একটা AI ভ্যালুয়েশন মডেলকে থাইল্যান্ড ল্যান্ড ডিপার্টমেন্টের ডেটা দিয়ে ট্রেনিং দিলে সেটা প্রতিবারই ফুকেটের ভিলার দাম কম দেখাবে। কারণটা অ্যালগরিদমের ভুল নয়। বিক্রয় চুক্তিতে সাধারণত সরকার নির্ধারিত অ্যাসেসড ভ্যালু লেখা থাকে, যা ট্রান্সফার ডিউটি হিসাব করার জন্য ব্যবহৃত হয়, বাস্তবে যে দামে কেনাবেচা হয় সেই অঙ্ক নয়। মডেল যা শেখানো হয় তাই শেখে, আর তার ফল হলো এমন একটা সংখ্যা যাতে আসলে কেউ বিক্রিই করে না।
বাংলাদেশি ক্রেতাদের কাছে এই ছোট গল্পটা একটা বড় প্রশ্নের উত্তর দেয়: থাইল্যান্ডের রিয়েল এস্টেটে AI ঠিক কোথায় কাজ করে, আর কোথায় ভেঙে পড়ে। যেখানে ডেটা প্রচুর ও পরিষ্কার, সেখানে AI দুর্দান্ত কাজ করে - যোগাযোগ, ডকুমেন্ট, অনুবাদ, ফাইনান্সিয়াল মডেলিং, লিড স্ক্রিনিং। কিন্তু যেখানে মার্কেট স্বভাবতই অস্পষ্ট, সেখানে এটা ব্যর্থ হয়। থাইল্যান্ডের রিসেল হাউজিং মার্কেট ঠিক সেই ধরনের।
সংক্ষিপ্ত উত্তর কী?
AI সবচেয়ে ভালো কাজ করে চারটি কাজে: ইনবাউন্ড লিড যাচাই, বহুভাষিক কনটেন্ট (ইংরেজি, রুশ, থাই), দীর্ঘ লিগ্যাল ডকুমেন্ট পড়া, এবং ইয়েল্ড ফাইনান্সিয়াল মডেল তৈরি করা। কিন্তু থাই রিসেল হাউজিংয়ের স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন বিশ্বাসযোগ্যভাবে কাজ করে না, কারণ আসল ট্রানজেকশন প্রাইসের কোনো পাবলিক রেজিস্ট্রি নেই এবং ট্রেনিং ডেটা সরকারি অ্যাসেসড ভ্যালু দিয়ে বিকৃত। একজন এজেন্টের জন্য বাস্তবসম্মত লক্ষ্য হলো সপ্তাহে ৮ থেকে ১২ ঘণ্টা রুটিন কাজে সময় বাঁচানো, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বিক্রি নয়।
গবেষণা কী বলছে?
২০২৬ সালের সেপ্টেম্বরে arXiv-এ প্রকাশিত একটি গবেষণা AI-কে একক কোনো টুল নয়, বরং একই সাথে ক্যাপিটাল, সিন্থেটিক লেবার এবং ইনফ্রাস্ট্রাকচার হিসেবে দেখে। এটি বিদ্যুৎ বা কম্পিউটিংয়ের মতো একটি জেনারেল-পারপাস টেকনোলজি, যার প্রভাব পড়ে প্রোডাক্টিভিটি, ফার্মের গঠন এবং কর্মসংস্থানে একসাথে। গবেষণাটি পাঁচটি মেকানিজম চিহ্নিত করে: অটোমেশন, মানুষের কাজে সহায়তা, প্রসেস অপ্টিমাইজেশন, ফরকাস্টিং এবং ইনোভেশন। রিয়েল এস্টেটে এখনো পর্যন্ত শুধু প্রথম দুটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে।
শ্রমবাজারের প্রভাব তিনটি ধাপে বর্ণনা করা হয়েছে: প্রতিস্থাপন, পরিপূরকতা এবং সৃজনশীল ধ্বংস। এজেন্সি ব্যবসার জন্য এর অর্থ পেশাটির অবলুপ্তি নয়, বরং পুনর্বিন্যাস - রুটিন কাজ হারিয়ে যায়, আর নেগোসিয়েশন স্কিল ও লোকাল এক্সপার্টিজের মূল্য বাড়ে।
এখানেই একটা সতর্কতা জরুরি: গবেষণাটি একটি বাস্তব ঝুঁকিও তুলে ধরে - আংশিক চাকরি হারানো এবং মার্কেট কনসেন্ট্রেশন বাড়া, যার সুবিধা পায় তারাই যাদের হাতে ডেটা ও কম্পিউট রিসোর্স আছে। যে এজেন্সির CRM-এ পাঁচ বছরের ট্রানজেকশন হিস্ট্রি জমা আছে, তার একটা স্ট্রাকচারাল সুবিধা তৈরি হয়ে যায় - কোনো মডেল সাবস্ক্রিপশন কিনে সেটা পাওয়া যায় না।
থাইল্যান্ডে ৪৯% কোটা এবং অন্য আইনি সীমা AI কীভাবে হ্যান্ডেল করে?
