KI in der Immobilienbranche: Transformation von Immobilieninvestitionen, Bewertung und Kundenerfahrung

Anwendungen von KI in der Immobilienbranche

KI bietet enorme Chancen, den Immobiliensektor zu revolutionieren. In diesem Abschnitt analysieren wir einige der überzeugendsten Anwendungsfälle von KI in der Immobilienbranche.

Intelligentes Bauen und Design

KI demokratisiert die Architektur und macht den Entwurfsprozess einfacher und zugänglicher. Generatives Design ist ein boomender Bereich, in dem KI-Algorithmen eingesetzt werden, um mehrere Designalternativen auf der Grundlage der Eingaben des Nutzers zu erstellen und zu bewerten. 

Spezialisierte Tools wie Maket ermöglichen es jedem, sein Neubau- oder Renovierungsprojekt in wenigen einfachen Schritten zu entwerfen und zu planen. Mit Hilfe von generativer KI kannst du Grundrisse, architektonische Renderings und Innenraumgestaltungen erstellen, die auf einfachen natürlichsprachlichen Anweisungen basieren. 

Genauso können fein abgestimmte generative KI-Modelle dir dabei helfen, Bauvorschriften einzuhalten und fundierte Entscheidungen zu Aspekten wie Leistungsanforderungen, Herstellungsprozessen und Materialien zu treffen.

Listing-Beschreibungen

Gute Beschreibungen sind entscheidend, wenn es darum geht, eine Immobilie zu verkaufen oder zu vermieten. Das Schreiben von Angebotsbeschreibungen ist jedoch normalerweise ein manueller, zeitaufwändiger Prozess. Zum Glück macht die generative KI die Beschreibungen schneller und genauer. 

Tools wie ListingAI nutzen generative KI, um in Sekundenschnelle einzigartige und aussagekräftige Beschreibungen von Immobilien zu erstellen, was Immobilienmaklern Zeit und Geld spart und die SEO-Positionierung verbessert.

Immobilienbewertung

Was ist der tatsächliche Wert einer Immobilie? Das ist eine äußerst komplexe Frage. Um den genauen Wert einer Immobilie zu schätzen, können viele Variablen berücksichtigt werden, z. B. der Standort, die Eigenschaften des Objekts, demografische Veränderungen und Umweltrisiken. 

Zum Glück verändert die KI die Art und Weise, wie Eigentümer und Investoren Immobilien bewerten. Leistungsstarke maschinelle Lernmodelle können jetzt große Datenmengen analysieren, um zu Immobilienbewertungen zu gelangen, die nicht nur Schätzungen sind, sondern den wahren, aktuellen Marktwert widerspiegeln.

Ein großartiges Beispiel dafür, wie KI Immobilienfachleuten bei der Bewertung von Vermögenswerten helfen kann, ist StadimData, ein Unternehmen, das eine Plattform zur einfachen Erfassung von Immobiliendaten und zur automatischen Vorhersage des Immobilienwertes geschaffen hat. 

Immobilien Investition 

KI und prädiktive Analytik verändern die Entscheidungsfindung bei Immobilieninvestitionen rapide. Dank leistungsfähiger Modelle für maschinelles Lernen können Investoren ihre Modelle jetzt mit sehr detaillierten Daten füttern, z. B. Standort, Zustand, Marktnachfrage, Markttrends in Echtzeit, Wirtschaftsindikatoren und sogar Stimmungen in den sozialen Medien. 

Große Akteure im Immobiliensektor wie BlackRock nutzen diese Modelle, um einen differenzierteren Blick auf den Wert von Immobilien zu haben und um Investitionsmöglichkeiten auf globaler Ebene zu erkennen, z. B. im Wohnungsneubau, bei Wohnimmobilien und bei der Hypothekenfinanzierung. 

