Künstliche Intelligenz: Was Immobilienunternehmen brauchen

Rund ein Drittel (35 Prozent) der Immobilienunternehmen nutzt Softwarelösungen mit Künstlicher Intelligenz (KI). Als Grund, keine KI zu nutzen, wird von mehr als der Hälfte (53 Prozent) angegeben, dass es keine passende Anwendung auf dem Markt gibt. Das sind Ergebnisse einer Umfrage des IT-Dienstleisters Intreal Solutions, einer Tochter der Service-KVG Intreal, unter mehr als 200 Immobilienunternehmen.
Die Ergebnisse wurden am 28. Januar bei der Online-Pressekonferenz "KI in der Immobilienwirtschaft: was kommt auf die Branche zu?" vorgestellt. Teilgenommen haben Marko Broschinski, Head of Sales bei der Intreal Solutions, Johannes Fütterer, CEO beim Startup Aedifion, und Nino Paulus, CPO und Founder der KI-Plattform Alpha Prompt.
Künstliche Intelligenz macht konkurrenzfähig
Die Offenheit in der Branche gegenüber neuen KI-Anwendungen nehme weiter zu – insbesondere auf der Ebene der Entscheider, kommentierte Broschinski die Ergebnisse: "Viele Unternehmen stehen dabei aktuell vor der Herausforderung, eine klare Strategie zu entwickeln, wie sie KI sinnvoll implementieren können." Entscheidend sei hier der Austausch zwischen Unternehmen und Dienstleistern.
Der Experte von Intreal Solutions geht davon aus, dass in den nächsten ein bis zwei Jahren 80 bis 90 Prozent der Immobilienunternehmen KI nutzen werden. "Diejenigen, die sich nicht mit dem Thema beschäftigen, werden dann möglicherweise nicht mehr konkurrenzfähig sein", sagte er. Die Steigerung der Produktivität sei ein wichtiger Aspekt.
Wo KI in Immobilienunternehmen zum Einsatz kommt
Vor allem in den Bereichen Archivierung, Vertragsmanagement sowie Markt- und Preisanalysen (jeweils 53 Prozent) wird Künstliche Intelligenz laut Umfrage im Arbeitsalltag bereits eingesetzt. Am wenigsten kommt KI bislang in den Bereichen Facility Management (sechs Prozent) und ESG (18 Prozent) sowie Bauprojektmanagement (zwölf Prozent) zum Einsatz.
Ein Treiber für die Digitalisierung allgemein und den Einsatz von KI-Anwendungen speziell sind die zunehmend höheren energetischen Anforderungen und Nachhaltigkeitskriterien. "In der Immobilienbranche gibt es ein enormes Potenzial von Daten, die noch nicht digitalisiert sind. Dies gilt es zu nutzen, damit unter anderem Klimaziele im Gebäudesektor möglichst kosteneffizient realisiert werden können", so Broschinski.
Zur Dekarbonisierung des Gebäudebestands sammelt zum Beispiel Aedifion über eine KI-basierte Cloud-Plattform Echtzeitbetriebsdaten aus dem technischen Gebäudebetrieb, identifiziert Fehlfunktionen und gibt Handlungsempfehlungen zur Betriebsoptimierung. Die Daten dienen auch als Grundlage für Taxonomie-, CSR- und ESG-Berichte. Alpha Prompt nutzt generative KI, um durch eine automatisierte Extraktion und Strukturierung von Informationen aus unstrukturierten Datenbeständen die Verfügbarkeit und Qualität der Daten zu verbessern.
KI-Anwendungen: Schnittstellen und Zuverlässigkeit
Ein Problem vieler KI-Anwendungen besteht darin, dass es sich bislang um sogenannte Insellösungen handelt, wie die Umfrage auch zeigt. Nur 41 Prozent der Immobilienunternehmen gaben an, dass sie KI-Daten in anderen Softwareanwendungen weiterverwenden. Als Grund nannten die Teilnehmer fehlende Schnittstellen zu anderen Lösungen. Das gaben 59 Prozent der Befragten auch als Herausforderung bei der Implementierung der KI-Lösungen an. "Transparenz ist in diesem Zusammenhang sehr wichtig", meinte Fütterer. Aedifion habe eine Dokumentation über sämtliche Produkte online gestellt, in der alle Daten- und Schnittstellenstrukturen offengelegt werden.
Als weitere Herausforderung wurden interne Vorbehalte gegen die Zuverlässigkeit der KI-Anwendung (53 Prozent) genannt. Durch fachspezifische KI-Konfigurationen, die mit technischem Expertenwissen ausgestattet sind und arbeiten, könne die Gefahr von Halluzinationen stark reduziert werden, versicherte Broschinski. Und Experte Paulus ergänzte: "KI ist nicht gleich KI, genauso wie jede Immobilie individuell ist. Die KI in den Softwarelösungen für die Branche ist in der Regel nicht mit der generativen KI ChatGPT gleichzusetzen, die sich Informationen aus dem Internet zieht, was zu falschen Ergebnissen führen kann." Werde die KI mit ausgewählten Daten trainiert, könne die Fehleranfälligkeit reduziert werden.
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