Das Abwarten, bis die KI ausgereift ist, ist ein Risiko, das Sie möglicherweise nicht überstehen – Warum die Abwartehaltung des britischen Immobiliensektors sein größtes Risiko darstellt und wo man tatsächlich ansetzen sollte

Ich habe inzwischen mit unzähligen Führungskräften aus der Immobilienbranche gesprochen, die aufrichtig überrascht sind, wie langsam die Einführung von KI in ihren eigenen Unternehmen voranschreitet, obwohl sie Copilot für alle ihre Teams freigeschaltet haben. Das Muster ist bemerkenswert einheitlich. Es wird eine Lizenz erworben – oft die günstigste auf dem Markt –, es werden kaum oder gar keine Schulungen angeboten, und die Unternehmensleitung wartet dann auf eine Transformation, die niemals eintritt. Die Akzeptanz bleibt gering, die Frustration wächst, und der versprochene Durchbruch bleibt aus. Dahinter steht die Annahme, dass es ausreicht, den Mitarbeitern ein leistungsstarkes Tool an die Hand zu geben, um ihre Arbeitsweise zu verändern.

Das ist nicht der Fall. Und genau diese Diskrepanz zwischen diesen beiden Aspekten ist derzeit das wichtigste Thema in Bezug auf die Beziehung zwischen der Immobilienbranche und der KI.

Ich habe bereits zuvor über die Zurückhaltung der britischen Immobilienbranche gegenüber Technologie geschrieben. Diese Zurückhaltung ist real, und ich werde noch darauf zurückkommen, warum sie rationaler ist, als es auf den ersten Blick erscheint. Doch bei den Unternehmen, die sich selbst als Vorreiter betrachten, hat sich ein neuer und gefährlicherer Irrtum breitgemacht: die Überzeugung, dass der Kauf von Zugang zu KI gleichbedeutend mit deren Einführung sei. Das ist keine Strategie. Es ist eine Startlinie, die die meisten Unternehmen fälschlicherweise für die Ziellinie halten.

Wenn Sie als Führungskraft in der Immobilienbranche dies lesen und das Gefühl haben, nicht zu wissen, wo Sie anfangen sollen, möchte ich gleich zu Beginn klarstellen, dass dies die häufigste Situation in der Branche ist und kein Versagen Ihrerseits. Die technologische Entwicklung schreitet schneller voran, als man bequem verfolgen kann, der Investitionsaufwand ist schwer zu beziffern, und der Informationsüberfluss ist ohrenbetäubend. Was folgt, ist eine ehrliche Darstellung dessen, wo der Wert wirklich liegt, wo die Risiken wirklich liegen und wie ein vernünftiger erster Schritt aussieht. Die Lage ist anspruchsvoll, aber sie ist zu bewältigen, und die Unternehmen, die sie mit klarem Blick angehen, anstatt sich von Hype oder Angst leiten zu lassen, werden Erfolg haben.

Einschalten ist nicht dasselbe wie umdrehen

Künstliche Intelligenz bietet heute einen echten Mehrwert, und es wäre unehrlich, etwas anderes zu behaupten. Die meisten Unternehmen, die einen Unternehmensassistenten einführen, erzielen fast sofort erste Vorteile: eine Zeitersparnis von etwa 30 Minuten bis zwei Stunden pro Person und Tag. Das ist eine Tatsache. Es ist jedoch auch nur ein kleiner Schritt, da die überwiegende Mehrheit der Unternehmen genau an dieser Stelle stehen bleibt.

Was dabei übersehen wird, ist, dass das Tool nur einen Bruchteil seines Wertes entfaltet, wenn es nicht durch Change Management und Schulungen begleitet wird, die aus einer Neuheit eine Gewohnheit machen. Die Lizenz ist der kostengünstigste Teil des Prozesses. Der teure Teil, der Teil, der das Unternehmen tatsächlich voranbringt, ist die Neugestaltung von Prozessen, die Schulung der Mitarbeiter hinsichtlich der Möglichkeiten und Grenzen dieser Tools sowie die Neugestaltung von Arbeitsabläufen rund um neue Funktionen, anstatt KI einfach auf alte Abläufe aufzuschrauben.

Diese Unternehmen haben zudem ein Risiko geschaffen, das die meisten von ihnen gar nicht in Betracht gezogen haben. Wenn ein Tool schlecht implementiert ist und die Mitarbeiter frustriert sind, hören sie nicht auf, KI zu nutzen. Sie suchen sich andere Wege innerhalb des Unternehmens. Sie öffnen nebenbei kostenlose Tools für Endverbraucher auf ihrem Schreibtisch, fügen Kundeninformationen ein, um ihre Arbeit schneller zu erledigen, und geben dabei vertrauliche Daten an Modelle weiter, die diese möglicherweise für Trainingszwecke nutzen. Das Unternehmen, das KI vorsichtig und oberflächlich einsetzt, hat das KI-Risiko nicht vermieden. Es hat es vervielfacht.

