• Deutschlands Immobilienbranche führt bei der KI-Adoption: 93 % der Corporate Real Estate (CRE)-Entscheider setzen auf KI und übertreffen damit die globalen Zustimmungsergebnisse.
• Der strategische Fokus von KI hat sich von reiner Effizienzsteigerung hin zu wachstumsorientierten Zielen und neuen Geschäftsmodellen verschoben.
• Nachhaltigkeit ist in Deutschland mit 93 % ein zentraler Treiber für KI-Anwendungen, deutlich stärker als im globalen Vergleich.
• Es besteht dennoch eine große Lücke zwischen Ambition und Realität: Nur 35 % der deutschen Technologieprogramme liefern die erwarteten Ergebnisse.
• Die aktuell größten Hürden sind Budgetdruck, hohe Return on Investment (ROI)-Anforderungen sowie Bedenken bezüglich Cyber- und Datenschutz, die die Umsetzung verlangsamen.
• Die Investitionsbereitschaft steigt stark an, wobei 79 % der Unternehmen in den nächsten drei Jahren höhere Technologiebudgets erwarten.
• Unternehmen müssen jetzt handeln und in KI investieren, um sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil zu sichern und nicht den Anschluss zu verlieren.

Die rasante Entwicklung und Adoption von Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Immobilienbranche weltweit in einen tiefgreifenden Transformationsprozess geführt. Während noch vor wenigen Jahren das Thema KI als Zukunftsvision galt, haben sich die Realitäten inzwischen grundlegend gewandelt. Global berichten heute bereits 88 % der Investoren und 92 % der Corporate-Real-Estate-(CRE-)Nutzer, dass sie KI-Pilotprojekte gestartet haben oder deren Beginn planen. Besonders bemerkenswert ist, dass Deutschland in diesem Bereich nicht nur aufschließt, sondern sich teils als Vorreiter positioniert: 93 % der befragten deutschen CRE-Entscheider geben an, entweder aktuell Pilotprojekte zu KI im CRE-Bereich zu verfolgen oder diese noch in diesem Jahr beginnen zu wollen. Dies verdeutlicht, mit welcher Intensität das Thema hierzulande behandelt wird und wie stark das Bewusstsein für die strategische Bedeutung technologischer Innovationen im Markt verankert ist.

Ein zentrales Element dieser Entwicklung betrifft die generelle Zahlungsbereitschaft für technologische Vorteile. Auch hier sticht Deutschland hervor: 96 % der Befragten sind bereit, für technologieunterstützte Flächen einen Aufschlag zu zahlen – ein Wert, der exakt den höchsten internationalen Standards entspricht. Besonders relevante Aspekte für die Entscheidung sind dabei unter anderem intelligente Gebäudetechnik, vorausschauendes Energiemanagement und Zugang zu modernen Datenmanagementsystemen. Die Erwartungshaltung an den Mehrwert von Technik ist entsprechend hoch und verändert die Anforderungen an Portfolio- und Asset Manager, Vermieter und Dienstleister maßgeblich.

Die strategische Ausrichtung der KI-Anwendungsfälle hat sich im Laufe der letzten Jahre grundlegend gewandelt. Wurde KI anfangs vor allem mit dem Ziel der Effizienzsteigerung und Kostenreduktion implementiert, so stehen heute in Deutschland und weltweit immer mehr wachstums- und wettbewerbsorientierte Use Cases im Vordergrund. Die Unternehmen verstehen KI nicht länger nur als Tool zur Optimierung bestehender Prozesse, sondern als Schlüsseltechnologie zur Generierung neuer Geschäftsmodelle, zur Differenzierung am Markt sowie zur Bindung und Gewinnung von Talenten. Die Partnerschaft zwischen CRE-Abteilung und Unternehmensleitung wird mehrheitlich als strategisch enorm bedeutsam eingeschätzt. In Deutschland hat dies dazu geführt, dass Ziele wie Betriebskostenreduktion (96 %), Effizienzsteigerung (89 %), Workforce-Produktivität und Talentbindung (je 88 %) besonders priorisiert werden.

