Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftskonzept mehr – sie verändert bereits heute, wie wir Märkte analysieren, Kunden betreuen und strategische Entscheidungen in globalen Immobilienportfolios treffen. Während die Branche mit zunehmender Datenkomplexität und sich wandelnden Kundenerwartungen kämpft, hat sich KI als entscheidender Differenzierungsfaktor zwischen Marktführern und Nachfolgern etabliert.

Der CRE-Sektor generiert täglich massive Datenmengen durch Immobilientransaktionen, Marktanalysen, Mieterverhalten und Wirtschaftsindikatoren – wodurch traditionelle Verarbeitungsmethoden obsolet werden. KI-Anwendungen umfassen heute prädiktive Analysen, automatisierte Bewertungen, Portfoliooptimierung und Risikobewertung, wobei maschinelles Lernen Satellitenbilder, Besucherströme und ESG-Faktoren analysiert. Laut mehreren Branchenstudien berichten Unternehmen, die KI bei Immobilienentscheidungen einsetzen, von 23% schnelleren Transaktionszeiten und 18% präziseren Bewertungen im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen. (1)

Bei JLL haben wir systematisch KI-Lösungen in unsere globalen Abläufe integriert und erkannt, dass KI nicht nur Technologie ist, sondern menschliche Expertise mit datengestützten Erkenntnissen erweitert. Unser Ansatz konzentriert sich auf drei Kernpfeiler: Verbesserung der Kundenberatung, Optimierung der betrieblichen Effizienz und Förderung prädiktiver Marktintelligenz. JLLs proprietäre Plattformen integrieren nun maschinelle Lernmodelle, die Tausende von Marktvariablen gleichzeitig analysieren und es uns Fachkräften ermöglichen, Kunden beispiellose Genauigkeit bei strategischen Entscheidungen und Markteinblicken zu bieten. Die Integration erstreckt sich von JLLs grössten Metropolmärkten bis hin zu spezialisierten regionalen Operationen und gewährleistet konsistente Servicequalität bei gleichzeitiger globaler Teamunterstützung.

Die bemerkenswerte technologische Transformation, die der CRE-Sektor in den letzten drei Jahrzehnten durchlaufen hat, bildet das Fundament für die heutige KI-Revolution. Diese Evolution stellt nicht nur schrittweise Verbesserungen dar, sondern einen grundlegenden Wandel in der Art, wie die Branche Datenanalyse und Entscheidungsfindung angeht.

Dieser Fortschritt adressiert eine historische Herausforderung, die die Immobilienbranche lange beschäftigt hat. Der CRE-Sektor litt traditionell unter relativ geringer Datentransparenz im Vergleich zu anderen Branchen, was die Fähigkeit zur prädiktiven Modellierung erheblich einschränkte. Der traditionelle Ansatz erforderte manuelle Datensammlung durch Mitarbeiter, die Informationen manuell sammeln und strukturieren mussten – ein Prozess, der nicht nur zeitaufwändig war, sondern auch fehleranfällig mit begrenzter Sichtbarkeit von Qualitätsproblemen. KI stellt einen grundlegenden Wandel von diesem manuell-subjektiven Ansatz zu einer objektiv-datengestützten Methodik dar.

Wie Phoebe Holtzman – Global Director of Data Science Innovation bei JLL – erklärt, war die bedeutendste Transformation das, was sie eine "Datengenerationsrevolution" nennt. Ihr Team, das sich auf prädiktive Modellierung zum besseren Verständnis von Immobilienmärkten konzentriert, kann nun strukturierte Daten aus zuvor unstrukturierten Quellen erstellen. "Wir können jetzt Daten aus Dokumenten nehmen, wir können Daten aus Street View oder Satellitenbildern generieren und wirklich klare strukturierte Datensätze erstellen – was in der Vergangenheit sehr schwierig war", erklärt sie. Diese Fähigkeit, deutlich mehr Daten zu generieren, ermöglicht erheblich ausgefeiltere prädiktive Modellierung und stellt einen der tiefgreifendsten Einflüsse dar, den die Branche erfahren hat.

