Mehr Daten führen nicht zu besseren Entscheidungen.

Ein Gespräch von Moritz Eck, AssetOS und Thomas Möckel, Wüest Partner mit Prof. Dr. Markus Schmidiger anlässlich der Konferenz «AI@RE: Reprogramming Real Estate»

Die Branche ertrinkt im Datenüberfluss

Lange Zeit war Information ein knappes Gut. Wer über die besseren Daten verfügte, hatte einen Wettbewerbsvorteil. Marktberichte waren teuer, Datenbanken exklusiv, Analysen aufwendig.

Diese Welt existiert nicht mehr.

Heute ist die Beschaffung von Informationen zunehmend automatisierbar. KI-Agenten recherchieren Märkte, analysieren Dokumente und erstellen Berichte. Öffentliche Datenbestände werden laufend ausgebaut. Die technische Hürde, Informationen zu beschaffen, sinkt rapide.

Warum werden Entscheidungen dadurch nicht automatisch besser?

Ein Beispiel aus der Praxis verdeutlicht das Problem. Ein Verkaufsdossier beschreibt ein Objekt als Mehrfamilienhaus. Das Gebäude- und Wohnungsregister klassifiziert dasselbe Objekt als Hotel. Das Grundbuch weist Stockwerkeigentum aus. Ein Blick auf Google Maps liefert wiederum einen anderen Eindruck.

Welche Quelle stimmt?

Die Frage mag banal erscheinen. Tatsächlich steht sie exemplarisch für ein Problem, das viele Unternehmen unterschätzen. Die Herausforderung besteht heute nicht mehr darin, Daten zu finden. Die Herausforderung besteht darin, zu verstehen, welchen Daten man vertrauen kann.

Viele Führungskräfte beschäftigen sich derzeit mit der Frage, wie sie mehr Daten nutzen können. Vielleicht sollten sie sich zuerst fragen, wie viele ihrer heutigen Entscheidungen bereits auf fehlerhaften, veralteten oder widersprüchlichen Daten beruhen, ohne dass es ihnen bewusst ist. Denn dort liegt das eigentliche Risiko.

KI produziert keine Wahrheit

Die Diskussion über künstliche Intelligenz leidet häufig unter einem Missverständnis. Viele Menschen behandeln die Antwort einer KI wie eine Tatsache. Tatsächlich ist sie zunächst nichts anderes als eine Hypothese. KI kann Informationen extrahieren, Zusammenhänge erkennen, Muster identifizieren, Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Was sie nicht kann, ist Wahrheit garantieren.

Wenn eine KI einen Mietzins aus einem Dokument extrahiert, eine Grundstücksfläche bestimmt oder einen Asset-Typ klassifiziert, bedeutet dies lediglich, dass sie eine plausible Interpretation gefunden hat. Ob diese Interpretation korrekt ist, steht auf einem anderen Blatt.

Deshalb wird die Bedeutung von Human-in-the-Loop in Zukunft nicht abnehmen, sondern zunehmen.

Die grösste Gefahr von KI sind nicht Halluzinationen, sondern der Eindruck, dass falsche Entscheidungen plötzlich plausibel aussehen. Ein Fehler in einer Excel-Tabelle ist oft sichtbar. Ein Fehler in einem komplexen KI-gestützten Entscheidungsprozess hingegen kann durch zahlreiche Quellen, Modelle und Berechnungen scheinbar legitimiert werden. Die Entscheidung wirkt fundiert, professionell und objektiv.

Und kann trotzdem falsch sein.

Je stärker KI in Entscheidungsprozesse integriert wird, desto wichtiger werden Validierung, Plausibilisierung und Verantwortung. Die Rolle des Menschen verschiebt sich damit grundlegend. Künftig wird seine wichtigste Aufgabe nicht mehr darin bestehen, Informationen zu sammeln, sondern darin, Unsicherheit zu erkennen, Widersprüche sichtbar zu machen und Verantwortung für Entscheidungen zu übernehmen.

Das eigentliche Problem heisst Entscheidungslogik

Viele Unternehmen investieren derzeit in Datenplattformen. Andere investieren in KI-Assistenten. Wieder andere bauen Dashboards und Reporting-Lösungen auf. All diese Investitionen können sinnvoll sein, sie lösen jedoch nur einen Teil des Problems. Die entscheidende Frage lautet nämlich: Was passiert nach der Analyse?

Die klassische Marktanalyse endet mit einem Bericht. Daten werden gesammelt, ausgewertet und präsentiert. Anschliessend beginnt die eigentliche Arbeit: die Entscheidung.

Hier verschiebt sich der Engpass: Daten, Analysen und Berichte werden günstiger, gute Entscheidungen werden wertvoller.

Damit verändert sich auch die Rolle von Market Intelligence. Jahrzehntelang bestand die Aufgabe darin, Informationen bereitzustellen. Künftig wird es darum gehen, Entscheidungsräume zu strukturieren.

Die zentrale Frage lautet weniger, was der Markt sagt, sondern viel eher: „Welche Handlungsoptionen ergeben sich daraus und welche Konsequenzen haben sie?“

Das mag wie eine sprachliche Feinheit wirken. Tatsächlich handelt es sich um einen fundamentalen Paradigmenwechsel. Der Engpass verschiebt sich von der Informationsbeschaffung zur Entscheidungslogik.

KI bewertet nicht, sondern stellt Lösungsräume bereit

Besonders deutlich wird dieser Wandel bei Entwicklungs- und Investitionsentscheidungen.