Das ist die unangenehme Wahrheit über den Ansatz “Einfach einschalten”. Er sorgt weder für Ihre Sicherheit noch dafür, dass Sie ruhig bleiben. Er macht Sie angreifbar.

Der Wert heute und der Wert in sechs Monaten

Wo entsteht also der echte Mehrwert? Heutzutage liegt er im Einsatz einfacher Aufgabenagenten in Backoffice-Funktionen: bei den sich wiederholenden, strukturierten und umfangreichen Tätigkeiten, die zwar mit fachlichem Urteilsvermögen einhergehen, aber selbst kein fachliches Urteilsvermögen erfordern. Genau hier lassen sich erste Erfolge erzielen, die greifbar und nachhaltig sind.

In den nächsten sechs bis zwölf Monaten verlagert sich der Schwerpunkt in Richtung einer proaktiven Prozessgestaltung. Dies bedeutet, spezifische Prozessautomatisierungen zu entwickeln, Aufgaben miteinander zu verknüpfen und – für die Unternehmen, die den Mut dazu haben – den Prozess von Grund auf neu zu überdenken, anstatt einen schlechten Prozess lediglich effizienter zu automatisieren. Die größten Gewinne werden nicht dadurch erzielt, dass der heutige Arbeitsablauf beschleunigt wird. Sie werden dadurch erzielt, dass man sich fragt, ob der heutige Arbeitsablauf überhaupt noch existieren sollte.

Ich sehe drei Bereiche, in denen sich entscheidende Wettbewerbsvorteile ergeben werden: der Einsatz von Agenten, echte Investitionen in Schulungen und Change Management sowie der Aufbau widerstandsfähigerer Technologie-Stacks, die Unternehmen von schwerfälligen, anfälligen Altsystemen wegführen. Ich möchte einen vierten Trend hinzufügen, den es genau zu beobachten gilt. Da es immer einfacher wird, Software zu entwickeln, gehe ich davon aus, dass Unternehmen beginnen werden, starre, zweckgebundene Systeme von Drittanbietern durch eigene, schlanke Versionen zu ersetzen, die genau auf ihre tatsächlichen Arbeitsabläufe zugeschnitten sind. Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für die Entscheidung “selbst entwickeln oder kaufen” verschieben sich gerade unter unseren Füßen.

Warum die Immobilienbranche Widerstand leistet und warum diese Ausrede bald nicht mehr zieht

Man könnte all dies leicht als Geschichte über eine Branche interpretieren, die einfach nur träge und zögerlich ist. Da ist etwas Wahres dran. Doch die Vorsicht der Immobilienbranche ist keine reine Sturheit, und es lohnt sich, die Gründe dafür zu verstehen, denn sie erklären sowohl den Widerstand als auch dessen Grenzen.

Immobilien sind keine Handelsware. Keine zwei Objekte sind jemals identisch. Sie unterscheiden sich hinsichtlich der Aussicht, der Etage, der Entfernung zum Aufzug, der Mietdauer, der Mietanreize und durch Hunderte von Variablen, die sich einer Standardisierung entziehen. Die Transaktionen sind wertintensiv und mengenmäßig gering, was sie illiquide und wirklich schwer direkt vergleichbar macht. Die data ist im Allgemeinen unzureichend, und vieles, was wir als Tatsache betrachten, ist in Wirklichkeit eine Annahme, die mit selbstbewusster Sprache verpackt ist. Dies ist ein Sektor, der auf der Beurteilung unsicherer Informationen basiert, und genau deshalb hat er seine Arbeit langsamer als andere an eine Maschine übergeben. Diese Vorsicht hat ihre Logik.

Doch diese Logik stößt an ihre Grenzen. KI hebt mittlerweile das Grundniveau in allen Berufsfeldern an, und die Immobilienbranche bildet da keine Ausnahme. Der Einsatz dieser Tools entwickelt sich von einer Option zu einer Notwendigkeit. Es gibt ein kurzes Zeitfenster, in dem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen können, indem sie handeln, bevor ihre Konkurrenten aufwachen, und dieses Zeitfenster wird von Tag zu Tag kleiner. Die Unternehmen, die die traditionelle Vorsicht der Immobilienbranche als Erlaubnis zum Abwarten missverstehen, begehen eine schwerwiegende Fehleinschätzung. Diese Vorsicht war rational, als die Tools noch unausgereift waren. Die Tools sind nicht mehr unausgereift.

Die stille Logik des Nichtstuns

Es gibt einen tieferen Grund dafür, dass Immobilienprojekte ins Stocken geraten, und es lohnt sich, diesen offen anzusprechen, da er eher in der Unternehmensführung als in der Technologie zu suchen ist.

