Die Immobilienwirtschaft steht im Zeitalter der Digitalisierung vor einem Umbruch, in dem KI-Technologien zunehmend eine Rolle spielen. Professor Dr. Thomas Beyerle beleuchtete in seinem Vortrag „KI für die Immobilienwirtschaft – Status quo“ die Chancen und Herausforderungen der KI-Integration.
Er stellte auch auf dem 14. Mainzer Immobilientag konkrete Anwendungsfelder vor, die bereits heute einen Mehrwert bieten – von der Datenanalyse bis zur Effizienzsteigerung in Transaktionsprozessen.
Die Evolution der Digitalisierung
Beyerle betonte, dass KI-Entwicklung ein kontinuierlicher Prozess ist, der an bereits bestehende digitale Fortschritte anknüpft. Ähnlich wie die Digitalisierung selbst wird KI in der Immobilienwirtschaft vorrangig als Werkzeug zur Effizienzsteigerung genutzt, anstatt vollständig neue Geschäftsmodelle zu schaffen.
Der Einfluss amerikanischer Unternehmen zeigt hier besonders deutlich, wie fortschrittliche Technologien wie Microsofts Autopilot und ChatGPT in der Datenverarbeitung einsetzbar sind. Beyerle warnte jedoch, dass die Erwartungen an KI häufig überhöht sind und die Ergebnisse oft die Realität nicht vollständig widerspiegeln.
Einsatzfelder von KI: Datenanalyse, Mustererkennung und Prognosen
Zu den zentralen Anwendungsbereichen der KI in der Immobilienwirtschaft zählt die automatisierte Bewertung und Analyse von Marktdaten. KI-Systeme bieten dabei das Potenzial, Daten zu strukturieren und Muster zu erkennen, die menschliche Analysten übersehen könnten. Ein Beispiel ist die Anomalieerkennung, wie etwa beim Aufspüren ungewöhnlicher Finanztransaktionen. Dies zeigt die Fähigkeit der KI, Verhaltensmuster zu erkennen und darauf zu reagieren, was für den Compliance-Bereich der Immobilienwirtschaft von großer Bedeutung ist.
Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Marktprognose. Allerdings wies Beyerle darauf hin, dass KIs oft aufgrund begrenzter historischer Daten nur eingeschränkt aussagekräftige Vorhersagen für volatilen Märkte treffen können. In der Immobilienwirtschaft gibt es zudem regionale Unterschiede in der Datenverfügbarkeit, was zu Lücken in der Genauigkeit der Ergebnisse führen kann.
Transparenz und Herausforderung des Datenschutzes
Beyerle griff die Diskussion um den Datenschutz auf und hob hervor, dass Deutschland besonders strenge Richtlinien verfolgt. Dieser „Antidatenfetischismus“ könne die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle bremsen, die stark auf Datenanalysen angewiesen sind. So sei in Deutschland nach wie vor unklar, wie viele Immobilien insgesamt existieren – eine Erkenntnislücke, die KI-Systeme theoretisch schließen könnten, sofern die Daten verfügbar wären.


KI als Teil der Prozessoptimierung
Anders als häufig angenommen, ist KI in der Immobilienwirtschaft vor allem ein Werkzeug zur Prozessoptimierung und kein Selbstzweck. Dies zeigte sich unter anderem in der Anwendung von Predictive Analytics zur Effizienzsteigerung im Asset Management.
In den USA nutzen Unternehmen wie Zillow KI zur Optimierung von Transaktionsprozessen und zur Erstellung präziser Immobilienbewertungen. Diese Nutzung erfordert jedoch umfangreiche Datenmengen, die in Deutschland häufig nicht in ausreichendem Maße vorhanden sind.
Fazit: KI als unterstützende Technologie
Prof. Dr. Beyerle fasste zusammen, dass KI-Technologien die Immobilienwirtschaft effizienter machen, aber kaum zu disruptiven Innovationen führen werden. Vielmehr geht es um die Verbesserung bestehender Prozesse und die Schaffung größerer Markttransparenz. Der Einsatz von KI bietet insbesondere Potenzial für die datengetriebene Entscheidungsfindung, erfordert jedoch eine kritische Hinterfragung der Datenqualität und -quellen.

