21 · Immobilienwirtschaft · 01 / 2026 Anforderungstiefe verändert: Gebäudetechniker oder Beschaffungsverantwortliche müssen verstärkt digitale Tools verstehen, Kennzahlen interpretieren und mit automatisierten Regelstrategien interagieren. Qualifizierung und Weiterbildung sind daher zentrale Voraussetzungen, damit Beschäftigte die Systeme kritisch nutzen statt lediglich überwachen. Carolin Dose, Managing Director of Asset Management, HIH Real Estate, sieht daher generell keine Tendenz zu gravierenden Arbeitsplatzverlusten, sondern eher eine Kompetenzverschiebung: „KI-Systeme können im Asset Management vor allem repetitive Aufgaben wie die Auswertung von Gebäude- und Wartungsdaten, das strukturierte Dokumentenmanagement sowie den automatisierten Datenabgleich übernehmen. Dadurch werden weniger ganze Berufsbilder überflüssig, sondern vor allem manuelle Sachbearbeitung und reine Datenerfassung reduziert. Die Rolle des Asset Managers verschiebt sich hin zu Analyse, Steuerung und strategischer Entscheidungsfindung.“ Auch Dr.-Ing. Johannes Fütterer, CEO von aedifion, betont diesen entscheidenden Aspekt: „In einem zunehmend dynamischen, datengetriebenen Marktumfeld wird der Reifegrad im Umgang mit KI so zu einem strategischen Differenzierungsmerkmal. Denn KI wird sich weiterentwickeln – von einer unterstützenden Technologie hin zu einem steuernden Element, das konkrete Handlungsvorschläge liefert und Entscheidungsprozesse vorbereitet.“ KI macht also nicht arbeitslos, erzwingt aber eine Verschiebung und Ausweitung des persönlichen Kompetenzspektrums. Vermietern keinen Goldesel zur Verfügung, wie Jonas Hahn, Professor für Immobilienmanagement an der Frankfurt University of Applied Sciences, hervorhebt: „Energiemanagement gibt es nicht für lau, auch nicht auf Basis Künstlicher Intelligenz. Zwar können Energiekosten gespart werden, aber dieser Vorteil geht häufig zugunsten der Mieterschaft, nicht zugunsten der investierenden Vermieter. Die Energiemanagementsysteme müssen implementiert und gewartet werden, es entsteht einmaliger und auch laufender Aufwand, der bezahlt werden will. Während in Gewerberaummietverträgen in einem Nachtrag dazu verhandelt werden kann oder spätestens bei der nächsten Neuvermietung das System zum Standard gemacht und umgelegt werden kann, sind bei Wohnraum einige Hürden mehr zu nehmen. So oder so: Ohne Zustimmung und (Zahlungs-)Bereitschaft der Mieterschaft wird es nicht gehen.“ WO IST DER HAKEN? In der Tat: Die Implementierung KI-gestützter Energiemanagementsysteme geht mit Investitionen für Hardware (Sensorik etc.), Software, Schulung und Integration in bestehende Infrastrukturen einher – wobei die Nutzung von Cloud-Lösungen die Rechnung günstiger gestalten kann. Gerade bei Bestandsgebäuden können Nachrüstungen und Schnittstellenanpassungen erheblich Geld kosten. Zudem können – insbesondere bei „Black-Box-Lösungen“ – Abhängigkeiten von Technologieanbietern entstehen, wenn proprietäre Schnittstellen oder Datenformate einen Systemwechsel erschweren. Sorgfalt bei der Auswahl des Anbieters und der Vertragsgestaltung ist also angebracht. Auf technischer Ebene besteht das allgemeine Risiko, dass hochautomatisierte vernetzte Systeme bei Fehlfunktionen oder Cyberangriffen großflächige Störungen verursachen, weil viele Entscheidungen zentral bzw. durch wenige Modelle gesteuert werden. Die Verarbeitung feingranularer Verbrauchsdaten wirft darüber hinaus Datenschutz- und Überwachungsfragen auf, die vor jeder Implementierung geprüft werden sollten. Ein verantwortungsvolles Energiemanagement mit KI erfordert somit klare technische und institutionelle Rahmenbedingungen, die Transparenz, Sicherheit und Nachhaltigkeit im Auge behalten. Und noch eine Frage stellt sich: Welche Auswirkungen haben KI-Lösungen auf die beruflichen Tätigkeitsfelder der beteiligten Personen? Klassische Aufgaben des Energiemanagements – manuelle Auswertung von Zählerständen, statische Berichte, einfache Lastganganalysen – werden zunehmend automatisiert und in Dashboards überführt, die Empfehlungen in Echtzeit liefern. Dadurch verlagert sich die Rolle von Energiemanagerinnen und -managern weg von der reinen Datensammlung hin zur Bewertung und Umsetzung von Handlungsempfehlungen. Gleichzeitig entstehen neue (höher qualifizierte) Berufsbilder an der Schnittstelle von Energie-, Daten- und Softwarekompetenz, etwa Spezialisten für Energiedaten, KI-Systemingenieurinnen und -ingenieure oder Fachkräfte für Cybersecurity. Bestehende Berufe werden nicht einfach ersetzt, sondern in ihrer EXPERTENKOMMENTAR Robert Betz KI-gestützte Energiemanagementsysteme machen schonungslos sichtbar, was in vielen Gebäuden jahrzehntelang kaschiert wurde: Wir betreiben hochkomplexe Immobilien oftmals mit Methoden aus dem letzten Jahrhundert. KI übernimmt heute Aufgaben wie die prädiktive Steuerung von Heiz-, Kühl- und Lüftungsanlagen, das automatisierte Lastmanagement in Kombination mit PV, Speichern und E-Mobilität sowie die kontinuierliche Optimierung auf Basis von Nutzungs-, Wetter- und Preissignalen. Damit wird ein Großteil der klassischen manuellen Energieanalyse und Regelparametrierung faktisch obsolet. Das ist unbequem – vor allem für Organisationen, die glauben, Digitalisierung lasse sich ohne Veränderung von Rollen und Verantwortlichkeiten einführen. Der größte Mehrwert entsteht nicht durch einzelne Prozentpunkte Energieeinsparung, sondern dadurch, dass KI den Gebäudebetrieb vom reaktiven Störungsmanagement in einen vorausschauenden, wirtschaftlich optimierten Modus überführt. Wer diese Systeme heute nur als „smarte Gebäudeleittechnik“ verkauft oder einkauft, unterschätzt ihre Sprengkraft – technologisch wie organisatorisch. ROBERT BETZ Partner EMA Head of Digital Real Estate KPMG
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