Eine wichtige Anwendung davon ist ein Modell, das Phoebes Team entwickelt hat, um Merkmale zu identifizieren, die am meisten zum Gebäudewert beitragen, wie z.B. Ausstattung, Lobby-Qualität, Aufzüge und Deckenhöhen. Ein entscheidendes Element war jedoch immer schwer zu messen: Fassadenqualität. "Wir wissen, da wir im Immobilienbereich tätig sind, dass wenn man ein Gebäude besichtigt, dessen Fassade verfällt, man eine andere Kundenreaktion erhalten wird, als wenn es eine moderne oder gut gepflegte historische Fassade ist." Durch die Verwendung von KI zur Extraktion von Fassadenqualitätsinformationen aus Google Street View-Bildern kann ihr Team nun objektive Qualitätsmetriken für Gebäude im grossen Stil generieren – eine Aufgabe, die mit manueller Arbeit unerschwinglich teuer und zeitaufwändig gewesen wäre. Dieser neue Ansatz hat, in ihren Worten, "Dinge tiefgreifend beschleunigt". Während die Zuverlässigkeit je nach Markt variiert, erweitert Phoebes Team diese Fähigkeit global. Die Schönheit KI-gestützter Lösungen liegt laut ihr in ihrer Skalierbarkeit. "Sobald wir es in einer ausreichenden Anzahl von Märkten aufgebaut haben, dass wir uns der Leistung sicher fühlen, können wir es überall einsetzen."

Obwohl sehr spezialisierte Märkte wie die Schweiz noch Anpassungsherausforderungen haben, bietet die Skalierbarkeit der KI enorme Vorteile für Märkte aller Grössen. Der Vorteil KI-gestützter Lösungen liegt in ihrem Potenzial für globale Bereitstellung – einmal in grossen Märkten wie New York, Paris, London, Sydney, Tokio und Hongkong aufgebaut und validiert, können diese Modelle in kleinere Märkte gebracht werden ohne die früheren Einschränkungen, lokales Personal für die manuelle Bewertung von Gebäudeeigenschaften zu benötigen. Jedoch werden aktuelle prädiktive Modellierungsanwendungen – selbst mit KI-Unterstützung – aufgrund begrenzter Datensätze aus weniger Transaktionen und schwer erhältlichen Mietinformationen in kleineren Märkten im Allgemeinen in grösseren Märkten implementiert. Trotz dieser Herausforderungen bestehen Möglichkeiten für spezialisierte Märkte durch alternative Datenquellen wie Mieterstandortregister, Baugenehmigungen oder Gebäudeaufzeichnungen, wo KI prädiktive Modelle für Mieterbewegungsmuster oder Gebäudequalitätsbewertungen erstellen kann.

Aufbauend auf diesem Fundament der KI-Evolution liefern praktische Anwendungen bereits messbare Ergebnisse in JLLs globalem Portfolio. Eine überzeugende Veranschaulichung dieses Ansatzes ist Hank, eine KI-gestützte HVAC-Optimierungsplattform, die von JLL Technologies entwickelt wurde und sich nahtlos in bestehende Gebäudemanagementsysteme integriert. Anders als traditionelle BMS, die mit festen Zeitplänen und statischen Parametern arbeiten, passen sich Hanks Algorithmen kontinuierlich an sich ändernde Bedingungen, Nutzerbedürfnisse und Geräteleistung in Echtzeit an.

Hank kombiniert maschinelles Lernen, Energiemodellierung und externe Datenquellen, um intelligente Mikroanpassungen an Gebäudesystemen vorzunehmen und einen digitalen Zwilling der Immobilie zu erstellen, um Abläufe zu simulieren und zu optimieren. Das System kann Gebäudebedürfnisse basierend auf Belegungsmustern und Wettervorhersagen antizipieren und gleichzeitig Geräteanomalien identifizieren, bevor sie zu Ausfällen führen.

Als es beispielsweise in Royal Londons 12.500 qm grosser Birmingham-Immobilie implementiert wurde, waren die Ergebnisse bemerkenswert und lieferten einen ROI von 708% mit £148’000 (CHF 158’582) an garantierten jährlichen Einsparungen, eine 21%ige Reduzierung des Energieverbrauchs, eine ein- bis zweijährige Verlängerung der Gerätelebensdauer und die Vermeidung von 500 Tonnen CO₂-Emissionen jährlich. (2)

Diese Ergebnisse sind ein kraftvoller Beweis dafür, wie intelligente Gebäudetechnologie sich direkt in messbare operative Exzellenz und greifbaren Immobilienwert übersetzt.

Während intelligente Gebäudetechnologien wie Hank einzelne Immobilien optimieren, erstreckt sich KIs Einfluss weit über operative Effizienz hinaus, um Marktintelligenz in strategische Entscheidungsfindung zu transformieren. JLLs Azara- und Lease Navigator AI-Plattformen veranschaulichen Marktintelligenz der nächsten Generation.

