Einleitung
Wohnungsunternehmen agieren als komplexe Dienstleistungsorganisationen, die zahlreiche Immobilien verwalten, vielfältige Bewohnergruppen betreuen und strengen Vorschriften unterliegen. Wenn diese Komplexität nicht effektiv gesteuert wird, kann sie zu Ineffizienzen, langen Reaktionszeiten, Risiken für Bewohner und Organisation sowie letztlich zu Unzufriedenheit bei den Bewohnern führen. Daher sollten Organisationen die konsequente Vereinfachung ihrer Prozesse priorisieren. Um dies zu erreichen, müssen sie ihre Abläufe vollständig digitalisieren und Systeme implementieren, die regelmäßige und gleichzeitige Anpassungen von Prozessen und Strukturen ermöglichen, um kontinuierlich bessere Ergebnisse zu erzielen.
Die Digitalisierung ist seit Langem ein viel diskutiertes Thema in der Branche – zurecht, da sie das Fundament einer lernenden und sich stetig verbessernden Organisation darstellt. Dennoch schreitet diese Transformation nur langsam voran, und viele Organisationen kämpfen damit, ihre Digitalisierungsinitiativen abzuschließen. Häufig ist eine gewisse Zurückhaltung gegenüber einer raschen digitalen Transformation zu beobachten, sei es aufgrund vergangener Fehler, die Zeit, Ressourcen und Geld gekostet haben, oder wegen warnender Beispiele von Fehlschlägen in der Branche. Diese Zurückhaltung führt dazu, dass viele Organisationen am Status quo festhalten und durch das Aufschieben oder Vermeiden der Modernisierung ihrer Abläufe erhebliche Chancen verpassen.
Während sich der Sektor den Herausforderungen der digitalen Transformation stellt, rückt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in den Mittelpunkt und erhöht den Handlungsdruck auf Organisationen. KI bietet zwar bedeutende Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung, ist aber kein Allheilmittel. Der Wandel hin zu einem KI-gestützten Unternehmen erfordert ein gleichwertiges Maß an Investitionen in Prozessdigitalisierung und Systemintegration - Bereiche, in denen die Branche bereits in der Vergangenheit erhebliche Schwierigkeiten hatte.
An dieser Stelle kommt Intelligente Automatisierung (IA) ins Spiel. IA bezeichnet den strategischen Einsatz von Automatisierungstechnologien – sowohl herkömmlicher wie Robotic Process Automation (RPA) und Workflow-Engines als auch moderner KI-gestützter Funktionen wie großen Sprachmodellen (LLMs) – zur Prozessoptimierung, Reduktion manueller Tätigkeiten und Ermöglichung autonomer, intelligenter Systementscheidungen. Es geht um den Übergang von isolierten Automatisierungen hin zu kohärenten, entscheidungsfähigen Systemen.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI und Automatisierung - gemeinsam im Rahmen einer IA-Strategie - zentrale Herausforderungen in der Wohnungswirtschaft adressieren können. Wir betonen die Bedeutung der Digitalisierung und geben praxisnahe Empfehlungen, um den Hype hinter sich zu lassen und echte Ergebnisse zu erzielen. Wir argumentieren, dass KI zwar eine Schlüsselrolle bei der Schaffung intelligenterer und anpassungsfähigerer automatisierter Systeme spielt, jedoch IA den Rahmen für eine nachhaltige und sinnvolle Transformation liefert.
