28/8/2025
In unserem Blog “Gutachten-Krise? Warum Deutschlands Sachverständigenbranche wankt“ haben wir gezeigt, dass die Gutachtenindustrie vor einem tiefgreifenden Wandel steht. Immer weniger Sachverständige müssen immer mehr Gutachten erstellen, was die Branche zunehmend unter Druck setzt. Dieser Strukturwandel wirft die Frage auf, wie nachhaltige Lösungen aussehen können. Ist Künstliche Intelligenz die Antwort? Noch nicht, aber die Entwicklung zeigt, wohin die Reise gehen könnte.
Die Vision: Bewertung durch KI auf “Knopfdruck”
Die Zukunft könnte in automatisierten Bewertungen liegen, die alle relevanten Faktoren berücksichtigen und ein rechtskonformes Gutachten erstellen. Denkbar sind verifizierte Besichtigungen, die vom Kunden selbst durchgeführt und digital dokumentiert werden. Auf dieser Grundlage könnte die Bewertung samt Analyse per Knopfdruck erfolgen. Akurate Bewertungen ohne lange Wartezeiten, hohe Gutachterkosten und ohne falsche Berechnungen das ist der Traum.
Von der großen Vision einer durchgängig automatisierten Gutachtenerstellung sind wir heute leider noch meilenweit entfernt. Es gibt zwar spannende Pilotprojekte und verinzelte Insellösungen, doch ein holistischer Ansatz, der alle Schritte vom Auftrag bis zur fertigen Bewertung integriert, fehlt bislang.
Wo kommt die KI in der Immobilienbewertung heute schon zum Einsatz?
Der digitale Wandel in der Immobilienbranche ist längst im Gange – und Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zunehmend zentrale Rolle. Zwar sind vollständig automatisierte Bewertungen bislang Zukunftsmusik, doch bereits heute zeigen sich zahlreiche Bereiche, in denen KI konkret eingesetzt wird oder systematisch getestet wird. Der Fokus liegt dabei nicht allein auf Automatisierung, sondern auf intelligenter Unterstützung entlang der gesamten Prozesskette: vom Erstkontakt über die Datenaufbereitung bis hin zur Analyse und Bewertung. Die folgenden Anwendungsfelder verdeutlichen, wo KI bereits heute zur Anwendung kommt – und wo sie in Zukunft noch stärker zum Einsatz kommen könnte.
Lead-Generierung und Prozessunterstützung
Im Bereich der Akquise und Kundenvermittlung zeigt sich KI bereits heute als nützliches Werkzeug. Plattformen wie Wer bewertet Was arbeiten mit algorithmusgestützten Matching-Systemen, die Angebot und Nachfrage deutlich gezielter zusammenbringen als klassische Google-Suchen. Auftraggeber finden geprüfte Sachverständige schneller, während Gutachter Zeit bei der Akquise sowie der Auswahl passender Mandate sparen.
Darüber hinaus kommen KI-gestützte Tools wie intelligente CRM-Systeme, automatisierte Dokumentenverwaltung oder digitale Besichtigungswerkzeuge zum Einsatz. Sie helfen, den gesamten Arbeitsprozess zu verschlanken und beschleunigen viele Aufgaben, die bisher manuell erledigt werden mussten.
Big Data und automatisierte Datenauswertung
Ein zentrales Feld aktueller Entwicklungsarbeit ist die Nutzung großer, heterogener Datenmengen. Ziel ist es, Bewertungsmodelle wie AVMs (Automated Valuation Models) auf eine belastbare Datenbasis zu stellen. Eingespeist werden unter anderem Transaktionsdaten, Marktforschungsinformationen, geografische Lagedaten sowie sozioökonomische Merkmale. Auch wenn diese Systeme aktuell noch nicht flächendeckend ausgereift sind, liefern sie bereits erste marktnahe Indikationen – insbesondere bei standardisierten Objekttypen mit hoher Datenverfügbarkeit.
