Künstliche Intelligenz (KI) in der Immobilienwirtschaft: Welche Anwendungsfälle lohnen sich?

Dem Hype, den Künstliche Intelligenz in den letzten Jahren entfaltet hat, kann sich keine Branche entziehen. Auch in der Immobilienwirtschaft wird der Einsatz intensiv diskutiert. Doch den hohen Erwartungen stehen in der Praxis oft noch wenig konkreter Nutzen gegenüber. Künstliche Intelligenz ist keine Zauberformel, die jeden Prozess auf Knopfdruck effizienter macht. Ohne die richtigen Voraussetzungen und Anwendungsfälle laufen KI-Projekte ins Leere. Aber welchen konkreten Nutzen kann Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft stiften und wo gerät sie in Gefahr, lediglich zum Selbstzweck zu werden? Unser Blogartikel gibt einen Überblick über die Voraussetzungen und beleuchtet Einsatzszenarien von KI, die Immobilienunternehmen einen tatsächlichen Mehrwert bieten.

Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Immobilienwirtschaft schaffen

Ob ein KI-Projekt zum Erfolg wird, hat nicht zwangsläufig nur etwas mit dem Use Case an sich zu tun. Eine entscheidende Rolle spielt ebenso, ob das Unternehmen die Voraussetzungen für einen nutzenbringenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfüllt.

Datengrundlage als Flaschenhals für den Einsatz von KI in der Immobilienwirtschaft

Um zu verstehen, welche Voraussetzungen Unternehmen für einen mehrwertstiftenden Einsatz Künstlicher Intelligenz schaffen müssen, lohnt es sich, kurz dorthin zurückzukehren, wo Künstliche Intelligenz ihren Ursprung hat: in Daten. Daten sind die Grundlage, die KI-Anwendungen überhaupt erst tragfähig machen. Gleichzeitig wird die Datengrundlage schnell zum Flaschenhals, denn hier liegt die Herausforderung vieler Immobilienunternehmen: Oft fehlt ein solides Datenfundament. Informationen wie Mietverträge, E-Mails, Wartungsprotokolle, Gebäudedaten oder Excel-Listen liegen verteilt in der gesamten Organisation, die Immobilienverwaltung findet abseits der übrigen Unternehmensprozesse statt und starre Altsysteme behindern den Datenaustausch. Sich einen Zugang zur eigenen Datenbasis zu schaffen, wird damit zur zentralen Voraussetzung, um KI einzusetzen. KI kann zwar auch mit unstrukturierten Daten arbeiten, doch ohne einen systematischen Zugang zu diesen Daten laufen die Ergebnisse von KI-Projekten ins Leere.

Automatisierung oder Künstliche Intelligenz? Nicht jeder Prozess braucht KI

Der Gedanke, KI einsetzen zu müssen, um im Wettbewerb mitzuhalten, treibt viele Unternehmen um. Doch nicht jeder Prozess ist tatsächlich dazu geeignet, durch KI effizienter gestaltet zu werden. Bei vollständig regelbasierten und eindeutigen Prozessen reicht auch eine herkömmliche Prozessautomatisierung aus, um die Effizienz eines Arbeitsablaufs sichtbar zu verbessern.

Ein Beispiel: Bei indexgebundenen Mietverträgen lässt sich die neue Miete anhand des veröffentlichten Verbraucherpreisindex nach einer festen Formel berechnen. Ein Workflow mit Microsoft Power Automate kann diese Berechnung automatisch durchführen und das Anschreiben auf Basis einer Vorlage fristgerecht verschicken.

Setzen Unternehmen in solchen Fällen trotzdem auf KI, dann verschenken sie damit genau die Kostenvorteile, die sie eigentlich realisieren wollen.

Unternehmen sollten daher für jedes Einsatzszenario vorab kritisch prüfen, ob der Einsatz Künstlicher Intelligenz wirklich sinnvoll ist. Als Faustregel gilt: Sinnvoll wird KI dann, wenn der Prozess Interpretation, Kontextverständnis oder den Umgang mit unstrukturierten Daten erfordert. Gibt es keine Interpretationsspielräume, keine Kontextabwägung und keine individuellen Fälle, reicht meist eine Automatisierung aus.

