{"id":9756,"date":"2026-06-08T06:30:00","date_gmt":"2026-06-08T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/immobilienblog\/?p=9756"},"modified":"2026-06-05T16:23:56","modified_gmt":"2026-06-05T14:23:56","slug":"vom-buzzword-zum-business-case","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/immobilienblog\/2026\/06\/08\/vom-buzzword-zum-business-case\/","title":{"rendered":"Vom Buzzword zum Business Case: AI in Real Estate wird erwachsen"},"content":{"rendered":"\n

Ein Artikel von: Jonas Haab<\/a><\/p>\n\n\n\n

Bereits zur Er\u00f6ffnung machten Prof. Dr. Markus Schmidiger<\/a> und Dr. Marc Gille-Sepehri<\/a> deutlich, dass es nicht um weitere Diskussionen \u00fcber einzelne Anwendungen gehen soll. Im Fokus standen praxisnahe Erfahrungen, konkrete Umsetzungsans\u00e4tze und die Frage, wie sich die Immobilienwirtschaft langfristig auf die neue technologische Realit\u00e4t vorbereiten kann.<\/p>\n\n\n\n

AI als Basistechnologie mit weitreichenden Folgen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die erste Keynote von Dr. Christoph Holzmann<\/a> widmete sich der Frage, was AI heute noch nicht kann und welche Entwicklungen in den kommenden Jahren zu erwarten sind. Dabei wurde AI als sogenannte General Purpose Technology eingeordnet, vergleichbar mit Elektrizit\u00e4t, Internet oder Eisenbahn. Solche Technologien ver\u00e4ndern nicht nur einzelne Arbeitsprozesse, sondern ganze Wirtschafts- und Gesellschaftssysteme.<\/p>\n\n\n\n

Besonders eindr\u00fccklich war die Vorstellung der verschiedenen Entwicklungsstufen moderner AI-Systeme. W\u00e4hrend Unternehmen heute noch haupts\u00e4chlich mit Konversations-AI arbeiten, zeichnen sich bereits agentische Systeme ab, die eigenst\u00e4ndig Ziele verfolgen, Entscheidungen vorbereiten und zunehmend komplexe Aufgaben \u00fcbernehmen k\u00f6nnen. Die eigentliche Herausforderung liege deshalb nicht in der Technologie selbst, sondern in der F\u00e4higkeit von Organisationen, sich auf die daraus entstehenden Ver\u00e4nderungen einzustellen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 1: Dr. Christoph Holzmann<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Von Chatbots zu agentischen Gesch\u00e4ftsprozessen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wie diese Transformation praktisch aussehen kann, zeigten Dr. Marc Gille-Sepehri<\/a> und Prof. Dr. Michael zur M\u00fchlen<\/a> im Vortrag zum Agentic Business Process Management.<\/p>\n\n\n\n

Ihre zentrale These: AI automatisiert keine Unternehmen, sondern einzelne Aufgaben. Der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn diese Aufgaben in intelligente Prozesse eingebettet werden. Dabei gewinnen sogenannte AI-Agenten zunehmend an Bedeutung. Sie greifen nicht nur auf Sprachmodelle zur\u00fcck, sondern verbinden Datenbanken, Suchsysteme, Fachwissen und externe Werkzeuge zu autonomen Prozessketten.<\/p>\n\n\n\n

Gerade in der Immobilienwirtschaft er\u00f6ffnet dies neue M\u00f6glichkeiten. Viele Informationen liegen heute noch verteilt in Dokumenten, E-Mails, Excel-Dateien oder im Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender. Agentische Systeme k\u00f6nnen dieses Wissen k\u00fcnftig strukturieren und f\u00fcr operative Prozesse nutzbar machen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 2: Dr. Marc Gille-Sepehri und Prof. Dr. Michael zur M\u00fchlen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Was die Immobilienbranche aus zehn Jahren PropTech lernen kann<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Einen kritischen Blick auf die vergangenen Jahre warf Stefan Zanetti<\/a>. Seine Analyse der PropTech-Entwicklung lieferte wichtige Erkenntnisse f\u00fcr die aktuelle AI-Welle.<\/p>\n\n\n\n

