LONDON (IT BOLTWISE) – Im Mehrfamiliensektor wird KI zunehmend nicht als einzelnes Tool verstanden, sondern als datengetriebene Schicht über das Portfolio. Auf dem „AI & Innovation Forum“ skizzierten Betreiber und Dienstleister, wie Chat-Interfaces und Datenberichtgeneratoren direkt in Business-Intelligence-Workflows integriert werden. Entscheidend sei dabei weniger die Modellidee als die Frage, welche Daten bereits aufbereitet sind und wie Teams Iterationen aus konkreten Berichten ableiten. Damit rückt auch das Mieterlebnis in den Fokus, etwa über Concierge-Agents, die Informationen aus mehreren Systemen bündeln.
Das Versprechen Künstlicher Intelligenz klingt im Immobilienkontext schnell nach einem einzelnen „Use Case“: hier ein automatisierter Report, dort ein KI-gestützter Chat. In der Praxis zeigt sich aber gerade im Mehrfamiliensektor, dass der Nutzen stark davon abhängt, wie man Daten, Prozesse und Rollen zusammensetzt. Auf dem virtuellen „AI & Innovation Forum: Reimagining Multifamily Through AI, Experience & Data“ wurde genau diese Umsetzungsperspektive diskutiert: Führungskräfte wollen KI nicht nur testen, sondern sie auf Portfolioebene so verankern, dass sie Skalierung, Konsolidierung der Technologie-Stacks und eine konsistente, kundenorientierte Betreuung ermöglicht.
Den Auftakt bildete ein Panel, moderiert von Annie Laurie McCulloh, Executive Director of Leasing and Loyalty bei Bilt. Am Gespräch nahmen OJ Loor von den Bainbridge Companies, Andrew Min von RXR sowie Don Oldham von Thompson Thrift teil. McCulloh brachte den Punkt auf den Kern: Aufgrund der Geschwindigkeit, mit der sich das Verständnis für das eigene Geschäft verändert, betrete man Neuland. Entscheidend sei, KI über einzelne Tools und Pilotprojekte hinaus zu denken – also nicht als experimentelles Add-on, sondern als Bestandteil der Architektur, die Entscheidungen im Tagesgeschäft unterstützt.
Wie das in den Teams konkret aussieht, beschrieb Min mit einem typischen Ausgangspunkt: Teams standen vor der Alternative, trotz großer Datenmengen entweder Rohdaten manuell zu analysieren oder unzählige, anpassbare Dashboards zu bauen, um von einer Frage zu einer Antwort zu gelangen. RXR habe deshalb KI-Funktionen direkt in die Business-Intelligence-Schicht integriert – mit einer Chat-Schnittstelle für datenspezifische Fragen und einem Datenberichtgenerator. Aus dieser Logik folgt auch die operative Konsequenz, auf die die Panelteilnehmer wiederholt hinwiesen: Der Aufbau von KI erzeugt erst dann spürbaren Mehrwert, wenn Mitarbeiter zum Nutzen befähigt werden und wenn sich die Teams zuerst auf die konkreten Probleme fokussieren, die die Bewohnerbetreuung tatsächlich verbessern.
Loor ordnete den Reifegrad bei Bainbridge als frühen Stadium ein; Min und Oldham nannten für ihre Organisationen eine mittlere Phase der Implementierung. Dabei wurde auch das Vorgehen sichtbar: Min schilderte einen iterativen Weg, bei dem zunächst ein Bericht für einen Asset Manager entstand, der sich für neue Technologien interessierte – anschließend wuchsen die Berichte Schritt für Schritt. Oldham wiederum erklärte, dass bei Thompson Thrift beim Start keine zentralen Daten gehostet waren. Der Ansatz bestand deshalb zunächst darin, Daten zu zentralisieren und Business-Intelligence-Plattformberichte zu erstellen, um die Abhängigkeit von Excel zu senken. Genau diese Grundlage – bereits aufbereitete, besser verstandene Daten – habe sich mit dem Aufkommen von KI als Vorteil herausgestellt, weil KI-Systeme in der Regel nur so gut werden wie die Datenbasis, auf die sie zugreifen.
Auch aus Mietersicht wurde der Effekt konkret greifbar gemacht. KI-Tools können demnach nicht nur einzelne Prozesse effizienter machen, sondern Erfahrungen im Betrieb verbessern und eine stärkere Verbindung zwischen Bewohnern, Gebäuden und Nachbarschaft herstellen. Loor verwies auf ein wiederkehrendes Branchenproblem: Viele Mehrfamilienbetriebe kämpfen mit verstreuten Systemen. KI könne diese Systeme nicht nur „nutzen“, sondern auch verbinden. Als Beispiel nannte er die „Neighborhood Operating Platform“ von Bilt, die über einen Concierge-Agenten verfügt, der Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführt. Für Mieter bedeutet das eine zentrale Interaktionsoberfläche: Statt in mehreren Portalen zu suchen, erhalten sie relevante Informationen über eine konsistente Schnittstelle.
Die zweite Sitzung, moderiert von Margette Hepfner, President of Housing bei Bilt, setzte dann genau dort an, wo der Übergang von Technik zu Wirkung stattfindet: beim Mieterlebnis und bei der Mieterbindung. Diskutiert wurde, wie KI genutzt werden kann, um Kommunikation und Servicequalität in einem Umfeld zu verbessern, in dem sich Anforderungen an Geschwindigkeit, Transparenz und Personalisierung häufig widersprechen. Ein Kernargument war dabei, dass Technologieentscheidungen immer auch eine Frage der Produkt- und Betriebsgedanken sind: Wenn KI in erster Linie als Daten- und Integrationsschicht verstanden wird, lassen sich spätere Verbesserungen schneller in bestehende Serviceprozesse einbetten. Die Diskussion zog damit eine klare Linie vom Datenmodell bis zur Nutzerführung – vom zentralisierten Berichtswesen bis zur conciergeartigen Vermittlung an die Bewohner.
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