Built World AI – Strategien für die KI-Transformation in Bau- und Immobilienwirtschaft

• Bau- und Immobilienwirtschaft machen einen großen Anteil am BIP aus, doch die digitale Transformation verläuft langsam; nun ist multimodale KI, die komplexe Zusammenarbeit mit einer Mischung aus Sprache, Bildern und Videos verarbeitet, an einem Punkt angekommen, an dem sie Produktivität, Sicherheit und Qualität deutlich verändern kann
• Von Planung über Kalkulation, Sicherheit auf der Baustelle, Wissensmanagement bis hin zur Robotik werden im Bereich Construction AI fünf Hauptkategorien und von Vermittlung, Suche, Betrieb bis Design im Bereich Real Estate AI vier Hauptkategorien als zentrale Chancenfelder genannt
• Im Bausektor sind insbesondere automatisierte Planungsgenerierung, planbasierte Takeoff- und Kalkulationsautomatisierung, sprach- und bildbasierte Kommunikation auf der Baustelle, dokumentenübergreifendes Wissensmanagement sowie Bauroboter, die mit Menschen zusammenarbeiten, Bereiche mit besonders großem Potenzial
• In der Immobilienbranche sind die Automatisierung der Arbeit von Maklern und Agenten, die auf natürlicher Sprache basierende Objektsuche und -entdeckung, die auf Legacy-Systemen aufsetzende Betriebsautomatisierung sowie Raumdesign und Visualisierung mit generativer KI die wichtigsten Chancen
• Insgesamt wird eine Veränderung erwartet, die über die Einführung von CAD und SaaS hinausgeht; Gründer, die Datenvorteile, Workflow-Integration und den beziehungsorientierten Charakter der Branche verstehen, können im Bereich Built World AI langfristigen Wert schaffen

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Überblick über Built World und die KI-Transformation

• Die Built World, bestehend aus Gebäuden und Infrastruktur, ist ein gigantisches kollaboratives System, in dem Menschen, Kapital und Materialien präzise zusammenwirken; über den gesamten Prozess von Planung, Bau und Betrieb hinweg fällt eine enorme Menge an sprach- und dokumentenbezogener Arbeit an
  • Alles, von Skylines über Stadtviertel bis hin zu einzelnen Gebäuden, ist das Ergebnis von Projekten mit unzähligen Beteiligten, komplexen Verfahren, Regulierung und Kapitalbeschaffung
  • Planung erfordert Vorstellungskraft, Bauausführung Disziplin und Ressourcen, Instandhaltung langfristige Resilienz und Beständigkeit
• In der US-Wirtschaft haben sich Größenordnungen von 1,3 Billionen US-Dollar im Bauwesen (4,4 % des BIP) und 4,2 Billionen US-Dollar in Immobilien, Vermietung und Leasing gebildet, doch die Vorteile der SaaS-Innovation wurden bislang nur begrenzt genutzt
  • In beiden Branchen ist die Koordination zwischen vielen Standorten und Stakeholdern zentral, und sie sind stark dadurch geprägt, dass risikoreiche Entscheidungen mit einer Mischung aus Text, Bildern und Videos sprachlich verarbeitet werden
  • Zwar gab es in den vergangenen 20 Jahren technologische Fortschritte, doch sie reichten nicht aus, um diese komplexen Koordinationsprobleme grundlegend zu lösen
• Physische Infrastruktur ist ein Bereich mit enormer Verantwortung in Bezug auf Kosten, Qualität, Sicherheit und Compliance; multimodale KI ist ein Werkzeug, das all diese Achsen neu gestalten kann
  • Mit Blick auf 2030 könnten aus Skizzen sofort vollständige Gebäudemodelle entstehen, automatisch aus Plänen generierte Kalkulationen von Estimatoren angepasst und Sicherheitsberichte auf der Baustelle per Sprache und Bild eingegeben werden
  • Auch bei der Wohnungssuche und dem Immobilienkauf sowie im Gebäudemanagement werden intuitivere Navigation und automatisierte Betriebsumgebungen möglich
• Built World AI wird nach CAD und SaaS einen weiteren strukturellen Wendepunkt schaffen, wobei multimodale LLMs und neue Formen der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit die zentrale Rolle spielen werden
  • Bessemer betrachtet nach bestehenden Portfoliounternehmen wie Procore und ServiceTitan die beiden Sektoren Construction- und Real-Estate-Vertical-AI als Kernbereiche

