Leistungsversprechen von KI richtig einschätzen

"Im Bereich Datenräume gibt es interessante Lösungen. Grundsätzlich unterscheidet sich die Auswahl von KI-basierten Lösungen nicht von der Auswahl anderer Instrumente: Sie geschieht nach klassischen Kriterien wie Nutzen, Risiken oder Preisen und nicht nach verwendeten Technologien", sagt Stefan Zanetti, CEO des PropTech-Unternehmens Allthings Technologies AG.

"Allerdings kauft man sich mit KI auch selbstlernende Software, und dahingehend ist es anspruchsvoll, in der Evaluation das zukünftig besser werdende Leistungsversprechen richtig einzuschätzen". Stefan Zanetti, CEO Allthings Technologies AG

Alexandre Grellier, CEO des Datenraumspezialisten Drooms, ergänzt: "Beim Einsatz einer KI sollte immer auf das tatsächliche Verhältnis von manueller und automatisierter Arbeit geachtet werden. Es wird viel über KI gesprochen, doch nicht selten bleiben die Programme hinter den Erwartungen zurück". Es lohne sich immer, den echten Mehrwert auf Herz und Nieren zu prüfen. Insbesondere sollte man sich die Frage stellen, wie viel Wert der Anbieter auf die Ausgangsdatenqualität legt, "denn mit der KI verhält es sich wie in anderen Bereichen auch: 'Garbage in, garbage out'", so Grellier.

Anforderungen an KI-Infrastruktur

Wie die Infrastruktur aussehen muss, die für den Betrieb von KI-Werkzeugen erforderlich ist, hängt stark davon ab, ob sich ein Anwender für die unternehmenseigene IT oder das Cloud-Modell entscheidet.

Angesichts wachsender Anwendungsmöglichkeiten mit steigenden Anforderungen an die Ressourcen ist im Hinblick auf eine Zukunftstechnologie wie KI die Nutzung einer Public Cloud in den Augen der meisten Experten die cleverste Lösung, da sie heute alle Sicherheitsanforderungen erfüllen kann und stets die aktuell geforderten Kapazitäten und Technologien bereitstellt. Das wird umso deutlicher, je umfassender der Einsatz von KI erfolgen soll.

Technikaffine Unternehmen gehen als Pioniere voran

Auch Unternehmen der Immobilienbranche bewegen sich bei der Einführung neuer Technologien mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten. Technikaffine und serviceorientierte Firmen gehen mit eigenen Anwendungsideen für KI voran.

So schildert beispielsweise Stefan Schwan, Geschäftsbereichsleiter Facility Services bei Engie Deutschland, die KI-Aktivitäten seines Unternehmens: "Für uns geht es vor allem darum, bestehende Prozesse der Gebäudebewirtschaftung durch KI oder Deep Learning zu optimieren, um effizienter zu werden und gleichzeitig zu qualitativ höherwertigen Ergebnissen zu kommen".

Das Unternehmen arbeitet bereits heute mit einer ausgefeilten digitalen Scan-Technik zur Visualisierung und exakten Vermessung von Gebäudeinnenräumen. Diese Technologie soll um KI ergänzt werden: Das System soll lernen, die Gebäudeausstattung (etwa Feuerlöscher) selbstständig zu erkennen und Informationen dazu bereitstellen. Das würde den Prozess der Gebäudeaufnahme noch einmal verkürzen.

Auch bei der Gebäudereinigung werden intelligente Roboter zukünftig immer wichtiger werden. So werden intelligente Systeme selbst entscheiden, wann und in welchem Ausmaß Räume zu reinigen sind. Durch KI werden diese Systeme selbstständig weiterlernen, eine qualitative Rückmeldung geben und sich selbst optimieren. Ein weiterer Vorteil: Das Wissen eines Systems wird automatisch auf alle anderen übertragen.