FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – GARBE und Futury starten mit den ersten Futury Vordenker Fellowships powered by GARBE in die Praxisphase für zwei KI-getriebene PropTech-Projekte. reperks automatisiert Nebenkostenabrechnungen vom Rechnungseingang bis zum Widerspruchsmanagement und testet bereits im Pilotbetrieb. Christoph Ehler entwickelt ein Machine-Learning-Modell, das Immobilien objektiver bewerten und Preisprognosen verbessern soll. Insgesamt fließen 10.000 Euro Förderung plus zwölf Monate Executive Mentoring, ergänzt durch die Einbindung ins Futury-Innovationsökosystem.
Bei Immobilienprojekten entscheidet sich Tempo oft an den „hinteren“ Prozessschritten: Rechnungen müssen klassifiziert, Abweichungen erklärt und Widersprüche sauber dokumentiert werden. Genau dort setzt das gemeinsame Förderprogramm von GARBE und Futury an, das im Rahmen der GARBE Vordenker Konferenz 2026 erstmals Fellowships vergibt. Ausgezeichnet wurden das Team reperks um Timon Ivens und Robin Lais sowie Christoph Ehler. Beide Arbeiten zielen auf Automatisierung und bessere Entscheidungsgrundlagen in der Immobilienwirtschaft – allerdings mit sehr unterschiedlichen Hebeln: workflow-nahe KI-Agenten auf der operativen Ebene und Machine Learning für Bewertung sowie Preisprognosen auf der analytischen Ebene.
Technisch betrachtet verfolgt reperks einen KI-Agent-Ansatz für Nebenkostenabrechnungen. Der Agent soll den Prozess weitgehend durchgängig abdecken, beginnend mit dem Rechnungseingang bis hin zum Widerspruchsmanagement. In der Praxis bedeutet das: Statt dass mehrere Abteilungen nacheinander Standardfälle manuell bearbeiten, übernimmt die Software vor allem die Routine – und reicht nur komplexe Vorgänge zur Prüfung an Mitarbeitende weiter. Das ist auch aus Enterprise-Sicht relevant, weil so Auditierbarkeit und menschliche Kontrolle erhalten bleiben können, selbst wenn der Großteil der Klassifikation und Zuordnung automatisiert wird.
Erste große Immobilienverwalter testen die Lösung laut Meldung bereits im Pilotbetrieb, wobei der Fokus aktuell auf dem Wohnbereich liegt. Der nächste logische Schritt ist der Ausbau in den Gewerbebereich, den das reperks-Gründerteam explizit als Ziel benennt. Diese Roadmap ist marktstrategisch nachvollziehbar: Wohnimmobilien liefern häufig vergleichbarere Abrechnungslogiken, während Gewerbeobjekte deutlich heterogener sind (z. B. unterschiedliche Abrechnungsmodelle oder Nutzungsprofile). Daneben zeigt sich auch, wie sich PropTech-Unternehmen in den letzten Jahren positionieren: Nicht nur „Erfassung“ von Belegen, sondern die Orchestrierung kompletter Prozessketten wird zum Wettbewerbsfaktor.
Auf der analytischen Seite arbeitet Christoph Ehler an einem Machine-Learning-Modell zur automatisierten Immobilienbewertung und für Preisprognosen. Das Vorhaben stellt Big-Data-Quellen in den Mittelpunkt, um den Wertfaktoren einer Immobilie näherzukommen und Bewertungen objektiver zu gestalten. Ziel ist es, Entscheidungsprozesse in mehreren Bereichen zu unterstützen – von der Immobilienentwicklung über das Transaktionsmanagement bis hin zum Portfoliomanagement. Historisch ist das nicht das erste ML-Projekt, das „bessere Preise“ verspricht. Neu ist jedoch der Versuch, den wissenschaftlichen Kern direkt über ein Fellowship in eine Praxisumgebung zu übertragen, in der Datenqualität, Modell-Drift und organisatorische Akzeptanz zusammenkommen.
Im Marktkontext entsteht damit ein doppelter Wettbewerbsdruck: Softwarehäuser, die bisher einzelne Dokumenten- oder Reporting-Schritte automatisieren, müssen zunehmend komplette Wertschöpfungssequenzen abdecken. Zugleich drängen spezialisierte Anbieter aus der Daten- und Analysewelt in die Immobilien-Workflows, etwa mit Plattformen für Bewertung, Renditeanalyse oder Datenintegration. Auch große Wettbewerber im PropTech-Umfeld setzen stark auf Automatisierung und Predictive Analytics, weshalb ein lokaler Fokus – wie hier zunächst Wohngebiete und später Gewerbe – ein bewusstes Risiko-Management sein kann. Die 10.000 Euro Förderung plus zwölfmonatiges Executive Mentoring durch GARBE-Expertinnen und -Experten wirkt in diesem Setting wie ein Beschleuniger für „Time to Pilot“ und „Time to Integration“.
Aus regulatorischer und datenschutzrechtlicher Sicht ist die Kombination aus KI-Agenten und Immobilienprozessen besonders sensibel. Nebenkostenabrechnungen enthalten personenbezogene und zumeist abrechnungsrelevante Informationen, bei denen die DSGVO-Fragen praktisch in jeder Stufe adressiert werden müssen: Datenminimierung, Zweckbindung, Zugriffssteuerung sowie sichere Verarbeitung im Sinne von Verschlüsselung und nachvollziehbaren Zugriffspfaden. Hinzu kommt das Thema Erklärbarkeit im operativen Betrieb: Wenn ein KI-Agent nur Standardfälle selbst erledigt, braucht er klare Regeln, wann er zur Prüfung eskaliert. Genau diese Eskalationslogik entscheidet im Alltag oft darüber, ob eine Lösung im Unternehmen „betriebsfähig“ wird.
Für den Tech-Stack bedeutet das ebenfalls mehr als nur ein Modelltraining. Gerade im Enterprise-Umfeld wird die Umsetzung häufig über MLOps-Disziplinen abgesichert: Monitoring von Modellqualität, Dokumentation von Trainings- und Validierungsdaten, Versionierung von Komponenten sowie Tests, die auch bei geänderten Eingabeformaten verlässlich funktionieren. reperks’ Pilotbetrieb in der Breite deutet darauf hin, dass nicht nur die Genauigkeit der Extraktion und Zuordnung zählt, sondern auch die Robustheit gegenüber „realen“ Rechnungsvarianten. Gleichzeitig kann Ehlers Ansatz, wenn er in der Praxis skaliert, die Grundlage für standardisierte Bewertungs- und Prognosereports liefern, die im Transaktions- und Projektmanagement schneller in Entscheidungen einfließen.
In die Zukunft gerichtet zeigt das Fellowship zwei klare Implikationen: Erstens wird KI-gestützte Automatisierung in Immobilienprozessen voraussichtlich stärker in Richtung agentischer Workflows gehen, bei denen Systeme Tickets erstellen, Dokumente strukturieren und Fälle priorisieren. Zweitens werden ML-Modelle für Bewertung und Preisprognosen stärker in bestehende Systeme für Entwicklung und Portfoliosteuerung integriert werden müssen, damit sie nicht nur „Predictive Power“, sondern auch praktische Handlungsketten liefern. Wenn reperks den Sprung vom Wohn- in den Gewerbebereich schafft und Ehlers’ Modell mit realen Projekt- und Transaktionsdaten validiert, könnten die beiden Ansätze ein wiederholbares Muster für das Zusammenspiel aus KI-Operation und datenbasierter Entscheidung werden.
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