Kundenbetreuung

KI bietet eine effektive und effiziente Möglichkeit für Immobilienunternehmen, ihre Kapazitäten zu erweitern und mehr Kunden zu deutlich geringeren Kosten zu bedienen. Indem sie menschliche Fähigkeiten nachahmen und ergänzen, können KI-gesteuerte Chatbots Informationen sammeln und vergleichen, um Antworten und Lösungen zu entwickeln, die Kunden während des Kauf- oder Mietprozesses erhalten. 

KI-gestützte Kundenservice-Tools wie Phonely verringern die Arbeitsbelastung von Maklern und stellen gleichzeitig sicher, dass die Kunden die Unterstützung bekommen, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen, indem sie Anfragen bearbeiten, Besichtigungstermine vereinbaren und personalisierte Empfehlungen anbieten. 

In unserem separaten Artikel erfährst du alles über KI im Kundenservice.

Strategische Implementierung von KI in der Immobilienwirtschaft

Obwohl alle in der Immobilienbranche die Chancen der KI erkannt haben, bleibt das Ausschöpfen des vollen Potenzials dieser Technologien die größte Herausforderung für die kommenden Jahre. 

Laut der 2023 Global Real Estate Technology Survey von JLL sehen sich nur 13% der Befragten als Early Tech Adopters, die aktiv neue Technologien testen oder einsetzen, während 32% dies in Kürze tun möchten, aber keine klare Strategie, keine Fähigkeiten oder kein Budget für eine effektive Einführung haben. 

Auch wenn die historische Zurückhaltung der Immobilienunternehmen gegenüber innovativen Technologien ein wichtiger Faktor ist, um die Schwierigkeiten der Branche zu verstehen, muss man auch sagen, dass sie nicht die einzigen sind, die damit kämpfen, den Wert und den Wettbewerbsvorteil von KI zu erkennen. Die Implementierung von KI in deinen Geschäftsbetrieb ist oft ein langer Weg voller Hindernisse. In einem Unternehmen müssen viele Dinge richtig laufen, um das Beste aus der KI-Chance zu machen.

In diesem Abschnitt gehen wir auf die wichtigsten strategischen Maßnahmen ein, die staatliche Akteure ergreifen können, um eine erfolgreiche Implementierung von KI sicherzustellen

Integration von KI-Tools und Plattformen

Die Integration von KI-Tools und -Plattformen ist eine große Herausforderung für Unternehmen. Während des Prozesses können viele Fragen auftauchen. Wann und wo wird KI eingesetzt? Welche Werkzeuge sind zu verwenden? Ist es die Kosten wert?

Raj Singh, Partner bei JLL Spark, weist auf die wichtigsten Elemente hin, die bei der KI-Integration einen Unterschied machen können:

Hier ist eine Liste mit den Schritten zur Integration von KI in deine Geschäftsabläufe:

Identifiziere geschäftliche Probleme

Obwohl hochmoderne Tools wie ChatGPT potenziell eine Vielzahl von Anwendungen bedienen können, ist es doch so, dass die meisten KI-Anwendungen am besten für bestimmte Anwendungsfälle funktionieren. In diesem Sinne ist ein guter Ausgangspunkt, um bestimmte Ineffizienzen in deinen Arbeitsabläufen zu identifizieren, bei denen die Implementierung von KI-Systemen einen Unterschied machen könnte.  

KI-Tools ausprobieren

Sobald du Verbesserungsmöglichkeiten erkannt hast, ist es an der Zeit, Zeit und Geld zu investieren, um verschiedene KI-Tools auszuprobieren. Im Idealfall implementierst du einen KI-Stack, der den gesamten Datenanalyseprozess abdeckt, von der Datenerfassung (d.h. Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten) über die Speicherung bis hin zur Dateninterpretation und -visualisierung. Das Ziel dieser Experimentierphase ist es, deine Teams mit den verschiedenen KI-Tools vertraut zu machen und ihre Funktionen, Stärken und Schwächen zu erkennen. Die KI-Landschaft für Immobilien entwickelt sich schnell weiter und es ist wichtig, die richtige Lösung für dein Unternehmen zu finden. 

