Künstliche Intelligenz (KI) im Immobilienportfolio-Management: Chancen – Risiken – Leitlinien

«Immobilienportfolio-Management: Balanceakt zwischen Klima und KI» lautete der Titel des alljährlichen Herbstmeetings der Stratus Community. Eines unserer Ziele war, gemeinsam ein besseres Verständnis der mit KI-verbundenen Möglichkeiten zu erhalten und die spezifischen Implikationen für das Immobilienportfolio-Management besser zu verstehen.

Den Schwerpunkt-Workshop zur Künstlichen Intelligenz leitete Professor Adrian Wildenauer von der Fachhochschule Bern. In diesem interaktiven Diskussionsformat hat Adrian Wildenauer mit rund 25 Immobilienportfolio-Managerinnen- und Managern die Rolle von KI im Immobilienportfolio-Management unter die Lupe genommen und die Ergebnisse ausführlich aufbereitet – und sich dabei von einer leistungsstarken KI der Fachhochschule Bern unterstützen lassen. Ein hochspannendes Experiment, wie wir finden.

Herausgekommen ist aktuelles und relevantes Stimmungsbild von und für Praktiker in den Fachabteilungen von öffentlicher Hand, Unternehmen, Kirchen und der Wohnungswirtschaft. Ein "Must Read" für jede und jeden, der in der Bau- und Immobilienwirtschaft heute Verantwortung trägt.

Zentrale thematische Cluster der Workshop-Diskussion:

1. Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen: Urheberrecht, Datenschutz (DSGVO-Konformität), Compliance und Haftungsfragen bei KI-generierten Inhalten
    
2. Qualitätssicherung und Governance: Mechanismen zur Überprüfung von KI-Ergebnissen, Vermeidung von «Halluzinationen», klare Verantwortlichkeiten (z.B. KI-Manager) 
    
3. Prozessoptimierung: Einsatzmöglichkeiten von KI in Planung, Controlling, Dokumentation und Facility Management 
    
4. Schulung und Change Management: Wissenstransfer, Akzeptanzförderung und Befähigung der Mitarbeitenden
    
5. Risiken und Herausforderungen: Verlust von persönlichem Wissen, «Entsozialisierung», Informationsmonopole, Unterscheidung zwischen Realität und KI-generierten Inhalten

Für den folgenden Text zeichnet ein «Autorenkollektiv» verantwortlich, bestehend aus Stratus-Anwenderinnen und -Anwendern unterschiedlicher Branchen und Funktionen, Adrian Wildenauer und einer Künstlichen Intelligenz.

Künstliche Intelligenz (KI) im Immobilienportfolio-Management: Chancen – Risiken – Leitlinien:

1. Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen

• Die rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen bilden das Fundament für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Bau- und Immobilienbranche. Im Workshop wurde deutlich, dass das Urheberrecht bei KI-generierten Inhalten eine zentrale Herausforderung darstellt. Bauherren und Betreiber müssen klären, wem die Rechte an von KI erstellten Plänen, Texten, Visualisierungen oder BIM-Modellen zustehen. Diese Frage ist nicht nur theoretischer Natur, sondern hat direkte praktische Auswirkungen auf die Verwendbarkeit und Vermarktung dieser Inhalte.
• Der Datenschutz, insbesondere die Einhaltung der DSGVO, wurde im Workshop als essenziell identifiziert. Bei Bauprojekten werden häufig personenbezogene Daten verarbeitet – sei es von Mitarbeitenden, Nutzern oder Bewohnern. Die Workshop-Teilnehmenden betonten, dass Datensicherheit ein entscheidender Faktor ist, um Haftungsrisiken und Vertrauensverluste zu vermeiden. Dies betrifft sowohl die Speicherung sensibler Projektdaten als auch die Verwendung von KI-Tools, die möglicherweise auf externe Server zugreifen.
• Compliance-Vorgaben gehen über den Datenschutz hinaus und umfassen auch branchenspezifische Regulierungen im Bauwesen. Öffentliche Bauherren sind dabei besonders gefordert, da sie zusätzlich das Vergaberecht beachten müssen. Die Workshop-Diskussionen zeigten, dass es an klaren rechtlichen Leitlinien für KI-Anwendungen in der Bau- und Immobilienbranche noch mangelt. Unternehmen bewegen sich daher in einem Graubereich, in dem sie eigenverantwortlich Sorgfaltspflichten definieren müssen.
• Haftungsfragen wurden ebenfalls intensiv diskutiert. Wer haftet, wenn eine KI fehlerhafte Berechnungen liefert oder Planungsfehler übersieht? Die Klärung dieser Verantwortlichkeiten ist vor Projektbeginn unerlässlich. Es empfiehlt sich, vertragliche Regelungen zu treffen, die den KI-Einsatz und die damit verbundenen Risiken klar definieren.
• Zu den ethischen Aspekten, die im Workshop thematisiert wurden, gehört die Frage, wie transparent KI-Entscheidungen sein müssen und wie sichergestellt werden kann, dass keine diskriminierenden Algorithmen zum Einsatz kommen. Für Bauherren bedeutet dies, dass sie bei der Auswahl von KI-Tools auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit achten sollten. Die rechtliche und ethische Absicherung ist keine einmalige Aufgabe, sondern erfordert kontinuierliche Überprüfung und Anpassung an neue Entwicklungen und Rechtsprechungen.

2. Qualitätssicherung und Governance

• Die Qualitätssicherung bei KI-Anwendungen stand als zentrales Handlungsfeld im Fokus. Die Teilnehmenden betonten, dass Mechanismen etabliert werden müssen, um die Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Ergebnissen zu gewährleisten. KI-Systeme können sogenannte «Halluzinationen» produzieren – also falsche oder erfundene Inhalte ausgeben. In der Baubranche, wo Präzision und Sicherheit oberste Priorität haben, können solche Fehler schwerwiegende Folgen haben.
• Im Workshop wurden verschiedene Ansätze zur Qualitätssicherung diskutiert. Dazu gehören regelmässige Audits, bei denen KI-Ergebnisse stichprobenartig überprüft werden, sowie Plausibilitätsprüfungen durch erfahrene Fachkräfte. Ein weiterer Ansatz ist der Einsatz spezialisierter QS-Tools, die KI-Outputs automatisiert validieren können. Die Workshop-Teilnehmenden waren sich einig, dass menschliche Expertise nicht durch KI ersetzt, sondern ergänzt werden sollte.
• Ein wesentlicher Punkt war die Einführung klarer Governance-Strukturen. Die Benennung eines KI-Managers wurde als empfehlenswert erachtet, um Verantwortlichkeiten und Prozesse zentral zu definieren und zu steuern. Diese Rolle sollte als Schnittstelle zwischen Technik, Recht und operativem Geschäft fungieren und sicherstellen, dass KI-Anwendungen den Unternehmenszielen und -werten entsprechen.
• Die Workshop-Diskussionen machten deutlich, dass es klare Prozesse für die Freigabe von KI-generierten Inhalten braucht. Wer darf was verwenden? Welche Prüfschritte sind obligatorisch? Diese Fragen müssen in Richtlinien und Arbeitsanweisungen verankert werden. Zudem wurde die Notwendigkeit eines Frühwarnsystems für fehlerhafte oder manipulierte Inhalte betont.
• Governance umfasst auch die strategische Ausrichtung: Welche KI-Tools werden eingesetzt? Nach welchen Kriterien werden sie ausgewählt? Wie wird deren Performance gemessen? Die Teilnehmenden empfahlen, klare KPIs zu definieren, um den Erfolg und die Qualität von KI-Anwendungen messbar zu machen. Die Etablierung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses wurde als entscheidend erachtet, um aus Fehlern zu lernen und die Systeme laufend zu optimieren. Ohne robuste Governance-Strukturen besteht die Gefahr, dass KI unkontrolliert und ineffizient eingesetzt wird, was letztlich mehr Schaden als Nutzen bringen kann.

3. Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung 

• Die Prozessoptimierung durch KI wurde im Workshop als eines der vielversprechendsten Anwendungsfelder identifiziert. KI kann vielfältig eingesetzt werden – von der Planung über das Controlling bis hin zur Dokumentation und zum Facility Management. Die Potenziale reichen von effizienteren Abläufen über bessere Ressourcennutzung bis zur Fehlervermeidung und Qualitätssteigerung.
• In der Planungsphase kann KI beispielsweise bei der Generierung von Entwurfsvarianten, der Optimierung von Grundrissen oder der Simulation von Energieverbräuchen unterstützen. Im Controlling können KI-gestützte Systeme Kostenentwicklungen überwachen, Abweichungen frühzeitig erkennen und Prognosen für den weiteren Projektverlauf erstellen. Bei der Dokumentation kann KI helfen, Informationen aus verschiedenen Quellen automatisiert zusammenzuführen und Berichte zu generieren.
• Das Facility Management wurde im Workshop als besonders geeignetes Einsatzgebiet für KI genannt. Hier kann KI etwa zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) eingesetzt werden, um Ausfälle zu vermeiden und Betriebskosten zu senken. Auch die Optimierung von Energieverbräuchen und die automatisierte Steuerung von Gebäudetechnik sind wichtige Anwendungsfälle.
• Die Workshop-Teilnehmenden betonten, dass Bauherren und Betreiber ihre bestehenden Prozesse systematisch analysieren sollten, um zu identifizieren, wo KI den grössten Mehrwert bietet. Nicht jeder Prozess ist gleichermassen für eine KI-Unterstützung geeignet. Es empfiehlt sich, mit Pilotprojekten zu beginnen und die Ergebnisse systematisch auszuwerten. Die gewonnenen Erkenntnisse sollten als Grundlage für eine Skalierung auf weitere Bereiche genutzt werden.
• Ein wichtiger Aspekt ist die Integration von KI in bestehende Digitalisierungsstrategien, insbesondere im Kontext von Building Information Modeling (BIM). KI und BIM können sich gegenseitig ergänzen: BIM liefert strukturierte Daten, die KI nutzen kann, während KI wiederum BIM-Prozesse automatisieren und optimieren kann.
• Die Effizienzsteigerung durch KI darf jedoch nicht isoliert betrachtet werden. Die Workshop-Diskussionen machten deutlich, dass auch die Auswirkungen auf Mitarbeitende und Arbeitsabläufe berücksichtigt werden müssen. Automatisierung kann zu Stellenabbau führen, aber auch neue, anspruchsvollere Tätigkeitsfelder schaffen. Eine ausgewogene Strategie berücksichtigt beide Aspekte.