Viele der Vorstände und Führungskräfte, die diese Entscheidungen treffen, stehen am Ende ihrer Karriere. Sie haben sich ihren Ruf und ihr Vermögen über Jahrzehnte hinweg aufgebaut und möchten verständlicherweise in den Jahren vor ihrem Ruhestand und ihrem Ausscheiden keine Wellen schlagen. Die Immobilienbranche war schon immer ein Geschäft, das auf Bauchgefühl basiert, in dem man sich sein Urteilsvermögen im Laufe einer langen Karriere erarbeitet und entsprechend vertraut wird; daher lässt sich eine Technologie, die nur wenige von ihnen wirklich verstehen, leicht als Hype abtun. Von ihrem CTO wird ihnen häufig gesagt, dass die Technologieplattform noch nicht bereit sei, dass es keine Richtlinien für den Einsatz von KI gebe, kein data governance-Framework, keine abgeschlossene Systemmigration und dass die KI-Initiative daher erst beginnen könne, wenn all dies vorhanden sei. Vielleicht nächstes Jahr. Vielleicht im Jahr danach. Und der Markt ist schwach, sodass es sich wie der falsche Zeitpunkt anfühlt, erhebliche, schwer quantifizierbare Investitionen in ein Ergebnis zu tätigen, das niemand garantieren kann, während sich die Technologie selbst unter ihren Füßen ständig verändert.

Ich habe großes Verständnis für diese Nervosität. Sie ist durchaus rational. Die Investitionen können beträchtlich sein, die Ergebnisse sind wirklich ungewiss, und das Tempo des Wandels ist schwindelerregend. Doch die Schlussfolgerung, dass Untätigkeit daher die sichere Option sei, ist, wie ich befürchte, genau das Gegenteil. Stillstand erscheint umsichtig. Tatsächlich ist er jedoch aus drei Gründen die riskanteste aller verfügbaren Optionen.

Erstens bedeutet Stillstand nicht, dass Ihre Konkurrenten mit Ihnen stillstehen. Wenn diese auf KI setzen und Sie nicht, werden Sie ins Hintertreffen geraten, Ihre Fixkosten bleiben hoch, während die Ihrer Konkurrenten sinken, und der Abstand wird sich so weit vergrößern, dass das Aufholen von Quartal zu Quartal schwieriger und kostspieliger wird. Die Kosten der Untätigkeit schlagen sich heute noch nicht in der Bilanz nieder, aber sie summieren sich still und leise, bis dies der Fall ist.

Zweitens werden Ihre besten Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Niemand macht gerne einfache, sich wiederholende Arbeit, schon gar nicht, wenn man weiß, dass es eine Lösung gibt und das eigene Unternehmen das einzige Hindernis ist, das einem davon abhält. Es gibt eine Vielzahl von Aufgaben, die Vermessungsingenieure sicher automatisieren können, ohne das Unternehmen oder dessen data zu gefährden, und ein Unternehmen, das so risikoscheu ist, dass es ihnen selbst das verweigert, wird genau die Frustration hervorrufen, die es eigentlich vermeiden wollte. Diese Mitarbeiter werden auf Tools von Drittanbietern zurückgreifen und sich schließlich an Wettbewerber wenden, die ihnen die Arbeitsweise ermöglichen, die sie sich wünschen. Übermäßige Vorsicht schützt Ihre Talente nicht. Sie übergibt sie an die Unternehmen, die den ersten Schritt gemacht haben.

Drittens ist die Chance, sich heute einen Vorsprung zu verschaffen, gerade deshalb real, weil die Voraussetzungen noch ungleich verteilt sind. Das wird nicht von Dauer sein. Wenn sich die Marktbasis verschiebt und jeder KI einsetzt, schwindet dieser Vorteil, und es wird einfach zum Alltag – so wie das Internet, Excel und PowerPoint heute zum Alltag gehören. Es gab eine Phase, in der der geschickte Einsatz dieser Werkzeuge einen echten Vorteil darstellte. Diese Phase ist vorbei, und die Unternehmen, die sie frühzeitig genutzt haben, sind dadurch besser aufgestellt. Wir befinden uns jetzt in derselben Phase, und sie neigt sich im gleichen Tempo dem Ende zu.

Es gibt noch eine weitere Variante des Abwarte-Arguments, die es verdient, ernst genommen zu werden, da sie die intelligenteste ist. Das Tempo des Wandels ist schneller als alles, was wir bisher erlebt haben. Die industrielle Revolution vollzog sich über etwa dreißig Jahre; dies geschieht innerhalb von Quartalen. Glaubwürdige Stimmen deuten darauf hin, dass wir innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre eine allgemeine künstliche Intelligenz erreichen könnten, und die ehrliche Wahrheit ist, dass niemand weiß, was das für die Gesellschaft bedeutet, geschweige denn für den Immobiliensektor. Warum also jetzt massiv investieren, so lautet das Argument, wenn dieselbe Leistungsfähigkeit in ein oder zwei Jahren möglicherweise kostengünstiger, einfacher und ausgereifter sein könnte?