Ein herausragendes Merkmal des deutschen Marktes ist die hohe Relevanz von Nachhaltigkeit und Energieeffizienz. Während weltweit 86 % der Unternehmen diese Ziele in ihren Technologieprogrammen verfolgen, liegt der Anteil hierzulande mit 93 % noch höher. Die Themen Dekarbonisierung, ESG-Reporting und innovative Energielösungen werden nicht nur als notwendige regulatorische Anforderungen betrachtet, sondern explizit als Treiber für Innovation und Marktpositionierung. Investoren und CRE-Nutzer sehen darin die Chance, durch nachhaltige Strategien sowohl ökologische als auch wirtschaftliche Vorteile zu erzielen.

Internationale Studien bestätigen, dass in allen Märkten eine klare Verschiebung stattfindet: Der Fokus der KI-Adoption bewegt sich weg von kurzfristigen Effizienzgewinnen hin zu nachhaltigem Umsatzwachstum und der Schaffung neuer Wettbewerbsvorteile. Von den sechs wichtigsten KI-Zielen bei Investoren sind mittlerweile fünf klar wachstumsorientiert. Bei den Nutzern von Gewerbeimmobilien werden Ressourcen gezielt auf Anwendungsfälle gelenkt, die einen hohen geschäftlichen Impact versprechen, etwa Portfolio-Optimierung und datengetriebene Workflows. „Low-hanging fruits“, wie einfache Automatisierungen, treten in der Priorisierung zurück.

Ebenso deutlich zeigt sich die Rolle technologischer Vorreiter: Unternehmen mit etablierten, integrierten Technologieprogrammen erzielen messbar bessere Ergebnisse in ihren KI-Initiativen. Sie sind in der Lage, KI schneller und umfassender zu implementieren und daraus transformative Veränderungen für die Organisation und das Geschäftsmodell abzuleiten. In Deutschland beurteilen 90 % der CRE-Teams ihr Kompetenzniveau im digitalen und KI-Umfeld als gut, ein Wert, der über dem globalen Durchschnitt liegt. Trotzdem wird die Lücke zwischen Erwartungen und realisierten Ergebnissen sichtbar, denn nur 35 % der deutschen Unternehmen geben an, dass ihr CRE-Technologieprogramm die erwarteten Resultate vollumfänglich liefert. Diese Diskrepanz ist ein zentrales Thema: Während die Ambitionen und Investitionen groß sind, gelangt die praktische Umsetzung oft ins Stocken.

Die Herausforderungen sind komplex und vielschichtig. Ein zentraler Aspekt ist der zunehmende Budgetdruck. In Deutschland erleben 72 % der CRE-Teams eine gesteigerte Herausforderung bei der Ressourcenallokation, was sich direkt in längeren Entscheidungszyklen für Tech-Beschaffung widerspiegelt. Hauptgründe hierfür sind gestiegene Anforderungen an den Return-on-Investment (54 %), striktere Budgetrestriktionen (47 %) und komplexere Genehmigungsprozesse (34 %). Dies führt zu längeren Vorlaufzeiten und einem höheren Risiko, technologische Innovationszyklen zu verpassen. Hinzu kommen Cyber- und Datenschutzanforderungen, die 83 % der Befragten als zentrale Hürde bei der KI-Einführung sehen. Im internationalen Vergleich berichten über 60 % der Unternehmen von Problemen mit veralteten, fragmentierten IT-Landschaften und redundanten Altsystemen, die die schnelle Skalierung von KI-Anwendungen behindern.

Die Qualifikation des Teams stellt eine weitere schwierige Situation dar. In Deutschland sehen 57 % der befragten Investoren Defizite in den eigenen Fähigkeiten bezüglich Digitalisierung und KI, während dies bei CRE-Managern mit 17 % deutlich weniger ausgeprägt ist. International besteht ebenfalls ein akuter Bedarf an neuen Talenten und umfassenden Weiterbildungsmaßnahmen. Der Mangel an IT- und AI-Kompetenzen, ein fehlendes Change Management sowie eine unzureichende Governance für KI-Projekte führen dazu, dass viele Unternehmen die Chancen der Technologie nicht voll ausschöpfen können.

