RICS-Studie: KI-Piloten ja – Routinebetrieb nein
Der RICS AI in Commercial Property and Construction Report 2026, basierend auf über 3.100 Antworten von Fachleuten weltweit, zeigt ein klares Bild: Rund zwei Drittel der Baufachleute nutzen KI in irgendeiner Form – im Vorjahr war es noch gut die Hälfte. Im gewerblichen Immobiliensegment berichten sogar mehr als drei Viertel von KI-Nutzung. Der entscheidende Befund: In beiden Sektoren befinden sich je 39 Prozent der Unternehmen noch in frühen Pilotphasen. Zum regelmäßigen Einsatz schafften es im Bau bislang nur 19 Prozent, in der Immobilienwirtschaft immerhin 29 Prozent. RICS beschreibt das zentrale Problem präzise: Die Lücke hat sich verschoben – nicht mehr zwischen Investitionsabsicht und Start, sondern zwischen laufendem Piloten und tatsächlicher Einbettung in den Alltag. Als wesentliche Hemmnisse nennt der Bericht fehlende Fachkräfte sowie gestiegene Datenschutz- und Sicherheitsbedenken (von 22 auf 30 Prozent in der Baubranche).
Einordnung für den DACH-Raum: Der Befund deckt sich mit dem, was viele Unternehmen hierzulande berichten. Wer einen Piloten erfolgreich abgeschlossen hat, steht vor der eigentlichen Herausforderung: Datenbasis, Governance, Integration und interne Qualifikation so aufzustellen, dass KI nicht Projekt bleibt, sondern Werkzeug wird. Das erfordert eine bewusste Entscheidung auf Führungsebene – und konkrete Ressourcen.
EU AI Act: Transparenzpflichten gelten – viele Firmen sind nicht vorbereitet
Seit dem 2. August 2026 sind die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Artikel 50) in Kraft. Für Bau- und Immobilienunternehmen bedeutet das konkret: Systeme, die direkt mit Menschen interagieren – etwa Chatbots auf Unternehmenswebsites oder Mieterportalen – müssen klar als KI ausgewiesen sein. Die Beratungsgesellschaft Pom+ stellte laut Immobilien Zeitung Anfang August 2026 nach einer Befragung von 86 Immobilien-Entscheidern erhebliche Wissensdefizite im Management fest. Ein Kernproblem dabei: Viele Unternehmen setzen KI nicht aktiv bewusst ein, bekommen sie aber über eingekaufte Drittsoftware ins Haus – von automatisierten Ausschreibungsprozessen bis zur Gebäudesteuerung. Die nationalen Aufsichtsbehörden dürfen Verstöße seit diesem Datum erstmals ahnden; bei schwerwiegenden Verstößen sind laut Boersen-Express Bußgelder bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes möglich. Für Hochrisiko-Anwendungen – etwa automatisierte Mieterauswahl oder Bonitätsprüfung – gelten gestaffelte Fristen: schrittweise erst ab Dezember 2027 beziehungsweise August 2028.
Einordnung für den DACH-Raum: Handlungsbedarf besteht sofort: Unternehmen sollten zunächst eine vollständige Bestandsaufnahme aller eingesetzten KI-Systeme – auch in zugekaufter Software – durchführen und prüfen, welche unter die Transparenzpflichten fallen. Das ist kein reines IT-Thema, sondern eine Aufgabe für Recht, Compliance und Unternehmensführung gemeinsam.
Baustellen-Robotik: Bestehende Maschinen per KI automatisieren
Das US-amerikanische ConTech-Startup Xpanner schloss im Mai 2026 eine Series-B-Finanzierungsrunde über 18 Millionen US-Dollar ab und brachte damit seine Gesamtfinanzierung auf 38 Millionen US-Dollar. Das Prinzip des Unternehmens ist bemerkenswert: Statt neue Maschinen zu verkaufen, rüstet Xpanner vorhandene Baugeräte per Hardware und Software zu autonomen Systemen um – ein Ansatz, den das Unternehmen selbst als „Automation-as-a-Service" bezeichnet. Laut Unternehmensangaben wuchs der Umsatz von 3 Millionen US-Dollar (2023) auf 21 Millionen US-Dollar (2025); im ersten Quartal 2026 habe das Unternehmen die Gewinnschwelle erreicht. Der Anwendungsfokus liegt derzeit auf Pfahlgründungen und Materialtransport, vor allem im US-Markt für Solar- und Energieprojekte. Investoren wie MarketScale beobachten, dass ähnliche Ansätze – KI auf bestehende Infrastruktur aufsatteln statt sie ersetzen – als zentrales Muster im aktuellen PropTech-Investitionszyklus gelten.
Einordnung für den DACH-Raum: Das Modell ist auch für Europa relevant: Viele mittelständische Bauunternehmen scheuen den Kauf neuer Spezialmaschinen. Nachrüstbare KI-Systeme könnten eine niedrigschwelligere Alternative sein. Direkter Markteintritt von Xpanner in Deutschland ist aktuell nicht bestätigt – das Prinzip jedoch wird auch von europäischen Anbietern aufgegriffen. Es lohnt sich, diesen Ansatz bei der eigenen Maschinenflotte zu prüfen.
Immobilienwirtschaft: Zwischen KI-Begeisterung und tatsächlichem Nutzen
Laut der ZIA/EY-Digitalisierungsstudie 2025 sehen rund 90 Prozent der befragten deutschen Immobilienunternehmen KI als Schlüsseltechnologie der nächsten fünf Jahre. Zugleich zeigt der Deloitte CRE Outlook 2026 einen ernüchternden Befund: Der Anteil der Unternehmen, die von einer transformativen Wirkung der KI berichten, sank innerhalb eines Jahres deutlich – nicht weil die Technologie versagt habe, sondern weil viele Organisationen KI einführten, ohne zuvor Daten zu strukturieren, Ziele zu definieren oder interne Kompetenzen aufzubauen. Generative KI erzielt demnach im Immobilienbetrieb vor allem Effizienzgewinne bei textlastigen Prozessen wie Exposés, Mietverträgen oder ESG-Berichten; Predictive-KI liefert Entscheidungsunterstützung bei Bewertung und Mietpreisoptimierung.
Einordnung für den DACH-Raum: Bevor Sie in weitere KI-Tools investieren, lohnt die Frage: Sind die relevanten Daten überhaupt in ausreichender Qualität vorhanden? Erfahrungswerte zeigen, dass KI-Projekte ohne saubere Datenbasis und klare Zieldefinition selten skalieren. Der erste Schritt ist häufig nicht die KI selbst, sondern die Datenorganisation dahinter.