থাইল্যান্ডে কনডোমিনিয়াম অ্যাক্ট অনুযায়ী একটি প্রজেক্টে ফ্রিহোল্ড হিসেবে বিদেশিরা মোট ফ্লোর এরিয়ার ৪৯% এর বেশি মালিকানা রাখতে পারবে না। এটা একটা কঠোর আইনি সীমা, আর কোনো AI স্ক্রিপ্ট বলে দিতে পারবে না বাকি কোটা কতটুকু আছে - এটা শুধু ম্যানেজমেন্ট কোম্পানির চিঠিতেই নিশ্চিত হয়।
থাইল্যান্ডের ট্রেজারি ডিপার্টমেন্টের প্রপার্টি অ্যাসেসমেন্ট চলে সাইকেলে (বর্তমান সাইকেল ২০২৩ থেকে ২০২৬ পর্যন্ত), এবং এটাই ২% প্রপার্টি ট্রান্সফার ডিউটি হিসাবের ভিত্তি। এই অ্যাসেসড ফিগারটাই, বাজারদর নয়, বেশিরভাগ উপলব্ধ ডেটাসেটে থেকে যায়। পাঁচ বছরের মধ্যে রিসেলের ক্ষেত্রে স্পেসিফিক বিজনেস ট্যাক্স হলো ট্রানজেকশন প্রাইস বা অ্যাসেসড ভ্যালু - যেটা বেশি তার ৩.৩%। এই ধরনের নিয়ম AI নির্ভুলভাবে হিসাব করে, যদি তাকে সঠিক ইনপুট দেওয়া হয়।
এর তুলনায়, ২০২৬ সালের জুলাইয়ে SAP ও অক্সফোর্ড ইকোনমিক্সের একটি গ্লোবাল স্টাডি (২,৬০০ জন এক্সিকিউটিভের সার্ভে) দেখিয়েছে, প্রতিষ্ঠান যত গভীরভাবে AI-কে অপারেশনে ইন্টিগ্রেট করে, তত ROI বাড়ে - ব্যাংকক ও ফুকেটের কনডো ভ্যালুয়েশন টুলগুলোতেও এখন কম্প্যারেবল সেলসের ক্ষেত্রে মাপা যায় এমন ইরর মার্জিনের মধ্যে কাজ করার প্রবণতা দেখা যাচ্ছে।
এজেন্ট ও বিনিয়োগকারীদের জন্য বাস্তবে শুরু করার উপায় কী?
