Ich habe inzwischen mit unz\u00e4hligen F\u00fchrungskr\u00e4ften aus der Immobilienbranche gesprochen, die aufrichtig \u00fcberrascht sind, wie langsam die Einf\u00fchrung von KI in ihren eigenen Unternehmen voranschreitet, obwohl sie Copilot f\u00fcr alle ihre Teams freigeschaltet haben. Das Muster ist bemerkenswert einheitlich. Es wird eine Lizenz erworben \u2013 oft die g\u00fcnstigste auf dem Markt \u2013, 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 w\u00e4chst, 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 ver\u00e4ndern.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Ich habe bereits zuvor \u00fcber die Zur\u00fcckhaltung der britischen Immobilienbranche gegen\u00fcber Technologie geschrieben. Diese Zur\u00fcckhaltung ist real, und ich werde noch darauf zur\u00fcckkommen, 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 gef\u00e4hrlicherer Irrtum breitgemacht: die \u00dcberzeugung, dass der Kauf von Zugang zu KI gleichbedeutend mit deren Einf\u00fchrung sei. Das ist keine Strategie. Es ist eine Startlinie, die die meisten Unternehmen f\u00e4lschlicherweise f\u00fcr die Ziellinie halten.<\/p>\n
Wenn Sie als F\u00fchrungskraft in der Immobilienbranche dies lesen und das Gef\u00fchl haben, nicht zu wissen, wo Sie anfangen sollen, m\u00f6chte ich gleich zu Beginn klarstellen, dass dies die h\u00e4ufigste 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 Informations\u00fcberfluss ist ohrenbet\u00e4ubend. Was folgt, ist eine ehrliche Darstellung dessen, wo der Wert wirklich liegt, wo die Risiken wirklich liegen und wie ein vern\u00fcnftiger erster Schritt aussieht. Die Lage ist anspruchsvoll, aber sie ist zu bew\u00e4ltigen, und die Unternehmen, die sie mit klarem Blick angehen, anstatt sich von Hype oder Angst leiten zu lassen, werden Erfolg haben.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz bietet heute einen echten Mehrwert, und es w\u00e4re unehrlich, etwas anderes zu behaupten. Die meisten Unternehmen, die einen Unternehmensassistenten einf\u00fchren, 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 \u00fcberwiegende Mehrheit der Unternehmen genau an dieser Stelle stehen bleibt.<\/p>\n
Was dabei \u00fcbersehen 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 kosteng\u00fcnstigste Teil des Prozesses. Der teure Teil, der Teil, der das Unternehmen tats\u00e4chlich voranbringt, ist die Neugestaltung von Prozessen, die Schulung der Mitarbeiter hinsichtlich der M\u00f6glichkeiten und Grenzen dieser Tools sowie die Neugestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen rund um neue Funktionen, anstatt KI einfach auf alte Abl\u00e4ufe aufzuschrauben.<\/p>\n
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, h\u00f6ren sie nicht auf, KI zu nutzen. Sie suchen sich andere Wege innerhalb des Unternehmens. Sie \u00f6ffnen nebenbei kostenlose Tools f\u00fcr Endverbraucher auf ihrem Schreibtisch, f\u00fcgen Kundeninformationen ein, um ihre Arbeit schneller zu erledigen, und geben dabei vertrauliche Daten an Modelle weiter, die diese m\u00f6glicherweise f\u00fcr Trainingszwecke nutzen. Das Unternehmen, das KI vorsichtig und oberfl\u00e4chlich einsetzt, hat das KI-Risiko nicht vermieden. Es hat es vervielfacht.<\/p>\n
Das ist die unangenehme Wahrheit \u00fcber den Ansatz \u201cEinfach einschalten\u201d. Er sorgt weder f\u00fcr Ihre Sicherheit noch daf\u00fcr, dass Sie ruhig bleiben. Er macht Sie angreifbar.<\/p>\n
Wo entsteht also der echte Mehrwert? Heutzutage liegt er im Einsatz einfacher Aufgabenagenten in Backoffice-Funktionen: bei den sich wiederholenden, strukturierten und umfangreichen T\u00e4tigkeiten, die zwar mit fachlichem Urteilsverm\u00f6gen einhergehen, aber selbst kein fachliches Urteilsverm\u00f6gen erfordern. Genau hier lassen sich erste Erfolge erzielen, die greifbar und nachhaltig sind.<\/p>\n
