LONDON (IT BOLTWISE) – In der Bau- und Immobilienbranche gilt KI als hilfreich, aber Investitionen bleiben vielerorts aus. Eine Studie mit 1.728 Fachkräften zeigt: Die Mehrheit sieht zwar Vorteile bei Termin- und Änderungsmanagement, doch fast die Hälfte plant keine KI-gestützten Tools. Als Hauptbremsen nennen Verantwortliche vor allem unzureichende Datenqualität und Datenschutzanforderungen statt die Sorge um Arbeitsplatzverlust. Damit verschiebt sich die Diskussion bei EXPO REAL spürbar von Algorithmen hin zu den Prozessen und Datenpipelines dahinter.
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz in der Bau- und Immobilienbranche wirkt seit einiger Zeit weniger technisch als organisatorisch. Zwar wird KI in der Praxis häufig als Mittel gesehen, um Projektabläufe zu beschleunigen und Risiken früher sichtbar zu machen. Gleichzeitig zeigen Branchenzahlen, dass viele Unternehmen in der Investitionsphase zögern – nicht weil die Technologie als solche “funktioniert nicht”, sondern weil die verlässliche Grundlage fehlt: die Daten, die ein KI-System für seine Auswertungen braucht. Gerade vor dem Hintergrund von EXPO REAL rückt damit die Frage in den Fokus, warum der Schritt von Pilotprojekten in den operativen Alltag nicht überall gelingt.
Laut einer groß angelegten Studie von PlanRadar mit 1.728 Fachkräften aus Bau und Immobilien in 14 Ländern bewerten 58 Prozent KI als fähig, tägliche Herausforderungen signifikant zu mildern. Besonders genannt werden dabei die Einhaltung von Zeitplänen und der Umgang mit Projektänderungen – also genau die Bereiche, in denen in Projekten ständig neue Informationen auftauchen und Entscheidungen unter Zeitdruck fallen. Auffällig ist jedoch die zweite Hälfte des Ergebnisses: Nahezu die Hälfte der Unternehmen plant keine Investitionen in KI-gestützte Tools. Entscheidend ist dabei, dass diese Zurückhaltung laut Auswertung nicht primär mit Angst vor Arbeitsplatzverlust begründet wird; lediglich 6 Prozent äußern diese Sorge. Stattdessen passt das Bild zu einer Branche, die ohnehin unter Fachkräftemangel leidet und KI als potenziellen Hebel zur Entlastung und Stabilisierung von Prozessen betrachtet.
Wenn Arbeitsplätze nicht der zentrale Treiber sind, bleiben zwei Hürden übrig, die in der Praxis sehr konkrete Kosten verursachen können: Genauigkeit und Verlässlichkeit der KI-Ergebnisse sowie Datenschutz. KI ist in solchen Use Cases weniger ein “Zauberwerkzeug” als ein datengetriebenes Modell, das Muster aus vorhandenen Informationen lernt oder darauf aufsetzt. Sind Daten lückenhaft, uneinheitlich oder nicht eindeutig einem Projektkontext zugeordnet, entstehen schnell Empfehlungen, die zwar plausibel klingen, aber im Ergebnis zu spät, zu ungenau oder gar nicht belastbar sind. Für Projektentwickler und Bauherren, die Kapital binden und Projektrisiken tragen, bedeutet das ein Problem mit direkter Wirkung auf Transparenz, Risikominimierung und die Grundlage sachgerechter Entscheidungen. Wo der Projektstatus, potenzielle Risiken oder offene Entscheidungen nicht sauber abbildbar sind, lässt sich KI kaum verantwortungsvoll in Verantwortungsprozesse integrieren.