„Vorausschauende Organisationen erkennen die Bedeutung einer strukturierten, hochwertigen Datenbasis und einer durchdachten Softwarearchitektur als unverzichtbare Grundlagen. Ohne diese kann KI nicht zuverlässig funktionieren, ihr volles Potenzial nicht entfalten, keine tragfähigen Entscheidungen unterstützen oder konsistente Ergebnisse im großen Maßstab liefern.“
Versprechen und Grenzen von KI für komplexe Dienstleister
Gesetzliche Vorlagen in der Branche zeigen die Dringlichkeit auf, Prozesse und Datenmanagement zu modernisieren. In den letzten zwei Jahren zählten zu den häufigsten Interventionsgründen Schwächen im Datenmanagement und in der Dokumentation. In UK konnten in vielen Fällen Wohnungsbaugesellschaften keine aktuellen Informationen zu Immobilienzuständen, Sicherheitszertifikaten oder offenen Arbeiten vorweisen – ein erhebliches Risiko für Bewohner und Organisationen. Diese Beispiele verdeutlichen, dass der Weg zu KI und Automatisierung auf soliden digitalen Grundlagen und vollständiger Transparenz bei Compliance- und Betriebsdaten basieren muss.
Für komplexe Dienstleistungsorganisationen stellt die KI-Revolution daher sowohl eine Chance als auch eine Notwendigkeit dar. KI kann es Wohnungsunternehmen ermöglichen, von reaktiven Ansätzen hin zu proaktiven und prädiktiven Betriebsmodellen zu wechseln. Sie unterstützt fundiertere Entscheidungen, automatisiert bisher manuell durchgeführte Aufgaben und verbessert Ergebnisse für Bewohner und Mitarbeitende. Die eigentliche Herausforderung liegt für Organisationen nicht in der Frage, ob KI eingesetzt werden soll, sondern wie schnell und effektiv die dafür notwendigen Daten- und Softwaregrundlagen geschaffen werden können.
Doch KI ist kein Allheilmittel. Sie entfaltet ihr Potenzial nur, wenn Prozesse bereits klar definiert, Daten zuverlässig und Workflows digitalisiert sind. Sind Daten über PDFs, Tabellen und E-Mails verteilt, fällt es KI schwer, präzise und konsistente Erkenntnisse zu liefern. Man könnte annehmen, dass sich unstrukturierte Daten einfach in einem „Data Lake“ sammeln lassen, den KI-Modelle später analysieren. Obwohl KI beachtliche Fortschritte bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten gemacht hat, bleibt dieser „Data Swamp“-Ansatz riskant. KI liefert die besten Ergebnisse mit strukturierten, kontextualisierten Daten – nicht mit einer unorganisierten Ansammlung von Dokumenten.
Darüber hinaus sollte sich KI nicht auf die Interpretation statischer Daten, das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Vorschlagen von Handlungsempfehlungen beschränken, die dann manuell umgesetzt werden müssen. Ziel intelligenter Automatisierung ist es, dass Systeme geeignete Maßnahmen selbstständig durchführen – dafür müssen sie programmgesteuert agieren können. In diesem Kontext wirkt KI als Multiplikator für bestehende Automatisierungstools und ermöglicht Lösungen für bisher unlösbare Herausforderungen der Automatisierung.
KI-Bereitschaft: Grundlagen für intelligente Automatisierung schaffen
Eine erfolgreiche Einführung von KI hängt von qualitativ hochwertigen, gut organisierten Daten und ausgereiften digitalen Prozessen ab. Vielen Organisationen ist nicht bewusst, wie grundlegend diese Voraussetzung ist. Bevor KI überhaupt in Betracht gezogen wird, sollten Führungskräfte sicherstellen, dass Workflows digitalisiert, Daten zugänglich und zuverlässig sind und zentrale Geschäftsprozesse team- und systemübergreifend standardisiert wurden.
Ein häufiges Hindernis im sozialen Wohnungsbau sind fragmentierte Daten – verstreut über PDFs, Tabellen, E-Mails oder veraltete Datenbanken. Diese Fragmentierung führt zu „Datensümpfen“, die sowohl Automatisierung als auch KI untergraben. Für echte KI-Bereitschaft müssen Organisationen Ressourcen in die Datenbereinigung und -strukturierung investieren, Altbestände in moderne Plattformen überführen und standardisierte Datenschemata nutzen, die Interoperabilität ermöglichen. Die Technologielandschaft muss moderne Automatisierungs- und KI-Tools in bestehende Systeme integrieren können. Investitionen in offene APIs, Integrationsplattformen und modulare Software schaffen die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit - essenziell für jede IA-Strategie.