Ein Blick auf die zentralen Anwendungsfälle und Plattformen zeigt, wie weit der Weg zur vollständigen Digitalisierung noch ist – und welche Lösungen bereits erfolgreich genutzt werden. Deutsche CRE-Nutzer setzen insbesondere auf Portfolio-Optimierung (43 %), datenbasierte Workflows (39 %), Energiemanagement (35 %), Standortstrategie (31 %) und Arbeitsplatzoptimierung (31 %).

Auffällig ist die breite Nutzung technikgestützter Managementsysteme: 89 % setzen bereits IWMS-Systeme vollständig oder teilweise ein, Smart Energy Control wird von 81 % der Unternehmen genutzt, und ein CRE-Datenwarehouse ist in 77 % der Fälle im Einsatz. Diese Systeme helfen dabei, komplexe Datenströme zu konsolidieren, Analysen und Reports zu automatisieren sowie ganzheitliche Steuerungskonzepte zu realisieren.

Investoren in Deutschland sind vor allem in allen Phasen des Asset-Lebenszyklus aktiv: Asset Management, Kauf und Verkauf, Projektentwicklung und Repositionierung werden KI-gestützt optimiert. Besonders hohe Aktivitäten werden bei der Integration und Standardisierung von Daten, im Investment- und Portfolio-Management sowie bei der Entwicklung automatisierter Risikomodelle verzeichnet. Dabei dienen KI-Lösungen nicht nur der Automatisierung, sondern auch der innovativen Auswertung von Markttrends, Dokumenten und Bewertungskriterien.

International gilt dasselbe Prinzip: Die acht wichtigsten KI-Pilotprojekte umfassen Markttrendanalysen, Risikomodelle, Integration und Standardisierung von Datenquellen, automatisierte Bewertungen und die Dokumentenanalyse. CRE-Nutzer fokussieren sich auf Datenintegration, Portfolio-Optimierung und Energieeffizienz, wobei führende Plattformen wie JLLs Azara und Hank Lösungen für automatisiertes Energiemanagement bereitstellen. Beide Seiten – Investoren und CRE-Nutzer – erkennen, dass leistungsfähige Dateninfrastrukturen und die Systemintegration die Voraussetzung sind, um das volle Potenzial von KI zu heben.

Die Erfolgsfaktoren für erfolgreiche KI-Programme sind klar definiert: Entscheidend ist eine langfristige, mit den Unternehmenszielen verknüpfte KI-Strategie. In Deutschland setzen 90 % der Unternehmen auf die Entwicklung einer expliziten 3-Jahres-Strategie für CRE und KI. Systematisches Ersetzen oder Retirieren von Altsystemen wird bei 86 % der Unternehmen durchgeführt, 85 % identifizieren und bewerten kontinuierlich geschäftsrelevante KI-Use Cases, und regelmäßige, detaillierte Erfolgsmessungen sind bei 86 % etabliert. Besonders erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich durch eine robuste digitale Infrastruktur, hohe Datenqualität, umfassende Sicherheitsprotokolle sowie die Integration interner und externer Kompetenzen aus. Analysten empfehlen zudem, KI-Rollouts stets mit unternehmensweiten Transformationsprozessen zu synchronisieren, etwa bei IT-Modernisierungen oder Führungswechseln, um die Akzeptanz der Mitarbeiter sicherzustellen.

Auch das Investitionsverhalten zeigt, wie strategisch das Thema inzwischen betrachtet wird. In Deutschland stieg das CRE-Tech-Budget im vergangenen Jahr bei 51 % der Unternehmen, wobei 79 % in den kommenden drei Jahren weitere Zuwächse erwarten. Das Technologiebudget macht in der Regel 1 bis 5 % des Gesamtbudgets aus und ist damit international vergleichbar. Investitionen fließen vor allem in die Ausweitung digitaler Infrastrukturen (99 % priorisieren dies) und spezielle Beratungsleistungen zur Technologie und KI (98 %), gefolgt von IT-Sicherheitsmaßnahmen (94 %). Unternehmen wie Investoren erkennen, dass die nachhaltige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit nur durch kontinuierliche Investition in Infrastruktur und Know-how gewährleistet werden kann.