Viele PropTech-Unternehmen h\u00e4tten vor allem Softwarefunktionen verkauft, w\u00e4hrend Immobilienunternehmen eigentlich konkrete Ergebnisse erwarteten. Die Folge seien zahlreiche L\u00f6sungen gewesen, die technisch \u00fcberzeugten, den operativen Nutzen jedoch nicht ausreichend sichtbar machten.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Zukunft prognostiziert Zanetti einen fundamentalen Wandel: Statt Software werden zunehmend Resultate verkauft. Digitale Assistenten und AI-Agenten \u00fcbernehmen Aufgaben direkt und agieren zunehmend wie virtuelle Mitarbeitende. Entscheidend wird deshalb weniger die Technologie selbst sein als das Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die tats\u00e4chlichen Probleme und Bed\u00fcrfnisse der Immobilienbranche.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 3: Stefan Zanetti<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Praxisbeispiele zeigen den Weg in die Umsetzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dass diese Entwicklung l\u00e4ngst begonnen hat, zeigten die Praxisbeispiele am Vormittag.<\/p>\n\n\n\n

Helvetia<\/a> pr\u00e4sentierte gemeinsam mit QAECY<\/a> ihren Ansatz f\u00fcr AI-gest\u00fctztes Wissensmanagement. Ausgangspunkt waren die typischen Herausforderungen grosser Immobilienorganisationen: tausende Dokumente, heterogene Datenbest\u00e4nde und fehlende Transparenz \u00fcber vorhandenes Wissen.<\/p>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung basiert auf sogenannten Knowledge Graphs. Dokumente werden dabei nicht mehr lediglich gespeichert, sondern in strukturierte Wissenselemente zerlegt und miteinander verkn\u00fcpft. Dadurch kann AI Zusammenh\u00e4nge erkennen, Due-Diligence-Prozesse unterst\u00fctzen, Risiken identifizieren oder automatisch Management-Dashboards erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiteres eindr\u00fcckliches Praxisbeispiel lieferten Peter Halter Immobilien und ailean.io. Anhand von \u00fcber tausend realen Mieteranfragen wurde gezeigt, wie AI die Bearbeitung standardisierter Kundenanliegen unterst\u00fctzen kann. Die Pr\u00e4sentation verdeutlichte, dass AI insbesondere dort Mehrwert schafft, wo grosse Mengen wiederkehrender Aufgaben effizient verarbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Auch der Beitrag von J\u00f6rg Jungedeitering zeigte, wie sich regulatorische Anforderungen und Richtlinien im Facility Management in operative Prozesse \u00fcbersetzen lassen. Dabei wurde deutlich, dass erfolgreiche AI-Projekte immer eine Kombination aus Technologie, Datenqualit\u00e4t und organisatorischer Verankerung erfordern.<\/p>\n\n\n\n

Drei Workshop-Tracks, eine gemeinsame Erkenntnis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Am Nachmittag vertieften die Teilnehmenden die Diskussion in drei parallelen Workshop-Tracks.<\/p>\n\n\n\n

Track 1: Daten als Fundament jeder AI-Strategie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Track \u201eOperations & Data Intelligence\u201c besch\u00e4ftigte sich mit der Frage, welche Voraussetzungen Unternehmen schaffen m\u00fcssen, bevor AI \u00fcberhaupt produktiv eingesetzt werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Die Referierenden waren sich einig: Datenqualit\u00e4t ist wichtiger als die Wahl des AI-Modells. Ohne strukturierte Daten, integrierte Prozesse und ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis von Informationen k\u00f6nnen selbst modernste AI-Systeme keinen nachhaltigen Mehrwert erzeugen.<\/p>\n\n\n\n

Besonders hervorgehoben wurde die Bedeutung durchg\u00e4ngiger Datenmodelle \u00fcber den gesamten Immobilienlebenszyklus hinweg. Erst wenn Geb\u00e4ude-, Betriebs- und Nutzungsdaten miteinander verbunden sind, entstehen die Voraussetzungen f\u00fcr skalierbare AI-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 4: Dr. Marius Zumwald<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Track 2: Von Market Research zu Decision Intelligence<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Track \u201eMarket Intelligence\u201c stand die Zukunft datenbasierter Entscheidungen im Mittelpunkt.<\/p>\n\n\n\n

Die Referierenden zeigten, dass die Immobilienbranche k\u00fcnftig nicht mehr unter Datenmangel leiden wird. Die eigentliche Herausforderung besteht vielmehr darin, aus einer Vielzahl von Informationen belastbare Entscheidungen abzuleiten.<\/p>\n\n\n\n

Neue Anwendungen erm\u00f6glichen bereits heute die Analyse tausender Entwicklungsszenarien, die Optimierung ganzer Immobilienportfolios oder die automatisierte Bewertung von Investitionsoptionen. Dennoch blieb eine Botschaft konstant: AI kann Entscheidungen vorbereiten, die Verantwortung bleibt beim Menschen.<\/p>\n\n\n\n

Vertrauen, Validierung und Plausibilisierung wurden als zentrale Erfolgsfaktoren hervorgehoben.<\/p>\n\n\n\n

