Ilustratīvs attēls/Pexels.com
Mājokļa iegāde tradicionāli ir bijis viens no finansiāli nozīmīgākajiem un vienlaikus emocionālākajiem lēmumiem cilvēka dzīvē. Pircējs apskata sludinājumus, salīdzina cenas, dodas uz īpašumu apskatēm un konsultējas ar banku vai nozares speciālistiem. Taču līdz ar mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās un datu analītikas attīstību šis process sāk mainīties.
Nākamais nekustamo īpašumu digitalizācijas posms vairs nebūs tikai iespēja internetā atrast piemērotu sludinājumu. Tehnoloģijas arvien vairāk palīdzēs saprast, vai konkrētais īpašums patiešām ir prasītās cenas vērts, kādi riski ar to saistīti un kā tas izskatās uz apkārtējā tirgus fona.
Latvijā šādas iespējas kļūst īpaši aktuālas laikā, kad mājokļu cenas atkal pieaug. Centrālās statistikas pārvaldes dati liecina, ka 2026. gada pirmajā ceturksnī mājokļu cenas Latvijā bija par 10,9% augstākas nekā attiecīgajā periodā gadu iepriekš. Īpaši straujš kāpums bija vērojams lietoto mājokļu segmentā – par 12,2%.
Arī Rīgas sērijveida dzīvokļu tirgū 2026. gadā vērojams cenu kāpums. Līdz jūlijam vidējās cenas bija pieaugušas par vairāk nekā 8% kopš gada sākuma, savukārt atsevišķos Rīgas mikrorajonos kāpums sasniedza 12%.
Pircējam vairs nepietiek tikai ar sludinājumu
Pieaugošu cenu apstākļos arī kļūdaina lēmuma cena kļūst lielāka. Sludinājumā pircējs redz īpašuma cenu, platību, fotogrāfijas un pārdevēja sniegto aprakstu, taču aiz viena īpašuma var slēpties ievērojami plašāks informācijas kopums.
Iepriekšējie darījumi konkrētajā ēkā un apkārtnē, zemes īpašumtiesības, apgrūtinājumi, ēkas tehniskie dati, energoefektivitāte, renovācijas vēsture, parādi, plūdu riski un citi faktori var būt būtiski gan īpašuma vērtībai, gan izmaksām un riskiem nākotnē.
Problēma ir tā, ka šī informācija nav atrodama vienuviet. Tā ir izkaisīta dažādos valsts reģistros, datubāzēs, kartēs un komerciālos datu avotos. Daļa informācijas ir maksas, savukārt tās interpretācijai nereti nepieciešamas profesionālas zināšanas.
“Lielākā problēma nav datu neesamība. Informācijas par īpašumiem patiesībā ir ļoti daudz, taču tā ir sadrumstalota dažādās sistēmās. Cilvēkam bez pieredzes ir grūti saprast ne tikai to, kur visu nepieciešamo atrast, bet arī kuri dati konkrētajā situācijā ir būtiski un ko tie nozīmē,” norāda sertificēts nekustamā īpašuma vērtētājs un Estimo.lv līdzdibinātājs Jānis Ozols.
Šo tendenci iespējams novērot arī nekustamo īpašumu pārbaudes platformā Estimo.lv. Lietotāji īpašumu izpētē interesējas ne tikai par aprēķināto tirgus vērtību, bet arī pēta vēsturiskos darījumus un sludinājumus, informāciju par ēku un zemi, apgrūtinājumus, parādus un potenciālos riskus.
Tas norāda uz plašāku pārmaiņu pircēju uzvedībā – arvien svarīgāk kļūst saprast ne tikai cik īpašums maksā, bet arī kas slēpjas aiz sludinājumā norādītās cenas.
Mākslīgais intelekts var izdarīt to, kam agrāk bija nepieciešamas stundas
Tieši lielu un sadrumstalotu datu apjomu apstrādē mākslīgajam intelektam un mašīnmācīšanās tehnoloģijām nekustamo īpašumu nozarē var būt viena no nozīmīgākajām lomām.
Līdz šim padziļināta īpašuma sākotnējā izpēte lielā mērā bijusi manuāla – informācija jāmeklē vairākos avotos, jāsalīdzina darījumi un jāinterpretē dažādi dati.
Tehnoloģijas ļauj šo procesu būtiski mainīt.
Latvijā šādu pieeju attīsta arī Estimo.lv, kas vienā platformā apvieno vairāk nekā 20 nekustamo īpašumu datu avotus, tostarp arī maksas datus, un izmanto datu analītiku un mašīnmācīšanās algoritmus īpašumu analīzei.
