LONDON (IT BOLTWISE) – In der Immobilienwirtschaft wächst die Erwartung, dass KI das Real Estate Management in den kommenden fünf Jahren stark automatisiert. Eine Befragung von 86 Entscheiderinnen und Entscheidern zeigt, dass 84 Prozent das Automatisierungspotenzial als hoch oder sehr hoch bewerten. Gleichzeitig sieht die Mehrheit der Führungskräfte ihren eigenen Arbeitsplatz aktuell nicht gefährdet. Der Engpass liegt aus Managementsicht weniger in der KI-Technik als in Daten, Prozessen und Change-Bereitschaft.
Die Immobilienwirtschaft blickt auf eine Automatisierungswelle durch Künstliche Intelligenz (KI) – und zwar nicht als Theorie, sondern als konkrete Erwartung in einzelnen Arbeitsschritten. Laut einer Erhebung des Beratungsunternehmens pom+ wurden zwischen dem 14. und 24. Juli 2026 86 Entscheiderinnen und Entscheider aus dem Real Estate Management befragt, um die Wahrnehmung des KI-Einflusses entlang typischer Managementaufgaben zu erfassen. Das Bild fällt deutlich aus: 84 Prozent schätzen das Automatisierungspotenzial von KI im Real Estate Management für die kommenden fünf Jahre als hoch oder sehr hoch ein. Dabei entfallen 55 Prozent auf „sehr hoch“, weitere 29 Prozent auf „hoch“; nur zwei Prozent sehen dagegen ein geringes oder sehr geringes Potenzial. Diese klare Mehrheit wirkt wie ein Stimmungsbarometer für die nächsten Produktivitätszyklen – und gleichzeitig wie ein Kontrastprogramm zu der Frage, wer die Veränderungen im eigenen Verantwortungsbereich spürt.
Besonders sichtbar wird die Automatisierungserwartung bei daten- und dokumentenintensiven Tätigkeiten. Nahezu alle Befragten (95 Prozent) nennen Dokumenten- und Vertragsanalysen als den Bereich, der zuerst durch KI automatisiert werden dürfte. Das ist technisch plausibel, weil viele dieser Workflows stark text- und strukturgetrieben sind: Verträge, Anhänge, Nachträge und Korrespondenz liegen oft als digitale Dokumente vor, lassen sich mit regel- und KI-gestützten Extraktionen in Inhalte übersetzen und anschließend in Prozesse überführen. Auch Exposés und Berichte werden früh adressiert: Jeweils 81 Prozent sehen hier Anwendungschancen. Gleiches gilt für Rechnungs- und Belegverarbeitung mit 81 Prozent Nennungen. Daneben rücken Datenanalyse und Reporting in den Fokus, die ebenfalls von einer hohen Zahl der Entscheidenden als besonders automatisierungsrelevant identifiziert werden – ein Hinweis darauf, dass KI nicht nur „Dokumente versteht“, sondern auch Entscheidungen vorbereiten soll, indem sie Kennzahlen konsistenter und schneller liefert.
Der offenbar größte soziale Widerspruch der Studie liegt jedoch nicht im Automatisierungsgrad, sondern in der persönlichen Risikowahrnehmung. Zwei von drei Führungskräften sehen ihren eigenen Arbeitsplatz durch die Entwicklung überhaupt nicht gefährdet. Lediglich ein Prozent erachtet den eigenen Job bereits zum Zeitpunkt der Umfrage als akut bedroht. Weitere drei Prozent erwarten eine Gefährdung innerhalb der kommenden ein bis drei Jahre, während zwölf Prozent einen Einfluss innerhalb von drei bis fünf Jahren prognostizieren. Genau diese Diskrepanz – zwischen hoher Erwartung an Automatisierung und vergleichsweise niedriger Einschätzung eigener Jobrisiken – greift Rebekka Ruppel, CEO von pom+ Deutschland, in der Studie explizit auf: Viele Führungskräfte würdigten zwar die disruptive Kraft der KI für das Unternehmen, unterschätzten aber die Auswirkungen auf die eigene Position. Sie betont, dass KI nicht nur routinierte „Fleißarbeit“ ersetzt, sondern auch strategische Führung neu definiert. Das bedeutet für Managementrollen: Wenn KI Analysen, Drafts und Auswertungen übernimmt, verlagert sich der Wertbeitrag stärker auf Zieldefinition, Qualitätskontrolle und Entscheidungslogik – Aufgaben, die zwar menschliche Verantwortung verlangen, aber andere Kompetenzen und Routinen brauchen.
