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Evidence-driven AI adoption : how entrepreneurial ecosystems shape the scaling of ESG PropTech in european real estate
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This thesis examines how artificial intelligence (AI) is adopted and scaled within the European real estate sector amid growing sustainability and regulatory pressures. While AI-enabled PropTech solutions are often presented as key enablers of the climate and energy transition, many initiatives remain confined to pilot projects and fail to scale across portfolios. Existing research provides limited insight into how ecosystem conditions shape this outcome in highly regulated, data-intensive settings. Focusing on the European context, this study analyses how financial, regulatory, and organisational factors influence the adoption and scaling of AI-enabled ESG solutions in real estate. The findings show that AI adoption is fundamentally evidence-driven rather than purely technology-driven. Scaling depends on the alignment of four interrelated dimensions: (i) robust digital and data foundations, (ii) responsible AI governance and assurance practices, (iii) ESG and investor-driven evidence demands, and (iv) the ability to demonstrate operational value through simple, reproducible performance indicators. The study contributes to research on PropTech, entrepreneurial ecosystems, and sustainable finance by showing that AI scaling in real estate is conditioned by governance and evidence infrastructures. It also offers practical insights for real estate stakeholders on how to design AI solutions that meet regulatory, investor, and operational expectations. More broadly, the findings suggest that in regulated and sustainability-critical domains, AI scales through evidence infrastructures that make performance claims measurable, auditable, and comparable. AI diffusion beyond PropTech therefore depends on ecosystem-level data, governance, and assurance arrangements that turn AI outputs into trusted inputs for decision-making and reporting.
Esta tese analisa como a inteligência artificial (IA) é adotada e escalada no setor imobiliário europeu sob crescentes pressões regulatórias e de sustentabilidade. Embora as soluções PropTech habilitadas por IA sejam frequentemente apresentadas como facilitadoras da transição climática e energética, muitas iniciativas permanecem confinadas a projetos-piloto e não escalam de forma consistente em carteiras. A literatura existente oferece ainda evidência limitada sobre como as condições do ecossistema influenciam este resultado em contextos altamente regulados e intensivos em dados. No contexto europeu, o estudo examina de que modo fatores financeiros, regulatórios e organizacionais moldam a adoção e a escalabilidade de soluções ESG baseadas em IA no imobiliário. Os resultados mostram que a adoção de IA é fundamentalmente orientada por evidência, e não apenas pela tecnologia. A escalabilidade depende do alinhamento de quatro dimensões interligadas: (i) bases digitais e de dados robustas; (ii) governança responsável de IA e práticas de asseguração; (iii) exigências de evidência impulsionadas por ESG e investidores; e (iv) capacidade de demonstrar valor operacional através de indicadores de desempenho simples e reproduzíveis. A investigação contribui para PropTech, ecossistemas empreendedores e finanças sustentáveis ao evidenciar que a escalabilidade da IA no imobiliário é condicionada por infraestruturas de governança e de evidência. Em termos mais amplos, os resultados sugerem que, em domínios regulados e críticos para a sustentabilidade, a difusão da IA para além da PropTech depende de arranjos ao nível do ecossistema que convertam outputs de IA em inputs fiáveis para a tomada de decisão e para o reporte.
Esta tese analisa como a inteligência artificial (IA) é adotada e escalada no setor imobiliário europeu sob crescentes pressões regulatórias e de sustentabilidade. Embora as soluções PropTech habilitadas por IA sejam frequentemente apresentadas como facilitadoras da transição climática e energética, muitas iniciativas permanecem confinadas a projetos-piloto e não escalam de forma consistente em carteiras. A literatura existente oferece ainda evidência limitada sobre como as condições do ecossistema influenciam este resultado em contextos altamente regulados e intensivos em dados. No contexto europeu, o estudo examina de que modo fatores financeiros, regulatórios e organizacionais moldam a adoção e a escalabilidade de soluções ESG baseadas em IA no imobiliário. Os resultados mostram que a adoção de IA é fundamentalmente orientada por evidência, e não apenas pela tecnologia. A escalabilidade depende do alinhamento de quatro dimensões interligadas: (i) bases digitais e de dados robustas; (ii) governança responsável de IA e práticas de asseguração; (iii) exigências de evidência impulsionadas por ESG e investidores; e (iv) capacidade de demonstrar valor operacional através de indicadores de desempenho simples e reproduzíveis. A investigação contribui para PropTech, ecossistemas empreendedores e finanças sustentáveis ao evidenciar que a escalabilidade da IA no imobiliário é condicionada por infraestruturas de governança e de evidência. Em termos mais amplos, os resultados sugerem que, em domínios regulados e críticos para a sustentabilidade, a difusão da IA para além da PropTech depende de arranjos ao nível do ecossistema que convertam outputs de IA em inputs fiáveis para a tomada de decisão e para o reporte.
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Artificial intelligence PropTech Real estate ESG Entrepreneurial ecosystems assessment Governance AI Adoption Inteligência artificial Imobiliário Ecossistemas empreendedores Governança Adoção da IA
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