Heute analysieren Experten einige wenige Nutzungsvarianten einer Parzelle. Sie bewerten Marktpotenziale, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und Risiken. Auf dieser Grundlage entsteht eine Empfehlung.

Das Problem liegt auf der Hand. Von den möglicherweise tausenden zulässigen Varianten werden nur wenige überhaupt untersucht. Nicht weil die Experten schlecht arbeiten würden. Sondern weil menschliche Zeit, Ressourcen und Denkfähigkeit Grenzen setzen.

KI verändert diese Grenzen fundamental. Plötzlich lassen sich nicht mehr zehn Varianten analysieren, sondern tausend. Marktinformationen, Baurecht, ESG-Kriterien, Investoreninteressen und regulatorische Anforderungen können gleichzeitig berücksichtigt werden. Statt einzelne Optionen zu prüfen, wird der gesamte Lösungsraum analysiert. Das Potential der KI besteht auch, alle Varianten unter diesen und auch neuen, bisher nur peripher angewendeten Kriterien wie z.B. Lebensqualität, Belichtung, Aussicht zu evaluieren und daraus die optimalen Varianten vorzuschlagen.

Das verändert die Rolle des Menschen. Seine Aufgabe besteht künftig nicht mehr primär darin, Lösungen zu finden sondern darin, die beste Lösung aus einer Vielzahl möglicher Optionen auszuwählen und zu verantworten.

Noch spannender ist eine andere Frage: Was passiert, wenn die optimale Lösung eine ist, auf die kein Mensch gekommen wäre? Das ist möglicherweise die grösste strategische Bedeutung künstlicher Intelligenz: Sie macht nicht nur bestehende Prozesse effizienter sondern erweitert den Raum des Denkbaren.

Braucht es den klassischen Marktanalysten überhaupt noch?

Diese Frage wird selten offen gestellt, dennoch beschäftigt sie viele Unternehmen.

Wenn KI Daten sammeln, Marktberichte erstellen, Szenarien simulieren und Varianten analysieren kann: welche Rolle bleibt dann dem Menschen?

Die Antwort ist überraschend: Je leistungsfähiger KI wird, desto wichtiger werden jene Fähigkeiten, die Maschinen nicht besitzen, also Urteilsvermögen, Verantwortung, Einordnung, Vertrauen.

Der Marktanalyst der Zukunft wird weniger Zeit mit Datensammlung verbringen und mehr Zeit damit, Unsicherheiten sichtbar zu machen, Zielkonflikte zu moderieren und Entscheidungen zu legitimieren. Der Wert verschiebt sich vom Informationslieferanten zum Entscheidungsarchitekten.

Das betrifft nicht nur Berater. Es betrifft Investoren, Asset Manager, Entwickler, Eigentümer und Bewerter gleichermassen. Die Frage lautet künftig nicht mehr, wer Informationen beschaffen kann, sondern, wer aus denselben Informationen die besseren Schlüsse zieht.

Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt nicht in den Daten

Viele Unternehmen glauben noch immer, ihr grösster Wettbewerbsvorteil liege in exklusiven Datenbeständen. Das ist eine gefährliche Illusion, denn öffentliche Daten werden immer breiter verfügbar, Marktinformationen zunehmend standardisiert und KI-Modelle stehen immer mehr Unternehmen zur Verfügung.

Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht damit an einer anderen Stelle, nämlich dort, wo Unternehmen ihre eigenen Erfahrungen systematisch nutzbar machen.

Welche Objekte wurden gekauft? Welche bewusst nicht? Welche Investitionen haben Wert geschaffen? Welche Entscheidungen haben sich im Nachhinein als Fehler erwiesen? Die wertvollsten Daten eines Unternehmens liegen oft nicht draussen im Markt sondern in den eigenen Erfahrungen und Entscheidungen der Vergangenheit.

Wer diese Erfahrungen mit modernen Entscheidungsmodellen verbindet, schafft einen Vorsprung, den Wettbewerber nicht einfach kopieren können. Die spannendste Datenquelle der Zukunft ist deshalb nicht das nächste Datenprodukt sondern das institutionelle Gedächtnis des Unternehmens.

Die Zukunft gehört nicht den Unternehmen mit der besten KI

Viele Führungskräfte betrachten künstliche Intelligenz heute noch als Produktivitätstechnologie. Sie erwarten schnellere Analysen, günstigere Prozesse und effizientere Abläufe. All das wird eintreten, aber das ist nicht die eigentliche Revolution. Die wahre Transformation beginnt dort, wo Unternehmen aufhören, Informationen zu produzieren, und beginnen, Entscheidungsfähigkeit systematisch aufzubauen.

Die letzten zwanzig Jahre gehörten den Unternehmen, die Informationen beschaffen konnten. Die nächsten zwanzig Jahre werden den Unternehmen gehören, die bessere Entscheidungen treffen. Nicht Daten werden knapp oder Rechenleistung, oder künstliche Intelligenz, sondern etwas anderes: das Urteilsvermögen.

KI wird nicht entscheiden, welche Unternehmen erfolgreich werden. Sie wird vielmehr schonungslos sichtbar machen, welche Unternehmen über eine belastbare Entscheidungslogik verfügen und welche nicht.

Wer keine Entscheidungsarchitektur besitzt, wird schneller scheitern. Wer sie besitzt, wird schneller lernen, schneller handeln und schneller gewinnen.

Denn in einer Welt, in der jeder Zugang zu denselben Informationen hat, entsteht Wettbewerbsvorteil nicht mehr durch Wissen, sondern durch die Fähigkeit, aus Unsicherheit bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Zukunft gehört somit nicht Artificial Intelligence, sondern Decision Intelligence.

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