KI in der Immobilienwirtschaft: Was sich für die Leitung Immobilien im Unternehmen ändert
Von Zoë Kschamer, Praktikantin Business Development ·
Künstliche Intelligenz (KI) in der Immobilienwirtschaft übernimmt bei Unternehmen mit eigenen Standorten vor allem die Arbeit, die viel Zeit kostet: Daten zusammentragen, abgleichen und für Berichte aufbereiten. Entscheidungen, Verhandlungen und Abstimmungen bleiben bei der Leitung Immobilien und werden eher mehr. Das Fachgebiet heißt Corporate Real Estate Management (CREM), die Rolle international oft Head of Real Estate. Der Artikel zerlegt sie in sieben Aufgabenbündel und zeigt, welche davon KI automatisiert oder unterstützt.
Viele Beiträge zu KI in der Immobilienwirtschaft behandeln Bewertung, Vermarktung und Verwaltung. Dieser Artikel nimmt die Sicht von Unternehmen ein, die eigene Standorte betreiben.
Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft: Wo Unternehmen heute stehen
Immobilienteams in Unternehmen, kurz CRE-Teams (Corporate Real Estate), nutzen KI in immer mehr Bereichen. Für den Global Real Estate Technology Survey 2025 hat JLL mehr als 1.000 Entscheiderinnen und Entscheider aus 16 Märkten befragt. 2023 planten weniger als 5 Prozent der Nutzer, KI in ihre Immobilienprozesse einzubinden. Zwei Jahre später hatten 92 Prozent Pilotprojekte gestartet oder für 2025 geplant. Die meisten Ziele ihres Programms erreicht haben laut JLL aber nur 5 Prozent.
Die Future of Work Survey 2026 von JLL mit mehr als 2.200 Führungskräften aus 21 Ländern zeigt ein ähnliches Bild. 78 Prozent erwarten, dass KI ihre Portfoliostrategie in den nächsten drei bis fünf Jahren deutlich verändert. Nur 15 Prozent sind über Erkundung und erste Einsätze hinaus und setzen KI im Immobilienbereich gezielt ein. Aktiv modellieren, wie sich KI auf ihre Standorte und Gebäudearten auswirkt, bisher 33 Prozent.
Die Aufgaben der Leitung Immobilien: Was KI im Immobilienmanagement übernimmt
Die Frage, ob KI eine Rolle ersetzt, bleibt abstrakt. Konkreter wird es, wenn man die Rolle in Aufgabenbündel zerlegt und für jedes fragt, ob KI es automatisiert, unterstützt oder ob es beim Menschen bleibt.
| Aufgabenbündel | Veränderung durch KI | Was beim Menschen bleibt |
|---|---|---|
| Daten beschaffen und abgleichen (Mietverträge, Personalzahlen, Auslastung, Kosten, Energie) | weitgehend automatisiert | Definitionen festlegen, Qualität der Quellen sichern |
| Berichte an Finanzleitung, Geschäftsführung und für Nachhaltigkeitsberichte | weitgehend automatisiert | entscheiden, was die Geschäftsführung sehen muss |
| Portfolioplanung (Konsolidierung, Standortnetz, Neuverteilung von Flächen) | stark unterstützt | Kriterien wählen und gewichten |
| Business Cases für Investitionen und Budgets | unterstützt | Annahmen und Argumentation verantworten |
| Transaktionen (Verlängerungen, Auszüge, Verhandlungen mit Vermietern und Maklern) | überwiegend menschlich | Verhandlung, Beziehungen, Zeitpunkt |
| Abstimmung mit Geschäftsbereichen, HR, IT und Betriebsrat | menschlich, mit wachsendem Umfang | mehr Varianten bedeuten mehr Gespräche |
| Steuerung von Dienstleistern und Facility Management | unterstützt | auf Leistungsdaten reagieren |
Die Einteilung beruht auf einer Einschätzung der typischen Aufgaben und ist nicht gemessen. Sie zeigt trotzdem ein Muster: Je mehr eine Aufgabe aus Rechnen und Zusammentragen besteht, desto mehr übernimmt die Technik. Je mehr sie von Beziehungen und Verantwortung abhängt, desto mehr bleibt beim Menschen.
