Die Struktur von morgen wird heute gebaut

Wir sprechen täglich mit Immobilienunternehmen im DACH-Raum und beobachten globale KI-Entwicklungen genau. Nicht, ob ChatGPT oder Claude das bessere Tool im Alltag ist, sondern was KI grundlegend für Mitarbeiterstrukturen, Softwareanbieter, Kundenverhalten und Geschäftsmodelle bedeutet. Diese Frage treibt uns an. Die Antworten, die wir aus der Praxis zurückbekommen, sind ernüchternd und aufregend zugleich.

Viele Unternehmen in der Immobilienbranche haben begonnen, KI-Tools einzusetzen. Das ist gut. Doch wir beobachten immer wieder, dass die Grundlagen fehlen. Man greift zum Tool, bevor man die Datenbasis geordnet hat. Man implementiert KI in bestehende Prozesse, ohne diese Prozesse grundlegend zu hinterfragen. Und genau da liegt das eigentliche Problem; nicht im Tool selbst.

Noch problematischer als fehlende Grundlagen ist etwas anderes, nämlich der Mangel an Vorstellungskraft. Unternehmen nutzen KI, um ineffiziente Prozesse schneller zu machen. Anstatt das Momentum dieser Transformation zu nutzen und vieles parallel neu zu denken, wird der Status quo digitalisiert, mit all seinen Schwächen. Das ist so, als würde man eine Dampflokomotive mit einem Elektromotor ausstatten und erwarten, dass man damit fliegen kann.

Die eigentliche Frage lautet nicht: Welches KI-Tool kaufe ich? Sie lautet: Was von dem, was wir heute tun, sollte überhaupt noch von Menschen gemacht werden, und was nicht?

Was heute wirklich funktioniert

Es gibt klare Anwendungsfälle, die in der Immobilienpraxis heute schon verlässlich funktionieren. Text- und Bilderstellungen stehen ganz oben: Exposé-Texte, Objektbeschreibungen, Social-Media-Posts, E-Mail-Vorlagen. Überall dort, wo strukturierte Inputs auf definierte Outputs treffen, liefert KI messbare Zeitersparnis und oft auch bessere Qualität als der erste menschliche Entwurf. Auch in der Kundenkommunikation zeigen sich erste belastbare Erfolge: automatisierte Erstantworten, strukturierte Nachfass-E-Mails, KI-Telefonagenten, Zusammenfassungen aus Gesprächsnotizen. Und bei strukturierten Workflows, etwa der automatischen Kategorisierung von Anfragen oder Dokumenten sowie Vertragsprüfung, bewährt sich KI als zuverlässiger Assistent.

Im Portfolio- und Asset-Management entstehen KI-gestützte Frühwarnsysteme für Leerstand und Cashflow-Risiken, Mietanpassungs- und Exit-Timing-Analysen. Im Bauwesen analysiert die KI Baustellenfotos bezüglich Sicherheitsverstößen, optimiert BIM-Modelle, dokumentiert Baufortschritte per Drohne und sortiert Abfall automatisch. Die gesamte Immobilienwirtschaft ist betroffen. In China wurde bereits der Bau eines Autobahnabschnitts von KI automatisiert durchgeführt.

Die Faustregel ist einfach: Je repetitiver ein Prozessschritt ist, desto leichter ist er von KI zu übernehmen. Wer seine eigenen Abläufe durch diese Brille betrachtet, erkennt schnell, wo die niedrig hängenden Früchte baumeln.

Das fehlende Fundament

Was regelmäßig scheitert und worüber zu wenig offen gesprochen wird, ist das bereits erwähnte Thema „KI ohne Datenfundament“. Eine KI ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie operiert. Inkonsistente Objektdaten, fehlende Pflichtfelder, unterschiedliche Bezeichnungen, Daten, die in PDF-Anhängen stecken statt in strukturierten Feldern – das sind die echten Bremsklötze. Man kann die beste KI der Welt einsetzen: Wenn die Daten nicht stimmen, stimmen die Ergebnisse nicht. Dazu kommt ein zweites, oft übersehenes Hemmnis: die fehlende technische Infrastruktur. Viele Betriebe verfügen noch nicht über die Grundvoraussetzungen, um KI-Lösungen überhaupt einzubinden. Keine Application Programming Interfaces (API), kein Cloud-Zugang, keine einheitlichen mobilen Endgeräte: Ohne diese Basis bleibt KI ein Experiment auf dem Laptop des Geschäftsführers oder des Praktikanten, aber kein Unternehmensthema.