Azaras System durchbricht traditionelle Dashboard-Limitationen, indem es Benutzern erlaubt, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, die in SQL-Abfragen (Befehle in der strukturierten Abfragesprache zur Abfrage, Aktualisierung, Einfügung oder Löschung von Daten aus einer Datenbank) umgewandelt und sofort beantwortet werden. Benutzer können komplexe Fragen stellen und sofortige Antworten erhalten, gefolgt von vergleichender Analyse gegenüber vorherigen Quartalen oder prädiktiver Vorhersage für zukünftige Perioden. Die Plattform aggregiert Daten von Arbeitsplatzdienstleistungen, Gebäudebetrieb, IoT-Sensoren und verschiedenen Gebäudeanlagen in ein zentralisiertes, normalisiertes Datenfundament.

Lease Navigator, eine Multi-Agent-KI-Lösung zur Unterstützung von Unternehmen bei der Verwaltung ihres gesamten Immobilienmietportfolios, fungiert als zentrales Nervensystem für ihre gemieteten Immobilien. Es arbeitet mit einem Team spezialisierter "Agenten" – die als individuelle automatisierte Programme verstanden werden können, von denen jedes eine bestimmte Aufgabe erfüllt, ähnlich einem Team menschlicher Spezialisten. Diese Abruf-, Analyst-, Portfolioberater- und Aktionskoordinatoragenten arbeiten zusammen, um sowohl unstrukturierte Dokumente als auch strukturierte Datenbanken zu analysieren. Ihre Hauptfunktionen sind umfassende Unterstützung für Mietverwaltung, Mietbuchhaltung und Compliance, Datenanalyse und Berichterstattung sowie Portfoliooptimierung.

Diese Plattformen zeigen, dass KIs wahre Macht im Corporate Real Estate nicht nur in der Optimierung einzelner Anlagen liegt, sondern in der Transformation umfangreicher, komplexer Daten in einen strategischen Vorteil. Indem sie Marktintelligenz in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln, verändern diese Tools grundlegend, wie Entscheidungen auf Portfolioebene getroffen werden. Dieser technologische Sprung von Daten zu Strategie führt uns zur kritischsten Komponente in der Gleichung: Fachkräfte, deren Expertise dadurch verstärkt wird.

Die Erfolgsgeschichten von KI-Anwendungen wie den oben erwähnten heben einen entscheidenden Aspekt erfolgreicher KI-Implementierung hervor: diese Tools liefern maximalen Wert, wenn sie in umfassende Dienstleistungen integriert werden, die von menschlicher Expertise geleitet werden, anstatt als eigenständige Lösungen eingesetzt zu werden.

Carbon Pathfinder – eine fortschrittliche Software, die als Gewinner von JLLs erstem Hackathon 2020-2021 hervorging – hilft Kunden bei der Planung ihrer Dekarbonisierungsstrategien über grosse Immobilienportfolios hinweg und veranschaulicht diese Synergie. Das Tool basiert auf der CRREM-Methodik (3) (Carbon Risk Real Estate Monitor), die Emissionsfaktoren für 20 Länder bereitstellt und es global relevant macht – mit besonderer Stärke in europäischen Märkten. Dieses innovative Tool ermöglicht die Modellierung von Szenarien über gesamte Immobilienportfolios. Es kann die Auswirkungen verschiedener Strategien wie "nichts tun", eine vollständige LED-Beleuchtungsmodernisierung oder die Installation regionaler Wärmepumpen visualisieren und schnell identifizieren, welche Anlagen für tiefere Analysen priorisiert werden sollten.

Während dieses leistungsstarke Tool eine enorme Menge globaler Daten enthält, versteht es nicht automatisch die komplexen und spezifischen Vorschriften jedes lokalen Marktes. Sein wirklicher Wert wird nur freigesetzt, wenn es von einem Experten geleitet wird, der diesen entscheidenden lokalen Kontext liefern kann.

Hier kommen die JLL-Experten ins Spiel. Ihre Aufgabe ist es, praktische Ziele für eine Immobilie zu setzen, die mit lokalen Energiegesetzen übereinstimmen – eine Aufgabe, die ein tiefes und aktuelles Verständnis dieser sich entwickelnden Standards erfordert. Es ist eine strategische Rolle, nicht nur eine Dateneingabe-Rolle. Zum Beispiel nutzen die Experten ihr Wissen über die lokalen Gegebenheiten, um zu entscheiden, ob eine Lösung, die das Tool bietet (z.B. Installation neuer Wärmepumpen) überhaupt für ein einzigartiges Gebäude machbar ist, wie etwa eine historische Immobilie mit strukturellen Einschränkungen. Sie bringen auch Einblicke in Finanzierungsmöglichkeiten mit, um zu bestimmen, ob ein Projekt wirtschaftlich tragfähig ist.