Portfolioplanung: Der Engpass wandert von der Analyse zur Entscheidung
Wer eine Standortkonsolidierung vorbereitet, vergleicht meist nur wenige Varianten, weil jede weitere Rechnung Zeit und Beratungsbudget kostet. Übernehmen Modelle diese Rechnungen, kostet eine zusätzliche Variante kaum noch Aufwand. Gleichzeitig steigt der Takt: Laut JLL wird die Flächen- und Standortplanung von einem Projekt, das einmal im Jahrzehnt ansteht, zu einer Aufgabe für jedes Quartal.
Naheliegend ist der Schluss, mehr Varianten führten zu besseren Entscheidungen. Mit jeder Variante wächst aber der Abstimmungsbedarf. Ein Beispiel mit erfundenen Werten: Ein Unternehmen will drei Bürostandorte in einer Region zusammenlegen. Fünf Varianten lassen sich in einer Sitzung mit Geschäftsbereichen und Finanzleitung besprechen. Bei 50 Varianten, die sich in Zielstandort, Zeitpunkt und Flächengröße unterscheiden, gelingt das nicht mehr. Steht vorher fest, dass die Kosten um mindestens 15 Prozent sinken sollen und die Pendelzeit für keinen Bereich um mehr als 20 Minuten steigen darf, fallen die meisten Varianten heraus, bevor jemand über sie diskutiert. Übrig bleiben die wenigen, die beide Bedingungen erfüllen. Laut der Future of Work Survey 2026 von JLL haben Unternehmen, die weiter sind, keine größere Gewissheit über ihre Zukunft, entwickeln aber eine agile Planung, die die schnellen Zyklen der KI mit den langfristigen Verpflichtungen im Immobilienbereich verbindet.
Die Verschiebung hat eine zweite Seite. Legt die Immobilienabteilung diese Regeln nicht selbst fest, übernehmen das andere Bereiche wie Finanzen oder Einkauf. Dann bleibt die Rolle beim Bereitstellen von Zahlen für Entscheidungen, die anderswo fallen.
Fünf neue Aufgaben und die Fähigkeiten dazu
Für den Head of Real Estate entstehen damit Aufgaben, die es heute kaum gibt:
- Entscheidungslogik festlegen: die Regeln, Gewichtungen und Grenzen bestimmen, mit denen Modelle rechnen.
- Datenqualität verantworten: für verlässliche Daten aus HR, Finanzen und Facility Management (FM) sorgen, auch wenn diese Systeme anderen Bereichen gehören.
- Ergebnisse hinterfragen: erkennen, wann eine Empfehlung auf einer falschen Annahme beruht.
- Laufend planen: das Portfolio im Quartalsrhythmus prüfen, unabhängig vom nächsten Vertragsende.
- Ergebnisse erklären: sie so aufbereiten, dass Finanzleitung, Betriebsrat und Belegschaft sie nachvollziehen können.
Programmieren gehört nicht zu den nötigen Fähigkeiten. Gefragt sind Datenkompetenz, also das Wissen um Quellen, Definitionen und Lücken, und die Übersetzung von Unternehmensstrategie in Kriterien und Gewichtungen. Dazu kommen der Umgang mit Bandbreiten und Zielkonflikten und die Sprache der Finanzleitung, etwa Kosten pro Mitarbeitendem oder CO2 pro Quadratmeter. Genau hier liegt derzeit die größte Hürde: In der Future of Work Survey 2026 haben fehlende Kompetenzen in KI, Analytik und neuen Technologien erstmals in 15 Jahren das Budget als wichtigste Hürde für Veränderungen im Immobilienbereich abgelöst.
Was vorher stehen muss: Daten, Zuständigkeiten, Kriterien und Mitbestimmung
Die Werkzeuge für KI im Immobilienmanagement sind meist schneller eingeführt als die Grundlagen. Am Anfang steht eine gemeinsame Datenbasis: Mietverträge, Flächen, Personalzahlen, Auslastung, Kosten und Energie an einem Ort, mit abgestimmten Definitionen. Dazu gehört, was als Arbeitsplatz zählt, wann ein Platz als belegt gilt und auf welche Fläche sich Kennzahlen beziehen. Welche Kennzahlen sich daraus ergeben und wie sie berechnet werden, beschreibt der Artikel zu Immobilienportfolio Kennzahlen.