Das ist eine berechtigte Frage, die in beide Richtungen gilt. Es stimmt, dass diejenigen, die sich vor einem Jahr auf den Weg in die KI-Welt begeben haben, möglicherweise weniger unmittelbaren Nutzen verspürt haben als ein Unternehmen, das heute damit beginnt und von deutlich besseren Werkzeugen profitiert sowie weitaus schneller einen viel größeren Schub erhält. Bedenken Sie, wo die agentische KI vor zwölf Monaten stand im Vergleich zu heute. Ja, abzuwarten bedeutet, später bessere Technologie zu erwerben. Doch hier liegt der Fehler, dies als Grund zum Abwarten anzusehen: Die Unternehmen, die vor einem Jahr begonnen haben, haben nicht einfach nur schlechtere Werkzeuge gekauft. Sie haben das data foundations, die Governance, die Kultur und die institutionelle Stärke aufgebaut, um jede neue Welle zu bewältigen, sobald sie kam. Das Unternehmen, das untätig bleibt und hofft, dass sich die technologische Entwicklung verlangsamt und eine angenehme Reife erreicht, setzt darauf, dass es die Zeit dafür hat. Viele werden diese Zeit nicht haben. Die wenig glamouröse Wahrheit ist, dass einige Unternehmen in Konkurs gehen werden, während sie auf den perfekten Moment warten, der niemals kommt, und von Konkurrenten überholt werden, die bereits zu lernen begannen, während sie noch zögerten. Das Tool wird besser, wenn Sie warten. Ihre Fähigkeit, es zu nutzen, jedoch nicht.

Die Rolle des Vermessungsingenieurs in fünf Jahren

Ich habe schon oft gesagt, dass KI Vermessungsingenieure nicht ersetzen wird, und daran halte ich fest. Aber sie wird verändern, worauf die Zeit und der Mehrwert eines Vermessungsingenieurs liegen, und wer Ihnen etwas anderes erzählt, verkauft Ihnen eher Trost als die Wahrheit.

Der unverzichtbare Kern unseres Berufsstandes besteht aus Urteilsvermögen und einer verantwortungsvollen Stellungnahme. Kein Kunde bezahlt für eine Wertermittlung, weil eine Maschine eine Zahl ermittelt hat. Er bezahlt für einen qualifizierten Fachmann, der bereit ist, für diese Zahl einzustehen und die Verantwortung dafür zu übernehmen. Das wird nicht weniger wichtig. Wenn überhaupt, gewinnt es noch mehr an Bedeutung und Wert.

Was sich ändert, ist alles rund um diesen Kern. Das Entwerfen, die Recherche, das Sammeln von data-Daten, die Erstanalyse, die Erstellung des Berichts: Hier verkürzt KI Stunden auf Minuten, und genau diese Arbeit füllt derzeit die Tage von Nachwuchs- und mittelständischen Vermessungsingenieuren aus. Die Rolle verlagert sich von der Erstellung des Berichts hin zu dessen Steuerung und Sicherstellung.

Zwei weitere Faktoren werden die nächsten fünf Jahre prägen. Der erste ist, dass firmeneigenes data zu einem echten und dauerhaften Wettbewerbsvorteil wird. Da sich die Modelle selbst zu Massenware entwickeln – und das werden sie –, ist der entscheidende Unterscheidungsfaktor nicht mehr der Zugang zu KI, über den bald jeder verfügen wird. Es ist das einzigartige data, über das ein Unternehmen verfügt und das es einsetzen kann. Jahrelange Transaktionen, Inspektionen, Bewertungen und Vermögenshistorien werden zu einem Schutzwall, den Wettbewerber nicht nachbilden können. Die Unternehmen, die ihr data als strategischen Vermögenswert und nicht als Nebenprodukt abgeschlossener Aufträge erkennen, werden sich entscheidend absetzen.

Die zweite Kraft besteht darin, dass der etablierte Markenwert und die Trägheit der Kunden das Tempo des Wandels verlangsamen werden. Kunden wechseln nur zögerlich ihre vertrauten Berater, und diese Treue wird etablierte Unternehmen für eine Weile schützen. Unternehmen sollten diesen Schutz jedoch nicht mit einer Verteidigungsstrategie verwechseln. Die Marken, die sich auf ihren Ruf und die Trägheit der Kunden verlassen, um sich die Arbeit zu ersparen, werden letztendlich von jenen überholt werden, die diese Zeit genutzt haben, um ihren data-Vorteil auszubauen und ihre Mitarbeiter weiterzubilden.

Und hier möchte ich ganz offen sprechen, denn der Berufsstand braucht Ehrlichkeit mehr als er Trost braucht. Dieser Branche werden tiefgreifende Veränderungen aufgezwungen werden. Viele Aufgabenbereiche werden sich drastisch verändern, einige werden ganz verschwinden, und ein großer Teil des Berufsstands ist darauf nicht vorbereitet – und so zu tun, als wäre dies nicht der Fall, hilft niemandem. Die Gutachter, die Erfolg haben werden, sind diejenigen, die in der Wertschöpfungskette aufsteigen und sich in den Bereichen Beurteilung, Kundenbeziehungen und Aufsicht engagieren. Die Unternehmen, die Erfolg haben werden, sind diejenigen, die ehrlich genug sind, ihre Mitarbeiter für diesen Wandel umzuschulen, anstatt still zu hoffen, dass er an ihnen vorbeigeht.

