20 · Immobilienwirtschaft · 01 / 2026 Schwerpunkt Die Immobilie 4.0 Energieverbräuchen über Smart Meter, Versorgeranbindungen und Rechnungen, inklusive Schätzung von Datenlücken und Plausibilitätsprüfungen zur Sicherung der Datenqualität; die Erstellung KI-gestützter Prognosen des zukünftigen Energieverbrauchs auf Gebäude- oder Portfolioebene, um Lastverläufe und Einsparpotenziale besser planen zu können; und das Erarbeiten von auf maschinellem Lernen beruhenden Sanierungs- und Modernisierungs-Empfehlungen, die Investitionsbedarf, Energieeinsparungen (bei Strom und Heizung) und potenzielle CO2-Reduktion für verschiedene Maßnahmenpakete abschätzen. KI-Technologie untersucht dabei z. B. Effekte von Effizienzmaßnahmen auf Betriebskosten, Nettobetriebsergebnis und CO2-Kosten und bewertet Risikoaspekte, um den Werterhalt der Immobilien oder die Auswirkungen von Nachhaltigkeits- und Klimaschutzstrategien auf Investitionen zu ermitteln. Darüber hinaus erleichtert die KI-gestützte Technologie das ESG-Reporting nach Standards wie GRESB, SFDR und ISSB durch standardisierte Datenmodelle und Auswertungen zu Energieverbrauch und Emissionen. Wie sieht der konkrete Nutzen KI-gestützter Gebäude- und Energiemanagementsysteme aus? Ein Praxisbeispiel zum Einsatz einer entsprechenden Lösung von aedifion soll dies verdeutlichen. Dabei handelt es sich um ein gemeinsames Projekt von aedifion mit BNP Paribas Real Estate Investment Management im I/D Cologne A2 in Köln. Das 2021 fertiggestellte Büro- und Geschäftshaus verfügt über 13.312 Quadratmeter Mietfläche und eine komplexe Gebäudetechnik mit Raumluft-technischen Anlagen, Betonkernaktivierung, Kältemaschinen und Fernwärme. Trotz moderner Bauweise konnte durch den Einsatz der KI-basierten Cloud-Software der laufende Betrieb deutlich optimiert werden: Über 32.000 Datenpunkte werden kontinuierlich ausgewertet, um Heizungs-, Kühl- und Lüftungsanlagen vorausschauend und bedarfsgerecht zu steuern. Dabei ließ sich nach Angaben von aedifion eine Gesamtenergieeinsparung von 19,43 Prozent erzielen, die Kosten konnten um 14,2 Prozent gesenkt und der CO2-Ausstoß um 117,3 Tonnen pro Jahr reduziert werden. Gleichzeitig erfüllt das Gebäude die gesetzlichen Vorgaben nach § 17a Gebäudeenergiegesetz (GEG). Die angegebenen Werte sind selbstverständlich nicht beliebig zu verallgemeinern. Zu sehr hängt das Ergebnis von der jeweils gegebenen Ausgangssituation ab (Bausubstanz, Geräteausstattung, Nutzungsweise, Raumgröße usw.). Insbesondere für den Büroimmobilienbereich liegen viele Daten zum realisierten Einsparpotenzial vor. Fragt man Experten, die sich in diesem Segment auskennen, hört man übereinstimmend, dass das Einsparvolumen im Schnitt zwischen zehn und 20 Prozent beträgt; wenn es sich um besonders „smarte“ Objekte handelt, auch teils erheblich mehr. Für Wohnimmobilien lassen sich durchaus ähnliche Werte finden, allerdings ist die Streuung hier viel größer. Wo Licht ist, gibt es immer auch Schatten. Dieser Schatten besteht weniger in Begrenzung des Potenzials als im finanziellen Aufwand. KI stellt den minimieren. Verstärkt wird dieser Effekt weiter durch KI-gestützte Analyse des Nutzerverhaltens, die Anregungen für eine Anpassung der Gerätenutzung oder der Heizgewohnheiten ermöglicht. „Lernfähige“ KI-gestützte Monitoring-Dashboards sorgen für Transparenz bezüglich der vielfältigen Energieflüsse im Gebäude und erlauben es den Betreibern, Eigentümern und Facility Managern, sich im Dschungel gesetzlicher Vorschriften oder Förderkriterien erfolgreich zu bewegen. Die Planung effizienter energetischer Sanierungen und der Integration von erneuerbaren Energieträgern ist ein weiteres Anwendungsfeld für KI- Lösungen im Energiemanagement von Gebäuden. Im Ergebnis sind die Vorteile KI-gestützter Energiemanagementsysteme eindeutig: Sie steigern die Energieeffizienz, reduzieren die laufenden Kosten, erhöhen Qualität und Zuverlässigkeit der Services und erleichtern die Erfüllung der Vorgaben zu Nachhaltigkeit und Klimaschutz. Im Gegensatz zu den klassischen Energiemanagementsystemen übernehmen KI-Lösungen eine aktive, adaptive Steuerungsfunktion; sie lernen selbsttätig, analysieren Netzlasten und Verbrauchsphasen und optimieren Prozesse wie Heizen, Kühlen und Laden. WAS BRINGT’S? Auf dem Markt finden sich zahlreiche Energiemanagementlösungen, wobei zunehmend KI-Elemente integriert sind. Zu den Anbietern gehören Konzerne wie Bosch oder Siemens, aber auch spezialisiertere Unternehmen wie Phoenix Contact, Planon oder Schneider Electric. Als Beispiel kann die Lösung von BuildingMinds dienen, die zum Ziel hat, Energieverbräuche portfolioweit transparent zu machen, Einsparpotenziale zu berechnen und Investitionsentscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Sie integriert automatisierte Datenerfassung, Analytik und KI-basierte Sanierungsempfehlungen, um Kosten, Emissionen und regulatorische Risiken zu senken. Kern der Lösung ist eine zentralisierte Datenplattform („Single Source of Truth“), auf der Energie-, Emissions- und Gebäudedaten konsistent für unterschiedliche Anforderungen bereitgestellt werden. Die wichtigsten Funktionsmerkmale sind ein fortschrittliches EnergieMonitoring durch automatisierte Datenerfassung von „KI-GESTÜTZTE ENERGIEMANAGEMENTSYSTEME MACHEN MENSCHEN ENTSCHEIDUNGSSTÄRKER, SCHNELLER UND PRÄZISER.“ Dr.-Ing. Johannes Fütterer, CEO aedifion
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