KI in der Immobilienwirtschaft – Anwendungsfälle verdichten sich im Betrieb

Das Beratungsunternehmen pom+ hat 55 KI-Lösungen untersucht und daraus 24 marktrelevante Anwendungsfälle für die Bau- und Immobilienwirtschaft abgeleitet. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Dichte an Lösungen im Betrieb, einen deutlichen Mehrwert für Investorinnen und Bestandshalter sowie eine auffällige Zurückhaltung im Bereich der Planung.

Das neue Whitepaper  bietet eine strukturierte Übersicht über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) entlang des gesamten Immobilienlebenszyklus. Besonders viele Lösungen finden sich in der Nutzungs- und Betriebsphase. Hier kommen KI-Systeme etwa für die automatisierte Steuerung technischer Anlagen, die Optimierung von Reinigungs- und Abfallprozessen oder die digitale Kundeninteraktion zum Einsatz. Auch die Prüfung von Verträgen oder das Management großer Datenmengen werden zunehmend KI-basiert unterstützt.

In der Planungsphase hingegen sind KI-Lösungen bislang nur vereinzelt verfügbar. Dies überrascht, da gerade hier zentrale Weichen gestellt werden können, etwa im Hinblick auf spätere Energieverbräuche oder Betriebskosten.

Die meisten KI-Anwendungsfälle fokussieren derzeit auf Akteure mit strategischem Steuerungsanspruch. Dazu zählen Investorinnen, Eigentümer und Portfolioverantwortliche. Für sie bietet KI konkrete Vorteile in Form datenbasierter Bewertungsmodelle, Portfolioanalysen und der Identifikation von CO₂-Einsparpotenzialen.

Demgegenüber werden Nutzerinnen und Mieter bislang kaum adressiert. Dies legt nahe, dass KI aktuell vor allem als Instrument zur Effizienzsteigerung, Risikoreduktion und Wertoptimierung verstanden wird und weniger als Mittel zur Verbesserung von Nutzererlebnissen oder Serviceleistungen.

Das Screening zeigt eine hohe Marktdynamik bei gleichzeitig begrenzter Konsolidierung. Viele KI-Lösungen befinden sich noch im Prototypenstadium, nur wenige erreichen derzeit eine technologische und organisatorische Reife, die den stabilen Produktivbetrieb erlaubt. Der Gebäudesektor befindet sich somit noch in der Experimentierphase, mit vielen Pilotprojekten, wenigen skalierten Lösungen und einem Mangel an verlässlichen Daten.

Vor diesem Hintergrund gewinnt die Frage nach der passenden Einführungsstrategie an Bedeutung: Unternehmen stehen vor der Wahl, KI-Lösungen selbst zu entwickeln, bestehende Tools zuzukaufen oder mithilfe von Low-Code-Plattformen eigenständig zu konfigurieren. Entscheidend sind in allen Fällen eine solide Datenbasis, eine klare Zielsetzung und die Integration in bestehende Systeme.