Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft
Die Entwicklung von ChatGPT hat das Thema Künstliche Intelligenz KI populär gemacht, doch gibt es entsprechende Forschungen schon seit Jahrzehnten und findet KI in manchen Bereichen schon seit längerem Anwendung, etwa in der Robotik in der Autoindustrie. Auch in der Immobilienwirtschaft hat KI teilweise schon Einzug gehalten und übernimmt nicht nur operationale Aufgaben, sondern verändert auch Entscheidungsprozesse.
Wie wird KI in der Immobilienwirtschaft eingesetzt?
Künstliche Intelligenz (englisch: Artificial Intelligence, AI) sind genau genommen lernende Systeme, die sich durch Anpassungsfähigkeit an die Umwelt auszeichnen. Sie nutzen ihre Schnittstellen zur Außenwelt, um sich selbst zu optimieren, eigenständig komplexe Aufgaben zu übernehmen und im laufenden Betrieb immer weiter zu lernen. In der Immobilienwirtschaft trägt KI nicht nur dazu bei, die Effizienz operationaler Aufgaben zu verbessern, sondern auch Entscheidungsprozesse zu verändern.
Einsatzgebiete für KI sind das Asset- und Portfoliomanagement, Property und Facility Management, Marktprognosen und Kundenbeziehung sowie Gebäudeautomation (siehe Smart Buildings).
Asset- und Portfoliomanagement
Die Analyse großer Datenmengen durch KI erlaubt es, mögliche Zukunftsszenarien genauer zu untersuchen und versteckte Potenziale und Risiken zu identifizieren. Dadurch gewinnen Entscheidungsträger eine tiefere Einsicht in Marktmechanismen und werden Entscheidungen zur strategischen Ausrichtung eines Portfolios nicht mehr subjektiv, sondern auf der Grundlage von Daten getroffen.
KI kann genutzt werden, um Exposés zu erstellen, zur Vorbereitung von Transaktionen, zum Erstellen von Exposés, zur präziseren Bewertung von Immobilien aufgrund der gesammelten Daten, zur rascheren Erledigung der Due Diligence Prüfung und zur Abwicklung von Transaktionen. KI kann aber auch im Vermietungsbereich für das Vertragsmanagement sowie beim Forderungsmanagement eingesetzt werden.
Property und Facility Management
Vor allem im Instandhaltungs- und Wartungsmanagement kann mit Hilfe der KI frühzeitig erkannt werden, wann welche Maßnahmen angebracht sind. Mit anderen Worten: Die KI erleichtert es, proaktiv tätig zu werden. Weitere Möglichkeiten sind ein verbessertes Flächenmanagement, ein besseres Management von Catering-Dienstleistungen und nicht zuletzt das Thema Reinigung. Bislang wird meist in einem festgelegten Turnus und entsprechend einem festgelegten Katalog gereinigt, egal, ob notwendig oder nicht. Umgekehrt wird ein aktuell erhöhter Reinigungsbedarf nicht berücksichtigt. Hier kann die KI über entsprechende Sensorsysteme Reinigung entsprechend dem realen Bedarf steuern.
KI-gesteuerte Kundeninteraktion
KI-basierte Kommunikationsführung ermöglicht, Kundenanfragen in Realzeit zu beantworten und das nicht nur zu „Geschäftszeiten“, sondern rund um die Uhr und alle Tage die Woche. Aus Datenanalysen entwickelt KI Kundenprofile, die eine personalisierte Ansprache und zielgerichtete Betreuung gestatten.
Welche Vorteile bietet KI in der Immobilienwirtschaft
Ein Vorteil der KI (nicht nur) in der Immobilienwirtschaft ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und komplexe Datenmuster zu erkennen. Sie kann dem Menschen viele zeitintensive Prozesse abnehmen, die Effizienz steigern und zu klaren datenbasierten Entscheidungen beitragen.
Analyse großer Datenmengen
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen stößt das menschliche Gehirn an Grenzen, nicht aber die KI. Sie erkennt komplexe Muster und passt sich als lernendes System in seiner Analyse sehr schnell an, wenn sich Datenmuster verändern. Zudem kann KI sehr schnell Daten abgleichen – etwa Marktdaten bei der Portfolioanalyse –, was eine sehr viel genauere Einschätzung der Potenziale und Risiken gestattet.
Zeitersparnis
Gerade die Erstellung und Prüfung von Verträgen kostet viel Zeit. Hier kann die KI viele Aufgaben übernehmen – von der Kontrolle bis zu Verbesserungsvorschlägen. Gleiches gilt für die Prüfung von Unterlagen aus dem Datenraum bei der Due Diligence, bei denen die KI beispielsweise auch gleich eine Übersetzung liefern kann.
