93 Prozent setzen auf KI: Zahlen zur digitalen Transformation
93 Prozent der deutschen Immobilienentscheider haben KI implementiert oder planen es. Doch nur 5 Prozent erreichen ihre Ziele. Die JLL-Studie 2025 liefert die Zahlen hinter dem Hype.
93 Prozent setzen auf KI: Die Zahlen hinter der digitalen Transformation im Immobilienmarkt
Die Datenlage ist eindeutig: Künstliche Intelligenz hat die deutsche Immobilienbranche erfasst. Doch zwischen Implementierungsquote und tatsächlichem Zielerreichungsgrad klafft eine erhebliche Lücke. Wer fundierte Entscheidungen treffen will, braucht die Zahlen hinter den Schlagzeilen.
Die JLL-Studie 2025 im Überblick: Von 5 auf 93 Prozent in zwei Jahren
Der Global Real Estate Technology Survey 2025 von JLL liefert die derzeit umfassendste Datenbasis zur KI-Adoption in der Immobilienwirtschaft. Die Kernzahlen verdienen eine nüchterne Betrachtung:
| Kennzahl | Wert | Bezugszeitraum |
|---|---|---|
| KI implementiert oder geplant | 93 % | 2025 |
| KI-Adoption vor zwei Jahren | 5 % | 2023 |
| KI-Ziele größtenteils erreicht | 5 % | 2025 |
| Personalmangel als Hemmnis | 79 % | 2025 |
| Unzureichende Datenqualität | 68 % | 2025 |
Die Diskrepanz zwischen der Adoptionsrate von 93 Prozent und der Zielerreichung von lediglich 5 Prozent ist der zentrale Befund. Er zeigt: Die Branche hat erkannt, dass KI unverzichtbar wird. Gleichzeitig steckt die praktische Umsetzung bei den meisten Akteuren noch in den Anfängen.
Drei Hemmnisse, drei messbare Konsequenzen
Hemmnis 1: Personalmangel (79 Prozent)
Fast vier von fünf befragten Unternehmen benennen fehlendes Fachpersonal als größtes Hindernis. Diese Zahl gewinnt zusätzliche Brisanz durch die EU-KI-Verordnung (Art. 4), die seit dem 2. Februar 2025 alle Betreiber von KI-Systemen verpflichtet, für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter zu sorgen. Wer KI einsetzt, muss schulen. Wer nicht schulen kann, riskiert sowohl Qualitätsmängel als auch regulatorische Konsequenzen.
Hemmnis 2: Datenqualität (68 Prozent)
Zwei Drittel der Befragten sehen die Qualität ihrer Datengrundlage als limitierenden Faktor. Das betrifft den Immobilienmarkt besonders, weil Transaktionsdaten in Deutschland nicht zentral und standardisiert verfügbar sind. AVM-Systeme wie Sprengnetter oder PriceHubble analysieren zwar Millionen von Datensätzen, doch deren Aussagekraft steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Eingangsdaten.
Hemmnis 3: Fehlende Systemintegration
Isolierte KI-Tools erzeugen Insellösungen. Die Vernetzung verschiedener Systeme -- CRM, Bewertungsdatenbanken, Dokumentenmanagement -- ist technisch und organisatorisch anspruchsvoll. Model Context Protocol (MCP) und vergleichbare Schnittstellen adressieren dieses Problem, befinden sich aber noch in der Verbreitungsphase.
Rechenmodell: KI-Effizienzgewinn in der Maklertätigkeit
Was bedeuten die Zahlen konkret für den Makleralltag? Ein Vergleich auf Basis branchenüblicher Zeitaufwände:
| Tätigkeit | Ohne KI (Std.) | Mit KI (Std.) | Einsparung |
|---|---|---|---|
| Marktanalyse pro Objekt | 4,0 | 1,5 | 62,5 % |
| Exposé-Erstellung | 3,0 | 1,0 | 66,7 % |
| Erstanfragen-Bearbeitung (10 Stk.) | 2,5 | 0,5 | 80,0 % |
| Preiseinschätzung (AVM + Analyse) | 2,0 | 0,5 | 75,0 % |
| Dokumentenprüfung | 2,5 | 1,0 | 60,0 % |
| Summe pro Objekt | 14,0 | 4,5 | 67,9 % |
Bei durchschnittlich 15 aktiven Objekten pro Quartal ergibt das eine rechnerische Zeiteinsparung von rund 142,5 Stunden -- Zeit, die in persönliche Beratung, Verhandlung und Kundenbetreuung fließen kann.