In den n\u00e4chsten sechs bis zw\u00f6lf Monaten verlagert sich der Schwerpunkt in Richtung einer proaktiven Prozessgestaltung. Dies bedeutet, spezifische Prozessautomatisierungen zu entwickeln, Aufgaben miteinander zu verkn\u00fcpfen und \u2013 f\u00fcr die Unternehmen, die den Mut dazu haben \u2013 den Prozess von Grund auf neu zu \u00fcberdenken, anstatt einen schlechten Prozess lediglich effizienter zu automatisieren. Die gr\u00f6\u00dften Gewinne werden nicht dadurch erzielt, dass der heutige Arbeitsablauf beschleunigt wird. Sie werden dadurch erzielt, dass man sich fragt, ob der heutige Arbeitsablauf \u00fcberhaupt noch existieren sollte.<\/p>\n
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 widerstandsf\u00e4higerer Technologie-Stacks, die Unternehmen von schwerf\u00e4lligen, anf\u00e4lligen Altsystemen wegf\u00fchren. Ich m\u00f6chte einen vierten Trend hinzuf\u00fcgen, 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 tats\u00e4chlichen Arbeitsabl\u00e4ufe zugeschnitten sind. Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen f\u00fcr die Entscheidung \u201cselbst entwickeln oder kaufen\u201d verschieben sich gerade unter unseren F\u00fc\u00dfen.<\/p>\n
Man k\u00f6nnte all dies leicht als Geschichte \u00fcber eine Branche interpretieren, die einfach nur tr\u00e4ge und z\u00f6gerlich ist. Da ist etwas Wahres dran. Doch die Vorsicht der Immobilienbranche ist keine reine Sturheit, und es lohnt sich, die Gr\u00fcnde daf\u00fcr zu verstehen, denn sie erkl\u00e4ren sowohl den Widerstand als auch dessen Grenzen.<\/p>\n
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 mengenm\u00e4\u00dfig 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 \u00fcbergeben. Diese Vorsicht hat ihre Logik.<\/p>\n
Doch diese Logik st\u00f6\u00dft 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 k\u00f6nnen, 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 Fehleinsch\u00e4tzung. Diese Vorsicht war rational, als die Tools noch unausgereift waren. Die Tools sind nicht mehr unausgereift.<\/p>\n
Es gibt einen tieferen Grund daf\u00fcr, dass Immobilienprojekte ins Stocken geraten, und es lohnt sich, diesen offen anzusprechen, da er eher in der Unternehmensf\u00fchrung als in der Technologie zu suchen ist.<\/p>\n
Viele der Vorst\u00e4nde und F\u00fchrungskr\u00e4fte, die diese Entscheidungen treffen, stehen am Ende ihrer Karriere. Sie haben sich ihren Ruf und ihr Verm\u00f6gen \u00fcber Jahrzehnte hinweg aufgebaut und m\u00f6chten verst\u00e4ndlicherweise in den Jahren vor ihrem Ruhestand und ihrem Ausscheiden keine Wellen schlagen. Die Immobilienbranche war schon immer ein Gesch\u00e4ft, das auf Bauchgef\u00fchl basiert, in dem man sich sein Urteilsverm\u00f6gen im Laufe einer langen Karriere erarbeitet und entsprechend vertraut wird; daher l\u00e4sst sich eine Technologie, die nur wenige von ihnen wirklich verstehen, leicht als Hype abtun. Von ihrem CTO wird ihnen h\u00e4ufig gesagt, dass die Technologieplattform noch nicht bereit sei, dass es keine Richtlinien f\u00fcr den Einsatz von KI gebe, kein data governance-Framework, keine abgeschlossene Systemmigration und dass die KI-Initiative daher erst beginnen k\u00f6nne, wenn all dies vorhanden sei. Vielleicht n\u00e4chstes Jahr. Vielleicht im Jahr danach. Und der Markt ist schwach, sodass es sich wie der falsche Zeitpunkt anf\u00fchlt, erhebliche, schwer quantifizierbare Investitionen in ein Ergebnis zu t\u00e4tigen, das niemand garantieren kann, w\u00e4hrend sich die Technologie selbst unter ihren F\u00fc\u00dfen st\u00e4ndig ver\u00e4ndert.<\/p>\n
Ich habe gro\u00dfes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr diese Nervosit\u00e4t. Sie ist durchaus rational. Die Investitionen k\u00f6nnen betr\u00e4chtlich sein, die Ergebnisse sind wirklich ungewiss, und das Tempo des Wandels ist schwindelerregend. Doch die Schlussfolgerung, dass Unt\u00e4tigkeit daher die sichere Option sei, ist, wie ich bef\u00fcrchte, genau das Gegenteil. Stillstand erscheint umsichtig. Tats\u00e4chlich ist er jedoch aus drei Gr\u00fcnden die riskanteste aller verf\u00fcgbaren Optionen.<\/p>\n
