Am 3. September 2026 haben der Zentrale Immobilien Ausschuss und EY Real Estate in Berlin ihre gemeinsame Digitalisierungsstudie vorgestellt. Die Erhebung zeichnet ein differenziertes Bild einer Branche, die den Übergang von isolierten Pilotprojekten hin zu operativen Plattformen vollzieht. Während Führungskräfte dem Einsatz von Algorithmen eine Schlüsselrolle beimessen, offenbart die Analyse tiefgreifende strukturelle Hürden im operativen Alltag. Die Untersuchung zeigt, dass der Enthusiasmus für technologische Neuerungen zunehmend auf die Realität historisch gewachsener Bestandsdaten prallt.
Der Druck zur Effizienzsteigerung treibt die Nachfrage nach intelligenten Systemen spürbar an. Laut der Studie schreiben 81 Prozent der befragten Unternehmen der künstlichen Intelligenz ein signifikantes Potenzial zur Prozessautomatisierung zu. Zudem betrachten 79 Prozent der befragten Akteure algorithmische Werkzeuge als zentrales Instrument, um dem akuten Fachkräftemangel in der Immobilienwirtschaft zu begegnen. Viele Marktteilnehmer erhoffen sich von der Automatisierung vor allem eine Entlastung ihrer Belegschaft von repetitiven Verwaltungsaufgaben.
In der Praxis konzentriert sich der produktive Einsatz derzeit auf klar umrissene Teilbereiche. Führend ist dabei die automatisierte Dokumentenanalyse, die bereits von 68 Prozent der befragten Unternehmen produktiv eingesetzt wird. Auf dem zweiten Rang folgt das KI-gestützte Energiemanagement mit einem Nutzungsanteil von 60 Prozent. Diese Schwerpunkte spiegeln den hohen regulatorischen Druck wider, Energieverbräuche transparent zu erfassen und vertragliche Dokumente im Portfoliomanagement fehlerfrei zu verarbeiten.
Trotz dieser operativen Fortschritte warnt die Studie vor einem deutlichen Plateau-Effekt bei der tiefergehenden Integration. Zwar gaben 78 Prozent der Unternehmen an, interne Chatbots oder KI-Agenten bereits zu nutzen oder zumindest zu pilotieren. Dennoch stufen sich gerade einmal 3 Prozent der befragten Organisationen selbst im Bereich echter digitaler Exzellenz ein. Die Diskrepanz zwischen experimenteller Erprobung und durchgängiger Wertschöpfung verdeutlicht, dass viele Assistenten bisher isoliert arbeiten und nicht tief in Kernsysteme eingebettet sind.
Als entscheidendes Hindernis für fortschrittlichere Automatisierungen identifiziert die Erhebung den Zustand der internen Datenbestände. Ganze 73 Prozent der befragten Immobilienunternehmen nennen eine unzureichende Datenqualität sowie fragmentierte Datenstrukturen als ihren größten Engpass. Ohne bereinigte, interoperable Datenbanken können komplexe Vorhersagemodelle und autonome Agenten ihre Stärken nicht zuverlässig ausspielen. Viele Immobilienverwalter müssen daher zunächst grundlegende Aufräumarbeiten in ihren Datenarchiven durchführen, bevor anspruchsvollere Automatisierungsstufen erreichbar sind.
Die internen Engpässe der Bestandshalter kontrastieren mit der Dynamik auf den übergeordneten Plattformen. Eine parallele Auswertung des Portals Online Marketplaces auf Basis der Datenbank Product Signals zeigt, dass im Jahr 2026 erstmals 51 Prozent aller Produkt- und Funktionsupdates weltweiter Immobilienportale auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen entfallen. Im Jahr 2021 lag dieser Anteil noch bei 16 Prozent. Große Marktplätze wandeln sich damit schrittweise von reinen Listing-Diensten zu Datenökosystemen, die algorithmische Prognosen direkt an Investoren vermarkten.