Wichtig: Diese Werte sind Näherungen auf Basis aktueller Praxiserfahrungen. Der tatsächliche Effizienzgewinn hängt von der Implementierungstiefe, der Datenqualität und den spezifischen Prozessen des jeweiligen Unternehmens ab.
Marktstabilisierung 2025: Der S-IM bestätigt die Trendwende
Neben der KI-Adoption liefert der Sprengnetter Immobilienmarktbericht (S-IM) 2025 eine ergänzende Perspektive: Nach einer dreijährigen Korrekturphase zeigen sich erstmals positive Jahreswerte. Der Energieeffizienz-Preisindex (S-EPI) differenziert dabei zunehmend nach energetischem Standard -- ein Indikator dafür, dass datengestützte Bewertung die Markttransparenz erhöht.
Für analytisch orientierte Käufer und Investoren bedeutet das: Die Stabilisierung schafft eine belastbarere Grundlage für Kaufentscheidungen, und KI-gestützte Marktdaten machen die Preisfindung nachvollziehbarer.
Drei Szenarien: KI-Einsatz bei der Immobilien-Kapitalanlage
Szenario 1: Investitionsentscheidung mit AVM-Daten
Ein Investor prüft ein Mehrfamilienhaus in der Metropolregion Nürnberg. Die KI-gestützte Marktanalyse liefert Vergleichspreise aus 2.500 Transaktionen der letzten 24 Monate, segmentiert nach Lage, Baujahr und energetischem Standard. Der Makler ordnet die Daten ein, berücksichtigt lokale Faktoren (Infrastrukturprojekte, Quartiersentwicklung) und erstellt eine fundierte Preisempfehlung.
Ergebnis: Datenbasierte Entscheidungsgrundlage plus menschliche Markterfahrung.
Szenario 2: Steueroptimierte Kaufpreisaufteilung
Ein Kapitalanleger erwirbt eine Eigentumswohnung für 320.000,00 Euro. KI-gestützte Tools unterstützen die Aufteilung in Gebäude- und Grundstücksanteil -- eine Berechnung, die maßgeblich die steuerliche Abschreibung (AfA) beeinflusst. Bei einer Aufteilung von 75 Prozent Gebäudeanteil ergibt sich:
| Position | Betrag |
|---|---|
| Kaufpreis gesamt | 320.000,00 EUR |
| Gebäudeanteil (75 %) | 240.000,00 EUR |
| Jährliche AfA (2 %, linear) | 4.800,00 EUR |
| AfA-Vorteil über 50 Jahre | 240.000,00 EUR |
Die exakte Aufteilung erfordert eine fachkundige Bewertung und die Abstimmung mit dem Steuerberater. KI liefert die Datengrundlage, der Steuerberater die steuerrechtliche Einordnung.
Szenario 3: Energetische Wertdifferenzierung
Der S-EPI zeigt messbar: Immobilien mit hohem Energiestandard erzielen systematisch höhere Preise. KI-gestützte Analysen quantifizieren diesen Unterschied objektbezogen. Für Investoren, die Sanierungsobjekte prüfen, liefert das eine kalkulierbare Grundlage: Welchen Wertzuwachs erzielt die energetische Sanierung im Verhältnis zu den Investitionskosten?