KI-Tools mit Prioritäten und Ressourcen abstimmen

KI bietet viele Möglichkeiten, dein Geschäft zu verbessern, aber du musst strategisch vorgehen. Die Umsetzung dieser Instrumente erfordert Ressourcen und Zeit. In dieser Phase musst du ein Gleichgewicht zwischen deinen Prioritäten, deinem Geld und deinen personellen Ressourcen finden. Diese Analyse ist entscheidend für die Entscheidung, welche KI-Tools du einsetzen willst. 

Außerdem hat Philipp Herzig, Chief AI Officer (CAIO) bei SAP, in unserem Artikel über Chief AI Officers darauf hingewiesen, 

Risiken und Compliance bewerten

Je früher du über die potenziellen Risiken von KI-Tools nachdenkst, desto besser, aber du musst diese Analyse durchführen, bevor du eines dieser Tools einsetzt. KI bringt enorme potenzielle Vorteile, aber auch einige Risiken mit sich. 

Die Sicherstellung des ethischen und verantwortungsvollen Einsatzes von KIist nicht nur eine kluge Entscheidung, sondern wird auch schnell zu einer rechtlichen Verpflichtung. Länder auf der ganzen Welt bringen Datenschutz- und KI-Vorschriften voran (die EU hat zum Beispiel kürzlich das EU-KI-Gesetz verabschiedet), die von den Unternehmen verlangen, umfassende Maßnahmen zur Einhaltung der Vorschriften zu ergreifen. 

KI integrieren und Erfolg messen

Jetzt bist du bereit, KI-Tools in dein Unternehmen zu integrieren. In dieser letzten Phase ist es wichtig, dass du eine Strategie zur Erfolgsmessung entwickelt hast. Mit anderen Worten: Du musst eine Art Metrik oder KPIs festlegen, um deine Rendite zu messen. Du kannst mehr über den ROI von KI in unserem separaten Leitfaden lesen. 

Veränderungsmanagement und Schulung

Welche KI-Lösung du auch immer in deinem Immobilienunternehmen einführen willst, du wirst deine Mitarbeiter/innen brauchen, um das zu realisieren. Deshalb ist es wichtig, dass du vor Beginn des Prozesses eine ehrliche Bewertung der Fähigkeiten, Bedürfnisse und bestehenden Prozesse deines Teams vornimmst. 

Im Folgenden findest du einen Leitfaden, wie du deine Teams mit wichtigen KI-Fähigkeiten ausstatten kannst.

Aktuelle Fähigkeiten bewerten, um Lücken zu identifizieren

Der erste Schritt zu einer erfolgreichen Datenanalyse-Schulungsinitiative besteht darin, den aktuellen Kenntnisstand deines Teams zu ermitteln, um Lücken zu identifizieren und den spezifischen Schulungsbedarf zu bestimmen. Die Durchführung einer umfassenden Kompetenzbewertung ermöglicht es Unternehmen, den Kenntnisstand ihrer Mitarbeiter/innen im Bereich Datenanalyse und verwandter Technologien zu ermitteln. 

Diese Bewertung kann durch Umfragen, Interviews und praktische Beurteilungen erfolgen, um die Kenntnisse, das Fachwissen und die Vertrautheit mit verschiedenen Datenanalysetools und -techniken zu ermitteln. Du kannst auch die DataCamp Datenreifebewertung nutzen, um herauszufinden, wo sich dein Team, deine Abteilung und dein Unternehmen auf dem Spektrum der Datenreife befinden.

Schulung auf spezifische Bedürfnisse zuschneiden

Wenn du die aktuellen Fähigkeiten deines Teams kennst, kannst du deine Schulungsprogramme effektiv anpassen. Indem du dich auf die Bereiche konzentrierst, die verbessert werden müssen, stellst du sicher, dass dein Training relevant, zielgerichtet und wirkungsvoll ist. Die Zusammenarbeit mit deinem Partner von der Data Analytics Academy, wie z.B. DataCamp For Business, kann diesen Prozess erleichtern. 