Prädiktive Modelle
Mit Hilfe prädiktiver Modellierung sollen Preis- und Marktentwicklungen besser eingeschätzt werden können. Historische Daten, demografische Trends oder geldpolitische Szenarien fließen in Simulationen ein, um zum Beispiel Auswirkungen von Zinsveränderungen oder Nachfrageverschiebungen vorab zu berechnen. In institutionellen Kontexten – etwa bei Banken, Versicherern oder Projektentwicklern – sind solche Szenarienanalysen bereits heute ein wichtiges Instrument. Aktuell wird verstärkt daran gearbeitet, diese Modelle auch auf Einzelfallbewertungen herunterzubrechen.
Verarbeitung unstrukturierter Daten
Ein dynamisches Feld ist die Analyse unstrukturierter Daten. KI-Systeme werden darauf trainiert, visuelle Informationen wie Bilder, Drohnenaufnahmen oder 3D-Scans zu interpretieren. So lassen sich Rückschlüsse auf Bauqualität, Ausstattung oder Objektzustand ziehen. Parallel entstehen Tools, die auch textbasierte Dokumente wie Energieausweise, Exposés oder Lageanalysen automatisiert erfassen, analysieren und standardisiert aufbereiten – ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur vollständigen Digitalisierung der Bewertungsunterlagen.
Teilautomatisierte Objektbesichtigungen & automatisierte Gutachtenerstellung
Auch im Bereich der Objektaufnahme entwickeln sich neue Lösungen. Fotos, Videos und Sensordaten werden ausgewertet, um Gebäudetypen zu erkennen, Aussagen zur Ausstattung zu treffen oder den Sanierungsstand einzuschätzen. Zwar ersetzen diese Verfahren keine vollumfängliche Vor-Ort-Begehung durch einen Experten – sie können diese aber sinnvoll ergänzen und vorbereiten.
Darüber hinaus arbeiten einige Anbieter an Systemen, die auf Basis strukturierter Objektdaten und externer Marktdaten standardisierte Gutachtenentwürfe erstellen. Solche Tools kommen derzeit vor allem bei einfachen Wohnimmobilien in urbanen Lagen zum Einsatz, für die ausreichend Vergleichswerte und valide Datengrundlagen vorliegen. Komplexe Immobilien – insbesondere Spezial- oder Gewerbeobjekte – erfordern nach wie vor die Einschätzung durch erfahrene Sachverständige.
Plausibilitätsprüfung und Fehlervermeidung
KI-gestützte Mechanismen unterstützen zunehmend auch die Qualitätssicherung. Automatisierte Plausibilitätsprüfungen helfen dabei, Datenfehler zu erkennen und Inkonsistenzen aufzudecken – etwa bei Flächenangaben, Baujahren oder Preisentwicklungen.
Gerade in datenintensiven Workflows kann dies die Fehleranfälligkeit deutlich senken und die Nachbearbeitungszeit verkürzen.
Gutachtenanalyse
Neben der Erstellung spielt KI auch bei der Auswertung vorhandener Gutachten eine Rolle. Bestehende Bewertungen können mit Markt- und Portfoliodaten verknüpft werden, um Verkaufsstrategien zu optimieren oder Investmententscheidungen abzusichern. Insbesondere institutionelle Investoren nutzen solche Funktionen zur strategischen Steuerung und zum Monitoring großer Immobilienportfolios.
Risikomanagement
Nicht zuletzt ist KI längst im Risikomanagement angekommen. Banken, Versicherungen und Großinvestoren setzen prädiktive Modelle ein, um Risiken frühzeitig zu erkennen – etwa regulatorische Änderungen, regionale Marktrisiken oder Nachfrageeinbrüche. Szenarioanalysen auf Basis von Echtzeitdaten helfen, robuste Investitionsentscheidungen zu treffen und potenzielle Verluste frühzeitig einzugrenzen.