Data Governance bedeutet nicht, ein großes IT-Projekt zu starten. Es bedeutet, klare Verantwortlichkeiten zu definieren. Wer pflegt welche Daten, nach welchem Standard, mit welcher Qualitätskontrolle? Diese Fragen müssen beantwortet sein, bevor KI ihr volles Potenzial entfalten kann. Wer diesen Schritt überspringt, baut auf Sand.

Der EU AI Act

In vielen Diskussionen fehlt der regulatorische Kontext. Wir sind nicht im Silicon Valley. Wir sind in Europa, und hier gilt seit 2026 der EU AI Act mit voller Wirkung.

Zwei Bereiche sind besonders relevant. Erstens die Transparenzpflicht: Kunden müssen wissen, wenn eine KI Empfehlungen oder Preiseinschätzungen generiert. Zweitens die Hochrisiko-Klassifizierung: Automatisierte Mieter-Scoring-Systeme oder KI-gestützte Bonitätsanalysen unterliegen strengen Dokumentationspflichten. Das betrifft mehr Anwendungsfälle, als man vermuten würde. Hinzu kommt die Überschneidung mit der DSGVO bei Interessentenprofilen, Suchverhalten und Kontakthistorie. Compliance ist kein Nachgedanke. Sie ist das Fundament, auf dem alle KI-Initiativen aufgebaut werden müssen. Aktuell wirken KI-Experimente bei vielen Unternehmen eher nach dem Wilden Westen.

KI als Führungsthema

Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus unserer Arbeit: KI gelingt nur dann, wenn es als Unternehmensthema behandelt wird; nicht als IT-Projekt. Das bedeutet klare strategische Ausrichtung auf Geschäftsführerebene. Wer sind wir als Unternehmen in einer KI-getriebenen Welt? Welche Prozesse wollen wir transformieren und welche nicht? Diese Fragen können nicht an die IT-Abteilung delegiert werden. Es bedeutet auch konsequentes Change-Management über alle Abteilungen. KI verändert Arbeitsrollen und Workflows. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen eingebunden und mitgenommen werden. Wer KI von oben verordnet, ohne die Menschen mitzunehmen, scheitert nicht an der Technologie, sondern an der Organisation. Und es bedeutet den Mut, auch in Umsetzungsdetails einzutauchen. Strategie ohne Implementierungstiefe bleibt Theorie.

Wie ernst Unternehmen das nehmen, zeigt ein aktuelles Beispiel: Accenture koppelt Beförderungen direkt an die nachgewiesene Nutzung von KI-Tools. Andere Unternehmen wiederum koppeln den Mitarbeiter-Bonus an die KI-Nutzung. Was heute nach Kulturwandel klingt, wird morgen Branchenstandard sein.

Massiv unterschätzte Geschwindigkeit

Was uns in Gesprächen mit der Branche immer wieder auffällt: Die Geschwindigkeit dieser Entwicklung wird massiv unterschätzt. KI ist heute noch erschwinglich und zugänglich. Die großen Sprachmodelle sind für einen Bruchteil dessen verfügbar, was eine Vollzeitkraft kostet. Ob das so bleibt, ist offen. Es gibt bereits deutliche Signale von den großen KI-Anbietern, dass Pricing-Modelle massiv angehoben werden. Was heute ein demokratisches Werkzeug ist, könnte sehr schnell zu einem Luxusgut werden. Wer jetzt nicht investiert und Kompetenz aufbaut, zahlt morgen nicht nur mehr, sondern hat möglicherweise gar keinen Zugang zu wettbewerbsfähigen Lösungen mehr.

Technologische Vorsprünge in der Geschichte haben selten lange gewartet. Wer jetzt nicht die Grundlagen legt, also Datenbasis, Prozessverständnis und Kompetenzaufbau, zahlt später ein: in Zeit, in Geld, in verlorener Marktposition. Und in einer Branche, die traditionell langsam auf Disruption reagiert, ist das Risiko besonders groß.