Damit wird die nächste Baustelle sichtbar: Nicht die Frage „Kann KI das?“ steht im Vordergrund, sondern „Unter welchen Voraussetzungen kann KI zuverlässig im Betrieb skalieren?“. Die Studie nennt dafür mehrere Hürden entlang typischer Rollout-Themen. Ein Drittel der Befragten identifiziert den größten Nachholbedarf im Property Management. Danach folgen das Dokumentenmanagement (17 Prozent) und das Facility Management (12 Prozent). Auffällig ist auch die Detailrichtung der Hemmnisse, die anschließend als wichtigste Kategorien verdichtet werden: Datenqualität und -verfügbarkeit werden von 35 Prozent genannt. Direkt danach kommen Organisation und Mindset – inklusive Offenheit und Change-Bereitschaft – mit fast einem Viertel der Nennungen. Außerdem spielen fehlende strukturierte Prozesse und eine unzureichende Ausrichtung der Organisationsstrukturen auf automatisierte Arbeitsweisen hinein. Diese Gewichtung verschiebt den Fokus weg von der Modell- und Toolreife hin zu operativen Grundlagen.
Technisch betrachtet ist diese Reihenfolge konsistent: KI-Systeme können nur so gut „produktiv“ werden, wie ihre Eingangsgrößen vorbereitet sind. Wenn Daten in widersprüchlichen Formaten vorliegen, historische Kontextinformationen fehlen oder Dokumente in Qualitätsstufen streuen, wird aus dem gewünschten Automatisierungsschub schnell ein Manuell-Validierungsproblem. Genau das beschreibt die Studie in Managementsprache: Viele Unternehmen diskutierten zwar über KI-Tools, aber die entscheidende Herausforderung liege in der Schaffung einer Basis aus strukturierten und verfügbaren Daten. Ohne diese Grundlage lasse sich selbst die fortschrittlichste KI nicht sinnvoll skalieren. Für die Praxis heißt das: KI-Rollout wird zum Projekt für Datenmodellierung, Prozessdesign und Rollenklärung – nicht nur für die Auswahl einer Software. Wer diese Verschiebung ernst nimmt, kann Pilotprojekte schneller in den Regelbetrieb überführen; wer sie ausblendet, erlebt häufig Proof-of-Concepts, die zwar beeindruckend wirken, aber an der operativen Durchgängigkeit scheitern.
Für die Markt- und Wettbewerbsdynamik entsteht daraus ein konkretes Bild: Die Organisationen, die zuerst dokumenten- und vertragsbasierte Workflows verlässlicher machen, können früh Qualitäts- und Zeitvorteile realisieren, weil sich die Automatisierung an ihren naheliegenden Datenquellen ausrichtet. Entscheidend ist dabei die Reihenfolge der Prioritäten: Erst wenn Property Management und Dokumentenmanagement als „Datendrehscheiben“ funktionieren, wird auch das Facility Management einfacher anschlussfähig. Daneben wirkt die Studie wie ein Hinweis auf das Change-Design in Führungsetagen: Wenn KI strategische Führung neu definiert, müssen Verantwortliche ihre eigenen Prozesse, Freigabewege und Kontrollmechanismen anpassen. Für Immobilienunternehmen bedeutet das, Kompetenzen für Datenmanagement, Prozessanalyse und KI-gestützte Qualitätssicherung stärker in den Vordergrund zu rücken. Die eigentliche Innovation liegt damit weniger im einzelnen KI-Tool, sondern im Zusammenspiel aus Daten, Prozessen und Menschen – und genau dort entscheidet sich, wie schnell aus der Erwartung ein operativer Nutzen wird.
Am Ende zeigt die Erhebung ein konsistentes Managementsignal: KI wird in der Immobilienwirtschaft mit hoher Wahrscheinlichkeit Automatisierungen auslösen, aber der Engpass sitzt auf der Umsetzungsseite. Die Mehrheit der Führungskräfte sieht ihre eigene Position nicht akut bedroht – das kann ein Vorteil sein, wenn es als Motivation verstanden wird, Rollen aktiv neu zu definieren. Gleichzeitig machen die genannten Hürden deutlich, dass „Tooldiskussion“ allein nicht reicht. Sobald Datenqualität, strukturierte Prozesse und eine offene Change-Kultur entstehen, wird KI vom Experiment zur Betriebsfähigkeit. Bis dahin bleibt KI vor allem dort, wo Dokumente und Daten ohnehin schon diszipliniert ankommen: als erster Hebel für Analysen, Berichte und Auswertungen, der sich dann auf weitere Bereiche ausdehnt.
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