KI-basierte Innovationen werden laut PWC bis 2030 zu einem Wachstum des deutschen Bruttoinlandsprodukts von 11,3 Prozent führen. (Bild: Alexander Sinn/Unsplash)
KI-basierte Innovationen werden laut PWC bis 2030 zu einem Wachstum des deutschen Bruttoinlandsprodukts von 11,3 Prozent führen. (Bild: Alexander Sinn/Unsplash)

Digitalisierung

06. January 2022 | Teilen auf:

KI in der Immobilienwirtschaft

Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) in der Immobilienbranche eingesetzt werden? Ein Beitrag von Richard Gerritsen

KI (Künstliche Intelligenz) - oder AI (Artificial Intelligence) - ist ein Buzzword in der Immobilienwirtschaft und immer mehr Unternehmen bieten inzwischen KI-gestützte Dienstleistungen an. Laut PWC werden KI-basierte Innovationen bis 2030 zu einem Wachstum des deutschen Bruttoinlandsprodukts von 11,3 Prozent führen. Aber was genau macht KI? Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zwei Dinge erwägen: Rechenleistung und alternative Datensätze - denn letztendlich geht es bei der KI um die Analyse von Datensätzen.

Der Ingenieur Gordon Moore sagte 1965 voraus, dass sich die Leistung von Computern alle zwei Jahre verdoppeln würde. Im Jahr 1975 bewahrheitete sich dies und das Mooresche Gesetz wurde geboren. Nach einer Untersuchung von Open AI steigt die Rechenleistung heute alle 3,5 Monate. Mittlerweile ist es 50 bis 60 mal schneller als es das Mooresche Gesetz besagt und der Wert hat sich seit 2012 um das 300.000-fache erhöht. Dies hat zu entscheidenden Fortschritten bei Anwendungen wie Spracherkennung, Computer Vision, Mustererkennung und vielem mehr geführt. Anfang 2017 kostete es 10.000 US-Dollar (8.852,55 Euro), um eine Milliarde Bilder auf den neuesten Computern zu klassifizieren, während es Ende 2019 nur noch drei Cent (0,027 Euro) waren. Ein exponentielles Wachstum mit einer unglaublich schnellen Rate im Vergleich zum Mooreschen Gesetz.

Heute verfügen wir über eine enorme Rechenleistung, mit der wir alles analysieren können, was wir möchten. Das bedeutet, dass wir uns von unserer fehlerhaften Denkweise über Daten lösen können und nur das auswählen, was wir für relevant halten. Indem wir uns von veralteten, aggregierten Daten lösen, können wir mit der Analyse von Echtzeitinformationen beginnen, die verwertbare Erkenntnisse liefern.

Die Rechenleistung ist jedoch nur eine Seite des Potenzials der KI. Der Umbruch, den KI voraussichtlich verursachen wird, hat viel mit den Daten zu tun, die analysiert werden. Die schiere Menge an Daten, die generiert wird und daher verfügbar ist, befindet sich in einer steilen Aufwärtskurve. Nahezu 90 Prozent aller Daten auf der Welt wurden in den letzten zwei Jahren generiert, das heißt für fast alles, was Sie sich vorstellen können, sind Daten verfügbar.

Wie wird AI in der Immobilienbranche eingesetzt?

Es gibt zwei wesentliche Arten von KI, die in der Immobilienbranche eingesetzt werden können. Beginnen wir mit der am einfachsten zu verstehenden Narrow AI (ANI: Artificial Narrow Intelligence). Bei dieser Art von künstlicher Intelligenz geht es um die Analyse tiefgehender, detaillierter Daten, die vor allem zum besseren Verständnis des Immobilienbetriebs eingesetzt wird.

Gebäude werden zu "Smart Buildings", was für den Laien bedeutet, dass es eine Menge Zähler und Sensoren gibt, die die Nutzung des Gebäudes und seiner technischen Anlagen messen. Denken Sie an intelligente Thermostate, Schließvorrichtungen, Aufzüge und Türen, die messen, wann und wie die Objekte genutzt werden. Die von diesen Zählern und Sensoren generierten Daten helfen in zweierlei Hinsicht - bei der Optimierung des Betriebs, der Nutzung des Gebäudes und seiner Räume sowie bei der effektiven Messung geplanter Wartungsarbeiten und Investitionsentscheidungen.

Anhand der generierten Daten können Sie beispielsweise analysieren, wie oft ein Aufzug benutzt werden kann, bevor er gewartet werden muss. Sogar die Wahl des wirtschaftlichsten Aufzugstyps kann hiermit ermittelt werden, da die Software die erwarteten Nutzungsdaten für neue und renovierte Gebäude liefert.

Die Broad AI ist das gleiche Konzept, bezieht sich jedoch auf die Verwendung alternativer Datensätze für umfassendere oder übergeordnete Managemententscheidungen. Die Komplexität von Broad AI besteht darin, dass berücksichtigt werden muss, welche Daten Sie benötigen und wie der Mensch die Analyse versteht.

Um strategische Fragen wie die Entwicklung des Mietniveaus für Büros zu beantworten, müssen Sie die richtigen Variablen oder relevanten Daten auswählen und dann mit der Erfassung dieser Informationen beginnen. Angesichts ungenauer Daten und sich ständig wandelnder Zeiten ist es heute wohl nicht menschenmöglich, diese Informationen vorherzusagen. Aufgrund des potenziellen Wettbewerbsvorteils, den die Immobilienbranche in dem Bereich Investmentmanagement erlangen könnte, werden sie jedoch darauf drängen, dass diese Fähigkeit schnell weiterentwickelt wird, um die Prognosen so schnell wie möglich zu verbessern.

Nur eine Frage der Zeit

Es ist nur eine Frage der Zeit, bis diese prognostizierten Daten in hoher Qualität zur Verfügung stehen. Innerhalb der nächsten sieben bis zehn Jahren sollten wir damit rechnen, dass diese Informationen zur Norm werden. Die Rechenleistung ist bereits vorhanden und es gibt riesige Datensätze, die ebenfalls zugänglich sind. Die Entwicklung der Berechnungen, auch bekannt als Algorithmen, ist jedoch das fehlende Glied.

Wenn Sie sich die Technologie ansehen, die Sie bereits verwenden, zum Beispiel die Daten Ihres Autonavigationssystems, werden Sie feststellen, dass sich diese im Laufe der Jahre völlig verändert haben. Von einfachen Wegbeschreibungen bis hin zu Live-Verkehrs- und Wetterinformationen. Wir erwarten genaue Reisezeitvorhersagen von A nach B und wir möchten, dass auch alle anderen Faktoren berücksichtigt werden, die für eine rechtzeitige Ankunft wichtig sein könnten.

Richard Gerritsen (Bild: Laura Hermans/Yardi)

Die Art und Weise, wie wir Daten sammeln und KI nutzen, entwickelt sich rasant - wenn wir mit der Zukunft der Immobilienbranche Schritt halten wollen, müssen wir als Branche auf diesen Wandel vorbereitet sein. Alle Daten, die wir sammeln können, können effektiv sein und helfen, unsere Geschäftsentscheidungen zu verbessern, aber um sie zu nutzen, müssen wir die richtige Strategie haben.

Richard Gerritsen ist seit 2005 bei Yardi als Regional Director für die Geschäftsentwicklung und den Vertrieb in Europa verantwortlich.

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zuletzt editiert am 06.01.2022