Vier typische Fehler können KI-Projekte in der Immobilienvermarktung scheitern lassen – wie sie entstehen und wie sich diese vermeiden lassen, erläutert Ramon Lahme von Empro in seinem Expertenbeitrag.
Künstliche Intelligenz schreibt Exposés, findet automatisch Käufer und Mieter, schließt im besten Fall gleich die Verträge ab – und bald brauchen wir keine Makler oder Wohnungsverwaltungen mehr? Wer so denkt, hat KI grundlegend missverstanden. Das ist überhaupt nicht das Ziel. Im Gegenteil: KI soll Prozesse vereinfachen, Aufgaben automatisieren und die Arbeit der Mitarbeiter unterstützen, nicht ersetzen.
Doch die Anwendung muss durchdacht sein: Blind auf KI zu setzen und Effizienzgewinne zu erwarten, ist der falsche Ansatz. Entscheidend bleiben Datenqualität, eine sinnvolle Prozessintegration und natürlich die menschliche Kontrolle.
Was sind die häufigsten Stolperfallen und wie lassen sie sich vermeiden? Ein Überblick über die vier größten Fehler im Umgang mit KI in der Immobilienvermarktung.
Fehler Nummer 1: „Shit in, Shit out“
Schlechte Datensätze führen zu Chaos. KI kann schließlich nur die Daten verarbeiten, mit denen sie gefüttert wird. Liegen fehlerhafte oder unvollständige Informationen vor, liefert die KI zwangsläufig schlechte Ergebnisse. Dieses Problem bezeichnet man umgangssprachlich als „Shit in, Shit out“-Prinzip. Viele Unternehmen kämpfen noch immer mit einer unstrukturierten, fehlerhaften oder veralteten Datenbasis. Das hat fatale Konsequenzen.
Ein Beispiel: Ein CRM-System mit unsauberen Datensätzen kann dazu führen, dass Kaufinteressenten falsche Mietangebote erhalten. Wenn ein KI-Tool Wohnungen mit Interessenten zusammenführt, ohne relevante Kriterien zu berücksichtigen, entstehen teils absurde Ergebnisse. Etwa wenn Senioren eine Dachgeschosswohnung ohne Aufzug empfohlen wird.
Für die automatische Erstellung von Mietermatching oder Exposés benötigt die KI entsprechend die korrekten Daten. Fehlen zentrale Angaben oder sind sie unvollständig, entstehen nutzlose Angebote. Statt Zeit zu sparen, steigt der Aufwand: Korrekturen sind notwendig, Kunden melden sich mit Rückfragen, sind verärgert. So wird der Schaden größer als der Nutzen.
Um solche Fehler zu vermeiden, ist eine solide Datenbasis essenziell. Vor der Automatisierung müssen CRM-Daten bereinigt, Dubletten entfernt und fehlerhafte Einträge korrigiert werden. Zudem sollten intelligente Filter eingesetzt werden, die relevante Kriterien wie Einkommen oder Barrierefreiheit berücksichtigen, um Fehlempfehlungen zu vermeiden.
Fehler Nummer 2: Automatisierung ohne Kontrolle
KI kann Prozesse beschleunigen und die Effizienz steigern. Doch wenn sie unkontrolliert arbeitet, kann sie ebenso schnell verheerende Probleme verursachen. Insbesondere generative KI-Tools, wie beispielsweise ChatGPT, neigen dazu, fehlende Informationen selbstständig zu ergänzen.
In der Immobilienvermarktung kann das dazu führen, dass eine Wohnung ohne Balkon plötzlich mit „großzügigem Südbalkon“ beworben wird oder ein Objekt als „energieeffizient saniert“ beschrieben wird, obwohl es keine Modernisierung gegeben hat. Solche Fehler sorgen nicht nur für verärgerte Interessenten, sondern können auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Die Folge: Das Vertrauen ist nachhaltig beschädigt.
Um solche Risiken zu vermeiden, braucht es klare Mechanismen zur Qualitätssicherung. Eine sorgfältige Datenvalidierung sollte sicherstellen, dass KI-generierte Inhalte mit den tatsächlichen Objektdaten abgeglichen werden, bevor sie veröffentlicht werden. Menschliche Kontrollinstanzen sind essenziell: Statt sich blind auf Automatisierung zu verlassen, müssen Mitarbeitende die letzte Instanz sein, die Fehler verhindern. Ebenso wichtig ist, dass KI unvollständige Informationen nicht „erfindet“, sondern meldet, wenn Daten fehlen – damit diese gezielt ergänzt werden können.
Fehler Nummer 3: Keine Aufklärung der Mitarbeiter
Die Einführung neuer Technologien scheitert selten an der Technik. Oft sind es die Menschen, die sie nutzen sollen, die den Unterschied machen. KI kann die Immobilienvermarktung erheblich vereinfachen – aber nur, wenn sie im Arbeitsalltag tatsächlich Anwendung findet.
In vielen Unternehmen stoßen KI-gestützte Prozesse noch immer auf Zurückhaltung oder sogar Ablehnung. Der Grund: Mitarbeiter verstehen die neuen Abläufe nicht oder fürchten, dass die Automatisierung langfristig ihre Rolle überflüssig machen könnte.
Fehlende Schulung und unklare Kommunikation verstärken diese Skepsis. Wenn nicht klar ist, was die KI tut oder welchen Mehrwert sie bietet, wird sie vermieden – sei es aus Unsicherheit oder weil gewohnte Prozesse als sicherer empfunden werden. Die Folge: Die erhoffte Effizienzsteigerung bleibt aus, die Lösung wird kaum genutzt, verunsicherte Mitarbeitende bleiben zurück.
Damit KI ihr Potenzial entfalten kann, müssen Mitarbeitende frühzeitig in den Veränderungsprozess eingebunden werden. Schulungen, transparente Kommunikation und der Fokus auf die unterstützende Funktion der Technologie sind essenziell. KI soll nicht ersetzen, sondern entlasten. Nur wenn dieser Nutzen klar vermittelt wird, steigt die Akzeptanz.
Fehler Nummer 4: Zu hohe Erwartungen
KI kann viel – aber sie ist kein Allheilmittel. Die Implementierung und Optimierung braucht Zeit. Wer unrealistische Erwartungen hat, riskiert Frust und den vorschnellen Abbruch der Einführung, weil die Kosten anfangs nicht im Verhältnis zum Ertrag stehen. Wie jede Investition zahlt sich auch KI erst über die Zeit aus.
Fazit
Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen, unkontrollierte Automatisierung kann falsche Informationen verbreiten, und fehlende Akzeptanz bei den Mitarbeitenden verhindert Effizienzgewinne.
Wer KI erfolgreich integrieren will, braucht eine saubere Datenbasis, klare Kontrollmechanismen und eine Strategie, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt. Denn: Die beste KI ist nicht die, die am meisten kann – sondern die, die Prozesse gezielt und sinnvoll unterstützt.