Hinter diesem Wandel verbirgt sich ein tieferes strukturelles Risiko, mit dem sich der Berufsstand bisher kaum auseinandergesetzt hat. In den nächsten zwei bis drei Jahren, wenn KI alltäglich wird, dürfte die Einstellung von Berufseinsteigern und Vermessungsingenieuren der mittleren Ebene zusammenbrechen, da KI einen Großteil der Arbeit übernehmen wird, für die diese Positionen eigentlich vorgesehen sind. Für sich genommen sieht das nach einer Effizienzsteigerung aus. Tatsächlich handelt es sich jedoch um eine langsam wirkende Bedrohung für den gesamten Berufsstand.

Wir sind uns alle einig, dass der optimale Einsatz von KI in der Vermessung die Einbindung eines kompetenten Experten erfordert: jemanden, der weiß, wie ein gutes Ergebnis aussieht, der ein fundiertes Ergebnis von einem plausiblen, aber falschen unterscheiden kann und der über das fachliche Urteilsvermögen verfügt, um dafür einzustehen. Doch Experten werden nicht geboren. Sie werden langsam geformt, durch jahrelange Arbeit genau auf der unteren Ebene, die die KI nun zu übernehmen im Begriff ist. Wenn wir aufhören, junge Vermessungsingenieure einzustellen und auszubilden, hören wir auf, die Experten der Zukunft heranzubilden. Möglicherweise erleben wir gerade ein goldenes Zeitalter, in dem wir sowohl von außergewöhnlichen KI-Fähigkeiten als auch von einer Generation erfahrener Experten profitieren, die in der Lage sind, diese zu beaufsichtigen. Die unbequeme Frage ist, wie die Branche in fünf bis zehn Jahren aussehen wird, wenn diese Experten in den Ruhestand gehen und niemand hinter ihnen steht, der die Chance hatte, ein ebenso fundiertes Urteilsvermögen zu entwickeln. Ein Berufsstand, der seinen eigenen Ausbildungsbereich automatisiert, läuft Gefahr, sich selbst die Zukunft zu versperren. Die Unternehmen, die frühzeitig darüber nachdenken und gezielte Wege entwickeln, wie Nachwuchskräfte in einer Welt, in der die traditionelle Ausbildung durch repetitive Arbeit nicht mehr existiert, Fachkompetenz aufbauen können, werden diejenigen sein, die auch in zehn Jahren noch auf Experten zurückgreifen können. Dies ist ein lösbares Problem, aber nur für diejenigen, die es kommen sehen.

Data Disziplin ist nicht die Voraussetzung. Sie ist die Arbeit.

Jede ernsthafte Diskussion über KI in der Immobilienbranche kommt irgendwann auf den Punkt, den die Branche lieber überspringen würde: data. KI ist immer nur so gut wie die data und die ihr zugrunde liegenden Prozesse. Sie können das leistungsfähigste Modell auf dem Markt einsetzen, und es wird dennoch nur mittelmäßige Ergebnisse liefern, wenn es auf inkonsistenter Berichterstattung, unstrukturiertem data und Arbeitsabläufen basiert, die sich von Gutachter zu Gutachter unterscheiden.

Ich möchte diesbezüglich ganz klar sein. Strukturiertes data, standardisierte Berichterstattung und konsistente Arbeitsabläufe sind nicht die unscheinbare Voraussetzung für die Einführung von KI. Sie sind die Einführung selbst. Unternehmen, die in die data-Disziplin investiert haben, werden feststellen, dass KI ihren Vorsprung rasch vergrößert. Unternehmen, die dies nicht getan haben, werden feststellen, dass KI das Chaos offenlegt, anstatt es zu beheben.

Hier liegt eine bittere Wahrheit vor. In der Vermessungsbranche wurden maßgeschneiderte, individuelle Arbeitsweisen lange Zeit als Zeichen handwerklicher Kunstfertigkeit toleriert. Diese Kunstfertigkeit ist real, und ich würde sie niemals herabsetzen. Doch Uneinheitlichkeit ist der Feind jeder skalierbaren Lösung. Die wenig glamouröse Arbeit der Standardisierung von Vorlagen, der Strukturierung von data-Asset und der Straffung von Arbeitsabläufen entscheidet darüber, ob KI einen marginalen Gewinn von zehn Prozent oder einen transformativen Vielfachen liefert. Unternehmen, die data als zu verwaltenden Vermögenswert betrachten und nicht als Nebenprodukt der Erledigung der Arbeit, werden sich vom Rest abheben.

Verantwortungsbewusste Adoption ist kein Hemmnis. Sie ist der Wegbereiter.

