JLL's seneste "Global Real Estate Technology Survey 2025" afslører en stigning i anvendelsen af kunstig intelligens (AI) i bygningsmiljøer: 92 % af erhvervsejendomslejere har allerede påbegyndt forsøg med AI-løsninger, et betydeligt spring fra mindre end 5 % for tre år siden. Imidlertid rapporterede kun 5 % af virksomhederne, at deres initiativer opnåede de fleste eller alle deres forventede resultater, hvilket fremhæver en betydelig forskel mellem implementeringsraten for AI i fast ejendom og den faktiske konvertering af forretningsværdi.
Vigtigste resultater: Ubalance mellem applikationsimplementering og værdirealisering
JLL's undersøgelse, der dækker over 1.500 ledende beslutningstagere inden for erhvervsejendomme (CRE) på tværs af 16 globale markeder, viser, at pilotanvendelser af AI inden for bygningsautomationsstyring, energieffektivisering, workflow-samarbejde og arbejdspladsstyring er blevet almindelige i branchen. Selvom næsten alle undersøgte virksomheder har gennemført relevante pilotprogrammer, og ledelsen generelt ser AI som en nøgledriver for at forbedre kernekonkurrenceevnen, er modenheden af disse projekter generelt lav – de fleste er stadig i forsøgsfasen og er vanskelige at skalere. Mindre end halvdelen af virksomhederne har med succes opnået to til tre forudbestemte mål. Med hensyn til applikationsskala fremmer hver virksomhed samtidigt i gennemsnit fem forskellige typer AI-applikationsscenarier, mens JLL har identificeret 56 differentierede AI-applikationsmodeller på tværs af hele værdikæden for erhvervsejendomme.
Strategisk skift: Opgradering fra effektivitetsværktøj til vækstmotor
AI's vægt i ejendomsteknologibudgetter stiger konstant, hvor 87 % af virksomhederne øger deres dedikerede investeringer på grund af AI-relaterede behov. Virksomhedsledere driver transformationen af AI-applikationer fra traditionelle effektivitetsfremmende værktøjer til kernemekanismer, der driver forretningsvækst og styrker konkurrencefordele. Virksomheder er ikke længere begrænset til lavrisiko-teknologiforsøg, men fokuserer i stedet på scenarier med høj værdi for at imødegå presserende forretningsudfordringer.
Implementeringsflaskehalse: Utilstrækkelig organisatorisk beredskab hindrer skalerbare resultater
JLL understreger, at niveauet af organisatorisk beredskab – især datakvalitet, IT-infrastrukturens tilpasningsevne og forandringsledelse – er den primære faktor, der hindrer realiseringen af skalerbar værdi fra AI. I øjeblikket forbliver de fleste virksomheders anvendelser af AI overfladiske, eller de kæmper med effektivt at integrere algoritmiske modeller med realtidsdata fra bygninger. Dette begrænser direkte systemets praktiske effektivitet inden for områder som miljøoptimering og reduktion af ressourcespild. Brancheeksperter påpeger, at sammenlignet med blot at stole på "smart building"-konceptet, giver dyb integration af AI-teknologi med eksisterende automationssystemer ofte tilsvarende eller endda bedre resultater. Denne tilgang er især velegnet til ældre bygninger og ejendomsprojekter med en blanding af bygninger fra forskellige epoker.
Brancheindsigt: Vigtige succesfaktorer ud over teknologi
Denne rapport bryder den misforståelse, at succes udelukkende kan opnås gennem teknologi: Den effektive implementering af AI kræver en skræddersyet køreplan for digital transformation, en robust datasupportplatform og evnen til at integrere AI dybt i de daglige driftsprocesser. Brancheeksperter analyserer, at kløften mellem AI-applikationer og forretningsresultater ikke skyldes iboende fejl i selve teknologien, men snarere stammer fra utilstrækkelig applikationsintegration, fragmenteret implementering og mangel på et klart strategisk fokus og videnskabelige standarder for præstationsmåling.
Fremtidsudsigter og handlingsanbefalinger
JLL og eksterne brancheeksperter er enige om, at de næste tre til fem år vil være et kritisk vindue til at afgøre, om den høje implementeringsrate for AI i ejendomsbranchen kan omsættes til betydelige og kvantificerbare afkast. Virksomheder, der er langsomme til at handle eller undlader at handle i denne periode, kan risikere at miste deres konkurrencefordel; mens dem, der proaktivt opbygger grundlæggende kapaciteter - såsom etablering af datasystemer af høj kvalitet og opbygning af skalerbar digital infrastruktur - er mere tilbøjelige til at skille sig ud i AI-transformationen.
Samlet set har ejendomsbranchen hurtigt taget AI-teknologi til sig, men den nuværende modenhed inden for applikationer er stadig lav, og storstilet implementering står over for flere udfordringer, hvilket resulterer i, at kun få projekter realiserer deres forventede værdi. En vellykket implementering af AI i ejendomssektoren afhænger ikke kun af afprøvning af nye teknologier, men også af omfattende strategisk planlægning, tilstrækkelig organisatorisk forberedelse og en integreret digital transformationsvej gennem hele bygningens driftsproces. De næste par år vil vide, i hvilket omfang virksomheder mindsker kløften mellem deres vision for AI-applikationer og de faktiske forretningsresultater.