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, w\u00e4hrend die Ihrer Konkurrenten sinken, und der Abstand wird sich so weit vergr\u00f6\u00dfern, dass das Aufholen von Quartal zu Quartal schwieriger und kostspieliger wird. Die Kosten der Unt\u00e4tigkeit schlagen sich heute noch nicht in der Bilanz nieder, aber sie summieren sich still und leise, bis dies der Fall ist.<\/p>\n
Zweitens werden Ihre besten Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Niemand macht gerne einfache, sich wiederholende Arbeit, schon gar nicht, wenn man wei\u00df, dass es eine L\u00f6sung gibt und das eigene Unternehmen das einzige Hindernis ist, das einem davon abh\u00e4lt. Es gibt eine Vielzahl von Aufgaben, die Vermessungsingenieure sicher automatisieren k\u00f6nnen, ohne das Unternehmen oder dessen data zu gef\u00e4hrden, 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 zur\u00fcckgreifen und sich schlie\u00dflich an Wettbewerber wenden, die ihnen die Arbeitsweise erm\u00f6glichen, die sie sich w\u00fcnschen. \u00dcberm\u00e4\u00dfige Vorsicht sch\u00fctzt Ihre Talente nicht. Sie \u00fcbergibt sie an die Unternehmen, die den ersten Schritt gemacht haben.<\/p>\n
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 \u2013 so wie das Internet, Excel und PowerPoint heute zum Alltag geh\u00f6ren. Es gab eine Phase, in der der geschickte Einsatz dieser Werkzeuge einen echten Vorteil darstellte. Diese Phase ist vorbei, und die Unternehmen, die sie fr\u00fchzeitig genutzt haben, sind dadurch besser aufgestellt. Wir befinden uns jetzt in derselben Phase, und sie neigt sich im gleichen Tempo dem Ende zu.<\/p>\n
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 \u00fcber etwa drei\u00dfig Jahre; dies geschieht innerhalb von Quartalen. Glaubw\u00fcrdige Stimmen deuten darauf hin, dass wir innerhalb der n\u00e4chsten drei bis f\u00fcnf Jahre eine allgemeine k\u00fcnstliche Intelligenz erreichen k\u00f6nnten, und die ehrliche Wahrheit ist, dass niemand wei\u00df, was das f\u00fcr die Gesellschaft bedeutet, geschweige denn f\u00fcr den Immobiliensektor. Warum also jetzt massiv investieren, so lautet das Argument, wenn dieselbe Leistungsf\u00e4higkeit in ein oder zwei Jahren m\u00f6glicherweise kosteng\u00fcnstiger, einfacher und ausgereifter sein k\u00f6nnte?<\/p>\n
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, m\u00f6glicherweise weniger unmittelbaren Nutzen versp\u00fcrt haben als ein Unternehmen, das heute damit beginnt und von deutlich besseren Werkzeugen profitiert sowie weitaus schneller einen viel gr\u00f6\u00dferen Schub erh\u00e4lt. Bedenken Sie, wo die agentische KI vor zw\u00f6lf Monaten stand im Vergleich zu heute. Ja, abzuwarten bedeutet, sp\u00e4ter 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 St\u00e4rke aufgebaut, um jede neue Welle zu bew\u00e4ltigen, sobald sie kam. Das Unternehmen, das unt\u00e4tig bleibt und hofft, dass sich die technologische Entwicklung verlangsamt und eine angenehme Reife erreicht, setzt darauf, dass es die Zeit daf\u00fcr hat. Viele werden diese Zeit nicht haben. Die wenig glamour\u00f6se Wahrheit ist, dass einige Unternehmen in Konkurs gehen werden, w\u00e4hrend sie auf den perfekten Moment warten, der niemals kommt, und von Konkurrenten \u00fcberholt werden, die bereits zu lernen begannen, w\u00e4hrend sie noch z\u00f6gerten. Das Tool wird besser, wenn Sie warten. Ihre F\u00e4higkeit, es zu nutzen, jedoch nicht.<\/p>\n
Ich habe schon oft gesagt, dass KI Vermessungsingenieure nicht ersetzen wird, und daran halte ich fest. Aber sie wird ver\u00e4ndern, worauf die Zeit und der Mehrwert eines Vermessungsingenieurs liegen, und wer Ihnen etwas anderes erz\u00e4hlt, verkauft Ihnen eher Trost als die Wahrheit.<\/p>\n
Der unverzichtbare Kern unseres Berufsstandes besteht aus Urteilsverm\u00f6gen und einer verantwortungsvollen Stellungnahme. Kein Kunde bezahlt f\u00fcr eine Wertermittlung, weil eine Maschine eine Zahl ermittelt hat. Er bezahlt f\u00fcr einen qualifizierten Fachmann, der bereit ist, f\u00fcr diese Zahl einzustehen und die Verantwortung daf\u00fcr zu \u00fcbernehmen. Das wird nicht weniger wichtig. Wenn \u00fcberhaupt, gewinnt es noch mehr an Bedeutung und Wert.<\/p>\n