Regulatorischer Rahmen: Was die EU-KI-Verordnung für den Immobilienmarkt bedeutet
| Regelung | Inhalt | Relevanz für Käufer/Investoren |
|---|---|---|
| Art. 4 KI-VO | KI-Kompetenzpflicht für alle Nutzer | Makler muss KI-Tools qualifiziert einsetzen |
| Art. 5 KI-VO | Verbot manipulativer KI-Techniken | Schutz vor irreführenden KI-Exposés |
| Art. 6-7 KI-VO | Hochrisiko-KI: Konformitätsbewertung | AVM-Systeme unterliegen Transparenzpflichten |
| DSGVO | Datenschutz bei Kundendaten | KI-Verarbeitung personenbezogener Daten reguliert |
Für den analytischen Käufer bedeutet das: Ein Makler, der KI einsetzt, muss nachweislich kompetent im Umgang damit sein. Das ist kein optionales Qualitätsmerkmal, sondern eine gesetzliche Pflicht seit dem 2. Februar 2025.
Checkliste: Woran Sie einen KI-kompetenten Makler erkennen
Die folgenden Kriterien helfen bei der Beurteilung, ob ein Makler KI sinnvoll und qualifiziert einsetzt:
Datenkompetenz
- Nutzt nachvollziehbare Marktdaten aus benannten Quellen
- Kann die Herkunft und Methodik von Preiseinschätzungen erläutern
- Unterscheidet klar zwischen AVM-Orientierungswerten und sachverständigen Bewertungen
Prozesstransparenz
- Legt offen, welche Prozessschritte KI-unterstützt ablaufen
- Dokumentiert die Grundlagen seiner Preisempfehlungen
- Macht KI-generierte Inhalte (Texte, Analysen) als solche kenntlich
Qualitätssicherung
- Prüft KI-generierte Ergebnisse systematisch auf Plausibilität
- Kombiniert Datenanalyse mit lokaler Marktkenntnis und persönlicher Inaugenscheinnahme
- Hält die KI-Kompetenzanforderungen nach Art. 4 der EU-KI-Verordnung nach
Netzwerkkompetenz
- Arbeitet mit spezialisierten Partnern zusammen (Steuerberater, Sachverständige, Finanzberater)
- Vermittelt datengestützte Entscheidungsgrundlagen für Partnerdisziplinen
- Versteht die Schnittstellen zwischen Maklerleistung, steuerlicher Beratung und Finanzierung
Was folgt daraus? Die Zahlen sprechen für einen Paradigmenwechsel
Die Daten zeigen: KI verändert die Immobilienbranche strukturell, nicht kosmetisch. Der Sprung von 5 auf 93 Prozent Adoptionsrate innerhalb von zwei Jahren ist in dieser Geschwindigkeit beispiellos. Gleichzeitig belegt die Zielerreichungsquote von 5 Prozent, dass Technologie allein kein Qualitätsmerkmal darstellt.
Die Geschichte der digitalen Disruption im Maklergeschäft liefert dafür den Beleg: Digitale Plattformen, die den persönlichen Makler ersetzen wollten, sind an der Komplexität menschlicher Entscheidungsprozesse gescheitert. KI entfaltet ihren Mehrwert dort, wo sie den erfahrenen Fachmann unterstützt -- durch bessere Daten, effizientere Prozesse und nachvollziehbarere Analysen.
Seit 1994 begleiten wir Immobilientransaktionen in der Metropolregion Nürnberg. In dieser Zeit haben wir technologische Umbrüche vom Faxgerät über das Internet bis zur KI begleitet. Die Erfahrung zeigt: Substanz von Hype zu unterscheiden ist selbst ein Qualitätsmerkmal. Die Fähigkeit, neue Werkzeuge kritisch zu prüfen und dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert schaffen, gehört zu den Kernkompetenzen eines erfahrenen Maklers.
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Als Mitglied der HSG -- High Specialised Group -- arbeiten wir seit 1994 mit erfahrenen Steuerberatern und Finanzberatern in der Metropolregion Nürnberg zusammen. Sie bekommen nicht nur einen Makler, sondern ein Netzwerk das füreinander einsteht. Kein Formulardschungel -- alle Unterlagen kurzfristig verfügbar.
