Рієлторська платформа ззовні виглядає нішевою, але всередині це три речі, які я відвантажував багато разів: маркетплейс (оголошення, пошук, фільтри, мапа), CRM (ліди, статуси, хто кому дзвонив) і бронювання (покази, календарі, нагадування). Додайте AI - і це одне з найкращих місць, щоб дати моделі справжню роботу: багато напівструктурованого тексту, фото й однотипних питань, а агенту завжди бракує часу.
Починаю з моделі даних, бо саме там такі продукти живуть або помирають. Оголошення - це не рядок з полем description: у нього є тип, історія цін, статус (чернетка, активне, заброньоване, продане), локація з координатами, медіа і власник чи агенція. PostgreSQL зі справжніми обмеженнями, PostGIS або хоча б індексовані координати для пошуку на мапі, повнотекстовий пошук по адресах і описах, і журнал змін - хто і коли змінив ціну. Дублікати - класичний біль: одна й та сама квартира від трьох агентів - тому дедуплікація закладається в дизайн, а не латається потім.
Публічна частина - Next.js з SSR або ISR для сторінок оголошень, бо в нерухомості SEO - це трафік: кожне оголошення - лендинг зі структурованими даними, швидкими зображеннями й зрозумілим URL. Частина для агентів - дашборд: воронка лідів, календар показів, сповіщення в пошту чи Telegram. Mobile-first з обох боків - покупці гортають з телефона, а агенти працюють з машини.
Найбільше цінності я бачу в AI, якщо це крок у робочому процесі, а не чат на головній. Чистий опис оголошення, складений з кількох полів і фото, який агент редагує й підтверджує. Структуровані дані, витягнуті з безладного PDF, скопійованого оголошення чи голосового повідомлення. Семантичний пошук, де «дві спальні, тихо, біля парку, в межах бюджету» перетворюється на фільтри плюс ембеддинги по описах. Кваліфікація лідів, де модель підсумовує розмову й пропонує наступну дію - а вирішує агент. RAG по власних документах агенції - договорах, правилах, гайдах по районах - щоб відповіді були з джерелом.
Запобіжники ті самі, що й у кожному AI-продукті, який я будую. Модель ніколи сама не публікує ціну, нічого не підписує й не пише клієнту - вона готує чернетку, людина підтверджує. Кожна генерація логується разом із вхідними даними, щоб неправильну відповідь можна було відстежити. Персональні дані мінімізуються до того, як потрапляють до провайдера, а вартість обмежена на кожен процес. OpenAI чи Anthropic стоїть за інтерфейсом, тож заміна моделі - це зміна конфігу, а не переписування. Запускаю один процес за прапорцем, міряю, скільки часу він економить агенту, і лише потім додаю наступний.
Той самий підхід працює далеко за межами нерухомості: платформи бронювання, hospitality-інструменти продажів, маркетплейси, SaaS з великою CRM-частиною - будь-який продукт, де люди працюють з великою кількістю тексту й однотипних рішень. Якщо будуєте такий - надішліть один процес, який команда найбільше не любить робити руками. Відповім найменшим продуктом, що його автоматизує, даними, які для цього потрібні, і місцем, де лишається людина.
Дайте наступному продукту того, хто лишається.
Готовий стартувати зараз і лишитись. Довготермінові ретейнери, не злив за два тижні. Напишіть - обговоримо проєкт, вимоги і як рухатись далі.