Was sich \u00e4ndert, ist alles rund um diesen Kern. Das Entwerfen, die Recherche, das Sammeln von data-Daten, die Erstanalyse, die Erstellung des Berichts: Hier verk\u00fcrzt KI Stunden auf Minuten, und genau diese Arbeit f\u00fcllt derzeit die Tage von Nachwuchs- und mittelst\u00e4ndischen Vermessungsingenieuren aus. Die Rolle verlagert sich von der Erstellung des Berichts hin zu dessen Steuerung und Sicherstellung.<\/p>\n
Zwei weitere Faktoren werden die n\u00e4chsten f\u00fcnf Jahre pr\u00e4gen. Der erste ist, dass firmeneigenes data zu einem echten und dauerhaften Wettbewerbsvorteil wird. Da sich die Modelle selbst zu Massenware entwickeln \u2013 und das werden sie \u2013, ist der entscheidende Unterscheidungsfaktor nicht mehr der Zugang zu KI, \u00fcber den bald jeder verf\u00fcgen wird. Es ist das einzigartige data, \u00fcber das ein Unternehmen verf\u00fcgt und das es einsetzen kann. Jahrelange Transaktionen, Inspektionen, Bewertungen und Verm\u00f6genshistorien werden zu einem Schutzwall, den Wettbewerber nicht nachbilden k\u00f6nnen. Die Unternehmen, die ihr data als strategischen Verm\u00f6genswert und nicht als Nebenprodukt abgeschlossener Auftr\u00e4ge erkennen, werden sich entscheidend absetzen.<\/p>\n
Die zweite Kraft besteht darin, dass der etablierte Markenwert und die Tr\u00e4gheit der Kunden das Tempo des Wandels verlangsamen werden. Kunden wechseln nur z\u00f6gerlich ihre vertrauten Berater, und diese Treue wird etablierte Unternehmen f\u00fcr eine Weile sch\u00fctzen. Unternehmen sollten diesen Schutz jedoch nicht mit einer Verteidigungsstrategie verwechseln. Die Marken, die sich auf ihren Ruf und die Tr\u00e4gheit der Kunden verlassen, um sich die Arbeit zu ersparen, werden letztendlich von jenen \u00fcberholt werden, die diese Zeit genutzt haben, um ihren data-Vorteil auszubauen und ihre Mitarbeiter weiterzubilden.<\/p>\n
Und hier m\u00f6chte ich ganz offen sprechen, denn der Berufsstand braucht Ehrlichkeit mehr als er Trost braucht. Dieser Branche werden tiefgreifende Ver\u00e4nderungen aufgezwungen werden. Viele Aufgabenbereiche werden sich drastisch ver\u00e4ndern, einige werden ganz verschwinden, und ein gro\u00dfer Teil des Berufsstands ist darauf nicht vorbereitet \u2013 und so zu tun, als w\u00e4re dies nicht der Fall, hilft niemandem. Die Gutachter, die Erfolg haben werden, sind diejenigen, die in der Wertsch\u00f6pfungskette 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 f\u00fcr diesen Wandel umzuschulen, anstatt still zu hoffen, dass er an ihnen vorbeigeht.<\/p>\n
Hinter diesem Wandel verbirgt sich ein tieferes strukturelles Risiko, mit dem sich der Berufsstand bisher kaum auseinandergesetzt hat. In den n\u00e4chsten zwei bis drei Jahren, wenn KI allt\u00e4glich wird, d\u00fcrfte die Einstellung von Berufseinsteigern und Vermessungsingenieuren der mittleren Ebene zusammenbrechen, da KI einen Gro\u00dfteil der Arbeit \u00fcbernehmen wird, f\u00fcr die diese Positionen eigentlich vorgesehen sind. F\u00fcr sich genommen sieht das nach einer Effizienzsteigerung aus. Tats\u00e4chlich handelt es sich jedoch um eine langsam wirkende Bedrohung f\u00fcr den gesamten Berufsstand.<\/p>\n
Wir sind uns alle einig, dass der optimale Einsatz von KI in der Vermessung die Einbindung eines kompetenten Experten erfordert: jemanden, der wei\u00df, wie ein gutes Ergebnis aussieht, der ein fundiertes Ergebnis von einem plausiblen, aber falschen unterscheiden kann und der \u00fcber das fachliche Urteilsverm\u00f6gen verf\u00fcgt, um daf\u00fcr einzustehen. Doch Experten werden nicht geboren. Sie werden langsam geformt, durch jahrelange Arbeit genau auf der unteren Ebene, die die KI nun zu \u00fcbernehmen im Begriff ist. Wenn wir aufh\u00f6ren, junge Vermessungsingenieure einzustellen und