בינה מלאכותית, כלכלה ושמאות מקרקעין: מדוע האלגוריתם לבדו אינו יודע להעריך ערך - מאמר דעה

בעידן שבו נתונים נאספים במהירות הבזק, אלגוריתמים מחשבים מגמות ותחזיות, ובינה מלאכותית חודרת לכל תחום מקצועי, עולה שאלה יסודית: האם ניתן להחליף את שיקול הדעת האנושי של השמאי, המבוסס על ניסיון, הבנה והקשר, במכונה?

אני מאמינה גדולה באימוץ הבינה המלאכותית ככלי עבודה חדשני, המסייע לשמאי לחדד תובנות, לאתר מגמות ולפעול ביעילות. אך כמו כל כלי , היא נדרשת להכוונה אנושית, לבקרה מקצועית ולשיפוט ערכי.

בעיניי, הבינה המלאכותית אינה מהווה תחליף לשמאי מקרקעין, אך ללא ספק יכולה להוות שותף אסטרטגי. שותף שמעצים את עבודתו ומרחיב את היכולות האנושיות. האתגר האמיתי איננו אם הבינה תחליף את האדם, אלא כיצד האדם ידע לשלב אותה בתבונה, באופן שמחזק את ההחלטה ולא מחליף את מקבל ההחלטה.

דווקא עכשיו, כשהמידע זמין יותר מאי־פעם, הערך האמיתי מצוי בשילוב שבין תבונה אנושית לבינה מלאכותית – בשיח משותף, לא בתחרות.

נתחיל בסקירת הפערים המונעים מהבינה המלאכותית להפוך לשמאית מקרקעין:

💡 הכלכלה

הכלכלה המסורתית מבוססת על הנחת יסוד פשוטה: בני אדם פועלים ברציונליות. אך בפועל, החלטות כלכליות אינן מתקבלות רק על בסיס חישוב קר; הן מושפעות מתודעה, רגש, הרגלים, ציפיות ופחדים.

תחום הכלכלה ההתנהגותית מראה כיצד הטיות קוגניטיביות מעצבות את השוק: קונים נצמדים למחיר ראשון שהוצג להם (Anchoring), בעל נכס נוטה להעריך את דירתו יותר רק כי היא שלו (Endowment Effect) ומשקיעים רבים סובלים מביטחון יתר בתחושותיהם (Overconfidence Bias).

התוצאה: שוק הנדל"ן אינו רק מערכת של נתונים — הוא מערכת של אנשים, אמונות והתנהגויות. ומכאן נובע הצורך בשמאי שידע לקרוא את התמונה השלמה, ולא רק את המספרים.

📊 נתוני עבר אינם חזות הכול

הן בינה מלאכותית והן שמאים אנושיים נשענים על נתוני עסקאות שבוצעו בפועל. בעוד שהאלגוריתם רואה בעסקאות סדרות מספריות, השמאי רואה בהן הקשרים.

שלוש עסקאות באותו רחוב עשויות להיראות זהות בנתונים, אך השמאי יבחין שאחת בוצעה בלחץ זמן, השנייה שיקפה אמון גובר באזור, והשלישית דווחה באופן שגוי באתר רשות המיסים.הוא ישאל: האם העסקה מייצגת את השוק? האם יש נסיבות חריגות? האם הדיווח מדויק?

היכולת הזו – לשאול, לפקפק, להבין הקשר – אינה תכונה חישובית. היא תכונה מקצועית ואנושית.

🏠 בין מסמכי הרישוי למציאות – הביקור בנכס

אחת מאבני היסוד בעבודת השמאי היא הביקור בנכס. רק שמאי שנכנס לשטח, רואה, שואל ומבצע הצלבה בין מסמכי הרישוי למציאות, יכול לזהות את הפער שבין ההיתר לבין הבנוי בפועל.

בישראל, תופעות כמו חריגות בנייה, תוספות לא מדווחות או אי־התאמות בין ההיתר לתשריט הבית המשותף שכיחות למדי. האלגוריתם יסתמך על המידע התכנוני הרשמי, בעוד שהשמאי יזהה את הפערים. הוא יבדוק אם ניתן להסדיר את החריגה, האם יש סיכון משפטי, או האם השוק מתמחר את החריגה כחלק אינטגרלי מהנכס.

נכון להיום, זהו ניתוח שאף מערכת ממוחשבת אינה יכולה לבצע, היות והניתוח דורש שיקול דעת מקצועי, תחושת אחריות והבנה מעמיקה של דינמיקת השוק.

