Artificiell intelligens (AI) har blivit en omvälvande teknologi inom flera datadrivna branscher,inklusive sjukvård och tillverkning. Denna studie undersöker tillämpningar av AI-baseradprediktiv analys inom dessa sektorer med målet att identifiera lärdomar och framgångsfaktorersom är relevanta för fastighetsbranschen. Med en kvalitativ jämförande metod samlades datain genom litteraturstudier och semistrukturerade intervjuer med experter från PropTech,sjukvård, tillverkning och relaterade områden.

Resultaten visar att sjukvård och tillverkningsindustri uppvisar hög AI-mognad, med robustadatainfrastrukturer, integrerade arbetsflöden och starkt ledningsengagemang. AI stödjerviktiga funktioner såsom diagnostik, riskklassificering, prediktivt underhåll ochproduktionsoptimering. Fastighetssektorn uppvisar däremot en fragmenterad AI-användningsom begränsas av äldre system, datasilos och begränsad organisatorisk beredskap.

Centrala framgångsfaktorer är tvärfunktionella team, pilotdriven implementering och en balansmellan mänsklig expertis och AI-komplement. Etiska och regulatoriska aspekter samtdatakvalitet framträder som avgörande för en hållbar AI-användning. Studien konstaterar attfastighetsbranschen kan påskynda AI-integrationen genom att anta beprövade strategier frånmer mogna sektorer, med fokus på skalbara dataplattformar, organisatorisk förändringsledningoch stegvisa AI-lösningar som tydligt skapar affärsvärde.

Dessa insikter bidrar med praktiska rekommendationer för att driva digital transformationbaserad på AI inom fastighetsförvaltning, där teknisk innovation balanseras med ett mänskligtoch användarcentrerat perspektiv.

Artificial Intelligence (AI) has become a transformative technology across multiple data-drivenindustries, including healthcare and manufacturing. This study explores AI-based predictiveanalytics applications in these sectors, aiming to extract lessons and success factors relevantfor the real estate industry. Employing a qualitative comparative methodology, data wascollected through a literature review and semi-structured interviews with experts fromPropTech, healthcare, manufacturing, and related fields.

The findings reveal that healthcare and manufacturing demonstrate advanced AI maturity,characterized by robust data infrastructures, integrated workflows, and strong leadershipengagement. AI supports critical functions such as diagnostics, risk stratification, predictivemaintenance, and production optimization. In contrast, the real estate sector exhibitsfragmented AI adoption, hindered by legacy systems, data silos, and limited organizationalreadiness.

Key success factors identified include cross-functional teams, pilot-driven implementation, anda balance between human expertise and AI augmentation. Ethical and regulatoryconsiderations, as well as data quality, emerge as crucial for sustainable AI deployment. Thestudy concludes that real estate can accelerate AI integration by adopting proven strategiesfrom more mature sectors, focusing on scalable data platforms, organizational changemanagement, and incremental AI applications that demonstrate clear business value.

These insights contribute practical recommendations for advancing AI-driven digital transformation in real estate management, balancing technological innovation with human- centered approaches.