auszubilden, h\u00f6ren wir auf, die Experten der Zukunft heranzubilden. M\u00f6glicherweise erleben wir gerade ein goldenes Zeitalter, in dem wir sowohl von au\u00dfergew\u00f6hnlichen KI-F\u00e4higkeiten als auch von einer Generation erfahrener Experten profitieren, die in der Lage sind, diese zu beaufsichtigen. Die unbequeme Frage ist, wie die Branche in f\u00fcnf bis zehn Jahren aussehen wird, wenn diese Experten in den Ruhestand gehen und niemand hinter ihnen steht, der die Chance hatte, ein ebenso fundiertes Urteilsverm\u00f6gen zu entwickeln. Ein Berufsstand, der seinen eigenen Ausbildungsbereich automatisiert, l\u00e4uft Gefahr, sich selbst die Zukunft zu versperren. Die Unternehmen, die fr\u00fchzeitig dar\u00fcber nachdenken und gezielte Wege entwickeln, wie Nachwuchskr\u00e4fte in einer Welt, in der die traditionelle Ausbildung durch repetitive Arbeit nicht mehr existiert, Fachkompetenz aufbauen k\u00f6nnen, werden diejenigen sein, die auch in zehn Jahren noch auf Experten zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. Dies ist ein l\u00f6sbares Problem, aber nur f\u00fcr diejenigen, die es kommen sehen.<\/p>\n
Jede ernsthafte Diskussion \u00fcber KI in der Immobilienbranche kommt irgendwann auf den Punkt, den die Branche lieber \u00fcberspringen w\u00fcrde: data. KI ist immer nur so gut wie die data und die ihr zugrunde liegenden Prozesse. Sie k\u00f6nnen das leistungsf\u00e4higste Modell auf dem Markt einsetzen, und es wird dennoch nur mittelm\u00e4\u00dfige Ergebnisse liefern, wenn es auf inkonsistenter Berichterstattung, unstrukturiertem data und Arbeitsabl\u00e4ufen basiert, die sich von Gutachter zu Gutachter unterscheiden.<\/p>\n
Ich m\u00f6chte diesbez\u00fcglich ganz klar sein. Strukturiertes data, standardisierte Berichterstattung und konsistente Arbeitsabl\u00e4ufe sind nicht die unscheinbare Voraussetzung f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI. Sie sind die Einf\u00fchrung selbst. Unternehmen, die in die data-Disziplin investiert haben, werden feststellen, dass KI ihren Vorsprung rasch vergr\u00f6\u00dfert. Unternehmen, die dies nicht getan haben, werden feststellen, dass KI das Chaos offenlegt, anstatt es zu beheben.<\/p>\n
Hier liegt eine bittere Wahrheit vor. In der Vermessungsbranche wurden ma\u00dfgeschneiderte, individuelle Arbeitsweisen lange Zeit als Zeichen handwerklicher Kunstfertigkeit toleriert. Diese Kunstfertigkeit ist real, und ich w\u00fcrde sie niemals herabsetzen. Doch Uneinheitlichkeit ist der Feind jeder skalierbaren L\u00f6sung. Die wenig glamour\u00f6se Arbeit der Standardisierung von Vorlagen, der Strukturierung von data-Asset und der Straffung von Arbeitsabl\u00e4ufen entscheidet dar\u00fcber, ob KI einen marginalen Gewinn von zehn Prozent oder einen transformativen Vielfachen liefert. Unternehmen, die data als zu verwaltenden Verm\u00f6genswert betrachten und nicht als Nebenprodukt der Erledigung der Arbeit, werden sich vom Rest abheben.<\/p>\n
Als Co-Vorsitzender der RICS-Arbeitsgruppe, die den Standard \u201eVerantwortungsvoller Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Vermessungspraxis\u201c verfasst hat, und als stellvertretender Vorsitzender des Fachgruppenausschusses f\u00fcr Wertermittlung ist dies die Frage, die mir am meisten am Herzen liegt. Der Standard, der am 9. M\u00e4rz 2026 in Kraft trat und f\u00fcr alle 150.000 vereidigten Gutachter gilt, gibt dem Berufsstand etwas, was ihm vor einem Jahr noch fehlte: eine klare Grundlage f\u00fcr Rechenschaftspflicht und Governance, die neben umfassenderen Rahmenwerken wie ISO 42001 steht.<\/p>\n