Unsere Expertenteams können dir dabei helfen, bestehende Lernpfade anzupassen oder neue Lernpfade zu erstellen, um die spezifischen Bedürfnisse deines Unternehmens zu erfüllen und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter/innen ihre Lernziele erreichen. 

Erfolgsmetriken definieren

Es ist wichtig, klare Kennzahlen und Methoden festzulegen, um den Erfolg deines Schulungsprogramms zu messen. Definiere wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Ziele, die mit deinen Unternehmenszielen übereinstimmen, wie z.B. verbesserte analytische Fähigkeiten, erhöhte Produktivität oder verbesserte Entscheidungsfähigkeit. Diese Kennzahlen helfen dir, deine Fortschritte zu verfolgen und die Wirkung deiner Trainingsmaßnahmen zu demonstrieren.

Sei proaktiv beim Veränderungsmanagement und bei der positiven Verstärkung

Die Einführung von KI und Datentechnologien am Arbeitsplatz kann bei den Beschäftigten Ängste und Widerstand hervorrufen. Wirksame Strategien für das Veränderungsmanagement sind unerlässlich, um diese Bedenken auszuräumen. Führungskräfte sollten die Vorteile von KI und Datenerweiterung erläutern, proaktiv Ängste im Zusammenhang mit der Automatisierung ansprechen und diejenigen feiern, die sich frühzeitig für diese Initiativen einsetzen.

Andrew McAfee von der MIT Sloan School of Management betont, wie wichtig der Wandel hin zu einer Datenkultur ist, und erklärt:

Die Schaffung eines unterstützenden Umfelds, in dem Lernen und Anpassung gefeiert werden, trägt dazu bei, Widerstände abzubauen und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern.

Umfassende Ressourcen nutzen

Wir von DataCamp wissen, wie komplex der Aufbau einer Data Analytics Academy ist, und unterstützen dich bei jedem Schritt auf deinem Weg. Wir bieten eine Fülle von Ressourcen zur Datenkompetenz, darunter Blogs, Webinare und Anwendungsbeispiele, die speziell für Führungskräfte entwickelt wurden.

Vorteile von KI in der Immobilienbranche

Analysieren wir die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI in der Immobilienbranche:

Bessere Entscheidungsfindung

KI-Tools können Informationen viel schneller und genauer verarbeiten als Menschen. Diese Technologien ermöglichen prädiktive Analysen, Mustererkennung in riesigen und vielfältigen Datensätzen und automatisierte Entscheidungsfindung. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen, so dass Unternehmen schnell auf neue Chancen im Immobilienbereich reagieren oder Risiken abmildern können.

Bist du neugierig, wie KI die Entscheidungsfindung in Unternehmen unterstützen kann? In unserem Kurs "Datengestützte Entscheidungsfindung für Unternehmen " erfährst du alles darüber.

Operative Effizienz

KI kann intern eingesetzt werden, um den täglichen Betrieb deines Immobilienunternehmens zu optimieren. Durch das Aufspüren von Engpässen und ineffizienten Prozessen und das Aufzeigen von Möglichkeiten zur Rationalisierung von Abläufen kann KI deinem Unternehmen helfen, seine Leistung zu steigern und Kosten zu senken. 

Gleichzeitig entlastet die Automatisierung sich wiederholender, zeitaufwändiger Aufgaben deine Immobilienmakler/innen, die mehr Zeit haben, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Außerdem könnte KI, wenn sie gut umgesetzt wird, der Eckpfeiler der Bemühungen sein, die Arbeitszeit zu reduzieren und die Zufriedenheit deiner Beschäftigten zu erhöhen. 

Verbesserte Kundenerfahrungen

Auch die Personalisierung durch KI spielt eine entscheidende Rolle für die Kundenzufriedenheit. Indem sie das Kundenerlebnis auf die Vorlieben und das Verhalten der Kunden zuschneiden (z. B. durch die Erstellung von Grundrissen und Innendesigns auf der Grundlage ihrer Vorlieben), können Immobilienunternehmen bessere Dienstleistungen anbieten, was zu stärkeren Kundenbeziehungen und höherer Zufriedenheit führt. Der Einsatz von KI-Tools für die Kundenansprache sorgt für schnellere Antworten, genaue Immobilienempfehlungen und ein nahtloseres Kundenerlebnis, was letztendlich die Loyalität und die Kundenbindung fördert. 

Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl KI vielversprechend ist, birgt sie auch einige Herausforderungen. Analysieren wir die wichtigsten davon:

Ethische und datenschutzrechtliche Bedenken

Wenn es um den Einsatz von KI in der Immobilienbranche geht, stehen ethische Bedenken an erster Stelle! Ethische KI zu praktizieren ist wichtig, um das Vertrauen und die Fairness bei Immobilienanwendungen zu erhalten. Eine Wohnung ist die Grundlage für Stabilität und Sicherheit für eine Person oder eine Familie. Während KI die Zahlen der Sektoren steigern kann, darf die Revolution, die der Sektor bereits eingeleitet hat, nicht dazu führen, dass das Recht auf angemessenen und bezahlbaren Wohnraum eingeschränkt wird. Und das ist ein Problem, das wir bereits an vielen Orten auf der Welt beobachten können.

Themen wie KI-Voreingenommenheit, Rechenschaftspflicht und Missbrauchspotenzial werfen wichtige ethische Fragen auf, die ernsthaft angegangen werden müssen, um sicherzustellen, dass alle Menschen, unabhängig von ihrer Herkunft oder ihrem wirtschaftlichen Hintergrund, frei eine Immobilie kaufen, mieten oder verkaufen können.

Auf der anderen Seite bleibt der Datenschutz eine große Herausforderung. Der Einsatz von KI erfordert den Zugriff auf große Mengen an Immobiliendaten und persönlichen Daten, was Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes aufkommen lassen kann. Robuste Datenschutzmaßnahmen sind wichtig, um sensible Informationen zu schützen.

Darüber hinaus ist die Einhaltung der sich schnell entwickelnden rechtlichen Rahmenbedingungen für Immobilienunternehmen obligatorisch, um den Datenschutz und die faire und sichere Nutzung von KI zu gewährleisten. Ein gutes Beispiel dafür, wie die Zukunft der Compliance aussehen wird, ist das kürzlich verabschiedete EU-KI-Gesetz, eine umfassende Verordnung, die Unternehmen, darunter auch Versicherer, dazu verpflichtet, strenge Regulierungsmaßnahmen voranzutreiben. 

In unserem Lernpfad zu den Grundlagen des EU-KI-Gesetzes erfährst du mehr über diese innovative und ehrgeizige Regelung und wie du sie einhalten kannst.

Integration in bestehende Systeme

Wie wir bereits erwähnt haben, kann die Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme und deren Skalierbarkeit komplex sein und erfordert eine moderne Infrastruktur, die vielen Immobilienunternehmen fehlt. 

Der Immobiliensektor war schon immer ein Nachzügler bei der Einführung von Technologien. Diese Unternehmen haben in der Regel Altsysteme, die nicht ohne Weiteres mit modernen KI-Tools verbunden werden können. Die Kombination von maschinellem Lernen und KI-Technologien mit diesen etablierten Prozessen erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung, um Unterbrechungen zu vermeiden. Versicherungsunternehmen müssen ihre aktuelle Infrastruktur bewerten, potenzielle Integrationsprobleme identifizieren und in die notwendigen Upgrades investieren, um sicherzustellen, dass beide Systeme harmonisch mit den bestehenden Technologien zusammenarbeiten.

Kosten- und ROI-Analyse

Ein weiterer Faktor ist die Bewertung der Kosten und der Investitionsrendite (ROI) der Implementierung von KI-Lösungen. Die Entwicklung und Einführung von KI-Lösungen kann teuer sein und erfordert erhebliche Investitionen in Technologie, Infrastruktur und Schulungen. Während KI zu Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen führen kann, müssen die Anfangsinvestitionen und die laufenden Wartungskosten sorgfältig abgewogen werden.

