Heimstaden fornyer administrationen af boliger med AI
Heimstaden bruger OpenAI til at forbedre administrationen af boliger – fra at gentænke udlejning til at udvikle AI-drevet ejendomsdrift.
99 %
Lavere omkostninger til produktion af boligbilleder
20.112
Ejendomme analyseret med Codex
50 %
Af medarbejderne tog AI i brug inden for 2–3 måneder
For hundrede år siden handlede administration af en boligejendom om at finde lejere, opkræve husleje og holde ejendommen i god stand. I dag er disse grundlæggende opgaver stort set de samme. Det, der ændrer sig, er, hvordan arbejdet bliver udført.
For det europæiske boligselskab Heimstaden(åbner i et nyt vindue) åbner det en mulighed: Hvad nu, hvis AI kunne ændre administrationen af tusindvis af boliger fundamentalt?
I juni 2025 besluttede Heimstadens ledelse at sætte fart på sin AI-satsning. Efter at have vurderet flere platforme valgte virksomheden OpenAI. Målet var todelt: at styrke medarbejderne og gentænke virksomhedens kerneprocesser.
Ambitionen er at bevæge sig mod bygninger, der i stigende grad driver sig selv, hvor AI kan hjælpe med at forudse behov, koordinere arbejde og understøtte beslutninger gennem hele ejendommens livscyklus. »Formålet med vores bygninger har ikke ændret sig,« siger Helge Krogsbøl, medadministrerende direktør i Heimstaden. »Vi giver mennesker et hjem. Men måden, vi driver boligerne på, ændrer sig løbende, i takt med at vi udfordrer vanetænkningen og tager ny teknologi i brug.«
»Vi ser AI som en af de største muligheder for at sætte fart på den omstilling.«
Tænk på, hvad der sker, når en bolig bliver ledig.
Traditionelt kræver det en vurdering af lejeniveauet, fotografering, udarbejdelse af annoncer og tilpasning til efterspørgslen at få den ud på markedet igen. Hvert trin kræver tid, koordinering og faglig ekspertise. Og det kræver viden: Hvad ejer man selv, hvad tilbyder konkurrenterne, og hvad ønsker kunden?
AI understøtter nu alle de centrale trin i denne proces:
Prisfastsættelse: Indsigt og anbefalinger baseret på værktøjer bygget i ChatGPT Sites
Annoncering: Billedstyling og lejlighedsbeskrivelser udarbejdet med AI
Annoncegennemgang: En agent gennemgår alle aktive annoncer ud fra Heimstadens kvalitetsstandarder
Feedback: Markedsfeedback genereret af AI hjælper udlejningsteams med at foretage justeringer, så priserne bliver stadig mere dynamiske
Medarbejderne har fortsat ansvaret for at gennemgå og godkende beslutninger. Men arbejdet omkring disse beslutninger ændrer sig.
I Nederlandene er prisen for at producere et boligbillede med virtuel indretning faldet fra cirka 50 euro til under 0,10 euro – en reduktion på over 99 %. Heimstaden anslår et årligt besparelsespotentiale på 130.000 euro alene på det marked.
Betydningen rækker ud over billigere annoncer. Ved at bruge AI gennem hele udlejningsprocessen skaber Heimstaden en mere fleksibel måde at få boliger ud på markedet på.
»Vores AI-strategi hviler på tre søjler,« siger Nikolaj Brammer, digitaliseringsdirektør i Heimstaden. »For det første styrker vi medarbejderne gennem oplæring og adgang til de rette værktøjer. For det andet har vi en central transformationsenhed og et netværk af AI-ambassadører, der driver større AI-initiativer. For det tredje styrker vi fundamentet ved at gøre vores ejendomsadministrationssystemer og datamodeller klar til AI.«
Udlejning bringer alle tre søjler i spil: Værktøjer og oplæring gør kolleger i stand til at skabe billeder med virtuel indretning og udlejningsannoncer. Vores centrale team koordinerer forbedringer på tværs af prisfastsættelse, annoncering, annoncegennemgang og markedsfeedback. Og vi gør ejendomsdata tilgængelige for de AI-værktøjer, der understøtter prisfastsættelse og udarbejdelse af annoncer.
»Vi begyndte med at dele vores vigtigste forretningsprocesser op i trin og spørge, hvor AI kunne skabe værdi. Udlejning er et godt eksempel: Det handler ikke om at automatisere én opgave, men om at få hele processen til at fungere bedre.«
Nogle af de mest markante forandringer sker langt fra de traditionelle softwareudviklingsteams.