Was Unternehmen heute tun m\u00fcssen, l\u00e4sst sich leicht sagen, ist aber schwer umzusetzen. Schaffen Sie klare Verantwortlichkeiten, sodass stets eine namentlich benannte Person f\u00fcr die fachliche Leistung verantwortlich bleibt. KI unterst\u00fctzt, sie entbindet nicht von der Verantwortung. Erfassen und dokumentieren Sie, wo und wie KI im gesamten Arbeitsablauf eingesetzt wird, damit dies gegen\u00fcber einem Kunden oder einer Aufsichtsbeh\u00f6rde erl\u00e4utert werden kann. Achten Sie sorgf\u00e4ltig auf die Sicherheit und Vertraulichkeit von data, denn es darf nicht zugelassen werden, dass Kunden- und Verm\u00f6gensdaten in Tools gelangen, die nie darauf gepr\u00fcft wurden. Und schulen Sie die Mitarbeiter nicht nur in der Nutzung dieser Tools, sondern auch in deren Grenzen, damit professionelle Skepsis gegen\u00fcber KI-Ergebnissen zum Tragen kommt, anstatt stillschweigend au\u00dfer Acht gelassen zu werden.<\/p>\n
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 sch\u00fctzt. In einem Berufsfeld, dessen gesamter Wert auf vertrauensw\u00fcrdigen und verantwortungsvollen Gutachten beruht, ist Governance kein Hemmnis f\u00fcr den Einsatz von KI. Sie ist vielmehr die Voraussetzung daf\u00fcr, dass ein verantwortungsvoller Einsatz \u00fcberhaupt m\u00f6glich ist.<\/p>\n
\u00dcber 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.<\/p>\n
Die Bestandsaufnahme data dient zunehmend als Ausgangsbasis f\u00fcr Facility-Management-Systeme, Lebenszyklusplanung, Compliance-Plattformen und Portfolioanalysen. Der Wert der Bestandsaufnahme reicht mittlerweile weit \u00fcber das Dokument selbst hinaus, was die Arbeit eines Gutachters in einem neuen Licht erscheinen l\u00e4sst. Er erstellt nicht mehr nur einen Bericht. Er erstellt strukturierte data-Daten, die weiterleben, wiederverwendet werden und \u00fcber die gesamte Lebensdauer des Geb\u00e4udes 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 einflie\u00dfen, die diese Anlage f\u00fcr die n\u00e4chsten zwanzig Jahre verwalten.<\/p>\n
Die Unternehmen, die sich einen Vorsprung verschaffen, sind jene, die ihren Immobilienbestand als einen dynamischen data-Verm\u00f6genswert betrachten und nicht als eine Abfolge von Einzelinspektionen. In dem Ma\u00dfe, wie Immobilienbest\u00e4nde zunehmend data-orientiert werden, entwickelt sich die Beziehung zwischen Begutachtung und Verm\u00f6gensverwaltung von einer transaktionalen zu einer kontinuierlichen Beziehung. Die Auswirkungen f\u00fcr Gutachter sind erheblich. Diejenigen, die data erstellen k\u00f6nnen und verstehen, wie dieses data nachgelagert genutzt wird, werden weitaus wertvoller sein als diejenigen, die einen sch\u00f6n formulierten Bericht liefern, der zu nichts f\u00fchrt.<\/p>\n
Es wurden erhebliche Investitionen in KI f\u00fcr die Bereiche Design, Ingenieurwesen und Bautechnik get\u00e4tigt, wobei Unternehmen in diesem Sektor betr\u00e4chtliches Kapital anziehen. Im Gro\u00dfen und Ganzen stimme ich zu, dass sich das Geld auf diesen Teil des Marktes konzentriert, und der Grund daf\u00fcr ist kein Zufall.<\/p>\n
Planung und Bau st\u00fctzen sich auf umfangreiche, maschinenlesbare Daten in CAD und BIM, die klarere Eingaben und Ergebnisse erm\u00f6glichen. 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.<\/p>\n
Die Auswirkungen auf die Vermessungsbranche sind zweischneidig. Es besteht die Gefahr, dass unser Berufsstand als nachgelagerter Markt mit geringerer Priorit\u00e4t behandelt wird, der nicht ausreichend mit speziell f\u00fcr ihn entwickelten, leistungsf\u00e4higen 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 dar\u00fcber 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 f\u00fcr sich gewinnen, die Tools entwickeln oder einsetzen, die auf diese Ebene abzielen, anstatt darauf zu warten, dass die Baubewegung zu ihnen herabflie\u00dft.<\/p>\n
Unter den Kunden macht sich zunehmend die Ansicht breit, dass die Honorare sinken m\u00fcssten, da ihre Vermessungsingenieure nun KI einsetzen. Die Logik erscheint einleuchtend: Wenn die Arbeit schneller erledigt wird, sollte sie auch g\u00fcnstiger sein. Ich halte dies f\u00fcr eine der gr\u00f6\u00dften wirtschaftlichen Fallstricke, denen der Berufsstand ausgesetzt ist, und Vermessungsingenieure sollten sich dem entschieden widersetzen, anstatt es stillschweigend hinzunehmen.<\/p>\n