Als Co-Vorsitzender der RICS-Arbeitsgruppe, die den Standard „Verantwortungsvoller Einsatz künstlicher Intelligenz in der Vermessungspraxis“ verfasst hat, und als stellvertretender Vorsitzender des Fachgruppenausschusses für Wertermittlung ist dies die Frage, die mir am meisten am Herzen liegt. Der Standard, der am 9. März 2026 in Kraft trat und für alle 150.000 vereidigten Gutachter gilt, gibt dem Berufsstand etwas, was ihm vor einem Jahr noch fehlte: eine klare Grundlage für Rechenschaftspflicht und Governance, die neben umfassenderen Rahmenwerken wie ISO 42001 steht.

Was Unternehmen heute tun müssen, lässt sich leicht sagen, ist aber schwer umzusetzen. Schaffen Sie klare Verantwortlichkeiten, sodass stets eine namentlich benannte Person für die fachliche Leistung verantwortlich bleibt. KI unterstützt, sie entbindet nicht von der Verantwortung. Erfassen und dokumentieren Sie, wo und wie KI im gesamten Arbeitsablauf eingesetzt wird, damit dies gegenüber einem Kunden oder einer Aufsichtsbehörde erläutert werden kann. Achten Sie sorgfältig auf die Sicherheit und Vertraulichkeit von data, denn es darf nicht zugelassen werden, dass Kunden- und Vermögensdaten in Tools gelangen, die nie darauf geprüft wurden. Und schulen Sie die Mitarbeiter nicht nur in der Nutzung dieser Tools, sondern auch in deren Grenzen, damit professionelle Skepsis gegenüber KI-Ergebnissen zum Tragen kommt, anstatt stillschweigend außer Acht gelassen zu werden.

Die Unternehmen, die dies richtig angehen, betrachten den Standard nicht als Compliance-Belastung. Sie sehen darin vielmehr das Mittel, das gleichzeitig das Vertrauen der Kunden und die berufliche Haftung schützt. In einem Berufsfeld, dessen gesamter Wert auf vertrauenswürdigen und verantwortungsvollen Gutachten beruht, ist Governance kein Hemmnis für den Einsatz von KI. Sie ist vielmehr die Voraussetzung dafür, dass ein verantwortungsvoller Einsatz überhaupt möglich ist.

Der Umfragebericht ist nicht mehr das Endergebnis

Über weite Teile seiner Geschichte hinweg war der Untersuchungsbericht ein Endprodukt. Er wurde in Auftrag gegeben, vorgelegt, einmal gelesen, abgelegt und vergessen. Dieses Modell bricht zusammen, und das zu Recht.

Die Bestandsaufnahme data dient zunehmend als Ausgangsbasis für Facility-Management-Systeme, Lebenszyklusplanung, Compliance-Plattformen und Portfolioanalysen. Der Wert der Bestandsaufnahme reicht mittlerweile weit über das Dokument selbst hinaus, was die Arbeit eines Gutachters in einem neuen Licht erscheinen lässt. Er erstellt nicht mehr nur einen Bericht. Er erstellt strukturierte data-Daten, die weiterleben, wiederverwendet werden und über die gesamte Lebensdauer des Gebäudes oder Portfolios an Wert gewinnen. Ein als statisches PDF erfasster Vermessungsbericht ist nur einen Bruchteil dessen wert, was derselbe Bericht als strukturierte, abfragbare data-Daten wert ist, die in die Systeme einfließen, die diese Anlage für die nächsten zwanzig Jahre verwalten.

Die Unternehmen, die sich einen Vorsprung verschaffen, sind jene, die ihren Immobilienbestand als einen dynamischen data-Vermögenswert betrachten und nicht als eine Abfolge von Einzelinspektionen. In dem Maße, wie Immobilienbestände zunehmend data-orientiert werden, entwickelt sich die Beziehung zwischen Begutachtung und Vermögensverwaltung von einer transaktionalen zu einer kontinuierlichen Beziehung. Die Auswirkungen für Gutachter sind erheblich. Diejenigen, die data erstellen können und verstehen, wie dieses data nachgelagert genutzt wird, werden weitaus wertvoller sein als diejenigen, die einen schön formulierten Bericht liefern, der zu nichts führt.

Wo das Geld ist – und wo nicht

Es wurden erhebliche Investitionen in KI für die Bereiche Design, Ingenieurwesen und Bautechnik getätigt, wobei Unternehmen in diesem Sektor beträchtliches Kapital anziehen. Im Großen und Ganzen stimme ich zu, dass sich das Geld auf diesen Teil des Marktes konzentriert, und der Grund dafür ist kein Zufall.

Planung und Bau stützen sich auf umfangreiche, maschinenlesbare Daten in CAD und BIM, die klarere Eingaben und Ergebnisse ermöglichen. Sie befassen sich mit strukturierteren Problemen, wodurch diese besser handhabbar und als lohnende Investitionen erkennbar sind. Kapital folgt strukturierten Problemen mit messbaren Renditen, und genau das hat es im vorgelagerten Bereich vorgefunden.

