tahap visualisasi, personalisasi, dan storytelling hampir seketika, sehingga menunjukkan arah pengurangan biaya dan lead time secara signifikan
    • Startup yang sejak awal membangun ulang desain, pemasaran, dan pengalaman dengan asumsi generative AI sebagai fondasi sedang mengubah cara desain real estate dan produksi konten dilakukan

5 prinsip bagi founder Real Estate AI

• Penciptaan nilai (Value Creation): Harus dapat menghasilkan pertumbuhan pendapatan atau penghematan biaya yang terukur melalui pengurangan outsourcing dan pekerjaan administratif, peningkatan rasio konversi lead, pemendekan durasi transaksi, dan sebagainya
• Kepadatan workflow (Workflow Density): Untuk membangun kepercayaan, produk yang paling bernilai bukanlah yang hanya menyelesaikan satu fungsi sempit, melainkan produk yang mengelola perjalanan kompleks dan sarat emosi seperti penjualan atau penyewaan dari awal hingga akhir
• Data proprietary dan lokal (Proprietary, Localized Data): Strategi membangun flywheel data hiperlokal yang mencerminkan perilaku pasar, karakteristik zoning, dan jaringan relasi penting untuk memperkuat akurasi dan daya tahan
• Penyelarasan insentif (Incentive Alignment): Perlu merancang struktur yang menguntungkan semua pihak — pemilik, operator, penyewa, dan agen — untuk mengurangi friksi serta mempercepat adopsi dan penyebaran
• Mempertimbangkan relasi (Account for Relationships): Karena real estate adalah industri yang berpusat pada relasi, selain otomasi juga diperlukan desain yang meningkatkan pengalaman agen, pemilik, operator, pembeli, dan penyewa itu sendiri

Contoh portofolio Bessemer Built World AI dan arah investasinya

Bessemer telah mendukung sejumlah perusahaan di titik persilangan antara Built World dan AI, dan sudah memiliki portofolio di berbagai area seperti manajemen konstruksi, operasi lapangan, pemasaran properti, pemeliharaan, serta kepatuhan pajak dan regulasi

• Contoh utama di sisi Construction
  • Procore: platform manajemen konstruksi berbasis cloud yang mengintegrasikan dokumen, anggaran, dan manajemen jadwal ke dalam satu sistem, serta berperan menghubungkan berbagai pemangku kepentingan
  • ServiceTitan: software operasional end-to-end untuk bisnis trade seperti HVAC, perpipaan, dan kelistrikan, yang mencakup penjadwalan, dispatch, penagihan, dan pembayaran
  • Capmo: berperan sebagai asisten proyek pintar yang memberi manajer konstruksi gambaran menyeluruh tentang kondisi proyek dalam sekali lihat
  • Curri: platform pengiriman berbasis teknologi yang memungkinkan pengangkutan material konstruksi dan industri secara cepat, membantu pelanggan bergerak lebih cepat dan melakukan pengiriman tanpa kendala pasokan
  • MaintainX: CMMS (Computerized Maintenance Management System, sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi) yang mengefisienkan pemeliharaan di berbagai industri, termasuk fasilitas dan properti
  • Miter: menyediakan paket aplikasi HR, keuangan, dan operasional untuk kontraktor guna menyederhanakan operasional bisnis
• Contoh di sisi Real Estate dan layanan sekitarnya
  • EliseAI: platform AI otomatisasi dan percakapan yang mengotomatiskan komunikasi di organisasi hunian dan layanan kesehatan untuk meningkatkan efisiensi operasional
  • Hatch: solusi tim layanan pelanggan berbasis AI yang meningkatkan pengalaman pelanggan dan membantu pertumbuhan pendapatan di bidang layanan rumah, renovasi, dan lainnya
  • LuxuryPresence: platform pemasaran AI untuk agen properti yang membantu agen menarik lebih banyak pelanggan dan bekerja lebih efisien
  • Ownwell: software yang menurunkan biaya kepemilikan properti dengan mengelola seluruh proses keberatan pajak, keringanan, dan koreksi
  • Rilla: solusi yang menyediakan sales coaching berbasis AI untuk layanan otomotif, layanan rumah, pembangunan rumah, dan sektor lainnya
  • Rundoo: software all-in-one yang meningkatkan akuisisi pelanggan dan efisiensi operasional toko material independen
  • SurfaceAI: platform AI agent untuk operator hunian multifamily yang mendukung identifikasi peluang pendapatan, otomatisasi workflow, dan optimalisasi operasional
  • VTS: platform terintegrasi untuk pemilik dan operator properti komersial yang memungkinkan pengelolaan leasing, market intelligence, dan workflow pengalaman tenant dalam satu sistem
  • WiredScore: organisasi yang menetapkan tolok ukur global untuk konektivitas digital dan tingkat kecerdasan bangunan melalui sertifikasi WiredScore dan SmartScore