INREV, de Europese vereniging van beleggers in niet-beursgenoteerd vastgoed, houdt op 11 september 2025 haar Technology Seminar. De editie van dit jaar vindt online plaats en draait om twee onderwerpen die de vastgoedbeleggingssector snel bezighouden: de strategische betekenis van kunstmatige intelligentie (AI) en de toenemende urgentie van cyberveiligheid. De vereniging maakte het seminar op 15 juli bekend en opende tegelijk de inschrijving.
AI in de praktijk en digitale weerbaarheid
Het programma is opgebouwd rond drie thema’s. Het eerste is de vraag hoe vastgoedbedrijven AI effectief in hun organisatie kunnen inbedden. Het tweede deel bestaat uit praktijkvoorbeelden van AI-toepassingen in de sector. Het derde thema gaat over de belangrijkste trends en nieuwe risico’s op het gebied van cyberveiligheid.
INREV richt zich met het seminar zowel op bestuurders die met innovatie bezig zijn als op professionals die de digitale verdediging van hun organisatie moeten versterken. Volgens de vereniging moeten deelnemers na afloop beter in staat zijn hun organisatie veilig, efficiënt en bij de tijd te houden. Inschrijven kan via de evenementenpagina van INREV. Sprekers, tijden en eventuele kosten zijn in de aankondiging nog niet bekendgemaakt. Op de aankondigingspagina verwijst INREV wel naar eerder gepubliceerd materiaal over AI, waaronder een zakgids en een chatbot, en naar een overzichtspagina met de opleidingsinitiatieven van de vereniging.
Dat INREV voor een online-opzet kiest, maakt het seminar laagdrempelig voor de leden die verspreid over Europa werken: pensioenfondsen, verzekeraars, fondsbeheerders en adviseurs. Het verschilt daarmee van de grote fysieke bijeenkomsten van de vereniging, zoals het jaarcongres in het voorjaar en het najaarscongres.
Zomer in het teken van AI
De aankondiging staat niet op zichzelf. INREV heeft de afgelopen weken een reeks publicaties over technologie uitgebracht, die samen laten zien hoe hoog het onderwerp op de agenda van de vereniging staat.
Op 1 juli publiceerde INREV een zakgids over AI voor vastgoedprofessionals, ontwikkeld door de eigen Technology Committee. De gids beschrijft toepassingen van AI in de vastgoedsector, geeft voorbeelden van hulpmiddelen en gaat in op de beperkingen en de aandachtspunten bij het gebruik ervan. INREV wijst erop dat AI de manier verandert waarop vastgoedprofessionals communiceren, datagedreven beslissingen nemen en hun duurzaamheidswerk ondersteunen. Tegelijk lanceerde de vereniging een chatbot die vragen beantwoordt op basis van haar eigen rapporten, analyses en sectorinformatie. Het doel is leden te helpen AI verantwoord te gebruiken en in hun werk te integreren.
Op dezelfde dag verschenen twee casestudy’s waarin beleggers en adviseurs laten zien hoe zij AI toepassen. In de eerste beschrijft a.s.r. real estate een op machine learning gebaseerd model voor marktvoorspellingen. Het voorspelt onder meer het verschil tussen vastgoedrendement en rente, de groei van markthuren en bezettingsgraden in verschillende economische scenario’s. Het model is geïntegreerd in de data-infrastructuur van de Nederlandse belegger en moet beleggingsteams helpen sneller en preciezer te beslissen, afgestemd op de doelen van iedere klant.
In de tweede casestudy onderzocht JLL hoe grote taalmodellen kunnen helpen bij het verzamelen van duurzaamheidsgegevens voor taxaties. Taxateurs staan onder toenemende druk om ESG-factoren mee te wegen, terwijl de beschikbare data vaak onvolledig of inconsistent zijn. JLL testte meerdere taalmodellen, waaronder het eigen JLLGPT, op hun vermogen om ESG-gegevens uit uiteenlopende en meertalige documenten te halen. Het eigen model bleek daarbij zeer nauwkeurig, vooral bij documenten in meerdere talen. Volgens de studie kan AI zo de ESG-rapportage stroomlijnen en taxaties robuuster maken.
Van experiment naar beleid
Met het seminar zet INREV een volgende stap: van het delen van voorbeelden naar het bespreken van de manier waarop organisaties AI structureel kunnen inzetten. Dat is voor beleggers in niet-beursgenoteerd vastgoed geen abstracte kwestie. Fondsbeheerders werken met grote hoeveelheden gegevens over huurders, contracten, energieverbruik en waarderingen, en moeten steeds uitgebreider rapporteren aan beleggers en toezichthouders. AI kan een deel van dat werk versnellen, maar vraagt ook om duidelijke afspraken over datakwaliteit, controle en verantwoordelijkheid.
De koppeling met cyberveiligheid ligt voor de hand. Naarmate vastgoedorganisaties meer data verzamelen en meer processen digitaliseren – van beleggersrapportage tot slimme gebouwsystemen – groeit het aanvalsoppervlak voor digitale inbraken. Een datalek of een aanval op een gebouwbeheersysteem kan zowel financiële schade als reputatieschade veroorzaken. Door AI en cyberveiligheid in één programma te behandelen, benadrukt INREV dat innovatie en digitale weerbaarheid samen moeten opgaan.
Terugkerend seminar
Het Technology Seminar is een terugkerend onderdeel van de INREV-kalender. Ook vorig jaar stonden slimme gebouwen en AI centraal in het programma. De aandacht is sindsdien verschoven van de vraag wat AI kan, naar de vraag hoe vastgoedbeleggers het verantwoord en veilig in hun dagelijkse werk inbouwen.
Voor Nederlandse partijen is het onderwerp extra relevant. INREV is in Amsterdam gevestigd, en met a.s.r. real estate levert een Nederlandse belegger een van de praktijkvoorbeelden in de nieuwe reeks casestudy’s over AI.
Wat volgt
De inschrijving voor het online seminar van 11 september is geopend. INREV nodigt bedrijven daarnaast uit om eigen casestudy’s over technologie in te sturen, zodat de verzameling praktijkvoorbeelden verder groeit. Wie zich vooraf wil voorbereiden, kan de AI-zakgids en de casestudy’s van a.s.r. real estate en JLL raadplegen op de technologiepagina’s van de vereniging.
Bron: INREV – Join the INREV Technology Seminar on 11 September (15 juli 2025)
Extra bronnen: INREV – AI in practice: pocket guide (1 juli 2025) · INREV – New case studies: AI in real estate forecasting and ESG data extraction (1 juli 2025) · INREV – INREV Technology Seminar: registration open (16 juli 2024)