Die Auswirkungen auf die Vermessungsbranche sind zweischneidig. Es besteht die Gefahr, dass unser Berufsstand als nachgelagerter Markt mit geringerer Priorität behandelt wird, der nicht ausreichend mit speziell für ihn entwickelten, leistungsfähigen Werkzeugen versorgt wird. Genau hier liegt auch die Chance. Der vermessungsspezifische Bereich, in den zu wenig investiert wird, umfasst die Strukturierung, Steuerung und intelligente Wiederverwendung von Bestands- und Zustandsdaten sowie die darüber liegende Entscheidungsebene. Wertermittlung, Zustandsbewertung sowie risikobehaftete und haftungsrelevante Gutachten lassen sich schwerer kapitalisieren, gerade weil sie weniger strukturiert sind und eine fachliche Verantwortung mit sich bringen. Genau aus diesem Grund werden generische Construction-Tech-Tools diesen Anforderungen nicht gerecht, und genau aus diesem Grund werden jene Unternehmen den Wert für sich gewinnen, die Tools entwickeln oder einsetzen, die auf diese Ebene abzielen, anstatt darauf zu warten, dass die Baubewegung zu ihnen herabfließt.

Die Falle der Gebührendämpfung

Unter den Kunden macht sich zunehmend die Ansicht breit, dass die Honorare sinken müssten, da ihre Vermessungsingenieure nun KI einsetzen. Die Logik erscheint einleuchtend: Wenn die Arbeit schneller erledigt wird, sollte sie auch günstiger sein. Ich halte dies für eine der größten wirtschaftlichen Fallstricke, denen der Berufsstand ausgesetzt ist, und Vermessungsingenieure sollten sich dem entschieden widersetzen, anstatt es stillschweigend hinzunehmen.

Der Irrtum liegt darin, dass man missversteht, wofür Kunden tatsächlich bezahlen. Sie bezahlen nicht für die alltäglichen Aufgaben, die mit einer Wertermittlung einhergehen – das Verfassen des Berichts, das Sammeln der data-Daten, die Zusammenstellung. Sie bezahlen für die analytische Genauigkeit und das fachliche Urteilsvermögen einer Person, die zwanzig Jahre lang ausgebildet wurde, um eine genaue Wertgutachten zu erstellen – ein Gutachten, hinter dem sie stehen und das sie, falls nötig, vor Gericht verteidigen können. Dieses Fachwissen ist durch die Existenz von KI nicht billiger geworden. Wenn überhaupt, ist es wertvoller geworden, da es nun den knappen und vertretbaren Teil der Dienstleistung darstellt.

Die Botschaft muss sich also bewusst und selbstbewusst ändern. Die Aussage lautet nicht: “Wir nutzen KI, daher sind wir günstiger.” Sie lautet vielmehr: “Wir bieten Ihnen dieselbe analytische Genauigkeit und dieselbe Fachkompetenz, auf die Sie sich schon immer verlassen haben – nur wesentlich schneller.” Die Beurteilung bleibt unverändert. Die Haftung des Gutachters bleibt unverändert. Was sich geändert hat, ist die Geschwindigkeit, und Geschwindigkeit ist ein Vorteil für den Kunden, kein Preisnachlass, der ihm zusteht. Unternehmen, denen es nicht gelingt, dieses Argument zu vermitteln, werden feststellen, dass sie den Wert ihrer eigenen Fachkompetenz untergraben und ihre Kunden darauf trainieren, einen Premium-Service zum Massenpreis zu erwarten. Die Unternehmen, die an ihrer Linie festhalten und klar artikulieren, warum sie dies tun, werden sowohl ihre Margen als auch den wahrgenommenen Wert des Berufsstandes selbst schützen.

Die wirtschaftliche Grundlage ist nicht so eindeutig, wie die Branche vorgibt

Ich möchte dem vorherrschenden Enthusiasmus eine realistische Note entgegenhalten, denn der Branche wird ein Geschäftsmodell verkauft, das rosiger ist als die Realität.

Die derzeitige Preisgestaltung im Bereich der KI bietet keine stabile Grundlage, auf der man aufbauen kann. Die großen KI-Unternehmen streben den Börsengang an, was ihre Anreize grundlegend verändert. Bislang bestand die Strategie darin, unabhängig von den Kosten der Erste und Beste zu sein, die Welt von diesen Modellen zu begeistern und sie so tief wie möglich in unsere Arbeitsabläufe zu integrieren. Sobald diese Verankerung abgeschlossen ist und die Kunden kaum noch praktische Möglichkeiten zum Wechsel haben, verlagert sich die wirtschaftliche Logik hin zu Preiserhöhungen und der vierteljährlichen Darstellung von Renditen für Investoren. Dies ist klassisches oligopolistisches Verhalten, und Unternehmen, die ihr gesamtes Geschäftsmodell auf die heutige Preisgestaltung aufgebaut haben, werden sich als Geiseln dieser Entwicklung wiederfinden.

