Drei Nachwuchs-Forscherinnen erhalten den Förderpreis der Frauen in der Immobilienwirtschaft.
Der Ingeborg-Warschke-Förderpreis 2026 geht in diesem Jahr an die Verfasserinnen von drei Masterarbeiten, die das Zusammenspiel von Property-Management, Asset-Management und Projektentwicklung, den Einsatz von KI in der Projektsteuerung sowie das sichtbare Angebot an Sozialwohnungen untersuchen. Sie zeigen, wie wichtig klare Zuständigkeiten, belastbare Informationsflüsse und überprüfbare Analysen für die Immobilienpraxis sind.
Die Arbeit Schnittstellenmanagement im Sanierungsbetrieb von Gewerbeimmobilien: Risiken, Reibungsverluste und Optimierungspotenziale zwischen Property-Management, Asset-Management und Projektentwicklung von Lina Janßen, Absolventin der Bergischen Universität Wuppertal, zeigt: Reibungsverluste haben häufig strukturelle Ursachen. Dazu zählen unklare oder sich überschneidende Zuständigkeiten, nicht geregelte Übergaben sowie Informations- und Kommunikationsdefizite. Janßen resümiert: „Bei Sanierungen im laufenden Betrieb wächst der Bedarf an frühzeitiger und kontinuierlicher Koordination“. Sie leitet daraus ein Governance-Modell mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten, verbindlichen Prozessen und Kommunikationswegen sowie transparenten Entscheidungs- und Eskalationsmechanismen ab. „Schnittstellenmanagement ist ein integraler Bestandteil zur erfolgreichen Steuerung von Sanierungsmaßnahmen“, so Janßen.
KI hilft bei der Projektsteuerung, versagt aber an manchen Stellen
Eine weitere Perspektive auf die Steuerung komplexer Bauvorhaben liefert Anastasiya Fliychuk in ihrer Masterarbeit, die an der Technischen Hochschule Augsburg entstand. Unter dem Titel Terminkontrolle und -steuerung von Projekten durch Künstliche Intelligenz untersuchte sie, wie KI Projektsteuerer bei der Prüfung von Terminplänen unterstützen kann. Dafür ließ sie Terminplanänderungen aus einem Bauprojekt analysieren und verglich die Ergebnisse mit einer Expertenanalyse. Im Test wertete die KI die Pläne in wenigen Minuten aus, erkannte Ursache-Wirkungs-Ketten von Verzögerungen und formulierte priorisierte Handlungsempfehlungen.
Zugleich traten relevante Schwächen auf: Projektstrategische Umstrukturierungen erkannte die KI nicht. Mitunter erzeugte sie nicht belegte Kostenprognosen oder verwies auf nicht existierende Dokumente; außerdem vertauschte sie gelegentlich die Perspektiven von Bauherr, Auftragnehmer und Projektsteuerung. Informelle Projektdynamiken kann sie laut Untersuchung nicht erfassen, da sie ausschließlich mit dokumentierten Informationen arbeitet.
Die Ergebnisse sprechen daher für einen klar begrenzten Einsatz: „Künstliche Intelligenz kann die Terminplananalyse im Bauwesen von Tagen auf Minuten verkürzen - doch die entscheidenden strategischen und menschlichen Aspekte bleiben Aufgabe der Projektsteuerer", sagt Anastasiya Fliychuk.
Defizitäre Datenlage bei Sozialwohnungen
Lea Lott untersuchte in ihrer Masterarbeit The Determinants of Social Housing Supply in Germany: A Panel Data Analysis of Urban Housing Markets auf Basis einer quantitativen Paneldatenanalyse, welche institutionellen Rahmenbedingungen und lokalen Marktstrukturen das Angebot sozial geförderter Mietwohnungen in den fünfzehn größten deutschen Städten beeinflussen. „Mir war dabei wichtig, sozialen Wohnungsbau nicht isoliert, sondern als eigenständigen und zugleich integralen Teil urbaner Wohnungsmärkte zu betrachten“, so Lott, deren Arbeit an der IREBS Universität Regensburg entstand.
Ihre Auswertung von Daten aus den Jahren 2007 bis 2024 für die 15 größten deutschen Städte zeigt in den bevorzugten Modellspezifikationen einen negativen und statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen kurzfristigen Mietsteigerungen und dem sichtbaren Wohnberechigungsschein-Angebot. Einen eindeutigen Einfluss der Förderregime konnte die Untersuchung nicht feststellen. Die Ergebnisse beziehen sich auf Online-Inserate und lassen sich nur begrenzt auf den gesamten Sozialwohnungsbestand übertragen, da viele Wohnungen über Wartelisten oder andere Vergabeverfahren vermittelt werden.
Die Programme der Länder unterscheiden sich, während ihre zentralen Merkmale und die Entwicklung der Sozialwohnungsbestände nicht durchgehend einheitlich erfasst werden. Lott drängt zu einer harmonisierten Datengrundlage. „Künftige Untersuchungen könnten deshalb von einer profitieren. Damit ließe sich sowohl die Entwicklung des Sozialwohnungsangebots umfassender abbilden als auch fundierter untersuchen, wie unterschiedliche Förderansätze mit diesem Angebot zusammenhängen.“
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