⚖️ אחריות מקצועית – נשמת אפה של השמאות

מעבר לידע ולניסיון, מה שמבדיל שמאי ממודל חישובי הוא האחריות המקצועית. כאשר שמאי חותם על שומה, הוא נושא באחריות משפטית ואתית לתוכנה. זו אינה רק חתימה טכנית – זו הצהרה של יושרה, שקיפות ושיקול דעת.

בינה מלאכותית יכולה להפיק תוצאה, אך היא אינה נושאת באחריות. אין לה הבנה של מושגי אמון, אחריות או נזק. לעומתה, השמאי הוא בעל תפקיד נאמן לציבור, עליו לוודא כי כל נתון מאומת, כי כל הנחה מוסברת, וכי כל מסקנה עומדת בסטנדרט מקצועי ואתי.

האחריות הזו אינה מגבלה – היא ערובה לאיכות. היא שמונעת קבלת החלטות עיוורת ומעניקה ערך מוסף של אמינות אנושית במערכת טכנולוגית הולכת ומתרחבת.

היא גם מה שמבטיח שעבודת השמאי תישאר חלק בלתי נפרד ממנגנון הבקרה גם בעידן דיגיטלי לחלוטין.

🤖 שילוב בין בינה מלאכותית לבינה שמאית

הבינה המלאכותית היא כלי עוצמתי, אך לא תחליף לשיקול דעת אנושי. היא מסוגלת לזהות דפוסים, לאתר עסקאות חריגות, לעבד מידע ולבצע הצלבות מהירות אך רק שמאי יודע להמיר את המידע הגולמי לתובנה שמאית.

העתיד אינו “או שמאי או מכונה” – אלא שמאי שמדבר עם המכונה, אך מבין את האדם. השילוב הזה הוא המפתח לשמאות של המחר.

לצד היתרונות, יש להתחשב גם בחסרונות ולדעת להפעיל את הבינה המלאכותית בחוכמה, להלן סיכונים ואתגרים בשימוש בבינה המלאכותית בשמאות ובכלל:

⚠️ סיכונים ואתגרים בשימוש בבינה מלאכותית בשמאות

הסיכונים והאתגרים שניתן למנות:

• הטיות מערכתיות וחנופה למשתמש, שבהן האלגוריתם "מסכים" עם המשתמש או מחזק הנחות שגויות רק כדי להיראות מועיל;

• נימוקים לא מבוססים או הסברים שגויים, היוצרים מראית עין של ניתוח מקצועי אך בפועל אינם משקפים את הנתונים ששימשו לחישוב;

• שימוש לרעה או זיוף נתונים ומסמכים באמצעות מערכות בינה מלאכותית ללא בקרת מקור;

• שינויים בהתנהגות המערכת בעת בדיקות – מצבים שבהם האלגוריתם מציג עמידה בכללים אך פועל אחרת בשימוש אמיתי.

על כן, לצד האימוץ של הטכנולוגיה, קיימת חובה מקצועית לקבוע גבולות אתיים וכללי בקרה ברורים: להצליב נתונים ממקורות אמינים, לדרוש שקיפות בתהליך החישוב, לוודא אחריות אנושית לכל תוצר, ולבחון כל ממצא לא כעובדה מוחלטת אלא כנתון שיש לאמתו.

הגישה הזו מאפשרת ליהנות מהיתרונות העצומים של הבינה המלאכותית – מהירות, עומק וניתוח רחב – מבלי לוותר על יסודות השמאות: אמינות, שיקול דעת ואחריות

.

✍️ סיכום

הבינה המלאכותית לא מאיימת על מקצוע השמאות – היא מחדדת את ייחודו. בעולם שבו הכול נמדד, נדרש מי שידע להבין גם את מה שלא נמדד: רגש, סיכון, הקשר ואחריות. שם, בין השורות של המספרים – נמצא הערך האמיתי.

📚 ביבליוגרפיה נבחרת

Singh, A. (2023). Behavioural Biases in Real Estate Investment: A Literature Review. Humanities & Social Sciences Communications.Jarecki, P. M. (2023). The Behavioural Chain in the Real Estate Market and Its Implications. UMCS Journal.Xu, C. (2025). Using AI to Improve Price Transparency in Real Estate Valuation. MIT Thesis.Appraisal Institute. (2024). Real Estate Appraisal in the Age of Artificial Intelligence. The Appraisal Journal.Marney, J. P. (2024). Behavioural Factors Influencing the Housing Market: A Review. Journal of Economic Sciences.McKinsey & Company. (2024). Generative AI and Its Implications for Real Estate.ScienceDirect (2024). Automated Land Valuation Models: Comparative Study of Four Approaches.