KI – ein spielverändernder Einfluss auf das Corporate Real Estate

Künstliche Intelligenz (KI) verändert Branchen weltweit, und der Bereich Corporate Real Estate (CRE) macht keine Ausnahme. Der “Colliers Global AI in CRE Report 2024” bietet eine umfassende Untersuchung, wie KI den CRE-Bereich neu gestaltet, erhebliche Durchbrüche und langfristige Vorteile bietet. Der Bericht behandelt verschiedene Aspekte von KIs Auswirkungen, konzentriert sich auf Schlüsselbereiche wie Implementierung, Vorteile, Herausforderungen und zukünftige Chancen.

Aktuelle Landschaft von KI im CRE

KI-Implementierungspläne

Ein erheblicher Teil der CRE-Führungskräfte bereitet sich darauf vor, KI in ihre Betriebe zu integrieren. Laut den Daten:

• 33% planen, KI innerhalb der nächsten zwei Jahre umzusetzen.
• 26% zielen darauf ab, dies innerhalb des nächsten Jahres zu tun.
• 12% erwarten, KI innerhalb der nächsten sechs Monate einzuführen.
• 12% erwarten, KI innerhalb der nächsten fünf Jahre umzusetzen.
• 9% haben bereits mindestens eine generative KI-Lösung implementiert.
• 7% haben keinen bestimmten Zeitrahmen im Sinn.

KI-Kategorien im CRE

Colliers hat sechs primäre KI-Kategorien identifiziert, die derzeit verwendet oder bald eingesetzt werden:

1. Natural Language Processing (NLP) – Versteht, generiert und interagiert mit menschlicher Sprache.
2. Machine Learning (ML) – Lernt aus Daten und verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit.
3. Predictive Analytics – Analysiert historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen.
4. Expert Systems – Ahmt menschliche Entscheidungskompetenz in bestimmten Bereichen nach.
5. Generative Modelle – Generieren Inhalte wie Bilder oder Text basierend auf großen Datenmengen.
6. Computer Vision – Analysiert und interpretiert visuelle Informationen aus der Welt.

Herausforderungen und Schlüsselbereiche

Die Neuheit von KI birgt Herausforderungen, insbesondere bei der Datenverwaltung und Standardisierung. Colliers betont fünf Schlüsselbereiche für eine erfolgreiche KI-Implementierung:

1. Transparenz – Standardisieren und Teilen von Daten zwischen CRE-Unternehmen, um das volle Potenzial von KI zu nutzen.
2. Umfassende Daten – Sicherstellen, dass Daten umfassend und unvoreingenommen sind, um eine genaue KI-Anwendung zu ermöglichen.
3. Governance – Entwicklung von Datenverwaltungsprogrammen, um Risiken zu minimieren und DatenGenauigkeit zu gewährleisten.
4. Datenvolumen – Nutzen der großen Datenmengen im CRE-Bereich für eine effektive KI-Schulung.
5. Datenverwaltung – Effiziente Verwaltung und Regulierung des Datenzugriffs und der Datenintegrität.

Projizierte Auswirkungen von KI auf den CRE-Bereich

Wirtschaftliche Auswirkungen

Bis 2030 könnte KI Aktivitäten automatisieren, die bis zu 30% der Arbeitsstunden in der US-Wirtschaft ausmachen, was die Produktivität und den wirtschaftlichen Wert erheblich beeinflusst. McKinsey schätzt, dass generative KI 2,6 Billionen bis 4,4 Billionen US-Dollar jährlich zur globalen Wirtschaft beitragen könnte. Allerdings bedeutet dies auch, dass bis zu 12 Millionen berufliche Übergänge bis 2030 notwendig sein könnten, wobei 80% der betroffenen Jobs in vier Hauptberufen liegen.

Marktwachstum

Das Interesse der Investoren an generativer KI steigt weiter, mit erheblichen Finanzierungszuwächsen:

• 2017: 1,0 Milliarden US-Dollar
• 2023: 29,1 Milliarden US-Dollar

Der Umsatz der generativen KI-Markt wird voraussichtlich von 2023 bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 57,8% wachsen und 2028 36,4 Milliarden US-Dollar erreichen.