Heimstaden havde brug for at vurdere miljørisici på tværs af sin ejendomsportefølje. Oplysningerne fandtes, men var spredt over offentlige kilder, formater og datasæt. At omsætte dem til en brugbar vurdering ville have krævet omfattende manuelt arbejde og tekniske ressourcer.
Heimstadens Julia Erlandsen, der er analytiker inden for miljømæssig bæredygtighed og ikke har nogen baggrund i softwareudvikling, brugte Codex til at udvikle en anden tilgang.
Codex hjalp med at finde, rense og standardisere data, kontrollere kvaliteten og udvikle databehandlingsforløb, der kan gentages. Julia beholdt kontrollen over metode og validering.
Resultatet: 20.112 ejendomme vurderet, over seks millioner rækker brugbare data genereret og et anslået ressourcebehov reduceret fra fem personers arbejde i et år til to personers arbejde i to måneder.
Heimstaden undgik også at skulle hyre eksterne konsulenter, som ellers ville have været nødvendige for at løse problemet.
Det, der begyndte som et komplekst analyseprojekt, er ved at blive en fast kompetence, der understøtter vurderinger af klimarisici, opfyldelse af rapporteringskrav og investorers beslutninger.
»Codex hjalp os med at udvikle en løsning, som tidligere ville have krævet omfattende teknisk bistand. Nu har vi selv ejerskab over metoden og kan fortsætte med at udvikle den.«
Heimstadens indførelse af AI fokuserer på opgaver, som medarbejderne har brug for hjælp til. Efter at ChatGPT Enterprise blev indført i september 2025, brugte halvdelen af medarbejderne det inden for to til tre måneder. En central AI-transformationsenhed vedligeholder en samling af anvendelseseksempler, så kolleger kan lære af erfaringer på tværs af virksomheden.
Medarbejderne bruger godkendte værktøjer inden for rammerne af reglerne for datasikkerhed. De har fortsat ansvaret for at gennemgå AI-genereret indhold, før de sender det, og for at godkende beslutninger.
Også ejendomsfunktionærer tager AI i brug, heriblandt nogle, der oprindeligt var skeptiske. I Norge brugte en ejendomsfunktionær ChatGPT til at vurdere en forsømt lejlighed og udarbejde en prioriteret renoveringsplan. Observationer blev dermed omsat til en struktureret plan, som vedkommende kunne gennemgå og finpudse.
»Medarbejdere i hele virksomheden finder praktiske måder at bruge AI på i deres daglige arbejde. Vores opgave er at udbrede det, der virker, og samtidig sikre data, en klar ansvarsfordeling og menneskelig kontrol.«
Heimstaden forbereder sig allerede på næste fase: AI, der kan arbejde på tværs af systemer og koordinere processer med flere trin.
Virksomhedens Procurement Intelligence Platform, der i øjeblikket rulles ud, kombinerer automatisering af arbejdsgange med OpenAI-modeller via API'er. Platformen er udviklet til at fungere på tværs af Outlook, SharePoint og Teams og understøtter kontraktanalyse, forhandlingsforberedelse og styring af kontrakters livscyklus. Medarbejderne beholder ansvaret for kommercielle beslutninger og godkendelser.
På længere sigt er ambitionen mere gennemgribende.
Heimstaden er med til at udvikle Amplio Estate, et moderne ejendomsadministrationssystem, der er designet til at understøtte AI-drevne arbejdsgange via MCP. Målet er at give medarbejderne mulighed for at bruge AI, såsom ChatGPT, til at hente ejendomsoplysninger og udføre handlinger i centrale forretningssystemer under passende menneskeligt tilsyn.
Sådan begynder Heimstaden at omsætte idéen om bygninger, der driver sig selv, til en konkret teknologisk køreplan.
Over 99 % lavere omkostninger til billedproduktion i Nederlandene.
20.112 ejendomme vurderet med Codex, hvilket reducerede det anslåede ressourcebehov fra fem personer i et år til to personer i to måneder.
50 % af medarbejderne tog AI i brug inden for 2–3 måneder efter udrulningen.
Sæt mennesker i centrum: Flaskehalsene er at få folk med og tænke i nye muligheder – ikke teknologien
Find jeres ildsjæle: De største gevinster kommer fra kolleger, der driver forandringen lokalt
Få styr på processen: AI kan ikke reparere en dårlig proces, men kan skalere en god proces markant.
Heimstadens vision er ikke bygninger uden mennesker, men ejendomme understøttet af stadig mere intelligente systemer, som hjælper medarbejderne med at træffe bedre beslutninger og giver dem bedre muligheder for at løse kundernes problemer.
Bygningerne vil stort set forblive, hvad de altid har været – hjem og tag over hovedet. Måden, de drives på, har ændret sig for altid.