Daten-Governance ist entscheidend. Dazu gehören klare Zuständigkeiten, strenge Qualitätskontrollen und Verfahren für regelmäßige Prüfungen und Wartung. Eine wirksame Governance unterstützt zudem die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und fördert Vertrauen bei Mitarbeitenden und Bewohnern.
Schließlich geht es bei KI-Bereitschaft nicht nur um Technik. Organisationen müssen eine Kultur der digitalen Akzeptanz und kontinuierlichen Verbesserung etablieren – dazu gehört auch die Vorbereitung der Belegschaft auf Veränderungen. Viele Mitarbeitende sorgen sich um Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung und KI. Fortschrittliche Organisationen investieren daher in Schulungsprogramme und offene Kommunikation, um Vorteile zu vermitteln, Bedenken zu adressieren und Vertrauen aufzubauen. Das mindert Widerstände und fördert Innovation auf allen Ebenen.
„Ein häufiger Fehler ist, die Bedeutung einer strukturierten Software- und Datenbasis zu unterschätzen. Ohne saubere, vernetzte und gut durchdachte Systeme kann KI keine rechtzeitigen, zuverlässigen oder handlungsrelevanten Einblicke liefern. Ohne diese Grundlage bleiben selbst die fortschrittlichsten Modelle hinter ihren Möglichkeiten zurück und untergraben das Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen.“
Wann KI das richtige Mittel ist (und wann nicht): Die vollständige Toolbox der Automatisierung
KI ist nur ein Bestandteil eines umfassenden Automatisierungs-Werkzeugsatzes, der RPA (Robotic Process Automation), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), regelbasierte Workflow-Automatisierung, Business Process Management (BPM)-Plattformen und Process-Mining-Tools umfasst. Zunehmend gehören dazu auch Integration Platform-as-a-Service (iPaaS), No-Code- und Low-Code-Plattformen. Entscheidungsautomatisierungs-Engines und Orchestrierungsplattformen ermöglichen es Organisationen darüber hinaus, End-to-End-Workflows zu automatisieren, mehrere Technologien zu koordinieren und den Betrieb kontinuierlich zu optimieren – dabei werden auch Geschäftsanwender:innen befähigt, Prozesse ohne tiefgehendes technisches Wissen selbstständig anzupassen.
Die Wirksamkeit jedes Tools hängt grundsätzlich vom spezifischen Anwendungsfall ab. Nicht jede Herausforderung erfordert generative KI – etablierte Methoden erweisen sich oft als zuverlässiger und bringen weniger Risiken und Komplexität mit sich. Wo konsistente, wiederholbare Ergebnisse erforderlich sind, sollten Organisationen eher deterministische Ansätze wie regelbasierte Automatisierung, klassische ML-Modelle, Optimierungsalgorithmen oder konventionelle Softwarelogik einsetzen, anstatt auf nicht-deterministische KI-Modelle wie LLMs zurückzugreifen, die bei identischen Eingaben unterschiedliche Ergebnisse liefern können.
RPA eignet sich besonders gut für Aufgaben in Altsystemen ohne APIs, da es menschliche Interaktionen imitiert und Lücken zwischen getrennten Systemen überbrückt. Traditionelle Workflow- und Integrationstools sind unverzichtbar, um Routineprozesse zu straffen, Fehler zu reduzieren und Zeit zu sparen – oft ganz ohne den Mehraufwand, den KI mit sich bringen kann.
Für fortgeschrittene Analysen und Vorhersagen ist ML meist die beste Wahl, insbesondere bei strukturierten Daten und klar definierten Prognoseaufgaben. ML-Modelle können Wartungsbedarfe vorhersagen, Risiken klassifizieren oder Anomalien erkennen – mit größerer Transparenz und Kontrolle als LLMs. Diese vordefinierten Ansätze sind oft besser geeignet, da sie zweckgebunden, leichter zu validieren und im produktiven Einsatz effizienter sind.