Regulatorik setzt entscheidende Rahmenbedingungen für die Nutzung von KI

Die Gesetzgebung rund um den Einsatz Künstlicher Intelligenz ist noch längst nicht abgeschlossen und erfordert eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit den aktuell gültigen Regularien und Vorgaben. Immobilienunternehmen sollten aktuell folgende Aspekte besonders berücksichtigen:

• Für den Immobilienbereich gibt es mögliche Anwendungsfälle, die vom EU AI Act als Hochrisiko-KI-Systeme eingestuft werden. Das gilt beispielsweise für KI-gestützte Bonitätsprüfungen, Mieterscoring oder die Bewerber:innenauswahl. Für diese Use Cases gelten verschärfte Transparenz-, Dokumentations- und Kontrollpflichten, um Diskriminierung zu vermeiden.
• Chatbots und generative KI müssen seit August 2026 transparent gekennzeichnet werden. Mietende müssen beispielsweise darüber aufgeklärt werden, wenn sie mit einem KI-Chatbot interagieren.
• KI-Anwendungen im Immobilienbereich verarbeiten häufig personenbezogene Daten, weshalb genau geprüft werden muss, wo Daten auf welche Weise durch KI-Modelle verarbeitet werden.

Nur wer die gültigen Regularien kennt und von vornherein mitdenkt, kann KI sicher und compliance-konform einsetzen.

Anwendungsfälle für KI in der Immobilienwirtschaft realisieren

Wir zeigen fünf erprobte Use Cases, mit denen Unternehmen aus der Immobilienwirtschaft KI nutzenbringend einsetzen können.

1. Erstellung und Prüfung von Dokumenten und Verträgen

In Immobilienverwaltungen werden täglich unzählige Dokumente und Verträge erstellt und geprüft – ein idealer Einsatzort für (generative) KI. Künstliche Intelligenz kann sowohl für die Erstellung von Dokumenten und Verträgen als auch für deren Prüfung eingesetzt werden und dabei die Bearbeitungszeit in beiden Fällen verkürzen. Mitarbeitende können sich Exposés erstellen lassen, Mietverträge aus Vorlagen generieren oder Einladungen für Eigentümerversammlungen auf Knopfdruck verfassen. Im Vertragsmanagement kann KI zur Bewertung und Analyse von Miet- und Wartungsverträgen verwendet werden oder Nebenkostenabrechnungen auf Auffälligkeiten untersuchen. Gerade bei der Prüfung von rechtlichen Dokumenten und Verträgen sollte jedoch darauf geachtet werden, feste menschliche Kontrollmechanismen und Freigabeschleifen zur Absicherung einzubauen.

2. Mieterkommunikation über KI-Chatbots und intelligente Anrufbeantworter

In der Kommunikation mit Mieter:innen oder Eigentümer:innen gehören wiederkehrende Anfragen und Anliegen zum Alltag. Hier kann ein KI-Chatbot für Entlastung sorgen, indem er einfache Anfragen, zum Beispiel zu Nebenkosten und Schadensmeldungen, strukturiert aufnimmt, weiterleitet oder ggf. sogar direkt beantwortet. Entscheidend ist hier eine sinnvolle Priorisierung: Komplexe und dringliche Anfragen sollten zeitnah an einen menschlichen Mitarbeitenden weitergeleitet werden, um Frustration bei Mieter:innen oder Eigentümer:innen zu vermeiden.

Eine KI-Telefonassistenz kann wiederum den Telefonservice entlasten, indem aus jedem Anruf ein genaues schriftliches Protokoll erstellt wird. Der mit der Bearbeitung beauftragte Mitarbeitende erhält direkt alle wichtigen Angaben, ohne zunächst erneut mit der anrufenden Person in Kontakt treten zu müssen. Unternehmen sollten bei diesem Use Case jedoch auf die Transparenzpflichten achten. Bei direkter KI-Interaktion mit Mietenden ist durch den EU AI Act seit August 2026 eine Kennzeichnung notwendig.

3. Predictive Maintenance: Ungeplante Kosten und Leerstände verhindern

Seinen Ursprung hat Predictive Maintenance in der Industrie, um dort die Wartung von Anlagen vorausschauend zu planen. Doch auch im Gebäude- und Instandhaltungsmanagement kann Predictive Maintenance sinnvoll eingesetzt werden. Mithilfe von KI lassen sich Muster erkennen, um zum Beispiel Wartungstermine von Heizungen, Aufzügen oder elektrischen Türen und Fenstern optimal zu planen und Ausfälle zu minimieren.