Der Irrtum liegt darin, dass man missversteht, wof\u00fcr Kunden tats\u00e4chlich bezahlen. Sie bezahlen nicht f\u00fcr die allt\u00e4glichen Aufgaben, die mit einer Wertermittlung einhergehen \u2013 das Verfassen des Berichts, das Sammeln der data-Daten, die Zusammenstellung. Sie bezahlen f\u00fcr die analytische Genauigkeit und das fachliche Urteilsverm\u00f6gen einer Person, die zwanzig Jahre lang ausgebildet wurde, um eine genaue Wertgutachten zu erstellen \u2013 ein Gutachten, hinter dem sie stehen und das sie, falls n\u00f6tig, vor Gericht verteidigen k\u00f6nnen. Dieses Fachwissen ist durch die Existenz von KI nicht billiger geworden. Wenn \u00fcberhaupt, ist es wertvoller geworden, da es nun den knappen und vertretbaren Teil der Dienstleistung darstellt.<\/p>\n
Die Botschaft muss sich also bewusst und selbstbewusst \u00e4ndern. Die Aussage lautet nicht: \u201cWir nutzen KI, daher sind wir g\u00fcnstiger.\u201d Sie lautet vielmehr: \u201cWir bieten Ihnen dieselbe analytische Genauigkeit und dieselbe Fachkompetenz, auf die Sie sich schon immer verlassen haben \u2013 nur wesentlich schneller.\u201d Die Beurteilung bleibt unver\u00e4ndert. Die Haftung des Gutachters bleibt unver\u00e4ndert. Was sich ge\u00e4ndert hat, ist die Geschwindigkeit, und Geschwindigkeit ist ein Vorteil f\u00fcr 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 sch\u00fctzen.<\/p>\n
Ich m\u00f6chte dem vorherrschenden Enthusiasmus eine realistische Note entgegenhalten, denn der Branche wird ein Gesch\u00e4ftsmodell verkauft, das rosiger ist als die Realit\u00e4t.<\/p>\n
Die derzeitige Preisgestaltung im Bereich der KI bietet keine stabile Grundlage, auf der man aufbauen kann. Die gro\u00dfen KI-Unternehmen streben den B\u00f6rsengang an, was ihre Anreize grundlegend ver\u00e4ndert. Bislang bestand die Strategie darin, unabh\u00e4ngig von den Kosten der Erste und Beste zu sein, die Welt von diesen Modellen zu begeistern und sie so tief wie m\u00f6glich in unsere Arbeitsabl\u00e4ufe zu integrieren. Sobald diese Verankerung abgeschlossen ist und die Kunden kaum noch praktische M\u00f6glichkeiten zum Wechsel haben, verlagert sich die wirtschaftliche Logik hin zu Preiserh\u00f6hungen und der viertelj\u00e4hrlichen Darstellung von Renditen f\u00fcr Investoren. Dies ist klassisches oligopolistisches Verhalten, und Unternehmen, die ihr gesamtes Gesch\u00e4ftsmodell auf die heutige Preisgestaltung aufgebaut haben, werden sich als Geiseln dieser Entwicklung wiederfinden.<\/p>\n
Es gibt eine zweite Dynamik, die weitgehend missverstanden wird. Selbst wenn die Kosten pro Token im Laufe der Zeit sinken \u2013 was wahrscheinlich der Fall sein wird \u2013, steigt die Anzahl der verbrauchten Token exponentiell an. Da Modelle immer leistungsf\u00e4higer werden und komplexere Aufgaben \u00fcbernehmen, explodiert der Verbrauch. Die naive Annahme, dass KI einfach billiger wird, ist falsch. Eine der wichtigsten F\u00e4higkeiten, die ein Unternehmen aufbauen kann, besteht darin, seinen Mitarbeitern beizubringen, das richtige Modell f\u00fcr die jeweilige Komplexit\u00e4t der Aufgabe einzusetzen und zu hinterfragen, ob KI \u00fcberhaupt das richtige Werkzeug ist. Ein Gro\u00dfteil des heutigen KI-Einsatzes erfolgt eher um der KI selbst willen als weil sie tats\u00e4chlich Zeit spart.<\/p>\n
Mein Rat lautet daher: Setzen Sie KI dort ein, wo es sinnvoll ist, aber bleiben Sie widerstandsf\u00e4hig und realistisch. Kurz- bis mittelfristig m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise sowohl Ihre bestehenden Personalkosten als auch einen erheblichen Anstieg der Ausgaben f\u00fcr Token, Modelle und die f\u00fcr 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 Gro\u00dfteil der Branche derzeit zugeben m\u00f6chte, und Unternehmen, die mit einer sauberen, linearen Rendite rechnen, werden auf die Nase fallen.<\/p>\n
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 F\u00fchrungsstrukturen, um dies verantwortungsvoll zu tun, und um die Aufrichtigkeit, die Menschen auf echte Ver\u00e4nderungen vorzubereiten. Das sind keine Probleme, die man durch den Kauf einer Lizenz l\u00f6st.<\/p>\n