Es gibt eine zweite Dynamik, die weitgehend missverstanden wird. Selbst wenn die Kosten pro Token im Laufe der Zeit sinken – was wahrscheinlich der Fall sein wird –, steigt die Anzahl der verbrauchten Token exponentiell an. Da Modelle immer leistungsfähiger werden und komplexere Aufgaben übernehmen, explodiert der Verbrauch. Die naive Annahme, dass KI einfach billiger wird, ist falsch. Eine der wichtigsten Fähigkeiten, die ein Unternehmen aufbauen kann, besteht darin, seinen Mitarbeitern beizubringen, das richtige Modell für die jeweilige Komplexität der Aufgabe einzusetzen und zu hinterfragen, ob KI überhaupt das richtige Werkzeug ist. Ein Großteil des heutigen KI-Einsatzes erfolgt eher um der KI selbst willen als weil sie tatsächlich Zeit spart.

Mein Rat lautet daher: Setzen Sie KI dort ein, wo es sinnvoll ist, aber bleiben Sie widerstandsfähig und realistisch. Kurz- bis mittelfristig müssen Sie möglicherweise sowohl Ihre bestehenden Personalkosten als auch einen erheblichen Anstieg der Ausgaben für Token, Modelle und die für deren Bereitstellung und Verwaltung erforderlichen Berater tragen. Die Effizienzsteigerungen sollten sich mit der Zeit einstellen. Doch der Business Case ist komplexer und anspruchsvoller, als es ein Großteil der Branche derzeit zugeben möchte, und Unternehmen, die mit einer sauberen, linearen Rendite rechnen, werden auf die Nase fallen.

Was dafür konkret erforderlich ist und wo man anfangen sollte

Der rote Faden, der sich durch all dies zieht, ist, dass die Technologie nie das Schwierige war. Es geht vielmehr um die Entscheidung, wo sie eingesetzt werden soll, um die Disziplin, das data und die darunter liegenden Prozesse zu optimieren, um die Führungsstrukturen, um dies verantwortungsvoll zu tun, und um die Aufrichtigkeit, die Menschen auf echte Veränderungen vorzubereiten. Das sind keine Probleme, die man durch den Kauf einer Lizenz löst.

Wenn Sie eine Sache aus diesem Artikel mitnehmen, dann sollte es die sein, dass Sie nicht alles auf einmal lösen müssen und dass Sie ganz sicher nicht warten müssen, bis jede Richtlinie und jede Migration perfekt ist, bevor Sie beginnen. Die Unternehmen, die Erfolg haben, fangen klein und überlegt an. Ein sinnvoller erster Schritt besteht darin, ein oder zwei konkrete, in sich geschlossene Prozesse auszuwählen, bei denen die Probleme offensichtlich sind und die data-Situation relativ gut ist, eine angemessene Richtlinie für den Einsatz von KI und einige klare Leitplanken festzulegen, die beteiligten Personen ordnungsgemäß zu schulen, anstatt ihnen einfach eine Lizenz zu geben und auf das Beste zu hoffen, und ehrlich zu messen, was sich verändert. Das ist ein überschaubarer, risikoarmer Weg, um die institutionelle Stärke, die Belege und das Selbstvertrauen aufzubauen, mehr zu tun. Es ist das Gegenteil sowohl von rücksichtsloser Einführung als auch von lähmendem Abwarten, und es ist innerhalb des nächsten Quartals durchaus machbar.

Das ist die Arbeit, die wir bei Artefact leisten. Wir setzen uns mit Vorständen und Führungsteams aus der gesamten Immobilienbranche zusammen und helfen ihnen dabei, genau diese Fragen zu klären: Wo schafft KI echten Mehrwert und wo nicht? Wie lässt sich das data foundations aufbauen, damit es funktioniert? Wie lässt es sich verantwortungsvoll gemäß dem RICS-Standard steuern? Und wie plant man für eine wirtschaftliche Realität, die komplexer ist, als der Hype vermuten lässt? Wir sind kein Softwareanbieter. Wir sind technologieunabhängig, was bedeutet, dass unsere Beratung davon geprägt ist, was für das Unternehmen richtig ist, und nicht davon, was wir verkaufen wollen. Und da wir dies bereits für eine Vielzahl von Akteuren der Immobilienbranche getan haben, bringen wir eine vergleichende Perspektive mit, die ein einzelnes Unternehmen, das alleine arbeitet, einfach nicht haben kann.

Das Zeitfenster für Wettbewerbsvorteile ist real, und es wird immer kleiner. Die Unternehmen, die jetzt handeln – und zwar fundiert statt oberflächlich –, werden das nächste Jahrzehnt dieses Berufsstandes prägen. Diejenigen, die den Anstoß mit der tatsächlichen Wende verwechseln, werden dieses Jahrzehnt damit verbringen, sich zu fragen, warum die versprochenen Erfolge nie eingetreten sind. Die gute Nachricht für alle Führungskräfte, die sich von all dem eingeschüchtert fühlen, ist, dass richtiges Handeln nicht bedeutet, rücksichtslos oder alles auf einmal zu tun. Es bedeutet, jetzt mit klarem Blick anzufangen.