4. Schulung und Change Management 

• Schulung und Change Management wurden im Workshop als zentrale Erfolgsfaktoren für die KI-Einführung identifiziert. Die Akzeptanz und der erfolgreiche Einsatz von KI hängen massgeblich von der Schulung und dem Wissenstransfer innerhalb der Organisation ab. Ohne qualifizierte motivierte Mitarbeitende bleiben selbst die besten KI-Tools wirkungslos.
• Die Workshop-Teilnehmenden betonten, dass Mitarbeitende im Umgang mit neuen Technologien geschult und für die Risiken und Chancen sensibilisiert werden müssen. Dabei geht es nicht nur um technische Kompetenzen, sondern auch um ein grundlegendes Verständnis dafür, wie KI funktioniert, wo ihre Grenzen liegen und wie man ihre Ergebnisse kritisch hinterfragen kann. Ein «blinder» Glaube an KI-Outputs kann zu gravierenden Fehlern führen.
• Change Management ist dabei ein zentraler Erfolgsfaktor, um Widerstände abzubauen und einen nachhaltigen Wandel zu ermöglichen. Die Einführung von KI verändert nicht nur Werkzeuge und Prozesse, sondern auch Rollen, Verantwortlichkeiten und die Unternehmenskultur. Ängste vor Arbeitsplatzverlust, Überforderung oder dem Verlust von Kompetenzen sind verbreitet und müssen ernst genommen werden.
• Im Workshop wurde diskutiert, dass ein systematisches Change Management folgende Elemente umfassen sollte: Klare Kommunikation der Vision und der Ziele des KI-Einsatzes, Einbindung der Mitarbeitenden in den Veränderungsprozess, kontinuierliche Information über Fortschritte und Herausforderungen sowie die Schaffung von Erfolgserlebnissen durch Quick Wins in Pilotprojekten.
• Der Wissenstransfer ist ein weiterer kritischer Punkt. Im Workshop wurde die Sorge geäussert, dass durch den Einsatz von KI persönliches Wissen verloren gehen könnte. Wenn Routineaufgaben automatisiert werden, besteht die Gefahr, dass Mitarbeitende bestimmte Fähigkeiten verlernen oder gar nicht erst erwerben. Eine ausgewogene Strategie sollte sicherstellen, dass Grundkompetenzen erhalten bleiben und KI als Ergänzung, nicht als Ersatz für menschliche Expertise dient.
• Die kontinuierliche Weiterbildung wurde als entscheidend erachtet, um die Akzeptanz und den effektiven Einsatz von KI zu sichern. KI-Technologien entwickeln sich rasant, und Mitarbeitende müssen befähigt werden, mit dieser Dynamik Schritt zu halten. Investitionen in Schulungsprogramme sind daher keine optionale Massnahme, sondern eine Notwendigkeit für den langfristigen Erfolg.

5. Risiken und Herausforderungen

• Die Workshop-Teilnehmenden identifizierten eine Reihe von Risiken und Herausforderungen, die bei der KI-Einführung bedacht werden müssen. Ein zentrales Thema war der Verlust von persönlichem Wissen. Wenn KI-Systeme Aufgaben übernehmen, die bisher von Menschen erledigt wurden, besteht die Gefahr, dass das damit verbundene implizite Wissen verschwindet. Dies kann besonders problematisch werden, wenn KI-Systeme ausfallen oder fehlerhafte Ergebnisse liefern und niemand mehr in der Lage ist, diese zu korrigieren.
• Ein weiteres Risiko ist die «Entsozialisierung». Der vermehrte Einsatz von KI kann dazu führen, dass der persönliche Austausch zwischen Mitarbeitenden, Planern und Bauherren abnimmt. Im Bauwesen, wo Kommunikation und Koordination zwischen verschiedenen Akteuren entscheidend sind, kann dies zu Missverständnissen und Fehlern führen. Die Workshop-Diskussionen betonten, dass KI den menschlichen Dialog nicht ersetzen, sondern unterstützen sollte.
• Die Gefahr von Informationsmonopolen wurde ebenfalls thematisiert. Wenn wenige grosse Anbieter den KI-Markt dominieren, können Abhängigkeiten entstehen, die sowohl wirtschaftlich als auch strategisch problematisch sind. Bauherren und Betreiber sollten daher auf Diversifikation und Interoperabilität achten und vermeiden, sich ausschliesslich auf einen Anbieter zu verlassen.
• Herausforderungen bei der Sicherstellung der Datenqualität waren ein weiteres zentrales Thema. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen. Im Workshop wurde betont, dass ein systematisches Datenmanagement Voraussetzung für den erfolgreichen KI-Einsatz ist.
• Die Vermeidung von Fehlern durch blindes KI-Vertrauen wurde als kritischer Punkt hervorgehoben. Wenn Mitarbeitende KI-Outputs unkritisch übernehmen, können sich Fehler potenzieren. Die Unterscheidung zwischen Realität und Fiktion kann durch KI-gestützte Inhalte verschwimmen. Insbesondere bei generativen KI-Modellen, die überzeugende, aber falsche Inhalte produzieren können, ist höchste Vorsicht geboten.
• Die Workshop-Teilnehmenden betonten, dass Kontrollmechanismen notwendig sind, um diese Risiken zu minimieren. Dazu gehören technische Lösungen wie Plausibilitätsprüfungen und Vier-Augen-Prinzipien, aber auch organisatorische Massnahmen wie klare Verantwortlichkeiten und Eskalationsprozesse. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zu finden zwischen Effizienzgewinnen durch Automatisierung und der notwendigen menschlichen Kontrolle. Eine Risikoanalyse zu Beginn jedes KI-Projekts kann helfen, potenzielle Problemfelder frühzeitig zu identifizieren und geeignete Gegenmassnahmen zu entwickeln.