Hier ist der überarbeitete Abschnitt „Wo die Grenzen aktueller KI-Systeme liegen“ – flüssiger formuliert, mit journalistischer Klarheit und im gleichen Stil wie der vorherige Teil. Alle Punkte bleiben vollständig erhalten, aber sprachlich verbessert, kontextualisiert und verständlicher aufbereitet:
Wo liegen die Grenzen aktueller KI-Systeme in der Gutachtenindustrie?
So vielversprechend der Einsatz von Künstlicher Intelligenz auch ist, in vielen Bereichen stößt die Technologie derzeit noch an klare Grenzen. Technische Hürden, datenschutzrechtliche Einschränkungen, methodische Schwächen und regulatorische Vorgaben verhindern bislang eine vollumfängliche Integration in die Bewertungspraxis. Wer KI in der Immobilienbewertung einsetzen will, muss wissen, wo derzeit systemische Begrenzungen bestehen und wo menschliche Expertise unersetzlich bleibt.
Fragmentierte Insellösungen statt durchgängiger Prozesse
Der Markt ist aktuell geprägt von vielen Einzellösungen, die jeweils nur Teilprozesse abdecken, wie etwa die Datenerfassung, die Marktanalyse oder das Dokumentenmanagement. Was fehlt, ist ein ganzheitlicher Ansatz, der alle Schritte von der Erstbewertung bis zum fertigen Gutachten intelligent miteinander verknüpft. Diese Fragmentierung erschwert den flächendeckenden Einsatz und erhöht den Koordinationsaufwand.
Eingeschränkter Datenzugang inbesonders in Deutschland
Viele KI-Modelle basieren auf umfangreichen historischen Transaktionsdaten. Doch gerade in Deutschland ist der Zugang zu diesen Daten stark reglementiert. Informationen sind häufig nur über lokale Gutachterausschüsse oder den Verband deutscher Pfandbriefbanken (vdp) verfügbar. Diese Daten sind schwer zugänglich, oft kostenpflichtig, verzögert und nicht einheitlich strukturiert. Für die Entwicklung datengetriebener Modelle ist das eine erhebliche Hürde.
Herausforderungen bei unstrukturierten Datenquellen
Während strukturierte Daten relativ gut automatisiert verarbeitet werden können, stoßen viele KI-Systeme bei unstrukturierten Informationen an ihre Grenzen. Baupläne, Energieausweise, Fließtexte oder Freiformgutachten sind in ihrer Darstellung zu heterogen, um sie ohne Vorverarbeitung maschinell auswertbar zu machen. Hier bleibt menschliche Nachbearbeitung bislang unverzichtbar.
Die hohe Komplexität individueller Bewertungen
Immobilienbewertung ist kein standardisierter Prozess. Viele relevante Faktoren wie die Mikrolage, die tatsächliche Bauqualität, Besonderheiten der Ausstattung oder die Lärmbelastung durch angrenzende Infrastruktur lassen sich nur schwer quantifizieren oder über Bilder erfassen. Diese weichen, aber entscheidenden Aspekte entziehen sich der reinen Datenlogik und verlangen nach Erfahrung und Kontextverständnis eines zertifizierten und qualifizierten Gutachter mit jahrelanger Erfahrung.
Intransparente Modelle und Black-Box-Problematik
Ein häufig genannter Kritikpunkt an KI-basierten Bewertungsmodellen ist ihre mangelnde Nachvollziehbarkeit. Viele Systeme liefern Ergebnisse, ohne die zugrunde liegende Herleitung offen zu legen. Das steht im Widerspruch zu den Anforderungen an Transparenz und Dokumentation, wie sie etwa von den International Valuation Standards (IVS) verlangt werden. Für offizielle Bewertungen ist das ein echtes Ausschlusskriterium.
