Ein Gastbeitrag von Arash Jourshari, Director Tax Transformation & Technology bei der Prüfungs- und Beratungsgesellschaft Forvis Mazars
KI soll Immobilienbewertungen präziser machen, Marktentwicklungen besser prognostizieren und Investitionsentscheidungen beschleunigen. Die Erwartungen sind hoch. Gleichzeitig zeigen aktuelle Branchenerhebungen ein Spannungsfeld: KI gilt vielen Unternehmen als Schlüsseltechnologie der kommenden Jahre, während mangelnde Datenqualität weiterhin eines der größten Umsetzungshemmnisse ist. Denn die größte Herausforderung liegt häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in den Daten. Die Diskussion dreht sich oftmals um neue Algorithmen, Large Language Models oder automatisierte Bewertungsverfahren. In der Praxis entscheidet jedoch eine wichtigere Frage über Erfolg oder Misserfolg: Sind die relevanten Informationen vorhanden, vollständig, konsistent und belastbar?
Viele Daten, aber oft keine einheitliche Datenbasis
Immobilien erzeugen in allen Entwicklungsphasen enorme Datenmengen. Von Planung und Bau bis zu Betrieb, Vermietung, Finanzierung und Transaktion entstehen kontinuierlich Informationen über Flächen, Mietverträge, Energieverbräuche, technische Anlagen, Instandhaltungsmaßnahmen oder Marktwerte.
In vielen Unternehmen liegen diese Daten jedoch in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Verantwortlichkeiten. Objektstammdaten befinden sich im Asset Management, Verbrauchsdaten beim Facility Management, ESG-Informationen in separaten Reporting-Systemen und Finanzierungsdaten an anderer Stelle. Die Folge sind Medienbrüche, unterschiedliche Datenstände und hoher manueller Abstimmungsaufwand.
Genau hier stoßen viele KI-Anwendungen an ihre Grenzen. Auch das leistungsfähigste Modell kann fehlende oder fehlerhafte Daten nicht ersetzen. KI verarbeitet Informationen schneller, macht sie aber nicht automatisch besser. Stimmt die Datengrundlage nicht, entstehen fehlerhafte Ergebnisse lediglich schneller.
Ein typisiertes Beispiel aus der Transaktionspraxis verdeutlicht die Problematik: Bei der Prüfung eines Bürogebäudes lagen umfangreiche Flächen-, Miet- und Finanzdaten vor. Informationen zum Zustand wesentlicher Gebäudekomponenten und zu absehbaren energetischen Sanierungsmaßnahmen waren jedoch nur teilweise dokumentiert. Erst eine vertiefte technische und ESG-bezogene Due Diligence machte zusätzliche Investitionsbedarfe sichtbar, die in den Planungen nicht vollständig berücksichtigt waren. Das zeigt: Unvollständige technische Gebäude-, Energie- und ESG-Daten können Bewertungen und Investitionsrechnungen beeinträchtigen. Auch ein KI-gestütztes Bewertungsmodell hätte diese Risiken anhand der verfügbaren Daten nicht zuverlässig berücksichtigen können.
ESG-Daten werden zu Bewertungsdaten
Gleichzeitig verändert sich die Bedeutung von Immobiliendaten grundlegend. Was früher vor allem für Nachhaltigkeitsberichte erhoben wurde, wird zunehmend zu einem wirtschaftlich relevanten Bewertungs- und Finanzierungsfaktor. Energieeffizienz, CO₂-Emissionen, Modernisierungsbedarfe oder Klimarisiken spielen eine wachsende Rolle bei Investitionsentscheidungen. Für Investoren und Finanzierer zählt nicht mehr nur, welche Erträge eine Immobilie heute erzielt, sondern auch, welche Risiken, Investitionen und regulatorischen Anforderungen künftig zu erwarten sind.
Hohe Energieverbräuche, erhebliche Modernisierungserfordernisse oder physische Klimarisiken können die Attraktivität und Vermarktungsfähigkeit einer Immobilie beeinflussen. Umgekehrt schaffen belastbare Nachhaltigkeitsdaten Transparenz und ermöglichen fundiertere Investitions- und Finanzierungsentscheidungen. Die Qualität und Verfügbarkeit dieser Daten beeinflussen damit unmittelbar den Wert einer Immobilie. Aus ESG-Daten werden zunehmend Bewertungsdaten.
Seite 1 Immobilienbewertung mit KI: Daten als Herausforderung
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Arash Jourshari 
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