Wie AI die Immobilienbewirtschaftung verändert

Ein Artikel von: Prof. Dr. Markus Schmidiger

Im Executive Briefing „AI @ Real Estate“ der Hochschule Luzern vom 1.4.2026 wurden genau diese Fragen diskutiert und anhand zweier Praxisbeispiele greifbar gemacht: einer AI-native Firma und einem etablierten Immobilienunternehmen im Transformationsprozess.

Die Aufzeichnung des Webinars finden Sie hier.

Die Ausgangslage: Eine Branche unter Druck

Die Immobilienbewirtschaftung ist heute geprägt von strukturellen Herausforderungen. Fragmentierte IT-Systeme, manuelle Prozesse und Medienbrüche führen zu Ineffizienzen im Alltag. Gleichzeitig steigen die Erwartungen der Mieter, während Fachkräftemangel und hohe Fluktuation den Druck zusätzlich erhöhen  

Typisch ist ein „Tool-Wildwuchs“ aus ERP-Systemen, E-Mails, Excel-Dateien und Dokumentenablagen. Diese fehlende Integration erschwert nicht nur den Zugriff auf Informationen, sondern verhindert auch eine durchgängige Automatisierung.

Warum KI gerade hier enormes Potenzial hat

Trotz dieser Herausforderungen bietet die Branche ideale Voraussetzungen für den Einsatz von KI. Viele Prozesse sind repetitiv, standardisierbar und basieren auf klaren Datenstrukturen.

KI kann insbesondere:

• Kommunikationsprozesse automatisieren
• Informationen schneller zugänglich machen
• Entscheidungen unterstützen
• Prozesse effizienter gestalten

Das zentrale Ziel ist dabei nicht die vollständige Automatisierung, sondern die Entlastung der Bewirtschafter, sodass sie sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können  

Ansatz 1: Die AI-native Bewirtschaftung

Ein besonders spannender Einblick kam von Bewy, einem Unternehmen, das von Beginn an konsequent auf KI gesetzt hat.

Hier wurde die gesamte Organisation „auf der grünen Wiese“ entwickelt, ohne Altlasten oder gewachsene Systemlandschaften. Das Ergebnis ist eine vollständig integrierte Plattform, in der alle Daten und Prozesse miteinander verbunden sind.

Ein zentrales Element ist ein digitales Asset-Management-Portal, das Eigentümern jederzeit Zugriff auf aktuelle Kennzahlen bietet. Gleichzeitig übernehmen KI-Agenten zahlreiche operative Aufgaben, etwa:

• Schadensmeldungen automatisiert bearbeiten
• Mieteranfragen beantworten
• Handwerker koordinieren
• Buchhaltungsprozesse unterstützen

Ein konkretes Beispiel zeigt, wie ein Schaden gemeldet wird: Die KI erfasst das Anliegen, klassifiziert es, sammelt zusätzliche Informationen und bereitet die nächsten Schritte vor. Der Mensch bleibt zwar in der Kontrolle, wird aber deutlich entlastet  

Die Effekte sind beachtlich: Bis zu sechs Stunden Zeitersparnis pro Woche und Mitarbeiter sowie deutlich schnellere Reaktionszeiten gegenüber Mietern  

Fazit: Wer von Anfang an auf KI setzt, kann Prozesse radikal neu denken und maximale Effizienz erzielen.

Ansatz 2: Transformation eines etablierten Unternehmens

Ganz anders sieht die Situation bei Arlewo aus, einem traditionsreichen Unternehmen mit über 50 Jahren Erfahrung und mehr als 160 Mitarbeitenden.

Hier ist die Ausgangslage typisch für die Branche: eine Vielzahl von Tools, fehlende Schnittstellen und keine zentrale Datenbasis. Die Folge sind ineffiziente Abläufe und hoher administrativer Aufwand  

Der Weg zur digitalen Transformation erfolgt daher schrittweise:

• Organisatorisch: Zentralisierung von Backoffice-Tätigkeiten und Einführung standardisierter Prozesse
• Technologisch: Reduktion der Tool-Landschaft und Vereinheitlichung der Datenbasis
• Strategisch: Integration von KI als zentralem Bestandteil der zukünftigen IT-Architektur  

Dieser Ansatz zeigt deutlich: KI allein reicht nicht aus. Erst durch die Anpassung von Prozessen und Strukturen kann ihr Potenzial wirklich genutzt werden.

Fazit: Transformation ist möglich, erfordert jedoch Zeit, klare Strategie und konsequentes Change Management.

Zwei Wege, ein Ziel

Der Vergleich der beiden Ansätze macht deutlich:

• AI-native Unternehmen sind schneller und effizienter
• Etablierte Unternehmen müssen bestehende Strukturen überwinden
• Der größte Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern im Ausgangspunkt

Während neue Unternehmen KI direkt in ihr Geschäftsmodell integrieren können, müssen bestehende Organisationen zunächst ihre Prozesse und Datenbasis neu ordnen.

Die wichtigsten Learnings

Aus dem Webinar lassen sich fünf zentrale Erkenntnisse ableiten:

1. KI ist kein SelbstläuferOhne Anpassung der Organisation bleibt der Effekt begrenzt
2. Datenqualität ist entscheidendSchlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen
3. Standardisierung ist VoraussetzungNur klar definierte Prozesse lassen sich automatisieren
4. Der Mensch bleibt zentralKI unterstützt, ersetzt aber nicht vollständig
5. Transformation statt OptimierungDer größte Hebel liegt im Umdenken des gesamten Systems

Fazit: KI als Treiber eines neuen Betriebsmodells

Die Immobilienbewirtschaftung steht am Anfang einer tiefgreifenden Transformation. KI bietet enorme Chancen, doch ihr Nutzen hängt stark davon ab, wie konsequent Unternehmen ihre Prozesse, Systeme und Organisation neu ausrichten.

Die zentrale Erkenntnis des Webinars lautet daher:

KI ist nicht nur ein Tool, sondern ein neues Betriebsmodell.

Unternehmen, die bereit sind, diesen Wandel aktiv zu gestalten, können nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch die Qualität ihrer Dienstleistungen nachhaltig verbessern.

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