Wenn Sie eine Sache aus diesem Artikel mitnehmen, dann sollte es die sein, dass Sie nicht alles auf einmal l\u00f6sen m\u00fcssen und dass Sie ganz sicher nicht warten m\u00fcssen, bis jede Richtlinie und jede Migration perfekt ist, bevor Sie beginnen. Die Unternehmen, die Erfolg haben, fangen klein und \u00fcberlegt an. Ein sinnvoller erster Schritt besteht darin, ein oder zwei konkrete, in sich geschlossene Prozesse auszuw\u00e4hlen, bei denen die Probleme offensichtlich sind und die data-Situation relativ gut ist, eine angemessene Richtlinie f\u00fcr den Einsatz von KI und einige klare Leitplanken festzulegen, die beteiligten Personen ordnungsgem\u00e4\u00df zu schulen, anstatt ihnen einfach eine Lizenz zu geben und auf das Beste zu hoffen, und ehrlich zu messen, was sich ver\u00e4ndert. Das ist ein \u00fcberschaubarer, risikoarmer Weg, um die institutionelle St\u00e4rke, die Belege und das Selbstvertrauen aufzubauen, mehr zu tun. Es ist das Gegenteil sowohl von r\u00fccksichtsloser Einf\u00fchrung als auch von l\u00e4hmendem Abwarten, und es ist innerhalb des n\u00e4chsten Quartals durchaus machbar.<\/p>\n
Das ist die Arbeit, die wir bei Artefact leisten. Wir setzen uns mit Vorst\u00e4nden und F\u00fchrungsteams aus der gesamten Immobilienbranche zusammen und helfen ihnen dabei, genau diese Fragen zu kl\u00e4ren: Wo schafft KI echten Mehrwert und wo nicht? Wie l\u00e4sst sich das data foundations aufbauen, damit es funktioniert? Wie l\u00e4sst es sich verantwortungsvoll gem\u00e4\u00df dem RICS-Standard steuern? Und wie plant man f\u00fcr eine wirtschaftliche Realit\u00e4t, die komplexer ist, als der Hype vermuten l\u00e4sst? Wir sind kein Softwareanbieter. Wir sind technologieunabh\u00e4ngig, was bedeutet, dass unsere Beratung davon gepr\u00e4gt ist, was f\u00fcr das Unternehmen richtig ist, und nicht davon, was wir verkaufen wollen. Und da wir dies bereits f\u00fcr 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.<\/p>\n
Das Zeitfenster f\u00fcr Wettbewerbsvorteile ist real, und es wird immer kleiner. Die Unternehmen, die jetzt handeln \u2013 und zwar fundiert statt oberfl\u00e4chlich \u2013, werden das n\u00e4chste Jahrzehnt dieses Berufsstandes pr\u00e4gen. Diejenigen, die den Ansto\u00df mit der tats\u00e4chlichen Wende verwechseln, werden dieses Jahrzehnt damit verbringen, sich zu fragen, warum die versprochenen Erfolge nie eingetreten sind. Die gute Nachricht f\u00fcr alle F\u00fchrungskr\u00e4fte, die sich von all dem eingesch\u00fcchtert f\u00fchlen, ist, dass richtiges Handeln nicht bedeutet, r\u00fccksichtslos oder alles auf einmal zu tun. Es bedeutet, jetzt mit klarem Blick anzufangen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ich habe inzwischen mit unz\u00e4hligen F\u00fchrungskr\u00e4ften aus der Immobilienbranche gesprochen, die aufrichtig \u00fcberrascht sind, wie langsam die Einf\u00fchrung von KI in ihren eigenen Unternehmen voranschreitet, obwohl sie Copilot f\u00fcr alle ihre Teams freigeschaltet haben. Das Muster ist bemerkenswert einheitlich. Es wird eine Lizenz erworben \u2013 oft die g\u00fcnstigste auf dem Markt \u2013, 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 w\u00e4chst, 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 ver\u00e4ndern.<\/p>","protected":false},"featured_media":1276099,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21934],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1276098","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-real-estate","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1276098","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1276099"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1276098"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1276098"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1276098"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}