Die Umsetzung dieses Einsatzszenarios von KI in der Immobilienwirtschaft erfordert nicht zwangsläufig, dass Sie alle technischen Anlagen in Ihren Gebäuden mit Sensorik ausstatten. Sie müssen auch nicht über eine umfassende IoT-Infrastruktur verfügen. Es reicht bereits aus, wenn die Haustechnik bei Routineterminen den Zustand und die Gerätetypen durch Fotos dokumentiert. Somit sammeln Sie nach und nach alle relevanten Daten Ihrer Gebäude. Die KI gleicht die Daten mit den Herstellerdatenbanken im Internet ab, um Informationen wie Baujahr, Leistung und Ersatzteilkompatibilität zu ergänzen und zusammen mit historischen Daten verlässliche Vorhersagen über Wartungsbedarfe zu erstellen. Gleichzeitig schaffen Unternehmen damit die Perspektive für die Nutzung eines „Digitalen Zwillings“ – eines virtuellen Abbildes Ihrer Gebäude.

4. ESG-Datenmanagement und Reporting

Die Anforderungen an Energieeffizienz eines Gebäudes und dessen Klimaneutralität steigen. Aussagen und Auswertungen zur Nachhaltigkeit eines Gebäudes sind nicht nur für den Gesetzgeber interessant. Auch für die Gewinnung möglicher Investoren, die Höhe von Versicherungsbeiträgen oder die Erwartungen von Mieter:innen spielen immobilienbezogene ESG-Daten eine immer größere Rolle. Sie tragen damit maßgeblich zum Werterhalt von Immobilien bei. Für die Erfüllung der CSRD-/ESG-Berichtspflichten müssen jedoch strukturierte Daten aus zahlreichen fragmentierten Quellen zusammengetragen und ausgewertet werden. Künstliche Intelligenz kann hierzu einen wesentlichen Beitrag leisten, um ESG-Datensätze zu vervollständigen und das Reporting zu automatisieren.

Doch Vorsicht: Um die Verbrauchsdaten Ihrer Mieter:innen mithilfe von KI analysieren zu dürfen, müssen Sie diese Daten zuvor anonymisieren und mit dem KI-Softwareanbieter einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung abschließen.

5. Portfoliosteuerung, Benchmarking und Immobilienbewertung

Bewertungs- und Risikoeinschätzungen basieren traditionell auf der manuellen, zeitintensiven Auswertung von Vergleichsdaten, egal ob für einzelne Objekte oder für einen ganzen Bestand. Gerade bei wachsenden Immobilienportfolios wird es jedoch immer schwieriger, die eigenen Objekte zu vergleichen und Risiken einzuschätzen.

Ein KI-gestütztes Benchmarking versetzt Unternehmen in die Lage, genau dies systematisch zu tun. Unternehmen können die Leerstandsentwicklung ihrer Immobilien prognostizieren, Markttrends beobachten, Immobilienwerte schätzen und die Preisentwicklung von Objekten voraussagen. Der Nutzen hängt jedoch besonders stark von der Datenbasis ab: Große, gut gepflegte Portfolios mit strukturierten historischen Daten liefern deutlich belastbarere Prognosen als ein kleiner, heterogener Bestand.

Fazit: Datengrundlage entscheidet über erste Anwendungsfälle

Die verschiedenen Use Cases zeigen, dass es auch in der Immobilienbranche großes Potenzial für den Einsatz Künstlicher Intelligenz gibt. Wann ein KI-Use-Case für ein Unternehmen wirklich infrage kommt und wie aussagekräftig die Ergebnisse sind, hängt jedoch stark von Voraussetzungen wie der Datengrundlage ab.

Immobilienunternehmen, die KI umfassend einsetzen wollen, sollten daher im ersten Schritt daran arbeiten, ihre Daten durchgängig verfügbar zu machen – indem sie beispielsweise bestehende Insellösungen durch moderne und durchgängige Software-Lösungen (zum Beispiel IMMO Central) ablösen und eine bessere Anbindung und Vernetzung ihrer Systeme anstreben. Einzelne KI-Use Cases, wie die Erstellung und Prüfung von Dokumenten und Verträgen, lassen sich aber auch bereits ohne einen größeren Systemwandel umsetzen und schaffen schnelles Entlastungspotenzial. In jedem Fall empfiehlt es sich jedoch, regulatorische Anforderungen von Beginn an mitzudenken, um sie nicht später mühsam implementieren zu müssen.

Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre Ausgangslage gemeinsam zu bewerten sowie die passenden Use Cases mit Ihnen zu identifizieren und umzusetzen.