Tā vietā, lai lietotājam būtu jāmeklē informācija vairākās sistēmās, platforma to apkopo, sasaista ar konkrēto īpašumu un pārvērš saprotamā pārskatā dažu sekunžu laikā.
Būtiska tehnoloģijas daļa ir arī īpašuma vērtības noteikšana. Automatizēts vērtējums nenozīmē vienkārši paņemt vēsturiskos darījumus un aprēķināt vidējo cenu par kvadrātmetru. Īpašuma vērtību ietekmē virkne savstarpēji saistītu faktoru.
Estimo vērtēšanas modelī tiek ņemti vērā ne tikai vēsturiskie tirgus dati, bet arī inflācijas ietekme, konkrētā atrašanās vieta un citi īpašumu un tirgu raksturojoši faktori.
AI loma nebūs pateikt: “Pērc šo dzīvokli”
Mākslīgā intelekta izmantošana nekustamo īpašumu nozarē nenozīmē, ka algoritms cilvēka vietā izvēlēsies nākamo mājvietu.
Daudz reālāks scenārijs ir AI kā lēmumu atbalsta rīks.
Tas var analizēt lielu vēsturisko darījumu apjomu, salīdzināt līdzīgus īpašumus, pamanīt neatbilstības datos, apkopot informāciju par konkrētu ēku vai zemesgabalu un palīdzēt pircējam identificēt faktorus, kuriem būtu jāpievērš uzmanība pirms darījuma.
“Tehnoloģijai nav jāpieņem lēmums cilvēka vietā. Tās uzdevums ir panākt, lai cilvēks šo lēmumu pieņem ar daudz pilnīgāku informāciju. Ja agrāk pircējs lielā mērā vērtēja īpašumu pēc cenas, atrašanās vietas un tā, ko redz apskates laikā, nākotnē vēl pirms apskates viņam būs pieejams daudz dziļāks priekšstats par konkrēto īpašumu,” saka Estimo.lv līdzdibinātājs Artūrs Kostins.
Vienlaikus tehnoloģija nevar un tai nav jāaizstāj visa nekustamo īpašumu nozares profesionālā ekspertīze. Automatizēta analīze var palīdzēt sākotnējā izpētē, taču sarežģītākos gadījumos joprojām būtiska būs sertificēta vērtētāja, būvinženiera, jurista vai cita speciālista iesaiste.
Latvijas mājokļu tirgus atkal kļūst aktīvāks
Tehnoloģiju attīstība sakrīt ar pārmaiņām pašā nekustamo īpašumu tirgū.
Latvijas Banka savā 2026. gada Finanšu stabilitātes pārskatā norāda, ka zemākas procentu likmes, aizņēmēju finansiālās situācijas uzlabošanās un lielāka banku gatavība kreditēt ir veicinājusi kreditēšanas aktivitāti. Straujāka mājokļu kreditēšana savukārt palielinājusi aktivitāti mājokļu tirgū.
Arī banku dati rāda pircēju aktivitātes pieaugumu. Piemēram, SEB šā gada pirmajā pusgadā izsniegtā mājokļu finansējuma apjoms pieaudzis par 12% salīdzinājumā ar attiecīgo periodu pērn. Vienlaikus pircēji arvien biežāk interesējas ne tikai par Rīgu, bet arī par Pierīgu, privātmājām un īpašumiem Latvijas reģionos.
Tomēr cenu pieaugums nenotiek vienmērīgi. Rīgā vien atšķirības starp mikrorajoniem var būt būtiskas, un vēl lielākas tās kļūst, salīdzinot Rīgu, Pierīgu un pārējo Latviju.
“Tāpēc viens vidējais cenu rādītājs pircējam patiesībā pasaka ļoti maz. Diviem vizuāli līdzīgiem īpašumiem vienā cenu kategorijā vērtība un riski var būt pilnīgi atšķirīgi. Nekustamajā īpašumā lokācija, ēkas stāvoklis, zeme, juridiskie apstākļi un konkrētās apkārtnes tirgus dati ir daudz svarīgāki par vienu Latvijas vidējo cenu,” skaidro Jānis Ozols.
Baltijā pircēju iespējas atšķiras
Atšķirības redzamas arī Baltijas mērogā.
2026. gada SEB aptauja rāda, ka Latvijas iedzīvotāji mājokļa iegādei kopumā ir gatavi atvēlēt mazāk nekā Lietuvas un Igaunijas iedzīvotāji. Latvijā 66% aptaujāto nākamo mājokli meklētu cenu kategorijā līdz 100 000 eiro, savukārt Lietuvā un īpaši Igaunijā pircēji biežāk apsver dārgākus īpašumus.
