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Wenn ein Immobilienunternehmen einen Chief AI Officer benötigt

In vielen Immobilienunternehmen begann die Einführung von KI mit einem Pilotprojekt, einigen Lizenzen und dem Versprechen, dem Vorstand einen Plan vorzulegen. Es erweist sich jedoch als schwieriger, diese Maßnahme in eine dauerhafte Veränderung der Arbeitsweise der Mitarbeiter umzusetzen. Diese Schwierigkeit geht über die Immobilienbranche hinaus: Die weltweite Studie „Future of Work 2026“ von JLL ergab, dass 42% der Unternehmen ihre anfänglichen Pilotprojekte bereits hinter sich gelassen hatten, jedoch nur 15% einen KI-getriebenen organisatorischen Wandel vorangetrieben hatten. Um diese Lücke zu schließen, bedarf es einer Person, die über die Zeit, die Befugnisse und das Budget verfügt, um die Arbeitsweise des Unternehmens zu verändern. Für einige britische Immobilienunternehmen sollte dies ein Chief AI Officer (CAIO) sein. Meiner Ansicht nach können die meisten diese Verantwortung jedoch anderweitig zuweisen.

KI-ROI: Wie Finanzvorstände den Einsatz von KI diszipliniert genehmigen können – vom Pilotprojekt bis zur flächendeckenden Einführung

Jedes Unternehmen, das Mittel für artificial intelligence bewilligt, geht dasselbe Risiko ein: Es feiert ein technisch einwandfreies Pilotprojekt, das jedoch keinerlei Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung hat. Das Problem besteht nicht darin, zu hohe Mittel zu bewilligen. Das Problem ist vielmehr, dass die falschen Kennzahlen gemessen werden: Nutzung, Genauigkeit und Akzeptanz anstelle der finanziellen Ergebnisse.

Wenn die KI Ihnen Ihre Bank empfiehlt: Die GEO-Revolution

Die Sichtbarkeit von Marken im Internet verlagert sich zunehmend von Klicks hin zu KI-Empfehlungen in ChatGPT, Gemini und den Google AI Overviews. In dieser gemeinsam mit VizibAI durchgeführten Studie stellt Artefact die „Generative Engine Optimization“ (GEO) für den Bankensektor vor und bietet ein konkretes Rahmenkonzept, um zu messen, zu analysieren und zu beeinflussen, wie KI Ihre Marke darstellt.

Europa, China, USA: Drei unterschiedliche KI-Wettläufe auf derselben Strecke

Die Internationale Föderation für Robotik zählte im Jahr 2024 weltweit 542.000 Installationen von Industrierobotern. Davon entfielen 295.000 auf China, also mehr als die Hälfte. In Europa wurden etwa 85.000 und in den Vereinigten Staaten 34.200 installiert. Das Land, dessen Spitzenmodelle in der Regel an der Spitze der Vergleichswertlisten stehen, belegt den letzten Platz.

Grundlagemodelle: Wenn diese zur Massenware werden – woher wird dann der Wettbewerbsvorteil der Unternehmen kommen?

Wenn jedes Unternehmen Zugang zu KI mit vergleichbarer Leistungsfähigkeit hat, womit werden sich die Marktführer von morgen dann von anderen abheben? Die Antwort liegt nicht im Modell selbst, sondern im organisatorischen Kontext, der darauf aufbaut. Der organisatorische Kontext umfasst das Geschäftswissen, die Betriebsprozesse, die Entscheidungsregeln, das Fachwissen sowie die Best Practices, die im Laufe jahrelanger Geschäftstätigkeit gesammelt wurden. Er bestimmt, ob KI wirklich verstehen kann, wie ein Unternehmen funktioniert, ob sie die Geschäftsziele unterstützt und ob sie kontinuierlich aus jeder Interaktion lernt, um Fähigkeiten zu entwickeln, die für diese Organisation einzigartig sind.

Den Engpass bei der KI-Transformation überwinden: Der Wiederaufbau organisatorischer Fähigkeiten

Die Investitionen von Unternehmen in KI erreichen ein noch nie dagewesenes Ausmaß, doch nur eine Minderheit der Unternehmen schafft es, diese Investitionen erfolgreich in groß angelegten Mehrwert umzusetzen. Die Kluft liegt nicht in erster Linie in der Technologie. Es geht vielmehr darum, ob ein Unternehmen über die Fähigkeiten verfügt, KI zu nutzen, sein Geschäft neu zu gestalten und kontinuierlich Mehrwert zu schaffen. Die KI-Transformation ist im Grunde eine Transformation der organisatorischen Fähigkeiten: Sie besteht darin, Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, KI effektiv zu nutzen, Teams für die Konzeption und Verwaltung von KI-Systemen auszubilden sowie Mechanismen zu schaffen, die es dem Unternehmen ermöglichen, KI-Fähigkeiten kontinuierlich zu integrieren und sich damit weiterzuentwickeln.

Was uns die Schlacht von Red Cliffs über die KI-Transformation in Unternehmen lehren kann

Die Schlacht von Red Cliffs wird oft als Geschichte einer zahlenmäßig unterlegenen Streitmacht in Erinnerung behalten, die eine weitaus größere Armee besiegte. Aus der Perspektive der Unternehmens-KI liegt die interessantere Erkenntnis jedoch auf einer anderen Ebene.

Warum sich GEO in China vom Westen unterscheidet

Generative Engine Optimization (GEO) entwickelt sich zu einer neuen Priorität für Marken, die in der KI-gestützten Suche Sichtbarkeit anstreben. In China reicht es jedoch möglicherweise nicht aus, einfach nur ein westliches GEO-Konzept zu übernehmen. Chinas Suchlandschaft hat sich von einer von Baidu dominierten Suche zu einem fragmentierten Ökosystem aus Super-Apps, plattforminterner Entdeckung und KI-Assistenten entwickelt. Infolgedessen sehen sich Marken mit einem grundlegend anderen Umfeld konfrontiert, wenn es darum geht, von der KI entdeckt, angezeigt und als vertrauenswürdig eingestuft zu werden.

Chinas KI-Transformation: Langsam und stetig gewinnt man das Rennen

Die KI entwickelt sich in beispiellosem Tempo weiter, und der Druck, Schritt zu halten, ist allgegenwärtig. Unternehmen bemühen sich eifrig darum, die neuesten Tools einzuführen, sich mit Wettbewerbern zu vergleichen und schnelle Effizienzsteigerungen zu erzielen. Doch stellen sie in ihrem Bestreben, schneller voranzukommen, auch die richtigen Fragen?

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