In der Gastblog-Reihe von Bits and Bricks teilt Rasmus Juul-Nyholm seine Einschätzung, was KI mit der Immobilienwirtschaft machen wird. Rasmus Juul-Nyholm ist einer der Gründer von Proptech Denmark sowie erfahrener Managing Director und Unternehmer mit einer ausgewiesenen Erfolgsbilanz in den Bereichen Immobilien, IT und Finance. Nach dem Aufbau und Verkauf von Cobblestone, dem damals größten dänischen Serviceanbieter der Branche, der zur nordischen INNA Group wurde, ist er heute bei Home.Earth engagiert.
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Das erste Bild zeigt einen ruhigen Strand, von dem sich das Wasser zurückgezogen hat. Menschen laufen umher, leicht verwirrt, und versuchen zu verstehen, was gerade passiert. Draußen auf dem Meer baut sich die Welle auf.
Das zweite Bild zeigt einen Drachen, der in unsere Branche einfliegt. Man kann ihn zähmen und auf seinem Rücken reiten – hin zu neuen, vielversprechenden Zielen. Oder er wendet sich gegen einen und brennt das Geschäft nieder.
Das sind keine Prognosen. Es sind schlicht Beschreibungen dessen, was ich gerade spüre – als jemand, der seit 25 Jahren im Zentrum digitaler Innovation steht und eine technologische Zäsur erlebt, die alles bisher Dagewesene übertrifft.
Wir haben noch nie erlebt, dass sich eine Technologie in diesem Tempo entwickelt und kommerzialisiert. KI-Anbieter veröffentlichen neue Fähigkeiten im Wochentakt. Wir zählen Produktgenerationen nicht mehr in Jahren, sondern in Wochen. Der Raum aus Chancen und Risiken expandiert so schnell, dass der Horizont kaum noch zu erkennen ist. Es geht dabei nicht um eine einzelne KI-Fähigkeit. Es geht um die Veränderungsgeschwindigkeit selbst – und was sie von Organisationen verlangt, die für langsame Zyklen gebaut wurden.
Die Immobilienwirtschaft leidet seit Langem unter einem Mangel an qualifiziertem Personal. Der Zugang zu guten Mitarbeitenden ist einer der hartnäckigsten Wachstumshemmer und ein wesentlicher Kostentreiber. Eine neue KI-Mensch-Hybrid-Belegschaft verändert diese Gleichung grundlegend. Innerhalb eines überschaubaren Zeithorizonts werden 10 bis 30 Prozent der operativen Kapazität eines typischen Immobilienunternehmens agentenbasiert sein – was die strukturelle Engstelle lockert und es Organisationen ermöglicht, zu skalieren, ohne den Personalbestand proportional zu erhöhen.
Die IT-Abteilung wandelt sich dabei von einer Stabsfunktion, die Menschen mit IT unterstützt, zu etwas, das eher der HR-Abteilung einer Agenten-Belegschaft ähnelt: Agenten aufbauen, trainieren, steuern und wieder ablösen. Das ist keine Personalfrage. Es ist eine Herausforderung im Organisationsdesign, der sich die meisten Immobilienunternehmen noch nicht ernsthaft gestellt haben.
Drei bislang kostspielige Tätigkeiten sind radikal günstiger geworden: Analyse, Spezifikation und Prototyping. In der Immobilienwirtschaft zählen Investment-Analysten und versierte Finance Controller zu den teuersten und knappsten Ressourcen – sie sind gewissermaßen die Helden der Branche. Doch genau ihre Kernkompetenzen sind der Bereich, in dem KI am stärksten ist.
Mit generativer und agentischer KI ist Research auf beeindruckendem Niveau ohne Weiteres verfügbar. Die Spezifikation einer neuen Lösung war früher aufwendig und teuer. Heute ist es einfacher, sie schlicht zu demonstrieren, zu experimentieren und dann zu entscheiden, ob daraus ein formales Projekt werden soll. Das leitende Prinzip lautet: Demo statt Memo.
Immobilien operieren auf langen Zyklen: ein Jahr im Finanzwesen, drei bis fünf Jahre in der Projektentwicklung, zehn bis dreißig Jahre im Asset Holding. KI komprimiert den Kreislauf aus Beobachten – Analysieren – Entscheiden – Umsetzen auf Wochen und Monate. Die eigentliche Herausforderung liegt dabei nicht in der Geschwindigkeit selbst, sondern in der Diskrepanz zwischen dem, was möglich wird, und der Art, wie Organisationen strukturiert sind. Management-Routinen, Governance-Strukturen und Entscheidungskompetenz sind allesamt auf Jahresrhythmen ausgelegt. Diese anzupassen ist eine tiefergehende Aufgabe als die Einführung eines einzelnen Tools.
KI verändert gleichzeitig beide Seiten der Vermieter-Mieter-Beziehung. Auf Vermieterseite automatisiert Technologie seit Jahren den Mieterservice. Auf Mieterseite professionalisieren dieselben Tools nun jeden Response- und Verhandlungsprozess. Das Ergebnis ist kein einseitiger Effizienzgewinn, sondern eine eskalierende Dynamik, bei der beide Parteien parallel aufrüsten. Der Vorteil entsteht nicht durch den bloßen Einsatz von KI – sondern durch bessere Daten, bessere Integration und einen strategisch überlegenen Einsatz.
Die Immobilienwirtschaft war – jenseits des Financial Reporting – nie wirklich datengetrieben. Dashboards und BI-Lösungen sind zwar verfügbar, doch Insights zu extrahieren und daraus zu handeln bleibt eine Herausforderung. KI-Agenten, die auf vorhandenen Daten aufsetzen, schaffen eine proaktive, permanent präsente Schnittstelle, die Muster erkennt, Anomalien meldet und Maßnahmen auslöst – ohne darauf zu warten, dass jemand ein Dashboard öffnet. Dies könnte der entscheidende Schritt sein, der die Branche endlich wirklich datengetrieben macht.
Im ersten Artikel dieser Reihe, The Strategic Space of Proptech, habe ich ein Modell vorgestellt, das zeigt, wo sich Technologiekategorien auf Basis zweier Dimensionen natürlich verorten: Grad der vertikalen Integration und Asset-Hold-Horizont. KI verschiebt diese Gleichung.
Entlang der Integrationsachse senkt KI die Einstiegshürde. Fähigkeiten, die früher breite und größere interne Teams erforderten, werden für schlankere, fokussiertere Player zugänglich. Entlang der Hold-Horizont-Achse komprimiert KI die Time-to-Value. Wenn sich Entscheidungszyklen von jährlich auf wöchentlich verkürzen und Prototyping günstig wird, können auch Kurzfrist-Investoren Mehrwert aus Technologien ziehen, die sich früher nur über längere Haltedauern rechtfertigten.
Der Nettoeffekt: KI zieht den strategischen Raum nach innen und macht größere Teile der Proptech-Landschaft für mehr Player zugänglich.
Im zweiten Artikel, Why Proptech Moves Slowly, habe ich beschrieben, wie Fragmentierung, kurze Zyklen und kleine Organisationen strukturelle Barrieren für die Technologieadoption schaffen. KI ist in einzigartiger Weise positioniert, genau diese Barrieren zu schwächen. Strategischer Fit bleibt wichtig. Aber das zugängliche Terrain auf der Karte wächst – und wer diesen Wandel früh erkennt, wird einen echten Wettbewerbsvorteil haben.
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