KI in der Immobilienbewertung: Stand heute und Perspektiven für morgen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Immobilienbranche – und besonders die Immobilienbewertung – grundlegend. Sie sorgt für schnellere, genauere und skalierbare Prozesse. Doch wo stehen wir aktuell? Und welche Entwicklungen sind zu erwarten?

Dieser Beitrag beleuchtet den aktuellen Reifegrad von KI in der Wertermittlung, typische Anwendungsfelder, Herausforderungen und einen Ausblick auf zukünftige Innovationen.

1. Der Status quo: KI ist in der Immobilienbewertung angekommen

In den letzten Jahren hat die KI-gestützte Immobilienbewertung einen deutlichen Technologiesprung gemacht. Automated Valuation Models (AVMs) gelten heute als ausgereifte Lösungen, die in vielen Unternehmen fest im Einsatz sind.

Fundament dieser Entwicklung: Daten und Algorithmen

Nicht primär algorithmische Fortschritte, sondern die Verfügbarkeit und Qualität großer Datenmengen haben den Erfolg dieser Modelle ermöglicht. Moderne AVMs wie das Sprengnetter-AVM nutzen Millionen echter Kaufpreise zur Marktwertschätzung – mit messbarem Erfolg:

2024: über 80 Millionen Aufrufe – Tendenz steigend.

2. Anwendungsfelder: So wird KI heute in der Bewertung eingesetzt

• AVMs: Schnelle und präzise Marktwertermittlung

Für Portfoliomanagement, Vorabbewertungen oder digitale Plattformen liefern AVMs binnen Sekunden belastbare Marktwerte – basierend auf aktuellen und historischen Transaktionsdaten.

• Bilderkennung mit Deep Learning

Neuronale Netzwerke analysieren Fotos und Videos automatisch – z. B. zur Identifikation von:

• Gebäudetypen
• Raumarten (Küche, Bad, Wohnraum)
• Ausstattungsmerkmalen

Das beschleunigt und objektiviert die Objektaufnahme.

• Textanalyse & Dokumentenauswertung

KI-basierte Texterkennung (NLP) ermöglicht die automatisierte Verarbeitung von Grundbuchdaten, Baulasten oder Gutachtenauszügen – ein Effizienz-Booster für Sachverständige.

• Wissensmanagement & Weiterbildung

Tools wie Sprengnetter Books bieten integrierte KI-Assistenten, die:

• relevante Fachinformationen gezielt aufbereiten
• Inhalte zusammenfassen
• personalisierte Empfehlungen geben
• fundierte Blogbeiträge erstellen

Dabei greift die KI ausschließlich auf geprüfte, kuratierte Inhalte zurück – rechtssicher und fachlich belastbar.

3. Zukunftstrends: Was kommt als Nächstes?

Bilderkennung wird noch smarter

Zukünftige Systeme werden aus visuellen Daten noch detailliertere Aussagen extrahieren – z. B. zur Bausubstanz oder zu Schadensbildern.

Sprachmodelle (LLMs) als Assistenten

Large Language Models wie GPT könnten künftig:

• Bewertungsberichte vorbereiten
• automatisch Kundendialoge führen
• fachliche Rückfragen direkt beantworten

Die ersten Pilotprojekte laufen bereits.

4. Herausforderungen: Diese Hürden sind noch zu nehmen

Regulatorische Anforderungen

In regulierten Kontexten wie der ImmoWertV oder BelWertV stoßen vollautomatische Verfahren an Grenzen – insbesondere bei der Bewertung besonderer objektspezifischer Grundstücksmerkmale (boG).

Aktuell ist KI daher Ergänzung, nicht Ersatz – vor allem in gerichtlichen Verfahren.

Nachvollziehbarkeit (Explainable AI)

Viele Verfahren sind komplex – aber nicht transparent. XAI-Technologien (Explainable AI) sollen künftig helfen, Entscheidungslogiken verständlich zu machen. Noch steckt dieser Ansatz jedoch in den Anfängen.

Datenverfügbarkeit in Deutschland

Im internationalen Vergleich ist Deutschland zurückhaltend: Kaufpreisdaten sind nicht frei zugänglich, was die Entwicklung offener AVMs erschwert. Nur Anbieter mit eigenen, flächendeckenden Datenpools können hier hochwertige Lösungen bieten.

5. Fazit: Die Bewertung der Zukunft ist hybrid

KI verändert die Immobilienbewertung – aber sie ersetzt keine Fachkompetenz. Die Vorteile liegen in:

• schnelleren Prozessen
• höherer Skalierbarkeit
• datenbasierten Entscheidungen

Doch nur in Kombination mit menschlicher Expertise, regulatorischer Konformität und transparenter Kommunikation wird KI dauerhaft akzeptiert und erfolgreich eingesetzt.

Wer sich heute mit KI vertraut macht, sichert sich morgen einen Marktvorteil.