Bias und Verzerrungen durch unvollständige Daten
KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn Datensätze zu klein, unausgewogen oder regional verzerrt sind, entstehen systematische Fehler, sogenannte Bias. Der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) warnt explizit vor Diskriminierungsrisiken durch falsch trainierte Modelle, insbesondere wenn soziale oder wirtschaftliche Merkmale mitschwingen.
Kein Ersatz für rechtlich verbindliche Gutachten
Auch wenn KI-gestützte Modelle bereits brauchbare Schätzwerte liefern können, bleibt klar: Für Banken, Gerichte oder Finanzämter sind nur offiziell anerkannte, von qualifizierten Gutachtern erstellte Bewertungen zulässig. Die rechtliche Verbindlichkeit eines Gutachtens kann derzeit nicht durch ein automatisiertes System ersetzt werden – und das wird sich auch in absehbarer Zeit nicht ändern.
Studie zeigt: KI oft deutlich ungenauer als menschliche Gutachter
Wie weit KI derzeit noch von präzisen Bewertungsergebnissen entfernt ist, zeigt eine Studie der HAW Hamburg. Ein Modell, das mit Engel-&-Völkers-Daten aus den Jahren 1995 bis 2022 trainiert wurde, wich im Durchschnitt um rund 82.000 Euro vom tatsächlich erzielten Verkaufspreis ab. Besonders in Ausnahmesituationen – etwa während der Finanzkrise 2008 oder der Corona-Pandemie – konnte das Modell keine verlässlichen Werte liefern, da solche Sonderszenarien in historischen Daten kaum abgebildet sind.
Ein erfahrener Gutachter hingegen stützt seine Einschätzung nicht nur auf Kennzahlen wie Größe, Lage, Baujahr und Zustand, sondern auch auf Kontext und Erfahrung. So liefert er deutlich präzisere Ergebnisse, auch wenn es mehr Zeit in Anspruch nimmt.
Markthemmnisse, Datenschutz, Ethik und rechtliche Grenzen der KI
Trotz wachsender Diskussionen über den Einsatz von KI in der Immobilienbewertung ist die tatsächliche Umsetzung vielerorts noch verhalten. Das liegt nicht nur an technischen Fragen, sondern auch an strukturellen Hürden, branchenspezifischen Hemmnissen und rechtlichen Rahmenbedingungen.
Zurückhaltung bei Investitionen – ein Branchenbild
Die Bereitschaft, in KI-gestützte Systeme zu investieren, ist stark von der Unternehmensgröße und -struktur abhängig. Bei kleineren Sachverständigenbüros, die häufig von erfahrenen Gutachtern im oberen Alterssegment geführt werden, dominiert vielfach eine gewachsene, manuelle Arbeitsweise. Neue Technologien stoßen hier oft auf Skepsis insbesondere wenn sie komplex wirken oder keinen sofort erkennbaren Mehrwert bieten.
Im mittleren Segment herrscht grundsätzlich Offenheit für KI und viele sehen durchaus das Potenzial sowie auch die Notwendigkeit, digitale Lösungen einzuführen. Gleichzeitig fehlt es jedoch oft an konkreten Angeboten, Ressourcen oder Know-how, um solche Systeme selbst zu evaluieren oder zu implementieren.
Größere Akteure der Branche setzen Digitalisierung zwar sichtbar auf ihre Agenda, doch auch hier bleiben die tatsächlichen Umsetzungsfortschritte begrenzt. Hinzu kommt, dass regulatorische Anforderungen, etwa durch die europäische KI-Verordnung, die Hürden für technische Neuerungen zunehmend erhöhen und für zusätzliche Unsicherheit sorgen.
Eine aktuelle Studie der Digital Real Estate Umfrage bestätigt diesen Eindruck: Der digitale Reifegrad der Immobilienwirtschaft stagniert erstmals seit vier Jahren. Der Digital Real Estate Index liegt derzeit bei lediglich 4,6 von 10 Punkten mit leicht rückläufiger Tendenz gegenüber dem Vorjahr. Die Branche diskutiert zwar viel über KI, aber es fehlt an klaren Strategien und nachhaltiger Umsetzung.