Fazit der Diskussion

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Bau- und Immobilienbranche bietet sowohl öffentlichen als auch privaten Bauherren und Betreibern erhebliche Potenziale für Effizienzsteigerung, Qualitätssicherung und Innovation. Entscheidend für den Erfolg sind eine klare Strategie, die rechtliche und ethische Absicherung, die Etablierung von Governance-Strukturen, gezielte Prozessoptimierung sowie ein umfassendes Schulungs- und Change Management-Programm. Durch die frühzeitige Identifikation von Risiken und die Schaffung transparenter Strukturen können Unternehmen die Vorteile von KI optimal nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen aktiv steuern.

Quintessenz in 10 Punkten: Der Mensch im Fokus bei der KI-Einführung in der Bau- und Immobilienbranche

1. Frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden: Die Nutzer:innen müssen von Beginn an in die Planung und Umsetzung von KI-Projekten einbezogen werden, um Akzeptanz und Motivation zu fördern.
2. Umfassende Schulungsprogramme: Es ist unerlässlich, auf allen Ebenen gezielte Schulungen anzubieten, damit Mitarbeitende die neuen Technologien verstehen, bedienen und kritisch reflektieren können.
3. Transparente Kommunikation: Die Ziele, Chancen und Risiken von KI müssen offen und nachvollziehbar kommuniziert werden, um Unsicherheiten und Widerstände abzubauen.
4. Change Management als Erfolgsfaktor: Veränderungsprozesse sollten professionell begleitet werden, um Ängste zu adressieren und eine positive Einstellung gegenüber KI zu fördern.
5. Verantwortlichkeiten klar definieren: Die Rolle eines KI-Managers als zentrale Ansprechperson und Koordinator sollte etabliert werden.
6. Förderung von Teamarbeit und Austausch: Trotz Automatisierung muss der persönliche Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Menschen gestärkt werden, um Wissensverlust und Entsozialisierung zu vermeiden.
7. Sicherstellung der Datenkompetenz: Mitarbeitende sollten befähigt werden, Daten kritisch zu hinterfragen und die Ergebnisse von KI-Systemen zu überprüfen.
8. Ethik und Verantwortung: Die ethischen Implikationen der KI-Nutzung müssen thematisiert und in die Unternehmenskultur integriert werden, insbesondere im Hinblick auf Fairness, Transparenz und Datenschutz.
9. Feedback- und Verbesserungsmechanismen: Es sollten kontinuierlich Möglichkeiten geschaffen werden, Erfahrungen und Verbesserungsvorschläge aus der Belegschaft aufzunehmen und umzusetzen.
10. Wertschätzung und Motivation: Die Einführung von KI sollte genutzt werden, um die Arbeit der Mitarbeitenden aufzuwerten, Routinetätigkeiten zu reduzieren und Freiräume für kreative und anspruchsvolle Aufgaben zu schaffen.

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