Kopenhagen, 29. Juni 2026. Die dänische Kommune Rudersdal verwaltet 540 Gebäude, von Schulen und Kitas bis zu Verwaltungsgebäuden. Ende 2025 ersetzte die Kommune ihre Excel-basierte Instandhaltungsplanung durch proprty.ai. Am ersten Tag waren alle 540 Gebäude im System. Innerhalb eines Monats traf das Team Instandhaltungsentscheidungen auf Basis von KI.
Für Bryan Morillo Karlqvist, Projektleiter Immobilien der Kommune Rudersdal, ging es bei dem Wechsel darum, ein Werkzeug zu bekommen, das mit der Art und Weise Schritt hält, wie das Team arbeiten muss.
„Der Grund, warum wir angefangen haben, nach einem Werkzeug wie proprty.ai zu suchen, war ein großer Bedarf an etwas, das uns hilft, den Zustand unserer Gebäude zu verstehen“, sagt Bryan Morillo Karlqvist. „Statt in einer Excel-Tabelle auf Dinge zu schauen, die wir reparieren müssen, brauchten wir ein Werkzeug, das diese Daten lebendig hält – nicht in jedem Detail, sondern auf einer eher strategischen und taktischen Ebene.“
540 Gebäude, live ab Tag eins
Rudersdal erwartete den üblichen Onboarding-Verlauf: Monate der Datenaufbereitung, bevor das System etwas Brauchbares sagen kann. So kam es nicht. Zwei Wochen nach der Unterschrift lief das Onboarding. Innerhalb eines Monats war das gesamte Portfolio live und das Team arbeitete im Werkzeug.
„Was uns am meisten überrascht hat, war, dass wir am ersten Tag unser gesamtes Portfolio im System hatten“, sagt Bryan Morillo Karlqvist. „Das Mapping unserer Liegenschaften gegen die Objekte im System war eins zu eins. Es war also wirklich einfach. Aber dass sie mit einem Konfidenzscore von 60% etwas über den Zustand von 540 Gebäuden sagen konnten, das war wirklich, wirklich beeindruckend.“
Die 60%, die Bryan beschreibt, sind der Konfidenzscore von proprty.ai: für jede Vorhersage die Wahrscheinlichkeit, dass die Zustandseinschätzung korrekt ist. Ein Score von 60% über das gesamte Portfolio gab Rudersdal vom ersten Tag an eine belastbare Ausgangsbasis für jedes Gebäude – ohne zuerst 540 Liegenschaften manuell begehen zu müssen.
Die KI schlug die Excel-Tabelle sofort
Der härtere Test kam, als die Daten im System waren. Konnte die KI die richtigen Prioritäten tatsächlich besser setzen als das Team allein?
„Wir hatten sofort das gesamte Portfolio im System und konnten Entscheidungen allein auf Basis der KI treffen, die deutlich besser waren als die Entscheidungen, die wir vorher auf Basis von Excel-Tabellen getroffen haben“, sagt Bryan Morillo Karlqvist.
Der Konfidenzscore ist ein Teil des Grundes, warum der KI-basierte Plan besser standhält als eine Excel-Tabelle, nicht schlechter. Jede Vorhersage kommt mit einem klaren Maß dafür, wie sicher das Modell ist.
„Das ist etwas, das eine Excel-Tabelle dir schlicht nicht geben kann, es sei denn, du legst eine neue Spalte an und aktualisierst sie von Hand“, sagt Bryan Morillo Karlqvist.
Öffentliche Gelder, priorisiert und dokumentiert
Für eine Kommune ist die Frage, wohin das Geld fließt, nur die halbe Frage. Warum es dorthin geflossen ist, muss später einer Prüfung standhalten. proprty.ai gibt Rudersdal eine Priorisierung, die sich erklären und verteidigen lässt, und das Argument überzeugte die Führung der Kommune schnell.
„Wir haben das unserer Verwaltungsleitung präsentiert, und unser Finanzchef war sehr begeistert“, sagt Bryan Morillo Karlqvist. „Er konnte das Potenzial darin sehen, in Richtung vorbeugender Instandhaltung zu gehen, vorausschauend zu planen, damit wir nicht so oft zurückkommen und um mehr Geld bitten müssen.“
Für Bryan ist das Prinzip hinter der Arbeit einfach.
„Es geht darum, das Geld, das wir bekommen haben, bestmöglich einzusetzen“, sagt Bryan Morillo Karlqvist. „Erst wenn wir das tun und unser eigenes Haus in Ordnung haben, können wir zur Politik gehen und sagen, wo wirklich Geld fehlt. Wir brauchen eine Methode, einen Standard und ein Werkzeug, das uns dabei unterstützt, unsere Argumente zu dokumentieren.“
Vom Feuerlöschen zur vorbeugenden Instandhaltung
Der strategische Wandel, den Rudersdal vollzieht, führt von reaktiven Reparaturen, bei denen Gebäude erst Aufmerksamkeit bekommen, wenn etwas kaputtgeht, zu geplanter vorbeugender Instandhaltung. Bryan vergleicht es mit einem Ferienhaus: Der Wert entsteht durch stetige Pflege, nicht durch Reparaturen, nachdem der Schaden entstanden ist.
„Das Paradox ist, dass vorbeugende Instandhaltung genau der Bereich ist, in dem wir am meisten für unser Instandhaltungsbudget bekommen“, sagt Bryan Morillo Karlqvist. „Die Fenster streichen, das Holzwerk streichen – da bekommen wir am meisten zurück. Und aus Nachhaltigkeitsperspektive holen wir dort die maximale Lebensdauer aus unseren Bauteilen. Das ist der Weg, den wir gehen wollen, und dabei soll uns proprty.ai unterstützen.“
Das Ziel für 2026 ist, den Konfidenzscore von 60% auf 80 bis 85% zu heben, während die eigenen Registrierungen des Teams die Datenbasis schärfen. Die Richtung ist gesetzt: weniger Feuerlöschen, mehr Planung und ein klareres Argument, jedes Mal, wenn um Geld gebeten wird.
proprty.ai nutzt domänenspezifische KI, um Gebäudezustand, Restnutzungsdauern und Kosten über große Gebäudeportfolios hinweg vorherzusagen. Das schafft eine laufend aktualisierte Entscheidungsgrundlage, mit der Eigentümer Capex richtig timen, ungeplante Opex reduzieren und Instandhaltungsinvestitionen belastbar begründen können. Heute arbeitet proprty.ai mit Kommunen, Wohnungsunternehmen und institutionellen Investoren in Dänemark, Norwegen, der Schweiz und Deutschland.
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