Datenmanagement und Digitalisierung werden in Deutschland besonders ernst genommen. Unternehmen tracken zu 77 % Energieverbrauchsdaten in Echtzeit, Zahlungsdaten und Facility-Daten werden von 74 % überwacht – Werte, die den internationalen Durchschnitt deutlich übertreffen. Beinahe alle Unternehmen automatisieren Datenanalysen für Building Information, Energieverbrauch, Belegungsdaten und gebäudebezogene Amenities. Vor allem Investoren streben eine stärkere Integration mit internen Systemen an, um komplexe Zusammenhänge und Prognosen noch besser nutzen zu können.

Die Erwartungen an Vermieter und Investoren sind in Deutschland besonders hoch. 95 % der befragten Unternehmen sehen technologische Ausstattung wie Luftqualitätsmessungen und Zugangskontrollen als unverzichtbar oder wünschenswert an. Smart Energy Control und digitale Wartungsportale stehen ebenfalls ganz oben auf der Prioritätenliste. Investoren reagieren darauf mit gezielten Investitionen: 73 % priorisieren Smart Energy Control, 68 % setzen auf umfassendes Sustainability Reporting und 65 % auf Maintenance-Portale, um Mieterbindung und -zufriedenheit zu erhöhen. Moderne Gebäude müssen heute nicht nur effizient und nachhaltig, sondern auch flexibel und technisch integriert sein, um den Anforderungen von Nutzern und Investoren gerecht zu werden.

Trotz der spürbaren Erfolge beim Aufbau digitaler Kompetenzen, bei der Konsolidierung von Technologiestacks und der Automatisierung von Datenanalysen bleibt die vollständige Realisierung der erwarteten Benefits – insbesondere bei Energieersparnis, Kostenreduktion und tiefergreifender Produktivitätssteigerung – bislang hinter den Erwartungen zurück. Dieses Muster lässt sich sowohl in Deutschland als auch global beobachten. Die Branche befindet sich noch in einer frühen Phase der skalierbaren Umsetzung, eine breite Marktdurchdringung wird erst in den kommenden Jahren erwartet.

In der globalen Perspektive wird deutlich: Die Immobilienbranche steht am Beginn einer grundlegenden Transformation durch Künstliche Intelligenz, die mit den industriellen oder digitalen Revolutionen vergangener Jahrzehnte vergleichbar ist. Die nächste Welle der Wettbewerbsdifferenzierung vollzieht sich über maßgeschneiderte technologische Lösungen, insbesondere die Fähigkeit, KI erfolgreich und unternehmensweit zu skalieren. Unternehmen, die jetzt systematisch in Infrastruktur, Know-how und durchdachte Pilotierungsstrategien investieren und dabei sowohl organisatorisch als auch technologisch konsequent agieren, sichern sich bis 2030 eine substanzielle Marktführerschaft. Zentral ist, nicht auf kurzfristige Erfolge oder den „Second Mover Advantage“ zu setzen, sondern aktiv zu experimentieren, Anwendungsfälle zu testen und eine unternehmensweite Anpassungsfähigkeit für die künftige Entwicklung von KI aufzubauen.

Abschließend lässt sich festhalten, dass KI die Immobilienbranche fundamental neu definieren wird. Die Kluft zwischen erfolgreichen Vorreitern und zurückfallenden Nachzüglern wird in den nächsten Jahren deutlich sichtbar werden. Unternehmen sind gut beraten, jetzt die Initiative zu ergreifen, um langfristig technologisch und geschäftlich wettbewerbsfähig zu bleiben. Der deutsche Markt ist im internationalen Vergleich in vielen Aspekten hervorragend aufgestellt, insbesondere bei Strategieentwicklung, Investitionsbereitschaft, Infrastruktur und Datenmanagement. Dennoch zeigen sich auch hier die bekannten Hindernisse: Ressourcenknappheit, unzureichende Effizienz beim Rollout und ein akuter Bedarf an Talenten sowie Security-Kompetenzen. Wer diese Herausforderungen gezielt angeht und den Wandel konsequent gestaltet, verschafft sich einen klaren Innovations- und Wettbewerbsvorsprung bis 2030.