LLMs hingegen brillieren im Umgang mit unstrukturierten Daten, bei der Analyse von Freitexten und der Ermöglichung von Interaktionen in natürlicher Sprache. Sie schaffen Mehrwert, wo es bei der Automatisierung um Kommunikation, Dokumentenanalyse oder kontextbezogenes Denken geht – Aufgaben, die mit herkömmlichen Tools nicht gut zu bewältigen sind. Allerdings bringen LLMs auch zusätzliche Komplexität mit sich, erfordern mehr Überwachung, müssen kontinuierlich kalibriert werden und liefern nicht immer die gleiche Verlässlichkeit, Kosteneffizienz oder Interpretierbarkeit wie klassische Ansätze für klar definierte Routineaufgaben.
Jeder Anwendungsfall sollte daher individuell bewertet werden, um das geeignetste Tool zu identifizieren. Auch wenn KI die Intelligenz und Anpassungsfähigkeit von Automatisierung verbessern kann, profitieren viele Szenarien stärker von bewährten Methoden oder klassischem ML, die oft zuverlässigere Ergebnisse mit weniger Komplexität liefern. Das übergeordnete Ziel ist intelligente Automatisierung – der Einsatz der optimalen Kombination von Werkzeugen, einschließlich KI, zur Schaffung effizienter, wirksamer und nachhaltiger Lösungen.
Verantwortungsvolle KI implementieren
Mit zunehmender Einbindung von KI in operative Prozesse stehen Organisationen vor neuen Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Ethik. Dabei fällt es ihnen oft schwer, die damit verbundenen Risiken klar zu definieren und zu managen. Werden verantwortungsvolle KI-Praktiken vernachlässigt, können Organisationen mit voreingenommenen oder unfairen Ergebnissen, Vertrauensverlust, Reputationsschäden oder regulatorischer Kontrolle konfrontiert werden. Ein Mangel an Transparenz erschwert es, KI-gestützte Entscheidungen zu erklären oder zu rechtfertigen, und unzureichende Moderation, Prüfbarkeit oder laufende Kalibrierung können Probleme bestehen lassen oder unentdeckt bleiben. Klare Leitplanken für den KI-Einsatz, Transparenz gegenüber Mitarbeitenden und Bewohner:innen sowie regelmäßige Audits und Systemoptimierungen helfen, Risiken zu minimieren und Vertrauen zu stärken, während neue Technologien eingeführt werden.
„KI-Systeme müssen transparent, fair und regelmäßig überprüfbar sein, um Voreingenommenheit und Diskriminierung zu vermeiden. Dafür ist es unerlässlich, KI-Lösungen von Anfang an prüfbar zu gestalten – insbesondere solche, die sich selbst weiterentwickeln.“
Instandhaltung und Compliance: Praktische Anwendungsfälle für KI und Automatisierung
In der Wohnungswirtschaft sind operative Bereiche wie Sofortreparaturen, geplante vorbeugende Wartung, Asset-Management und Compliance besonders geeignet für den Einsatz von KI und Automatisierung. Diese Bereiche zeichnen sich durch komplexe, sich wiederholende und datenintensive Aufgaben aus – ideale Voraussetzungen für Effizienzsteigerung, bessere Servicequalität und ein effektiveres Risikomanagement durch Technologie. Wichtige Anwendungsfälle sind:
Sofortreparaturen: Automatisierung kann die Erfassung, Priorisierung und Zuweisung von Reparaturmeldungen vereinfachen. KI kann Anfragen nach Dringlichkeit, Wichtigkeit der Anlage oder Vulnerabilität der Bewohner:innen klassifizieren und priorisieren. Intelligente Systeme können zudem historische Daten analysieren, um wiederkehrende Probleme zu erkennen oder Ausfälle vorherzusagen.
