PlanRadar für Property und Facility Manager
3 Praxisbeispiele, wie Sie mit PlanRadar Ressourcen und Betriebskosten optimieren und Ihren Erfolg mit smarten Analysen belegen
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Künstliche Intelligenz oder K.I. kommt – vom Menschen oft unbemerkt – in immer mehr Gebieten zum Einsatz. So auch in der Immobilienbranche, wo sich durch die Fähigkeiten neuraler Netzwerke neue Möglichkeiten bei Verkauf, Betrieb und der Wartung von Gebäuden auftun. Die Anwendungsgebiete in der Immobilienwirtschaft sind vielfältig. Vier Bereiche treten dabei besonders hervor.
Ich sehe was, das du nicht siehst
Neurale Netzwerke können im Groben dadurch unterschieden werden, inwieweit sie Aufgaben autonom übernehmen. In manchen Bereichen handelt K.I. ohne das Zutun des Menschen, in anderen unterstützt sie ihn bloß bei verschiedenen Tätigkeiten. Auch in der Immobilienbranche sind Systeme verschiedener Ausprägung anzutreffen. Die im folgenden vorgestellten Lösungen sind bereits im Einsatz oder werden innerhalb der nächsten Jahre Marktreife erlangen.
Doch warum eigentlich K.I.? Homo sapiens ist gut darin, Zusammenhänge zwischen „offensichtlichen“ Sachverhalten herzustellen. Den meisten von uns dürfte die folgende Argumentation logisch erscheinen: „Personen mit Kindern kaufen häufiger eine Immobilie mit Garten.“ Künstliche Intelligenz ist deswegen so mächtig, weil sie die Welt nicht dreidimensional und ohne soziale Prägung wahrnimmt. Dank maschinellem Lernen sieht und verarbeitet sie Informationen grundsätzlich anders als Lebewesen. Dadurch sind neuronale Netzwerke zunehmend in der Lage, Verbindungen zwischen für Menschen weniger offensichtlichen Aspekten herzustellen: „Personen mit Kindern im Alter von 2-4 Jahren kaufen am wahrscheinlichsten eine Immobilie mit Garten an Dienstagen, an denen es nicht regnet und wenn die Außentemperatur mehr als 18 Grad beträgt.“
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Künstliche Intelligenz als Immobilienmakler
Derartige Analysen setzen das Sammeln vieler Daten – im Englischen „Big Data“ genannt – voraus. Steht eine ausreichende Menge von anonymisierten Verhaltensdaten zur Verfügung, können neuronale Netzwerke mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit voraussagen, wann, wo und zu welchem Preis die Nutzer einer Web-Plattform Immobilien mieten oder kaufen. Ob restaurierter Altbau im Stadtzentrum, oder modernes Passivhaus im Grünen – diese Systeme wissen auch, bei welcher Art von Immobilie potenzielle Käufer am wahrscheinlichsten zuschlagen werden und können sie mit entsprechenden Angeboten versorgen.
Eine K.I. als Immobilienmakler? Dass das grundsätzlich funktioniert, zeigt ein Versuch am Immobilienmarkt von Denver. Zu diesem Zweck wählte ein Testkandidat mit einem imaginären Budget drei Objekte aus dem Stadtgebiet aus, die ihm persönlich am meisten zusagten. Drei menschliche Immobilienmakler aus Denver sowie eine Künstliche Intelligenz schickten ihm auf Basis dieser Informationen jeweils zwei weitere Vorschläge für einen Immobilienkauf in der Hauptstadt Colorados zu. Wie sich herausstellte, fanden die von der K.I. ausgesuchten Objekte beim Testkandidaten den meisten Gefallen. Der potenzielle Vorteil für Unternehmen besteht somit darin, dass sich mit Hilfe derartiger Systeme Kunden gezielter ansprechen und mit relevanten Inhalten versorgen lassen.
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K.I. in der Gebäudeautomation
Die verbaute Gebäudetechnik in Objekten nimmt seit Jahren beständig zu. Das macht durchaus Sinn. Durch IoT-fähige Geräte, Sensoren und andere Technologien können Immobilien effizienter und energiesparender betrieben werden. Außerdem steigt der Komfort für die Nutzer. Das geht jedoch mit einer steigenden Komplexität einher. Um maximale Effizienz zu erzielen, genügt es daher nicht, die anfallenden Daten bloß zu sammeln und auszuwerten. Denn Gebäude unterliegen verschiedenen dynamischen Kräften, wie dem Wetter oder einer sich verändernden Belegung von Räumen.
