SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie von JLL, MIT und der Sloan School of Management zeigt: Künstliche Intelligenz reduziert Büroflächen nicht pauschal. Stattdessen entsteht eine fragmentierte Entwicklung zwischen Branchen und Märkten, weil KI Aufgaben erweitert, einige Tätigkeiten verdrängt und neue Rollen schafft. Für Investoren wird damit weniger das theoretische Expositionsrisiko entscheidend, sondern wie schnell ein Standort Arbeitskräfte in technologiegetriebene Jobs umlenken kann. Gerade in KI-nahen Hubs wie San Francisco stammen fast 30 Prozent der Anmietungen von KI-Unternehmen, obwohl das Risiko für KI-bedingte Arbeitsplatzverluste dort besonders hoch eingestuft wird.
Die zentrale Botschaft der gemeinsamen Untersuchung von JLL, der MIT Sloan School of Management und dem Center for Real Estate am Massachusetts Institute of Technology lautet: Künstliche Intelligenz wirkt nicht wie ein Schalter, der in allen Gewerbemärkten dieselbe Büroflächennachfrage auslöst. Die Studie mit dem Titel „Where AI is changing jobs and what it means for real estate“ argumentiert stattdessen für starke Differenzierungen – nach Markt, Branche und Anlageklasse. Für Entscheider im Immobilienumfeld ist das mehr als eine theoretische Debatte: Wenn Arbeits- und Aufgabenprofile auseinanderdriften, verschiebt sich auch, welche Flächen tatsächlich gebraucht werden, von wem und mit welcher Mischung aus Kollaboration, Verwaltung und Produktionsnähe.
Besonders deutlich wird der regionale Blickwinkel, weil die Untersuchung den US-Büromarkt als Langfrist-Fokus nutzt, aber auch internationale Metropolen einbezieht – darunter sieben deutsche Standorte: Berlin, Düsseldorf, Frankfurt, Hamburg, Köln, München und Stuttgart. Helge Scheunemann, Head of Research bei JLL Germany, stellt dabei nicht die abstrakte Frage in den Mittelpunkt, ob KI im Durchschnitt Arbeitsplätze kostet. Stattdessen geht es um die praktische Anpassungsfähigkeit eines Standorts: Welche Institutionen und Unternehmen können Disruptionen schnell aufnehmen, Arbeitskräfte in neue technologiegetriebene Positionen überführen und damit die reale Nachfrage nach Büroflächen stabilisieren oder sogar in andere Segmente umlenken? In dieser Logik reicht es nicht, sich nur auf Beschäftigtenzahlen oder starre Personalplanungen zu verlassen – Immobilienentscheidungen brauchen ein Bild davon, wie sich Rollenprofile und Arbeitsweisen tatsächlich verändern.
Technisch lässt sich die Wirkung auf den Arbeitsmarkt in der Studie auf drei simultane Kräfte zurückführen. Erstens erweitert KI bestehende Aufgabenbereiche, ohne dass zwingend Personal reduziert werden muss. Zweitens verdrängt KI bestimmte Berufsfelder, also Tätigkeiten, die durch Automatisierung oder bessere Softwareunterstützung in den Hintergrund geraten. Drittens entstehen neue Tätigkeitsfelder, in denen Unternehmen neue Kompetenzen aufbauen müssen – etwa für KI-Nutzung, Modellintegration, Qualitätssicherung oder Prozessdesign. Zusammengenommen ergibt das ein Bild, in dem das Nettoergebnis regional unterschiedlich ausfällt: Für fünf Prozent der Stellenstreichungen im Jahr 2025 wird KI als primäre Ursache genannt, gleichzeitig sollen zwischen 2023 und 2025 über eine Million KI-bezogene Arbeitsplätze entstanden sein. Genau dieses Nebeneinander aus Verdrängung und Schaffung erklärt, warum Nachfrageentwicklung nicht linear ist, selbst wenn die Richtung der technologischen Transformation klar erscheint.
Am US-Markt zeigt sich zudem eine bemerkenswerte Entkopplung: Die Nachfrage nach Büroflächen im Technologie-Sektor steigt weiterhin, obwohl die Beschäftigung zu Jahresbeginn um 1,5 Prozent zurückging. Für die Interpretation ist das wichtig, weil es widerspricht, dass jeder Beschäftigungsrückgang automatisch zu weniger Bürobedarf führt. Die Studie führt stattdessen eine Distributionsmechanik vor Augen: Das KI-Wachstum schlägt sich nicht nur in der Kopfzahl nieder, sondern in der Art der Arbeit, dem Qualifikationsmix und in der räumlichen Verteilung von Teams. Auf dieser Grundlage beschreibt die Untersuchung vier charakteristische Entwicklungsrichtungen der Flächennachfrage: eine hohe negative Disruption, bei der Backoffice- und Verwaltungsaufgaben automatisiert werden und kleinere Teams mit reduziertem Bedarf an traditionellen Büroflächen entstehen; eine geringe Disruption, in der KI wissensbasierte Arbeit unterstützt und Unternehmen eher zu höherwertigen, kollaborativen Büroformaten übergehen; eine hohe ausgleichende Disruption, die durch Umstrukturierung und Arbeitsplatzverlagerungen zwar geografisch verschiebt, aber nicht zwingend die Gesamtnachfrage senkt; sowie ein KI-Boom-Szenario, das Innovationszentren und KI-native Sektoren stärkt und so den Wettbewerb um Premium-Gebäude erhöht.