Geplante vorbeugende Wartung: Automatisierungstools verwalten bereits langfristige Wartungspläne. KI kann diese jedoch optimieren – basierend auf Anlagenzustand, Nutzungsmustern und verfügbaren Ressourcen –, wodurch Kosten gesenkt und Unterbrechungen minimiert werden.
Prädiktive Wartung: ML-Algorithmen analysieren Daten von IoT-Geräten und Sensoren, Wartungsprotokollen und Umweltfaktoren, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten aus Gebäudesystemen können Notfallreparaturen reduziert und die Lebensdauer von Anlagen verlängert werden.
Geplante Investitionsmaßnahmen: Optimierungsalgorithmen planen Investitionsprojekte auf Basis von Anlagenzustand, regulatorischen Anforderungen und Budget. KI kann dabei helfen, Projekte nach Risiko, Budget und Wirkung zu priorisieren und die Investitionsplanung strategischer zu gestalten.
Compliance (Gebäudesicherheit und Regulatorik): Compliance ist einer der komplexesten Bereiche im Wohnungsbau und erfordert intelligente Systeme sowie vollständige Digitalisierung. Andernfalls bleibt manuelle Arbeit mit verstreuten Dokumenten die Norm, was die Einhaltung erschwert. Intelligente Automatisierung unterstützt hier durch das Verfolgen von Betreiberpflichten, Erinnerungen und prüfbereite Dokumentation. KI kann außerdem historische Daten aus PDFs und Tabellen extrahieren und auch unstrukturierte Zertifikate verarbeiten.
Prognose von Nichterreichbarkeit: KI-Modelle analysieren historische Muster und Bewohnerdaten, um Termine vorherzusagen, bei denen kein Zugang gewährt wird. Das ermöglicht proaktive Kommunikation, bessere Terminplanung und weniger Fehlbesuche.
Analyse von Auftragnehmerleistungen: Automatisierung kann Daten aus Arbeitsaufträgen, Feedbackformularen und Inspektionsberichten konsolidieren. Intelligente Entscheidungssysteme - mit oder ohne KI - optimieren die Verteilung von Aufträgen über die Lieferkette hinweg, wenn Echtzeitdaten zu Leistung, Verfügbarkeit und Standort verfügbar sind. KI kann Leistungsdaten im Zeitverlauf auswerten und evidenzbasierte Entscheidungen im Beschaffungs- und Vertragsmanagement unterstützen.
Datenintegration und Analytik: Viele Anbieter verwenden unterschiedliche Softwarelösungen für Wohnungsverwaltung, CRM, Asset-Management und Compliance. KI und Automatisierung können als Intelligenzschicht über diese Systeme agieren, Einblicke generieren, Ineffizienzen erkennen und Entscheidungsfindung durch einen ganzheitlichen Blick auf Zustand der Wohneinheit, Compliance-Status und Betriebsrisiken verbessern. Mit vollständiger Digitalisierung entstehen zudem große Mengen an Transaktionsdaten. Während diese wertvoll sind, ist ihre Analyse mit BI-Tools allein oft schwer. KI hilft, historische Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen, Vorschläge zur KPI-Verbesserung zu machen und diese Erkenntnisse regelmäßig automatisiert an die richtigen Stellen im Unternehmen weiterzugeben.
In all diesen Bereichen bieten KI und Automatisierung messbare Vorteile: weniger manuelle Arbeit, höhere Servicezuverlässigkeit, proaktive Verwaltung und zufriedenere Bewohner:innen. Mit wachsender digitaler Reife lässt sich immer mehr Wert aus diesen Tools schöpfen – hin zu einem prädiktiven und strategischen Asset-Management.
