Eine Mieterin meldet einen Schaden per E-Mail. Gleichzeitig müssen Mietverträge geprüft, Energieverbräuche ausgewertet, Investitionsentscheide vorbereitet und Marktwerte aktualisiert werden. Was auf den ersten Blick wie völlig unterschiedliche Aufgaben wirkt, hat oft eines gemeinsam: Viele dieser Prozesse lassen sich heute mit Artificial Intelligence unterstützen oder teilweise automatisieren.
Genau deshalb fällt es vielen Unternehmen zunehmend schwer, den Überblick zu behalten. Im Rahmen des Whitepapers «AI in Real Estate» wurden 55 AI-Lösungen von 51 Anbietern analysiert und zu 24 übergeordneten Use Cases zusammengeführt. Die Beispiele zeigen, dass AI längst nicht mehr auf einzelne Pilotprojekte beschränkt ist, sondern entlang des gesamten Immobilienlebenszyklus eingesetzt wird.
Welche Anwendungsfälle für ein Unternehmen tatsächlich relevant sind, hängt von den eigenen Herausforderungen, den verfügbaren Daten und den strategischen Zielen ab. Die folgenden Beispiele sollen deshalb keine Rangliste sein. Sie zeigen vielmehr, wo AI bereits heute konkret Mehrwert schafft.
Von der Planung bis zum Betrieb
AI-Anwendungen finden sich inzwischen in nahezu allen Phasen des Immobilienlebenszyklus. Einige unterstützen die Planung und Entwicklung neuer Projekte, andere helfen bei Vermarktung, Transaktionen oder dem Betrieb bestehender Immobilien. Besonders viele Lösungen konzentrieren sich heute auf die Nutzungs- und Betriebsphase, wo grosse Datenmengen und wiederkehrende Prozesse ideale Voraussetzungen für den Einsatz von AI schaffen.
1. Dokumente automatisch verstehen und verarbeiten
Verträge, Gutachten, Leistungsverzeichnisse, Protokolle oder technische Dokumentationen gehören zum Alltag der Branche. AI-Lösungen können solche Dokumente automatisch erfassen, analysieren, strukturieren und relevante Informationen extrahieren.
Davon profitieren praktisch alle Rollen entlang des Immobilienlebenszyklus. Der Nutzen liegt vor allem darin, dass aufwändige manuelle Prüf- und Erfassungsarbeiten reduziert werden und Informationen schneller verfügbar sind. Dokumentenverarbeitung gehört damit zu den niedrigschwelligsten Einstiegspunkten für AI.
2. Immobilien automatisiert bewerten
Immobilienbewertungen basieren auf einer Vielzahl von Faktoren. Marktinformationen, Objektmerkmale, Standortdaten und Vergleichswerte müssen laufend berücksichtigt werden.
AI-gestützte Bewertungsmodelle unterstützen dabei, grosse Datenmengen effizient auszuwerten und Bewertungen regelmässig zu aktualisieren. Besonders für Eigentümer:innen, Investor:innen und Asset Manager entstehen dadurch neue Möglichkeiten, Entwicklungen im Portfolio schneller zu erkennen und fundierter zu beurteilen.
3. Verträge intelligenter prüfen
Die Analyse von Miet-, Planer-, Bau- oder Dienstleistungsverträgen bindet erhebliche Ressourcen. AI-Anwendungen können Vertragsinhalte automatisch strukturieren, zusammenfassen und auf kritische Klauseln oder Risiken hinweisen.
Gerade weil Verträge in nahezu allen Lebenszyklusphasen eine Rolle spielen, zählt dieser Anwendungsfall zu den universellsten AI-Einsatzgebieten der Branche. Gleichzeitig lässt sich ein solcher Use Case oft relativ schnell pilotieren und in bestehende Prozesse integrieren.
4. Gebäudetechnische Anlagen optimieren
Heizungen, Lüftungen, Kühlanlagen oder Beleuchtungssysteme produzieren täglich grosse Mengen an Betriebsdaten. AI kann diese Informationen laufend auswerten und daraus Optimierungsmöglichkeiten ableiten.
Dadurch lassen sich Energieverbräuche senken, Betriebsabläufe verbessern und Ressourcen gezielter einsetzen. Für FM-Dienstleister:innen und Bewirtschafter:innen gehört dieser Anwendungsfall heute zu den ausgereiftesten Einsatzgebieten von AI.
5. Dekarbonisierung gezielter planen
Die Reduktion von CO₂-Emissionen gehört für viele Eigentümer:innen und Bestandshalter:innen mittlerweile zu den wichtigsten strategischen Themen.
AI unterstützt dabei, Portfolios systematisch zu analysieren, Einsparpotenziale sichtbar zu machen und unterschiedliche Massnahmen miteinander zu vergleichen. Dadurch entstehen fundiertere Entscheidungsgrundlagen für Sanierungen, Investitionen und langfristige Dekarbonisierungspfade.
6. Planung und Projektentwicklung unterstützen
Bereits in frühen Projektphasen kann AI helfen, Varianten zu vergleichen, Entwürfe zu entwickeln oder Standortinformationen auszuwerten.
Der Nutzen entsteht vor allem dadurch, dass unterschiedliche Szenarien schneller analysiert und Planungsentscheide fundierter vorbereitet werden können. Da viele Kosten und Qualitäten einer Immobilie bereits in der Planungsphase festgelegt werden, ist das Potenzial in dieser Lebenszyklusphase besonders gross.
Was erfolgreiche AI-Anwendungen gemeinsam haben
Die Beispiele unterscheiden sich in Inhalt und Zielsetzung deutlich voneinander. Trotzdem zeigen sich einige gemeinsame Muster. Erfolgreiche AI-Anwendungen basieren auf verfügbaren Daten, adressieren wiederkehrende Aufgaben und schaffen einen nachvollziehbaren Nutzen für die Anwenderinnen und Anwender. Genau deshalb stehen nicht einzelne Technologien im Vordergrund, sondern die Frage, welches konkrete Problem gelöst werden soll.
AI ist längst im Immobilienalltag angekommen
Das Marktscreening zeigt vor allem eines: AI ist in der Bau- und Immobilienwirtschaft längst keine Zukunftsvision mehr. Entlang des gesamten Immobilienlebenszyklus entstehen neue Anwendungen, die Prozesse beschleunigen, Entscheidungen unterstützen oder die Qualität von Ergebnissen verbessern.
Welche dieser Möglichkeiten für das eigene Unternehmen relevant sind, hängt jedoch stark von den individuellen Herausforderungen und Zielen ab. Das Whitepaper bietet dazu einen Überblick über sämtliche 24 identifizierten Use Cases und schafft Orientierung in einem Markt, der sich derzeit mit hoher Geschwindigkeit weiterentwickelt.
Dieser Artikel basiert auf dem Whitepaper «AI in Real Estate» von pom+Consulting AG (August 2025), das 55 AI-Lösungen von 51 Anbietern in der Bau- und Immobilienwirtschaft analysiert.