proprty.ai

proprty.ai er en dansk platform, der beregner tilstandsvurderinger og vedligeholdelsesplaner for ejendomsporteføljer. Platformen henter bygningsdata fra offentlige registre, herunder BBR, OIS, DAR, Tinglysning, Energistyrelsens energimærker og skråfoto fra Styrelsen for Dataforsyning og Infrastruktur, og kombinerer dem med kundens egne data og data fra kundens FM-system. Ud fra det beregner modellerne restlevetider på bygningsdele, forventede vedligeholdelsesbehov og budgetter over en tiårig horisont. Problemet, det adresserer, er at en tilstandsvurdering traditionelt laves manuelt af en bygningssagkyndig, der gennemgår bygningen og taster data ind, hvilket ifølge leverandøren tager tre til fem dage pr. ejendom. Det gør planerne dyre at holde opdaterede på tværs af mange bygninger, og de bliver derfor ofte forældede mellem gennemgangene.

Målgruppen er professionelle ejere med mange kvadratmeter: kommuner og offentlige bygningsejere, almene boligorganisationer, institutionelle investorer og professionelle administratorer. Leverandøren nævner KAB, By og Havn, Københavns Ejendomme, Rudersdal Kommune, PensionDanmark, Naviair og DTU blandt kunderne, og oplyser at der er analyseret over 40 mio. m². Produktet er skåret i tre rollespor på sitet: driftschefen, den ESG-ansvarlige og asset- eller fund-manageren. Selskabet bag er proprty.ai ApS i København med Anders Holm Jørgensen som direktør.

Det mest konkrete særtræk er, at prisen står offentligt og er sat pr. kvadratmeter pr. år i fire trin: 2,00 kr., 1,15 kr., 0,90 kr. og 0,30 kr., hvor taksten falder med porteføljens areal. Standardpakken indeholder tilstandsvurdering, vedligeholdelsesplan med budget og et standard-API. Som tilkøb findes integration til DALUX, Power BI-rapporter i beta og et bæredygtighedsmodul til CO2 og energimærke. Samarbejdet starter som standard med et PoC-forløb uden binding, der kan afsluttes med en måneds varsel. Til forskel fra FM- og driftssystemer, hvor vedligeholdelsesplanen indtastes og vedligeholdes manuelt, er udgangspunktet her en beregnet plan, der opdateres automatisk. Leverandørens FAQ oplyser, at analysen kører på domænespecifik maskinlæring og eksplicit logik, at sprogmodeller kun bruges i brugerfladen og ikke i selve vurderingen, og at systemet er beslutningsstøtte, hvor ansvaret for beslutningen ligger hos kunden.

Før valg er der fire ting at afklare. Præcisionen på 85 procent er leverandørens egen validering, opgjort som korrekt eller inden for én karakter på over 4.000 bygninger i København, altså på ét geografisk datasæt. Sitet fører desuden effekttal som 20 procent lavere samlede udgifter og op til 80 procent lavere omkostning pr. vurdering uden offentlig beregningsmetode. Prisen falder med arealet, men sitet oplyser ikke, ved hvilke arealgrænser man skifter trin, så den reelle takst kræver dialog. Og hosting er ikke oplyst: persondatapolitikken angiver, at data ikke overføres uden for EU og EØS uden grundlag efter GDPR kapitel V, men nævner hverken cloududbyder eller datacenterregion.