Was sich dabei fundamental verändert hat: Eigene digitale Lösungen zu entwickeln war lange ein mühsamer, teurer und langwieriger Weg. Die „Cost to Build“ waren für die meisten Unternehmen schlicht zu hoch. Das dreht sich gerade um. Wir erleben Monat für Monat, dass die Kosten für den Kauf bestehender Softwarelösungen in manchen Bereichen bereits höher als die Kosten sind, maßgeschneiderte Lösungen selbst zu bauen. Als Innovationsagentur implementieren wir genau solche Lösungen, die auf der bestehenden Systemlandschaft eines Unternehmens aufbauen und diese intelligent erweitern. Was früher ein Großprojekt war, ist heute oft eine Frage von Wochen.

Ein Signal, das niemand übersehen sollte: Real Brokerage übernimmt Re/Max. Eine KI-native Plattform kauft eine der bekanntesten Immobilienmarken der Welt. Das ist kein Zufall und keine Kuriosität. Es ist ein Symptom. KI-native Unternehmen kaufen jetzt Legacy-Strukturen und deren Vertriebsnetzwerke. KI ist das neue Betriebssystem der Immobilienbranche.

Sequoia Capital bringt es auf den Punkt: Der Unterschied zwischen einem Unternehmen, das KI als Tool einsetzt, und einem, das KI als Leistung verkauft, ist der Unterschied zwischen Effizienzgewinn und Geschäftsmodelltransformation. Der Copilot spart Zeit. Der Autopilot verändert die Wertschöpfung. Wer nur den Copiloten im Blick hat, denkt zu kurz. Während die Branche noch in B2B und B2C denkt, entsteht bereits die nächste Ebene: A2A, Agent-to-Agent. KI-Systeme, die miteinander kommunizieren, Aufgaben übergeben und Prozessschritte vorbereiten, ohne dass ein Mensch jeden Schritt begleitet.

Sich rasant veränderndes Endkundenverhalten

Nicht nur die interne Arbeit verändert sich durch KI, sondern auch das Verhalten der Kunden. Seit Oktober 2025 ist Zillow die einzige direkt in ChatGPT integrierte Immobilien-App. Käufer suchen seither per Konversation nach Objekten, ohne die Plattform zu wechseln. Wer als Maklerin beziehungsweise Makler nicht mit sauberen, vollständigen Objektdaten präsent ist, taucht in diesen Suchen schlicht nicht auf.

Das ist kein rein amerikanisches Phänomen. Die „Neue Zürcher Zeitung“ berichtet, dass der Traffic auf Schweizer Portalen wie Homegate und ImmoScout24 rückläufig ist. Immer mehr Menschen beginnen ihre Suche mit einem Chatbot und bekommen statt einer Inseratenliste eine bereits vorgefilterte Auswahl. Die klassischen Portale geraten unter Druck, bevor sie es selbst wahrnehmen.

OpenClaw, das Projekt des österreichischen Entwicklers Peter Steinberger, zeigt, wohin die Reise geht: KI-Agenten, die autonom Informationen beschaffen, vergleichen und Entscheidungen vorbereiten. Tencent entwickelte darauf aufbauend bereits eine eigene Enterprise-Plattform. Was heute wie ein Tech-Experiment wirkt, wird morgen das Standardverhalten informierter Immobilienkäuferinnen und -käufer sein. Wir begleiten bereits Büros bei der Implementierung derartiger KI-Agenten.

Die digitale Kluft wächst rasant

Am meisten beschäftigt uns nicht die Frage, ob KI die Immobilienbranche verändern wird. Diese Frage ist beantwortet. Was uns beschäftigt, ist die wachsende Kluft zwischen jenen Unternehmen, die diese Veränderung aktiv gestalten, und jenen, die sie passiv erleben. Die Welten könnten unterschiedlicher nicht sein. Auf der einen Seite Büros, deren Datenbasis in veralteten Systemen lebt und deren Prozesse seit Jahren unverändert sind. Auf der anderen Seite Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, ihre Dateninfrastruktur systematisch aufbauen und leise die Struktur von morgen errichten. Diese Kluft wird nicht kleiner. Sie wird größer, mit jedem Monat, mit jeder neuen Modellgeneration, mit jedem Unternehmen, das den Schritt macht, während andere noch überlegen. ■