Zukünftige Trends in KI und Immobilien

Ein Blick in die Zukunft der Immobilienbranche zeigt spannende Perspektiven für KI. Laut der Global Real Estate Technology Survey 2023 von JLL sind Immobilienunternehmen der Meinung, dass künstliche Intelligenz (KI) und generative KI die Technologien sind, die in den nächsten drei Jahren den größten Einfluss auf die Immobilienbranche haben werden. Aus wirtschaftlicher Sicht sind die Zahlen beeindruckend. Die neueste Analyse des McKinsey Global Institute prognostiziert, dass Gen-KI einen Wert von 110 bis 180 Milliarden Dollar oder mehr für die Immobilienbranche generieren könnte. 

Das gesamte Unternehmen hat sich bereits auf eine Reise der Transformation begeben, wobei KI und andere strategische Technologien wie das Internet der Dinge, 3D-Druck und Robotik die wichtigsten Treiber des Wandels sind. Um einen schnellen und reibungslosen Übergang zu gewährleisten, müssen Immobilienunternehmen und -makler jedoch wissen, wie sie diese leistungsstarken Werkzeuge nutzen können.  

Wie bereits erwähnt, erfordert der Aufbau einer erfolgreichen KI-Strategie erhebliche Anstrengungen und Ressourcen. Aber selbst Unternehmen mit großem Geldbeutel scheitern bei der Umsetzung von KI-Lösungen. Und warum? Weil sie nicht genug qualifizierte Mitarbeiter mit KI-Kenntnissen haben. 

Die erfolgreiche Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen erfordert qualifizierte Arbeitskräfte. Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten und andere Fachleute mit Kenntnissen in KI und maschinellem Lernen sind für die Entwicklung, Interpretation und Verwaltung dieser Technologien unerlässlich. 

Zum Glück gibt es das DataCamp, das den Versicherern hilft. Mit unserer DataCamp for Business-Lösung können wir deinem Unternehmen helfen, Daten- und KI-Kompetenz zu erlangen. Mit einer skalierbaren Lösung, die für Teams jeder Größe geeignet ist, sowie anpassbaren Lernpfaden und detaillierten Berichten kann DataCamp for Business dir helfen, dein Unternehmen zu transformieren und KI-fähig zu machen. 

Fazit

Wir hoffen, dass dir dieser Artikel gefallen hat. KI ist einer der wichtigsten Treiber für Veränderungen in der Immobilienbranche. Die Anwendung von KI und maschinellem Lernen in der Immobilienbranche revolutioniert den Sektor bereits, und es wird noch mehr kommen.

Da diese Systeme immer intelligenter werden, werden Immobilienunternehmen mit einem soliden Verständnis der KI-Grundlagen wahrscheinlich einen großen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten haben. 

Fordere eine Demo an, um zu erfahren, wie DataCamp dich durch den Prozess der Weiterbildung deines gesamten Teams und den Aufbau einer datenfreundlichen Kultur führen kann. In der Zwischenzeit kannst du dich in unseren Materialien zum Thema KI informieren:

• Lernpfad AI Business Fundamentals 
• Wie du im Jahr 2025 KI von Grund auf lernst: Ein kompletter Expertenleitfaden
• Zertifizierung der KI-Grundlagen
• Praxisnahe Daten- und KI-Schulungen für Finanzdienstleistungen
• KI im Bankwesen: Wie KI den Bankensektor verändert
• 10 Wege, ChatGPT für Finanzen zu nutzen
• Was ist das EU-KI-Gesetz? Ein zusammenfassender Leitfaden für Führungskräfte
• Grundlagen des EU-KI-Gesetzes
• DataCamp für Unternehmen Demo
• KI-Integration: Top-Tipps für die Integration von KI in dein Unternehmen
• Was ist KI-Kompetenz? Ein umfassender Leitfaden für Anfänger
• Der State of Data & AI Literacy Report 2024 stellt sich vor
• Der Leitfaden für Lernende zur KI-Kompetenz
• Führende Plattform für KI-Kenntnisse in deinem gesamten Unternehmen