Tas nozīmē, ka tehnoloģiju nozīme katrā Baltijas tirgū var izpausties nedaudz atšķirīgi, taču kopējā tendence ir līdzīga - pirms tik nozīmīga finanšu lēmuma pircējs vēlas piekļūt arvien plašākai un saprotamākai informācijai.
Nākamais solis — AI, kas redz vairāk nekā skaitļus
Viens no interesantākajiem nākamajiem attīstības posmiem varētu būt mākslīgā intelekta spēja analizēt ne tikai strukturētus datus, bet arī pašu sludinājumu saturu.
Nekustamā īpašuma fotogrāfijās ir daudz informācijas, kuru tradicionālajos automatizētajos vērtēšanas modeļos ir sarežģīti ņemt vērā - īpašuma vizuālais stāvoklis, remonta līmenis, apdares kvalitāte un citi raksturlielumi.
Datorredzes tehnoloģijas nākotnē varētu palīdzēt šo informāciju identificēt automātiski un savienot ar vēsturisko darījumu, lokācijas, ēkas un citiem datiem.
Arī Estimo.lv viens no tehnoloģijas tālākās attīstības virzieniem ir AI izmantošana īpašumu attēlu analīzei, lai automatizētajā īpašuma vērtējumā būtu iespējams ņemt vērā arvien plašāku faktoru loku.
Tas savukārt varētu mainīt arī pašu īpašumu meklēšanas procesu. Nākotnē sistēmas varētu ne tikai atlasīt sludinājumus pēc cenas, platības un atrašanās vietas, bet palīdzēt tos salīdzināt pēc pircēja faktiskajām prioritātēm – ikmēneša izmaksām, energoefektivitātes, infrastruktūras, potenciālajiem riskiem vai paredzamās īpašuma vērtības.
Tehnoloģija neaizstās ekspertīzi
Jo vairāk datu iespējams apstrādāt automātiski, jo būtiskāks kļūst jautājums par cilvēka lomu.
“Jo lielāks ir finansiālais lēmums, jo svarīgāk ir saprast ne tikai skaitļus, bet arī to kontekstu. Mākslīgais intelekts ļoti labi spēj apstrādāt lielu datu apjomu, taču nekustamais īpašums nav tikai datu kopa. Tāpēc nākotni drīzāk redzu kā tehnoloģiju un profesionāļu sadarbību, nevis viena aizstāšanu ar otru,” uzsver Jānis Ozols.
Tehnoloģija var paveikt lielu daļu sākotnējās informācijas apkopošanas un analīzes, savukārt profesionālis savu laiku var veltīt gadījumiem, kuros nepieciešama padziļināta ekspertīze un konteksta izvērtēšana.
Šāda sadarbība var padarīt nekustamo īpašumu tirgu ne tikai efektīvāku, bet arī caurspīdīgāku.
Vai īpašuma digitāla pārbaude kļūs tikpat pašsaprotama kā atsauksmju lasīšana?
Lielākās pārmaiņas tuvāko gadu laikā, iespējams, notiks nevis pašās tehnoloģijās, bet cilvēku gaidās.
Pircējam nebūs obligāti jāzina, kāds algoritms darbojas fonā. Viņš vienkārši sagaidīs, ka pirms darījuma dažu sekunžu laikā iespējams iegūt informāciju, kuras apkopošanai agrāk būtu nepieciešamas stundas.
“Pirms desmit gadiem bija normāli par īpašumu zināt tik daudz, cik bija uzrakstīts sludinājumā un ko pastāstīja pārdevējs. Domāju, ka pēc dažiem gadiem būs grūti iedomāties pirkumu, pirms kura cilvēks nav digitāli pārbaudījis konkrēto īpašumu. Līdzīgi kā šodien pirms viesnīcas rezervēšanas mēs automātiski apskatām atsauksmes,” norāda Artūrs Kostins.
Mākslīgais intelekts, visticamāk, neizlems, kur cilvēkam dzīvot. Taču tas var būtiski samazināt informācijas asimetriju starp pārdevēju un pircēju un palīdzēt vienu no dzīves lielākajiem finanšu lēmumiem pieņemt, balstoties ne tikai uz emocijām un sludinājuma fotogrāfijām, bet arī datos.
Un, iespējams, pēc dažiem gadiem jautājums “Vai tu pārbaudīji īpašumu?” pirms mājokļa iegādes būs tikpat pašsaprotams kā šodien - “Vai tu izlasīji atsauksmes?”
Autori ir tehnoloģiju platformas Estimo.lv līdzdibinātāji.