Ebenso kann die KI bei der Kontrolle von Zahlungseingängen und Forderungen die meisten Aufgaben übernehmen. Das verbessert nicht nur das Mahnwesen und verringert administrative Kosten, sondern erleichtert auch, den Überblick über Forderungen zu behalten, die möglicherweise zu einem Risiko werden könnten.
Effizienz
Überall dort, wo es um die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen geht, steigert KI die Effizienz in dem jeweiligen Bereich. Viele administrative und/oder zeitintensive Aufgaben bewältigt die KI besser und schneller und kann aufgrund der verfügbaren Daten genauere Analysen erstellen. Höhere Effizienz führt immer auch zu Kostenersparnis.
Kundenbindung
Zur Effizienz gehört auch eine bessere Kundenbindung, die sich aus einer hochgradig individualisierten Interaktion ergibt. Wo die KI viele Aufgaben in der Kundeninteraktion und des Beschwerdemanagements übernimmt, bleibt Zeit, den Kunden in anderen Bereichen intensiver zu betreuen. Makler, aber auch Immobilienverwalter haben diese Möglichkeiten der KI schon seit längerem entdeckt und setzen entsprechende Tools ein.
KI – Vorbehalte
Seit es ChatGPT und ChatBots gibt, haben viele Menschen oftmals eher seltsame Erfahrungen mit KI gemacht, was die Akzeptanz nicht immer erhöht. Gleichzeitig findet eine öffentliche Diskussion über Risiken der KI und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen statt. Es sind teilweise Vorbehalte, die noch jede technische Neuerung oder sprunghafte Weiterentwicklung nach sich zog. Denn über die positive, nützliche, sinnvolle Anwendung von KI entscheidet noch immer der Mensch, ebenso wie darüber, dieses Instrument zu missbrauchen. Der beste Weg, Vorbehalte gegenüber der Anwendung von KI zu minimieren, ist zum einen Transparenz bei ihrem Einsatz, zum andern eine hohe Qualität der Ergebnisse.
Ohne Zweifel kann KI viele Aufgaben besser bewältigen als der Mensch, und bietet KI dem Menschen die Möglichkeit, sich auf andere als repetitive Aufgaben zu konzentrieren.
Allerdings ist KI ein Energiefresser. Die Datenverarbeitung findet in Datenzentren statt, erfordert eine hohe Rechenleistung und ist sehr energieintensiv. Das gilt insbesondere für die „Lernphase“ der KI, in hohem Maß aber auch bei der Anwendung. Energieverbrauch bedeutet aber auch einen hohen CO2-Fußabdruck, wenn nicht ausschließlich erneuerbare Energien zum Einsatz kommen.
Veränderungen durch KI: Blick in die Zukunft
Die KI wird viele Prozesse in der Immobilienwirtschaft (weiter) automatisieren, vor allem im operativen Bereich. Durch genauere Analysen und Effizienzsteigerung wird die Anwendung von KI über den künftigen Erfolg von Immobilienunternehmen entscheiden. KI kann Aufgaben übernehmen und Prozesse beschleunigen, nicht jedoch den Menschen ersetzen. Die Anwendung von KI-basierten Lösungen ist gleichsam der Schritt in die nächste höhere Stufe des digitalen Zeitalters.
Allerdings ist die Nutzung von KI mit Herausforderungen verbunden. Diese Herausforderungen betreffen sowohl diejenigen, die KI-Lösungen entwickeln, als auch jene, die diese Tools bedienen und ihre Funktionen nutzen. Je besser und zuverlässiger die KI ihre jeweiligen Aufgaben erfüllt, desto höher wird Akzeptanz bei den Mitarbeitern von Immobilienunternehmen sein. Aber auch diese Mitarbeiter müssen entsprechend „trainiert“ sein, um die Tools, die die KI zur Verfügung stellt, zu bedienen und zu nutzen.
Ein Thema für alle Beteiligten ist dabei der Datenschutz, vor allem in Bereichen, in denen personenbezogene Daten verarbeitet werden. Und wie schon bei der Digitalisierung generell ist Datensicherheit ein wichtiges Thema. Hier allerdings kann KI auch hilfreich sein. So können KI-basierte Lösungen für Data Discovery sämtliche Speicherorte scannen und die Daten automatisch klassifizieren. Und da KI Muster und Anomalien in großen Datenmengen schnell und zuverlässig findet, ist sie ideal für die Erkennung von Bedrohungen geeignet. Sie kann den Netzwerkverkehr in Echtzeit überwachen und bei verdächtigen Aktivitäten umgehend die für die Datensicherheit zuständigen Mitarbeiter benachrichtigen. Dabei ist die KI nicht auf vordefinierte Bedrohungsmuster angewiesen, sondern lernt im Laufe der Zeit, was im Netzwerk des jeweiligen Unternehmens normal ist, und erkennt davon abweichende und möglicherweise gefährliche Aktivitäten.