Technisch betrachtet liegt die Chance der Künstlichen Intelligenz inzwischen weniger in der reinen Informationssuche, sondern in KI-Agenten, die Aufgaben vorbereiten und Ergebnisse strukturiert weiterreichen. Ein Beispiel aus der Praxis wäre ein Agent, der ein Projekt kontinuierlich überwacht: Beobachtungen vor Ort werden sprachbasiert erfasst, anschließend in Tickets überführt und automatisch dem passenden Vorgang zugeordnet. Der Agent kann zudem Projektfortschritte zusammenfassen und frühzeitig auf Risiken hinweisen, sodass Teams schneller entscheiden können. Wichtig ist dabei die klare Rollenverteilung: Die fachliche Freigabe bleibt beim Menschen, während Vor- und Nacharbeiten im Hintergrund automatisiert ablaufen. Damit wird KI eher zum Prozessbeschleuniger als zum “allein entscheidenden System”, was im Projektumfeld häufig die bessere Anschlussfähigkeit an bestehende Verantwortlichkeiten schafft.
Damit aus einem solchen Ansatz kein weiterer Datenchaos-Pilot wird, braucht es eine Überprüfung der bestehenden Prozesse – nicht nur eine digitale “Schicht darüber”. Werden KI-Systeme eingeführt, ohne Abläufe und Datenflüsse kritisch zu hinterfragen, kann ein großer Teil des Potenzials verloren gehen. Im schlimmsten Fall arbeiten Teams dann mit einem KI-Output, dessen Qualität von Lücken oder Inkonsistenzen in der Datenerfassung abhängt, ohne dass diese Lücken im Betrieb sofort sichtbar werden. Laut der Position von Martin Pietzonka, Senior Leiter Innovation bei der Drees & Sommer-Gruppe und Head of Startup Hub, verschiebt KI den Wert von der Sammlung hin zur Nutzung von Daten – und ihre Leistungsfähigkeit hängt daher unmittelbar von der Qualität der Informationen ab. Das ist in der Immobilienpraxis deshalb so anspruchsvoll, weil viele Dokumente ohnehin entstehen, aber selten durchgängig so strukturiert werden, dass sie sich eindeutig zuordnen und über den gesamten Lebenszyklus verwerten lassen.
Aus diesem Grund werden in der Umsetzung mehrere Voraussetzungen besonders betont: eine erstklassige Datenerfassung von Beginn an, damit Fotos, Pläne, Tickets und Protokolle klar Projekten zugeordnet werden können; eine prozessuale Überarbeitung statt reiner Digitalisierung, damit Abläufe wirklich zu den Echtzeitfähigkeiten der Systeme passen; sowie eine lückenlose Nachvollziehbarkeit von KI-Empfehlungen und automatisierten Schritten – vor allem in haftungsrelevanten Kontexten, in denen Auftraggeber und Versicherer nachvollziehen müssen, wie ein Ergebnis zustande kam. In dem beschriebenen Ansatz setzt das Unternehmen dabei auf zertifizierte ISO-Sicherheitsstandards und auf die ausschließliche Nutzung von Kundendaten im jeweiligen Projektkontext. Der Kern der Botschaft ist damit nicht “mehr Technologie”, sondern eine konnektive Infrastruktur, die strukturierte Projektdaten in einen belastbaren Entscheidungsfluss übersetzt.
Für die Marktseite bedeutet das: Der nächste Entwicklungsschritt in der Immobilienbranche ist weniger der Wettbewerb um neue KI-Modelle, sondern der Ausbau von Datendomänen, Integrationen und Governance. Wenn Projektteams die Datenqualität erhöhen, lassen sich KI-Anwendungsfälle deutlich zuverlässiger skalieren – und der Mehrwert zeigt sich dann weniger in spektakulären Demos, sondern in der Fähigkeit, Projektdaten zügig in Entscheidungen zu überführen, die nachvollziehbar bleiben. Genau an diesem Punkt trifft sich die Studie mit dem operativen Alltag: KI ist für viele Organisationen bereits verfügbar, aber die eigentliche Hürde ist der Weg von einzelnen Tools zur durchgängigen Datenbasis. Wer hier priorisiert, reduziert nicht nur Reibung im Projektmanagement, sondern verbessert auch die Grundlage dafür, dass KI-Agenten und Assistenzfunktionen langfristig akzeptiert werden – weil Ergebnisse weniger geraten wirken und stärker auf überprüfbaren Daten beruhen.
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