Track 3: Der Mensch bleibt der entscheidende Faktor<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der dritte Track \u201eHuman & Organization\u201c r\u00fcckte die menschliche Seite der Transformation in den Fokus.<\/p>\n\n\n\n

Die Referierenden machten deutlich, dass die gr\u00f6ssten Herausforderungen der AI-Einf\u00fchrung nicht technischer, sondern organisatorischer Natur sind. Neue Technologien ver\u00e4ndern Aufgaben, Rollen, F\u00fchrungsverst\u00e4ndnisse und Unternehmenskulturen gleichzeitig.<\/p>\n\n\n\n

Besonders intensiv diskutiert wurden Fragen der Ver\u00e4nderungsf\u00e4higkeit, der mentalen Gesundheit sowie der Kompetenzentwicklung. Unternehmen m\u00fcssen k\u00fcnftig nicht nur neue Technologien einf\u00fchren, sondern gleichzeitig Lernf\u00e4higkeit, Vertrauen und Resilienz st\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n

Die Luzerner Kantonalbank zeigte dabei eindr\u00fccklich, wie AI systematisch \u00fcber Schulungen, AI-Champions und organisatorische Verankerung eingef\u00fchrt werden kann. Gleichzeitig wurde deutlich, dass erfolgreiche Transformation weit mehr erfordert als einzelne Pilotprojekte.<\/p>\n\n\n\n

AI@RE Best Use Case Award 2026: Avendo gewinnt mit durchg\u00e4ngiger AI-Transformation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein besonderer H\u00f6hepunkt der AI@RE Konferenz 2026 war die Verleihung des AI@RE Best Use Case Award. Der Preis wird gemeinsam von der Hochschule Luzern, dem ImmobilienBusiness und der Immobilien Zeitung vergeben und zeichnet Unternehmen aus, die K\u00fcnstliche Intelligenz nicht nur testen, sondern bereits erfolgreich und messbar in ihre Gesch\u00e4ftsprozesse integriert haben.<\/p>\n\n\n\n

Die f\u00fcnf nominierten Unternehmen zeigten eindr\u00fccklich, wie vielf\u00e4ltig die Einsatzm\u00f6glichkeiten von AI entlang der Immobilienwertsch\u00f6pfungskette inzwischen sind. Die Bandbreite reichte von automatisierter Geb\u00e4udedokumentation \u00fcber datengetriebenes Asset Management bis hin zu vollst\u00e4ndig neu gedachten Bewirtschaftungs- und Maklerprozessen.<\/p>\n\n\n\n

Den diesj\u00e4hrigen Award gewann Avendo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 5: \u00dcbergabe Award an Avendo<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Avendo \u00fcberzeugt mit End-to-End-Automatisierung im Maklergesch\u00e4ft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mit seiner L\u00f6sung demonstrierte Avendo<\/a>, wie sich das traditionelle Maklergesch\u00e4ft durch K\u00fcnstliche Intelligenz grundlegend neu gestalten l\u00e4sst. Statt einzelne Prozessschritte zu optimieren, verfolgt das Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz: Von der Akquise \u00fcber die Immobilienbewertung bis hin zur Vermarktung, dem Lead-Management und der Verkaufsabwicklung wird der gesamte Prozess digital unterst\u00fctzt und intelligent orchestriert.<\/p>\n\n\n\n

Besonders beeindruckte die Jury die konsequente Integration verschiedener AI-Komponenten in ein durchg\u00e4ngiges \u00d6kosystem. Predictive Analytics, intelligente Agenten und automatisierte Workflows greifen nahtlos ineinander und erm\u00f6glichen erhebliche Effizienzsteigerungen sowie eine deutlich h\u00f6here Skalierbarkeit. Gleichzeitig profitieren Kundinnen und Kunden von schnelleren Abl\u00e4ufen und einer verbesserten Servicequalit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Avendo<\/a> zeigt exemplarisch, wie AI nicht nur einzelne Aufgaben automatisieren, sondern ganze Gesch\u00e4ftsmodelle transformieren kann. Damit steht das Unternehmen sinnbildlich f\u00fcr die Entwicklung, die sich w\u00e4hrend der gesamten Konferenz als roter Faden durch viele Vortr\u00e4ge zog: Der gr\u00f6sste Mehrwert entsteht dort, wo Prozesse, Daten und AI zu einem integrierten Gesamtsystem zusammenwachsen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcnf Finalisten zeigen die Breite der AI-Anwendungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Neben dem Gewinner pr\u00e4sentierten vier weitere Unternehmen innovative L\u00f6sungen mit hohem Praxisnutzen.<\/p>\n\n\n\n