Vertraulichkeit und Eigenverantwortung
Ein zentrales rechtliches Prinzip in der Gutachterpraxis ist der Grundsatz der Eigenverantwortlichkeit. Öffentlich bestellte Sachverständige sind laut § 407a Abs. 3 ZPO verpflichtet, unabhängig, gewissenhaft und in eigener Verantwortung zu arbeiten. Die vollständige Auslagerung ihrer Tätigkeit an KI-Systeme ist mit diesem Grundsatz nicht vereinbar – insbesondere bei gerichtlichen oder behördlichen Gutachten.
Datenschutz und Datenverarbeitung außerhalb der EU
KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, doch deren Speicherung und Verarbeitung wirft datenschutzrechtliche Fragen auf. Werden personenbezogene oder sensible Daten außerhalb der EU verarbeitet, kann dies gegen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verstoßen. Auch der hohe Strom- und Wasserverbrauch großer Sprachmodelle wird zunehmend kritisch betrachtet, insbesondere im Kontext nachhaltiger IT-Nutzung.
Hochrisiko-Anwendungen nach der EU-KI-Verordnung
Einige Einsatzfelder von KI beispielsweise im Bereich der Rechtspflege oder behördlichen Entscheidungsfindung gelten laut neuer EU-Verordnung als sogenannte Hochrisiko-Systeme.
Unternehmen oder öffentliche Einrichtungen, die solche Systeme einsetzen möchten, müssen gemäß Artikel 27 KI-VO eine Grundrechte-Folgenabschätzung durchführen und deren Ergebnisse dokumentieren. Das betrifft auch bestimmte Tools in der Gutachtenpraxis, insbesondere wenn sie bei gerichtlichen Auseinandersetzungen oder öffentlichen Entscheidungen eingesetzt werden.
Pflicht zur Fortbildung und KI-Kompetenz
Laut Artikel 4 KI-VO sind Nutzer von KI-Systemen verpflichtet, über ein ausreichendes Maß an technischer und rechtlicher Kompetenz zu verfügen. Für Sachverständige bedeutet das: Wer künftig KI-gestützte Tools nutzen möchte, muss sich regelmäßig weiterbilden – sowohl hinsichtlich der technischen Funktionsweise als auch der rechtlichen Rahmenbedingungen. Das stellt gerade kleinere Büros vor zusätzliche Herausforderungen.
KI als Werkzeug für zertifizierte Gutachter aber nicht als Ersatz
Künstliche Intelligenz wird auch die Industrie der Immobilienbewertung verändern. Leider aber nicht über Nacht. Erste Anwendungen zeigen, dass KI Prozesse durchaus unterstützen und beschleunigen können. Routinetätigkeiten werden erleichtert und datenbasierte Entscheidungen werden bereits heute verbessert. Besonders in der Lead-Generierung, bei der Datenanalyse und im Risikomanagement entfaltet sie bereits spürbaren Nutzen.
Doch die Grenzen sind deutlich und von der Vision „Immobilienbewertung auf Knopfdruck“ ist man noch weit entfernt. Fehlende Datenzugänge, rechtliche Hürden, fehlende Transparenz und mangelnde Modelltreue bei außergewöhnlichen Marktsituationen bremsen die Entwicklung. Vollautomatisierte Gutachten sind daher trotz technischer Fortschritte noch keine realistische Option für komplexe oder rechtlich bindende Bewertungen.
Der erfahrene Sachverständige bleibt unersetzlich. Denn Bewertung ist mehr als das Rechnen mit Daten. Bewertung erfordert Kontext, Erfahrung und Verantwortung. KI kann dabei unterstützen, aber nicht ersetzen. Entscheidend wird sein, ob die Branche den Mut und die Mittel findet, Technologie gezielt einzusetzen ohne ihre Kernkompetenzen aus den Augen zu verlieren.