প্রথমে নিজের গত ২৪ মাসের ডেটা এক্সপোর্ট করুন - ক্লায়েন্ট মেসেজ, ভিউয়িং হিস্ট্রি, ডিল হারানোর কারণ, আসল ক্লোজিং প্রাইস। এটা ছাড়া কোনো মডেলই কারো নিজস্ব পরিসংখ্যানের বদলে অন্যের পুরনো স্ট্যাটিস্টিক্সের ওপর চলবে, আর থাইল্যান্ডের ক্ষেত্রে সেই স্ট্যাটিস্টিক্স দুর্বল।
বেসলাইন মাপুন। মেসেজের রিপ্লাই, শর্টলিস্ট তৈরি, লিস্টিং অনুবাদ আর ইনস্টলমেন্ট টার্ম যাচাইয়ে সাপ্তাহিক কত ঘণ্টা যায়, তা ইমপ্লিমেন্টেশনের আগে মেপে রাখুন, নাহলে পরে প্রভাব প্রমাণ করা অসম্ভব হয়ে যাবে।
অনুবাদ ও লোকালাইজেশন থেকে শুরু করুন, সেলস থেকে নয়। ইংরেজি, রুশ ও থাই ভাষার লিস্টিং বর্ণনা ও ডেভেলপার কমিউনিকেশনে তাৎক্ষণিক ফল পাওয়া যায়। চানোতে, লিজহোল্ড, ফ্রিহোল্ড, সিংকিং ফান্ডের মতো শব্দের একটা গ্লসারি তৈরি করে টেক্সটের সাথে মডেলে দিন, নাহলে আইনগতভাবে অর্থহীন অনুবাদ পাবেন।
স্প্রেডশিটে ইয়েল্ড ক্যালকুলেটর বানান, আর ফর্মুলাগুলো মডেলকে করতে দিন। ২% ট্রান্সফার ডিউটি, উইথহোল্ডিং ট্যাক্স, পাঁচ বছরের মধ্যে রিসেলে ৩.৩% স্পেসিফিক বিজনেস ট্যাক্স, ম্যানেজমেন্ট ফি এবং ভাড়াটে বদলের ফাঁকা সময় হিসাবে রাখুন। মডেল ফর্মুলা ভালো লেখে, কিন্তু ইনপুট আন্দাজে খারাপভাবে বসায় - তাই ইনপুটগুলো নিজে বসান।
ডকুমেন্ট পার্সিং যুক্ত করুন। থাই ডেভেলপারের সেল অ্যান্ড পারচেজ অ্যাগ্রিমেন্ট সহজেই ৪০ পাতা হয়। আপলোড করে পেমেন্ট শিডিউল, লেট-ডেলিভারি পেনাল্টি এবং টার্মিনেশন কন্ডিশন বের করতে বলুন। তারপর সেই ক্লজগুলো নিজে পড়ুন, কারণ মডেল দ্রুত পেয়ে যায় কিন্তু অ্যাপেন্ডিক্সের নেস্টেড রেফারেন্স প্রায়ই মিস করে।
লিড কোয়ালিফিকেশন আধা-স্বয়ংক্রিয় রাখুন। একটা বট বাজেট, টাইমলাইন, কেনার উদ্দেশ্য আর টাইম জোন জিজ্ঞেস করবে, আর দ্বিতীয় মেসেজেই মানুষ ঢুকবে। ১৫ মিলিয়ন থাই বাতের প্রপার্টি নিয়ে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় কথোপকথন ক্লায়েন্ট হারায়।
ভিউয়িং ট্যুর প্ল্যান করতেও একই টুল ব্যবহার করা যায় - ফুকেটের ট্রাফিক মাথায় রেখে তিনটা এলাকায় দুই দিনের রুট মডেল ঠিকঠাক সাজিয়ে দেয়, তবে ফ্লাইট আর থাকার বুকিং আলাদাভাবে আগেই করা ভালো, কারণ পিক সিজনে দাম প্ল্যান বদলানোর চেয়ে বেশি দ্রুত বাড়ে।
কোন AI ব্যবহার সবচেয়ে বেশি ওভাররেটেড?
লিস্টিং ডেসক্রিপশন জেনারেট করা। টেক্সট মসৃণ বের হয়, কিন্তু কনভার্শন বাড়ে না, আর যে ক্রেতা এক সপ্তাহে দশটা ওয়েবসাইট ঘুরে ফেলেছে, সে মেশিনের রিদম চিনে ফেলে এবং লিস্টিংয়ে আস্থা রাখা বন্ধ করে দেয়। দশটা মাঝারি ফল না চেয়ে একটা জোরদার ফল চাইলে, মার্কেটিং কপির বদলে ডকুমেন্ট আর হিসাবে বিনিয়োগ করুন।
আমাদের মত হলো: থাইল্যান্ডে একজন একক এজেন্টের আজ AI গ্রহণ শুধু কমিউনিকেশন আর ডকুমেন্টেই সীমিত রাখা উচিত। বাকি সবকিছু বছরে কয়েক ডজন ডিলের ভলিউমে গিয়ে লাভজনক হয়। প্রতি কোয়ার্টারে দুটো ডিল বন্ধ করা এজেন্টের জন্য সেই সময়টা নিজের পরিচিত এলাকা সম্পর্কে জ্ঞান আরও গভীর করাতেই খরচ করা বেশি সৎ পথ। থাইল্যান্ড সম্পত্তি-তে আমরা নিজেদের ক্লায়েন্ট ডেটাবেস গড়ে তোলাকেই এই কারণে প্রথম অগ্রাধিকার দিই।
সূত্র: Kalinka Thailand