KI im CRE-Service

Schlüsselbereiche der Auswirkungen

KI ist bereit, mehrere CRE-Servicebereiche zu revolutionieren, darunter:

1. Standortintelligenz – Identifizierung neuer und aufstrebender Talentpools und Standorte.
2. Lieferkettenlösungen – Vorhersage von Echtzeit-Anpassungen an Nachfragen oder Bestandsanforderungen.
3. Projektmanagement – Optimierung der Ressourcenverteilung und Kostenverwaltung.
4. Transaktionsmanagement – Verbesserung der Standortoptionen durch automatisierte Workflows.
5. Arbeitsplatzberatung – Generierung verschiedener Belegungs- und 3D-Raumoptionen.
6. Mietverwaltung – Vereinfachung von Prozessen durch OCR-KI-Technologie.
7. Portfoliomanagement – Kontinuierliche Optimierung von Portfolios durch Predictive Analytics.
8. Facility Management – Implementierung von vorbeugender Gebäudewartung und automatisierter Benachrichtigungen.

Fallstudien und Beispiele

Mietverwaltung

• Problem: Ein Energieunternehmen wurde Opfer eines Cyberangriffs, der alle Systeme lahmlegte.
• Lösung: Colliers nutzte KI-OCR, um Details aus über 40 Bildern zu extrahieren, und erreichte eine Erfassungsrate von 90% und benachrichtigte über 400 Vermieter über Zahlungsverzögerungen.

Facility Management

• Aktuell: Facility-Manager arbeiten zusammen, um Kosten zu senken und die Mitarbeitererfahrung zu verbessern.
• Zukunft: Predictive Analytics und Machine Learning werden den Energieverbrauch und die vorbeugende Wartung optimieren und IoT-Geräte für ein verbessertes Facility-Management nutzen.

Lieferkettenlösungen

• Aktuell: Berater verwenden Tabellenkalkulationen für Nachfragen.
• Zukunft: KI ermöglicht Echtzeit-Anpassungen basierend auf betrieblichen und externen Daten, um die Lieferketten-Effizienz zu optimieren.

Arbeitsplatzberatung

• Aktuell: Berater entwerfen maßgeschneiderte Arbeitsplatzlösungen.
• Zukunft: Machine Learning analysiert Umfragedaten und generiert 3D-Darstellungen, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern.

Portfoliomanagement

• Aktuell: Berater analysieren Portfoliodaten, um sie mit Geschäftszielen abzustimmen.
• Zukunft: Machine Learning liefert Echtzeit-Empfehlungen zu Markttrends und optimalen Immobilienmixen.

Standortintelligenz

• Aktuell: Studien identifizieren ideale Standorte für Rekrutierungsbedürfnisse.
• Zukunft: Predictive Analytics empfehlen automatisch Standorte basierend auf Markttrends und Talentverfügbarkeit.

Projektmanagement

• Aktuell: Projektmanager überwachen die Ressourcenverwaltung.
• Zukunft: Generative KI erstellt Konzeptdesigns, Kostenabschätzungen und Sicherheitspläne, um die Projekteffizienz zu verbessern.

Transaktionsmanagement

• Aktuell: Manager organisieren Immobilientransaktionen.
• Zukunft: KI automatisiert Workflows, erstellt Marketingstrategien und liefert Marktanalyse für bessere Entscheidungen.

Weitere Überlegungen

Aufkommende Berufsrollen

KI wird neue Jobmöglichkeiten im CRE-Bereich schaffen, wie z.B. KI-Ethik-Experten, Sicherheitsingenieure, KI-aktivierte Immobilienmanager und KI-Trainer.

Ethische Bedenken

KI wirft ethische Bedenken auf, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und die Verwendung von Eigentumsinformationen. Unternehmen müssen die effektive Nutzung von KI mit der Wahrung ethischer Standards in Einklang bringen.

Vorteile der KI-Implementierung

KI kann Fehler minimieren, die Rentabilität steigern, Prozesse vereinfachen und innovative Problemlösungen fördern.

Brancheinschätzung

KI wird voraussichtlich einen transformierenden Einfluss auf den CRE-Bereich haben, vergleichbar mit dem Aufkommen des Internets. Die schnelle Evolution der Technologie bietet den CRE-Unternehmen eine goldene Gelegenheit, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Schlussfolgerung

Die Integration von KI im CRE-Bereich bietet erhebliche Vorteile und Chancen für Innovationen. Durch die Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenverwaltung und ethischen Überlegungen können CRE-Unternehmen das Potenzial von KI nutzen, um den Service zu verbessern, die Betriebe zu optimieren und den wirtschaftlichen Wert zu steigern. Da die KI-Technologie weiterentwickelt wird, wird ihre Auswirkung auf den CRE-Bereich nur noch größer, was es für die Branche unerlässlich macht, sich an die Spitze zu setzen und KI-getriebene Lösungen zu akzeptieren.

Um mehr zu erfahren, sollten Leser den Global AI in CRE Report 2024 herunterladen.