Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft steht vor einer spürbaren Diskrepanz zwischen technologischem Nutzen und mangelhafter Datengrundlage. Laut einer weltweiten Branchenuntersuchung des Softwareunternehmens PlanRadar sehen 58 Prozent von 1.728 befragten Fachleuten aus 14 Ländern klare Vorteile durch KI-Werkzeuge. Vor allem bei operativen Herausforderungen wie Bauzeitverzögerungen und dem Änderungsmanagement versprechen sich Unternehmen deutliche Erleicherungen. Gleichzeitig bremst eine unzureichende Datenbasis die reale Umsetzung im Arbeitsalltag merklich aus.
Nahezu die Hälfte der befragten Branchenvertreter plant laut der PlanRadar-Studie vorerst keine weiteren Investitionen in neue KI-Anwendungen. Als primäre Hindernisse nennen die Unternehmen fehlende Datenverfügbarkeit, mangelnde Verlässlichkeit der Modellergebnisse sowie offene Fragen beim Datenschutz. Dagegen spielen Befürchtungen vor einem Verlust von Arbeitsplätzen kaum eine Rolle, denn lediglich sechs Prozent der Studienteilnehmer stuften diesen Faktor als wesentliche Sorge ein. Das eigentliche Hindernis liegt folglich nicht in mangelnder Akzeptanz, sondern in der praktischen Verwertbarkeit vorhandener Datenbestände.
Dass datengestützte Risikomodelle dennoch Fortschritte machen, zeigt ein neues Gemeinschaftsprojekt aus der Baupraxis. Der Baukonzern STRABAG und der Lehrstuhl für Multimedia und Internetanwendungen der FernUniversität in Hagen haben am 25. September 2026 das System DARIA vorgestellt. Die Abkürzung steht für Datengetriebene Risikoanalyse im Verkehrswegebau und markiert eine Verlagerung von reinen Planungsalgorithmen hin zur Echtzeit-Erkennung auf aktiven Baustellen. Das Vorhaben wird durch die österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert und soll Risiken direkt im laufenden Bauablauf abfedern.
Das Assistenzsystem DARIA wertet während der Bauausführung kontinuierlich operative Projekt- sowie Finanzdaten aus, um drohende Fehlentwicklungen automatisiert zu identifizieren. Durch die laufende Prüfung können Budgetüberschreitungen und bauliche Risiken frühzeitig vorhergesagt und einzelne Bauprojekte in standardisierte Risikoklassen eingeteilt werden. Auf diese Weise erhalten Projektleiter konkrete Hinweise, bevor Verzögerungen oder Kostensteigerungen das Gesamtprojekt gefährden. Der Erfolg solcher Lösungen hängt jedoch maßgeblich von einer sauberen und lückenlosen Datenpflege auf der Baustelle ab.
Die strukturelle Relevanz von Datenbeständen unterstreicht auch der Global Real Estate Transparency Index 2026 von JLL und LaSalle. Die zweijährliche Untersuchung analysierte 88 Länder und 146 Städte anhand von 260 Kriterien und benennt KI sowie automatisierte Bewertungsmodelle als Haupttreiber für weltweite Markttransparenz. Angeführt wird das internationale Ranking von Großbritannien und Frankreich, während Deutschland den zehnten Platz belegt. Transaktions- und Kreditdaten schneiden im deutschen Markt zwar positiv ab, doch bremsen bürokratische Hürden das weitere Potenzial.
Laut dem Transparenzbericht sind maschinenlesbare öffentliche Datenbestände für Baugenehmigungen und alternative Anlageklassen in Deutschland noch zu stark fragmentiert. Diese Zersplitterung verhindert, dass großflächige KI-gestützte Bewertungen und Analysen das Niveau der Spitzenreiter in den USA oder Großbritannien erreichen. Ohne eine einheitliche und digital zugängliche Datengrundlage bleiben viele KI-Initiativen auf isolierte Inselprojekte beschränkt. Der nachhaltige Durchbruch automatisierter Modelle entscheidet sich somit an der Qualität und Zugänglichkeit der öffentlichen wie privaten Informationsquellen.