Im Wesentlichen verwenden die Experten Carbon Pathfinder nicht nur als "Antwortmaschine", sondern als einen ausgeklügelten Rechner, um Hypothesen zu testen, die in realem Wissen begründet sind. Diese strategische Integration von KI und menschlicher Expertise bietet greifbare Vorteile, einschliesslich beschleunigter Entscheidungsfindung, personalisierter Strategien im grossen Massstab, Investitionsoptimierung und robuster Langzeitplanung, die Anlagen gegen die Herausforderungen von morgen zukunftssicher macht.

In der sich entwickelnden Landschaft von Corporate Real Estate wird die tiefgreifendste Transformation nicht allein durch Künstliche Intelligenz angetrieben, sondern durch ihre durchdachte Integration mit menschlicher Expertise. Dies ist der Kern eines menschenzentrierten Ansatzes: eine Zukunft zu schaffen, in der Technologie als kraftvoller Verstärker für professionelle Intelligenz dient, nicht als Ersatz dafür. Die Frage ist nicht mehr, ob KI unsere Branche umgestalten wird, sondern wie wir ihre Macht nutzen können, um unsere Fähigkeiten zu erweitern und dauerhaften, menschengetriebenen Wert zu schaffen. Die Dringlichkeit dieser Mission ist klar: Jüngste JLL-Forschung ergab, dass bis Mitte 2025 erstaunliche 92% der Unternehmen bereits KI-Pilotprojekte initiiert hatten, und ihr Fokus ist scharf definiert. Der wichtigste Anwendungsfall sind immobiliendatenbezogene Arbeitsabläufe, wobei Portfoliooptimierung und Nachhaltigkeit ebenfalls als Top-Prioritäten rangieren.

Diese menschenzentrierte Evolution wird durch eine "Datengenerationsrevolution" mit der Fähigkeit angetrieben, strukturierte, nutzbare Daten zu erstellen. Diese Fähigkeit ist der Rohstoff, der in den Händen eines Experten greifbare Ergebnisse schafft und eine Kernphilosophie bestätigt: Die wahre Macht der KI wird nur freigesetzt, wenn sie in expertengeleitete Dienstleistungen eingebettet ist. Dies stellt sicher, dass datengestützte Erkenntnisse in umsetzbare, kontextbewusste Strategien übersetzt werden, die lokale Vorschriften, physische Anlagenbeschränkungen und einzigartige Finanzierungsmöglichkeiten berücksichtigen. Basierend auf den neuesten JLL-Forschungsergebnissen ist die oberste Budgetpriorität für Nutzer in den nächsten fünf Jahren strategische Beratung zu Technologie und KI, was zeigt, dass sie aktiv Partner suchen, die das Potenzial von Daten in realen Wert übersetzen können.

Die Zukunft der Immobilien wird nicht von KI programmiert; sie wird von Menschen, für Menschen, mit Unterstützung der KI gestaltet. Das Ergebnis ist eine Immobilienbranche, die vorhersagbarer, nachhaltiger und strategisch agiler ist als je zuvor. Diese Zukunft wird auf der Partnerschaft zwischen erweiterter Intelligenz und unersetzlicher menschlicher Einsicht aufgebaut. Indem wir diese Integration durchdacht vorantreiben, nehmen wir nicht nur an der Evolution der Branche teil, wir gestalten aktiv ihre Zukunft und stellen sicher, dass unsere Kunden nicht nur ausgerüstet sind, um die bevorstehenden Veränderungen zu navigieren, sondern sie auch zu führen.

(1)  Quelle: Alliance CGC. "Impact of AI on Commercial Real Estate." Alliance CGC, n.d., https://www.alliancecgc.com/technology/impact-of-ai-on-commercial-real-estate/

(1)   Quelle: Evince Development. "Impact of AI in Real Estate Industry." Evince Development Blog, n.d., https://evincedev.com/blog/impact-of-ai-in-real-estate-industry/

(1) Quelle: Closeloop. "AI in Real Estate: Trends, Benefits & Applications." Closeloop Blog, n.d., https://closeloop.com/blog/ai-in-real-estate-trends-benefits-applications/

(2)  Quelle: JLL Technologies (2023). Hank cuts carbon emissions and delivers substantial ROI: Royal London Case Study.

(3)  Quelle: CRREM originated in Europe as a framework to help investors and landlords understand the Energy Use Intensity (EUI) targets needed over the next 20-30 years