Für ein konkretes Stimmungsbild sorgt die Fallstudie San Francisco: Dort sollen seit 2025 fast 30 Prozent aller Anmietungen von KI-Unternehmen stammen. Das ist bemerkenswert vor dem Hintergrund, dass die Stadt zugleich als eines der US-Zentren mit dem höchsten Risiko KI-bedingter Arbeitsplatzverluste gilt. Die Studie nutzt das als Argument für ihre Standortlogik: Entscheidend ist nicht, ob Disruption auftritt, sondern wie schnell die lokale Wirtschaftsstruktur neue Chancen real nutzt und Arbeitskräfte in andere Rollen überführt. Genau deshalb sind Prognosen, die nur auf dem Expositionsrisiko basieren, laut dem Tenor der Untersuchung zu kurz gegriffen. Für Immobilieninvestoren verschiebt sich die Arbeit damit weg vom reinen „Wieviel Beschäftigung“-Blick hin zu „Wie schnell verändert sich die Nachfragequalität“: Welche Unternehmen ziehen in Premiumflächen, welche Segmente verlieren Relevanz, und wie robust bleibt die Mietnachfrage, wenn Aufgabenprofile neu zusammengesetzt werden?
Auch die deutschen Metropolen werden nicht als homogene KI-Landschaft behandelt, sondern als Cluster mit unterschiedlichen Startbedingungen. München etwa positioniert sich dem Studienkontext zufolge als führende Stadt für KI-bezogene Innovationen und belegt dabei Platz eins in Europa und Platz elf weltweit bei KI-Forschungspublikationen. Stuttgart profitiert laut den genannten Daten von einem Förderumfeld für Forschung und Entwicklung, das 5,9 Prozent des regionalen Bruttoinlandsprodukts ausmacht. Berlin wird als besonders dynamisches Startup-Ökosystem beschrieben: In den letzten fünf Jahren seien dort 23 Unicorns entstanden, vergleichbar mit Toronto, und damit höher als bei mehreren anderen Metropolen wie Singapur, Stockholm, Miami oder Shenzhen. Ergänzend nennt die Studie knapp zusammengefasst eine starke Risikokapitalfinanzierung in Deutschland: nahezu 54 Milliarden USD an Risikokapitalfinanzierung bundesweit in den vergangenen fünf Jahren. Zusammen liest sich das als Marktindikator dafür, dass KI-getriebenes Wirtschaftswachstum und damit auch Immobilieninvestitionen nicht nur „potenziell“, sondern bereits strukturell unterstützt werden.
Für die Praxis folgt daraus eine klare Priorisierung bei der Standortanalyse. Wer Gewerbeimmobilien langfristig bewertet, sollte die Frage nach Automatisierungs- und Qualifikationspfaden in eine belastbare These zur Mietnachfrage übersetzen: Welche Rollen werden in einer Region wahrscheinlicher, welche Büroformate profitieren (z. B. kollaborative Setups), und wie schnell kann ein Standort die Abwärtsrisiken aus Verdrängung durch Aufwärtschancen aus neuen Tätigkeitsfeldern kompensieren? Die Studie liefert dafür eine Entscheidungslogik, die nicht nur die Frage „Wieviele Jobs?“ stellt, sondern „Wie verändern KI-Systeme die Arbeitsorganisation?“ Genau in dieser Übersetzung liegt der Hebel – denn erst wenn aus Arbeitsmarkt-Dynamik konkrete Nutzungs- und Flächenmuster werden, wird KI zum steuerbaren Bestandteil der Immobilienstrategie und nicht zum unkalkulierbaren Störfaktor.
Unterm Strich zeigt die Untersuchung damit eine neue Perspektive auf den Gewerbeimmobilienmarkt: KI ist kein pauschaler Flächenvernichter, sondern ein Katalysator für ungleich verteilte Anpassungen. Besonders sichtbar wird das an Märkten, in denen KI-Unternehmen trotz hoher Arbeitsplatzverlust-Risiken weiter expandieren und Anmietungen treiben. Für Investoren und Betreiber bedeutet das, die eigene Portfolio-Logik stärker an Standort-Resilienz und Rollen-Transformation auszurichten. Wenn Teams wachsen, wenn Aufgaben sich neu staffeln und wenn kollaborative Formate an Bedeutung gewinnen, kann die Nachfrage auch dort stabil bleiben, wo Beschäftigung kurzfristig unter Druck steht.
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