Vom Hype zur Umsetzung: Realistische nächste Schritte für die Wohnungswirtschaft
Während die Diskussionen rund um KI weiter an Fahrt aufnehmen, ist es für Wohnungsunternehmen leicht, sich von Versprechungen radikaler Veränderungen ablenken zu lassen oder auf den nächsten großen technologischen Durchbruch zu warten. Doch echte Fortschritte entstehen meist durch einen ausgewogenen Ansatz, der Ambition mit praktischer Umsetzung verbindet. Anstatt KI als Allheilmittel zu betrachten, können Organisationen intelligente Automatisierung (IA) als primäres Ziel definieren – KI wird dort eingesetzt, wo sie den größten Nutzen bringt, jedoch ohne dabei die Grundlagen von Prozessvereinfachung und Digitalisierung aus dem Blick zu verlieren. In manchen Fällen liefern klassische Softwarelogik oder Prozessneugestaltung bessere Ergebnisse mit weniger Komplexität. Es ist entscheidend, jeden Anwendungsfall für sich zu bewerten und IA als übergeordnetes Ziel zu begreifen – erreichbar durch eine Kombination aus bewährten Automatisierungstools, KI-gestützten Anwendungen und KI-Agenten –, wobei die jeweils effektivsten Technologien zum Einsatz kommen sollten. Auf diese Weise können Wohnungsunternehmen echten Mehrwert schaffen, Risiken minimieren und die Basis für künftige Innovationen legen.
Um wirksam voranzukommen:
Die kontinuierliche Vereinfachung und Digitalisierung von Prozessen sollte im Mittelpunkt stehen - unabhängig davon, ob man IA mit oder ohne KI verfolgt.
Setzen von klaren, umsetzbaren Zielen, die mit den Prioritäten der Organisation übereinstimmen.
Identifizierung der Prozesse, die sich besonders gut für Automatisierung oder KI eignen - typischerweise solche, die repetitiv, datengetrieben oder entscheidend für die Servicebereitstellung sind.
Nutzung von KI- und Automatisierungsmöglichkeiten, die bereits in bestehenden Softwareplattformen verfügbar sind, um Kosten und Implementierungsrisiken zu minimieren.
Testen neuer Tools zunächst in kleinen, kontrollierten Projekten, sammeln von Feedback und optimiertes Vorgehen, bevor erfolgreiche Lösungen skaliert werden.
Vermeidung, IA oder KI als große, sequentielle „Big Bang“-Projekte anzulegen, die erst nach Monaten oder Jahren Ergebnisse liefern. Stattdessen schrittweise Verbesserungen anstreben, anpassungsfähig und fokussiert sein auf konkrete Geschäftsprobleme.
Iterativen, problemorientierten Ansatz verfolgen, um sicherzustellen, dass Technologie messbaren Mehrwert für Mitarbeitende und Bewohner:innen schafft - und nicht zur Ablenkung oder unnötigen Komplexität wird.
„IA (Intelligente Automatisierung) ist das Ziel: Sie vereint bewährte Automatisierung und modernste KI, um echten geschäftlichen Nutzen zu bringen. KI beschleunigt den Fortschritt, aber IA ist das verbindende Rahmenwerk für nachhaltige Wirkung.“
Fazit: Automatisierung für Wirkung, KI für den Vorteil
Die Zukunft der Wohnungswirtschaft wird von Organisationen geprägt, die Vereinfachung, Digitalisierung und intelligente Automatisierung meistern. Wer in starke digitale Grundlagen investiert, einen pragmatischen Ansatz zur Automatisierung verfolgt und KI nutzt, um fundierte Betriebspraktiken zu ergänzen - nicht zu ersetzen -, wird neue Maßstäbe in Effizienz, Belastbarkeit und Servicequalität setzen. Indem man IA als Ziel definiert und KI dort einsetzt, wo sie den größten Mehrwert bietet, können Wohnungsunternehmen sowohl kurzfristige Verbesserungen als auch langfristige strategische Vorteile erzielen.
Emre Kazan, Mitgründer und CPTO von Plentific