Weil die Daten aus HR, Finanzen, FM und IT kommen, braucht es feste Absprachen, wer was wie oft aktualisiert. Die Entscheidungskriterien aus dem Abschnitt zur Portfolioplanung werden schriftlich festgehalten und von Finanzleitung oder Geschäftsführung freigegeben.
In Deutschland hat der Betriebsrat nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) ein Mitbestimmungsrecht bei technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, Verhalten oder Leistung der Beschäftigten zu überwachen. Ob Auslastungsdaten darunter fallen, hängt unter anderem davon ab, ob sie sich einzelnen Personen zuordnen lassen. Das ist im Einzelfall juristisch zu klären, ebenso die Anforderungen der DSGVO. Weil eine Betriebsvereinbarung Verhandlungszeit braucht, gehört das Gespräch mit dem Betriebsrat an den Anfang.
Im Team verschieben sich die Rollen. Das Zusammentragen von Zahlen braucht weniger Zeit, dafür wachsen Datenverantwortung, Transaktionen und Abstimmung. Externe Beratung wird vor allem dort gebraucht, wo Erfahrung bei Bewertung und Verhandlung zählt.
Die ersten 90 Tage: mit einer anstehenden Entscheidung beginnen
Für den Einstieg eignet sich eine Entscheidung, die ohnehin ansteht, zum Beispiel die Verlängerung eines Mietvertrags. In den ersten vier Wochen werden Datenquellen und Lücken erfasst, dazu alle Vertragsereignisse der nächsten 24 Monate. In den Wochen fünf bis acht stimmt die Leitung Immobilien Definitionen und Kriterien mit der Finanzleitung ab und beginnt das Gespräch mit dem Betriebsrat.
In den Wochen neun bis zwölf wird die Entscheidung mit Szenarien durchgerechnet, zunächst mit Kosten, Flächen und Restlaufzeiten. Auslastungsdaten kommen hinzu, sobald die Vereinbarung mit dem Betriebsrat steht. Das Ergebnis dient intern als Beispiel dafür, was die neue Arbeitsweise leistet, und als Grundlage für die nächste Entscheidung.
Mit der Portfolio-Strategie von spaciv führen Sie Auslastungsdaten aus Ihren bestehenden Systemen mit Kosten-, Flächen- und Standortdaten nach einheitlichen Definitionen zusammen und spielen Szenarien für Ihr Portfolio durch, bevor eine Entscheidung ansteht.
Häufige Fragen
Ersetzt KI die Leitung Immobilien?
Nein, sie verändert vor allem, womit die Rolle ihre Zeit verbringt. Auch die Befragten der Future of Work Survey 2026 von JLL rechnen überwiegend damit, dass KI Rollen neu zuschneidet, und erwarten insgesamt eher wachsende Belegschaften.
Wofür wird KI in der Immobilienwirtschaft eingesetzt?
Bei Unternehmen, die eigene Standorte nutzen, konzentrieren sich die Pilotprojekte laut JLL auf drei Bereiche. Bei Datenprozessen geht es darum, Daten zu vereinheitlichen, Quellen zusammenzuführen und Berichte zu automatisieren. In der Portfoliooptimierung unterstützt KI Portfolioanalyse, Strategie und Investitionsplanung. Im Energiemanagement wertet sie Verbräuche aus, hilft bei der Planung der Dekarbonisierung und steuert Heizung und Lüftung. Das Auswerten von Mietverträgen gilt zwar als naheliegende Anwendung für generative KI, steht bei den Pilotprojekten aber nicht im Vordergrund.
Braucht man für KI in der Portfolioplanung eine neue Software?
Nicht unbedingt. Viele Unternehmen arbeiten bereits mit Systemen wie CAFM (Computer-Aided Facility Management) oder IWMS (Integrated Workplace Management System). Die Frage ist eher, ob sich deren Daten mit anderen Quellen zusammenführen lassen. Mit CAFM+ setzt spaciv auf bestehenden CAFM-Daten auf, ohne das System abzulösen. Laut JLL müssen mehr als 60 Prozent der Unternehmen zuerst grundlegende Probleme ihrer bestehenden Systeme lösen, etwa doppelte Funktionen oder ungenutzte Software, bevor sie KI voll nutzen können.
Quellen
Abgerufen am 03.11.2026, Zahlen der Future of Work Survey am 11.11.2026 erneut geprüft. Quellen, die nur auf Deutsch vorliegen, sind gekennzeichnet.