Bewy<\/a> zeigte, wie sich die Immobilienbewirtschaftung mit AI-Agenten, Voice Bots und intelligenten Workflows neu organisieren l\u00e4sst. Dabei bleibt der Mensch bewusst Teil des Prozesses und \u00fcbernimmt Kontrolle sowie Qualit\u00e4tssicherung. Das Ergebnis ist ein skalierbares Betriebsmodell mit deutlich h\u00f6herer Effizienz und verbessertem Kundenservice.<\/p>\n\n\n\n

Flint<\/a> demonstrierte das Potenzial von Computer Vision f\u00fcr die automatisierte Erfassung von Geb\u00e4ude- und Anlagendaten. Dokumente, Pl\u00e4ne, Fotos und Videos werden automatisiert analysiert und in strukturierte Datens\u00e4tze \u00fcberf\u00fchrt. Dadurch lassen sich Bestandsaufnahmen und Dokumentationsprozesse erheblich beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n

Scandens<\/a> \u00fcberzeugte mit einer Plattform zur datenbasierten Sanierungs- und Investitionsplanung. Durch die Verkn\u00fcpfung von Geb\u00e4ude-, Energie- und Zustandsdaten k\u00f6nnen verschiedene Entwicklungsszenarien simuliert und hinsichtlich Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und regulatorischer Anforderungen bewertet werden.<\/p>\n\n\n\n

Vyzn<\/a> wiederum zeigte, wie AI und BIM die Projektentwicklung ver\u00e4ndern k\u00f6nnen. Die Plattform analysiert digitale Geb\u00e4udemodelle automatisiert und optimiert Varianten gleichzeitig hinsichtlich Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit, Energieeffizienz und technischer Machbarkeit. Entscheidungen, die bisher Wochen ben\u00f6tigten, k\u00f6nnen dadurch innerhalb weniger Minuten vorbereitet werden.<\/p>\n\n\n\n

Vom Experiment zur Wertsch\u00f6pfung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Verleihung des AI@RE Best Use Case Award machte deutlich, wie stark sich die Diskussion rund um K\u00fcnstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft ver\u00e4ndert hat. Im Mittelpunkt stehen nicht mehr einzelne Tools oder technologische M\u00f6glichkeiten, sondern konkrete Gesch\u00e4ftsergebnisse und messbarer Nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Die Finalisten zeigten eindr\u00fccklich, dass AI bereits heute produktiv eingesetzt wird und reale Mehrwerte schafft. Gleichzeitig wurde sichtbar, dass erfolgreiche L\u00f6sungen fast immer auf derselben Grundlage beruhen: qualitativ hochwertige Daten, integrierte Prozesse und ein tiefes Verst\u00e4ndnis der jeweiligen Gesch\u00e4ftsanforderungen.<\/p>\n\n\n\n

Der diesj\u00e4hrige Gewinner Avendo verk\u00f6rpert diese Entwicklung besonders konsequent und setzte damit ein starkes Zeichen f\u00fcr die Zukunft der digitalen Immobilienwirtschaft.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Abbildung 6: Avendo<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00dcber s\u00e4mtliche Vortr\u00e4ge und Workshops hinweg zog sich eine gemeinsame Erkenntnis: Der entscheidende Wettbewerbsvorteil entsteht k\u00fcnftig nicht durch den Zugang zu AI allein. Erfolgreich werden jene Organisationen sein, die es schaffen, Daten, Prozesse, Wissen und Menschen intelligent miteinander zu verbinden.<\/p>\n\n\n\n

Die AI@RE 2026 hat gezeigt, dass die Immobilienwirtschaft die Experimentierphase zunehmend hinter sich l\u00e4sst. Die Diskussion verschiebt sich von der Frage, ob AI eingesetzt werden soll, hin zur Frage, wie Unternehmen ihre Organisationen f\u00fcr eine zunehmend agentische und datengetriebene Zukunft neu gestalten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Damit wurde deutlich: Reprogramming Real Estate ist weit mehr als ein Konferenzmotto. Es beschreibt die zentrale Herausforderung, vor der die gesamte Branche steht.<\/p>\n\n\n\n

AI strategisch erfolgreich einsetzen: Der AI Transformation Circle<\/h2>\n\n\n\n

Viele Unternehmen experimentieren mit AI. Nur wenige integrieren sie systematisch in ihre Wertsch\u00f6pfung.<\/p>\n\n\n\n

Der AI Transformation Circle<\/a><\/strong> bietet den strukturierten Rahmen daf\u00fcr. Sie arbeiten gemeinsam mit anderen Unternehmen an:<\/p>\n\n\n\n