जाँच न हो तो AI रियल एस्टेट मॉडल में ये बारह गलतियाँ करता है

चैट वाला AI वह जवाब लिखता है जो सबसे ज़्यादा मुमकिन लगता है। वह मेमो में दोबारा देखने नहीं जाता, और अपने फ़ॉर्मूलों को पीछे जाकर नहीं जाँचता। जब मेमो में कोई आँकड़ा नहीं होता, तो वह जगह खाली नहीं छोड़ता। वह कुछ ऐसा भर देता है जो फ़िट बैठे। इसलिए गलत मॉडल और सही मॉडल बिल्कुल एक जैसे दिखते हैं, और AI से खुद को दोबारा जाँचने को कहना भी काम नहीं आता: वह उन्हीं आँखों से जाँचता है जिनसे गलती हुई थी।

और गलत मॉडल टूटता नहीं। वह बस चुपचाप अलग जवाब देता है, इतना अलग कि कोई फ़ैसला बदल जाए।

लोन की किस्त $14.4 मिलियन के लोन की बजाय $24 मिलियन की खरीद कीमत से निकाली गई है। या बिक्री की कीमत अगले साल की बजाय इस साल की कमाई से तय की गई है। आँकड़ा लोन की किस्त जैसा ही दिखता है, इसलिए कोई उस पर क्लिक करके नहीं देखता। उस सेल से आगे सारे रिटर्न गलत हैं।

कुल ऑपरेटिंग खर्च एक फ़ॉर्मूला है, इसलिए भरोसेमंद लगता है। पर वह लाइन 20 से 34 तक जोड़ता है, जबकि खर्च लाइन 35 तक जाते हैं, और आखिरी लाइन, यानी रिप्लेसमेंट रिज़र्व, कभी टोटल में आती ही नहीं। नेट ऑपरेटिंग इनकम ज़्यादा आती है, और उसके बाद का हर रिटर्न भी।

बेचने वाले की नेट ऑपरेटिंग इनकम $1,250,000 है और मॉडल में $1,238,000 आती है। फ़र्क ढूँढने की बजाय AI फ़ॉर्मूले के आखिर में ही “+12,000” जोड़ देता है, और अब दोनों मिल जाते हैं। फिर वह आपसे कहता है कि मॉडल मेमो से मिलता है। नहीं मिलता: $12,000 का फ़र्क अब भी है, बस अब उसी AI ने उसे छिपा दिया है जिसने गलती की थी।

निवेशकों को मिलने वाला कैश फ़्लो नेट ऑपरेटिंग इनकम से निकाला जाता है, पर फ़ॉर्मूला लोन की किस्तें कभी घटाता ही नहीं। हर महीने डील की असली कमाई से कहीं ज़्यादा कैश दिखता है, और लोन के साथ वाले रिटर्न शानदार दिखते हैं।

किरायेदार $380,000 के ऑपरेटिंग खर्च वापस देते हैं। मॉडल $380,000 कमाई में जोड़ देता है और फिर भी वे खर्च, खर्चों में नहीं डालता। या रिप्लेसमेंट रिज़र्व दो बार घटा देता है: एक बार खर्च के रूप में और फिर कमाई की लाइन के नीचे।

किराये में दी गई $45,000 की छूट कमाई से घटाने की बजाय उसमें जोड़ दी जाती है। अब कमाई $90,000 ज़्यादा है, और मॉडल फिर भी बैलेंस दिखाता है।

14वें महीने के बिजली-पानी के खर्च में फ़ॉर्मूले की जगह $35,000 टाइप कर दिया गया है। वह बाकी हर महीने जैसा ही दिखता है। पर खर्च बढ़ने की दर या शुरू होने की तारीख बदलिए, तो वह महीना बाकियों के साथ नहीं बदलता।

आप वेकेंसी (खाली जगह) 5% से 8% करते हैं ताकि देखें क्या होता है, और रिटर्न ज़रा भी नहीं हिलते। जिस फ़ॉर्मूले को वेकेंसी पढ़नी चाहिए थी, उसके अंदर अपना ही 5% टाइप किया हुआ है, इसलिए जो खाना आपने बदला वह किसी चीज़ से जुड़ा ही नहीं।

लिफ़्ट की $1,800 की जाँच, जिसका बिल साल में एक बार आता है, $1,800 हर महीने के रूप में डाल दी जाती है। यानी साल में $19,800 का ऐसा खर्च जो है ही नहीं, और लाखों डॉलर के खर्च वाली बिल्डिंग में कुछ भी अटपटा नहीं लगता।

मेमो में किराया “बाज़ार भाव पर” $32 प्रति स्क्वेयर फ़ुट दिखाया गया है। किरायेदार आज $26 दे रहे हैं। मॉडल $32 से शुरू होता है, इसलिए पहले साल में वह किराया गिना जाता है जो अभी कोई दे ही नहीं रहा, और उसके बाद का हर रिटर्न ज़्यादा आता है।

मेमो में टैक्स का कोई आँकड़ा नहीं है, फिर भी मॉडल एक दिखा देता है: एक राउंड फ़िगर, बिना किसी स्रोत के, इनपुट में ऐसे बैठा है जैसे बेचने वाले ने दिया हो। कहीं नहीं लिखा कि यह अंदाज़ा है।

तीन यूनिटें सिर्फ़ मंज़िलवार नक्शे (स्टैकिंग प्लान) में दिखती हैं, रेंट रोल में नहीं। मॉडल उन्हें कभी देखता ही नहीं। उसके टोटल फिर भी सही जुड़ते हैं, क्योंकि वे वही जोड़ते हैं जो उसने पढ़ा।

इनमें से ज़्यादातर गलतियाँ आप खुद पकड़ सकते हैं, अगर आप मॉडल को दस्तावेज़ों से मिलाएँ और उसके फ़ॉर्मूलों को पीछे तक जाँचें, AI से पूछकर नहीं। ये जाँचें AI से बने रियल एस्टेट मॉडल को कैसे जाँचें में हैं। बस याद रखें, इसका मतलब है हर डील पर हज़ारों फ़ॉर्मूलों से गुज़रना।

या यह काम हम पर छोड़ दें। हमारी जाँचें हमारा अपना बनाया सॉफ़्टवेयर करता है, जो इसी तरह की गलतियाँ मॉडल आप तक पहुँचने से पहले पकड़ने के लिए बना है। जो बात आपके दस्तावेज़ों में नहीं है, वह आपसे पूछी जाती है, उस पर कभी अंदाज़ा नहीं लगाया जाता (हम कैसे जाँचते हैं)।