Eine Möglichkeit besteht darin, die gesammelten Daten in zeitliche Zusammenhänge zu setzen. So können über den Verlauf von Stunden, Tagen oder Monaten Muster bei Betrieb und Nutzung ausgemacht werden. Künstliche Intelligenz ist im Verbund mit der Gebäudetechnik in der Lage, derartige Trends zu erkennen. Das ermöglicht es Betreibern, bestimmte Entwicklungen – etwa beim zu erwartenden Energieverbrauch – besser vorauszusagen.
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Künstliche Intelligenz beim Immobilienmanagement
Der obenstehende Ansatz bei der Gebäudeautomation lässt sich auch im Bereich des Immobilienmanagements anwenden. Wann entsteht in welchen Gebäuden mit großer Wahrscheinlichkeit ein Sanierungsbedarf? In welchen Objekten ist im kommenden Quartal ein hoher Personalaufwand zu erwarten? Abhängig von den gesammelten Daten lassen sich mit Künstlicher Intelligenz in Zukunft diese und andere Fragen des Immobilienmanagements leichter beantworten.
Eine andere Anwendungsmöglichkeit in diesem Bereich findet sich auf Seite des Nutzers. Ein Beispiel: Die Mieterin einer Wohnung stellt im Objekt einen Schaden fest. Mit Hilfe eines virtuellen Assistenten übermittelt sie Informationen zum Mangel an das Facility Management. Eine K.I. bereitet die übermittelten Informationen automatisch auf, so dass sie von einem Mitarbeiter sofort zur weiteren Bearbeitung genutzt werden können.
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Automation bei der Gebäudesicherheit
Neuronale Netzwerke kommen zunehmend auch bei der Überwachung zum Einsatz, da sie – anders, als etwa ein einzelner Wachmann – Videosignale in unbegrenzter Menge verarbeiten können. Bildverarbeitende Systeme erkennen in Echtzeit, wenn eine Kamera im Gebäude eine Bewegung festhält und erörtern in Sekundenschnelle, ob es sich dabei um Menschen, Tiere oder einen Gegenstand handelt. Ist es eine Person, wird mittels Gesichtserkennung festgestellt, ob sich diese im überwachten Bereich unberechtigt aufhält. Ist dies der Fall, wird der Portier in Kenntnis gesetzt. Wieder andere Systeme erkennen zum Beispiel auf Flughäfen, ob eine Person gefährliche oder verbotene Gegenstände mit sich führt. Ladendiebe aufgepasst: Künstliche Intelligenz soll inzwischen auch in der Lage sein, verdächtiges Verhalten zu registrieren, indem sie zum Beispiel die Bewegung der Augen oder den Gang einer Person mit Mustern aus einer Datenbank abgleicht.
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Datenschutz und Sicherheit
Richtig eingesetzt besteht durch die beschriebenen Lösungen ein großes Potenzial für die Immobilienwirtschaft. Bei all dem dürfen Fragen zum Datenschutz und zur IT-Sicherheit von Unternehmen nicht unbeachtet bleiben. Denn kaum ein Mieter wird es schätzen, wenn durch diese Technologien private Informationen ohne ausdrückliche Zustimmung gesammelt und verarbeitet werden. Erfolgt die Nutzung dieser Daten unter Zustimmung der jeweiligen Interessensgruppen, müssen sie darüber hinaus vor dem unbefugten Zugriff Dritter entsprechend geschützt werden. Dasselbe gilt auch verschiedene technische Daten ein, die von Sensoren in Gebäuden gesammelt werden. Ein Hotel, das die Belegung seiner Zimmer und den dadurch entstehenden Energiebedarf von einer K.I. auswerten und optimieren lässt, möchte diese Erkenntnisse für sich behalten – und das setzt entsprechende Sicherheitsvorkehrungen voraus.
Ersetzt K.I. in der Immobilienbranche den Menschen?
Wann immer Künstliche Intelligenz zur Sprache kommt, werden auch Fragen aufgeworfen, ob der Mensch durch sie überflüssig wird. Fest steht: Prozesse werden durch neuronale Netzwerke automatisiert, beschleunigt, oder verbessert. In manchen Bereichen wird das dazu führen, dass Berufe oder zumindest bestimmte Aufgaben in einem Berufsfeld in Zukunft Großteils von Maschinen ausgeführt werden. Nehmen wir die Vermarktung und den Verkauf von Immobilien als Beispiel. So ist absehbar, dass K.I. wesentliche Aufgaben eines Maklers übernehmen wird, da sie auf Basis riesiger Datensätze genauer vorhersagen kann, welche Art von Immobilie einem Kunden am wahrscheinlichsten gefällt. Die gemeinsame Begehung vor Ort wird aber weiterhin noch ein Makler aus Fleisch und Blut übernehmen. Denn Menschen sind soziale Wesen und ziehen den Kontakt von Angesicht zu Angesicht vor – gerade, wenn es um wichtige Dinge wie den Kauf einer Immobilie geht.