Zentrale Insights: Chancen für Built World AI

• Bau- und Immobilienwirtschaft machen in den USA fast ein Viertel des BIP aus, doch ihr Anteil an Technologieinvestitionen und ihr Digitalisierungsgrad liegen deutlich unter denen anderer Branchen
  • Laut Deloitte liegt die Technologieinvestitionsquote im Bauwesen bei nur 2,7 % des Umsatzes, während in Finanzwesen, Fertigung und anderen Branchen 5–10 % oder mehr investiert werden
  • Gerade in Branchen, in denen Präzision und Koordination wichtig sind, führt fehlende digitale Infrastruktur zu noch größeren Opportunitätsverlusten
  • Die multimodale KI hat nun einen Punkt erreicht, an dem sie die Arbeitsweise über den gesamten Zyklus von Planung, Bau und Betrieb grundlegend verändern kann
• Im Bauwesen sind Planungsgenerierung, Mengenermittlung und Kalkulation, Koordination auf der Baustelle, Wissensmanagement und Robotik die fünf primären Zielkategorien für den KI-Einsatz
  • Design generation: Automatisierte Erzeugung von 2D-/3D-Entwürfen und Modellen unter Berücksichtigung von Code-Compliance und Kostenoptimierung, wodurch der klassische CAD-zentrierte Prozess in generatives Design überführt wird
  • Takeoff & estimation: Automatische Extraktion von Material- und Leistungsumfängen aus Plänen, damit sich Kalkulationsverantwortliche auf Preis- und Margenoptimierung konzentrieren können
  • On-site coordination: Integration von Sprache, Bildern, Videos und Text von der Baustelle, um Kommunikation und Sicherheitsmanagement schneller und proaktiver zu machen
  • Knowledge management: Zusammenführung verstreuter Daten wie Verträge, Pläne, RFI und Change Orders in eine einheitliche, abfragbare Single Source of Truth
  • Construction robotics: Baustellen auf Basis von Mensch-Roboter-Zusammenarbeit, bei denen autonome oder teilautonome Geräte über natürliche Sprachschnittstellen gesteuert werden
  • Jeder Bereich umfasst komplexe Datenflüsse, in denen Sprache und Pläne miteinander vermischt sind, darunter Pläne, Verträge, RFIs, Change Orders und Sicherheitsberichte
  • Multimodale LLMs und domänenspezifische Modelle sind an einem Punkt angekommen, an dem sie diese Flüsse automatisieren und erweitern können
• Im Immobilienbereich erweitern LLMs und generative Modelle ihre Rolle rund um vier Chancenfelder
  • Automatisierung der Arbeit von Brokern und Agenten, Objektsuche und -entdeckung für Kunden, Betriebsautomatisierung auf Basis von Legacy-Systemen sowie Design und Visualisierung mit generativer KI
  • Da die Branche stark beziehungsorientiert ist und auf lokalem Wissen basiert, bleibt die menschzentrierte Struktur erhalten, während administrative und repetitive Aufgaben stark reduziert werden sollen
• In Bau und Immobilien insgesamt sind Produkte mit domänenspezifischen Daten, tiefer Integration, abgestimmten Anreizen und Nutzerempathie die zentrale Wettbewerbsstärke von Vertical-AI-Unternehmen
  • Entscheidend ist nicht nur einfache Automatisierung, sondern die Gestaltung von Workflows, die Profitabilität (Marge), Risiko und Vertrauen zugleich verbessern

# [I. Construction AI: Warum gerade jetzt]

• In den vergangenen rund 60 Jahren ist die Gesamtarbeitsproduktivität in den USA um mehr als 290 % gestiegen, während die Arbeitsproduktivität im Bauwesen zwischen 1970 und 2020 im Schnitt um etwa 1 % pro Jahr zurückging
  • Das Bauwesen beschäftigt mehr als 7 Millionen Menschen und schafft jährlich einen Wert von 1,3 Billionen US-Dollar, doch die stagnierende Produktivität wirkt als Wachstumsbremse
  • Das Problem liegt nicht in mangelndem Einsatz oder fehlender Fachkompetenz, sondern in der Schwierigkeit, komplexe Stakeholder und Prozesse zu koordinieren
• Das Bau-Ökosystem ist in die vier Teilsektoren Wohnen, Gewerbe, Industrie und Infrastruktur gegliedert, wobei Software wie Procore und Autodesk als grundlegende Infrastruktur dient, die sie verbindet
  • Dennoch ist die Branche mit strukturellem Gegenwind konfrontiert, darunter anhaltender Fachkräftemangel (Schätzungen zufolge werden allein 2026 rund 500.000 zusätzliche Arbeitskräfte benötigt, um die Nachfrage zu decken), steigende Zinsen, schwankende Rohstoffpreise sowie politische und lieferkettenbedingte Schocks
  • Laut Deloitte investieren Bauunternehmen nur 2,7 % ihres Jahresumsatzes in Technologie, der niedrigste Wert unter den untersuchten Branchen
  • Im Kontrast dazu geben Finanzwesen oder Fertigung häufig 5–10 % oder mehr für Technologie aus
• Bauprojekte sind Arbeitsabläufe, die sich um multimodale Daten drehen, in denen Sprache und Pläne vermischt sind, darunter Verträge, Zeichnungen, Baudokumente, Projektpläne, Sicherheitsberichte, Bestellungen, Change Orders und Inspektionsberichte
  • Es handelt sich um eine komplexe Struktur, an der mehr als 15 Stakeholder-Gruppen beteiligt sind, darunter General- und Subunternehmer, Ingenieure, Regulierungsbehörden, Finanzinstitute, Versicherer und Eigentümer
  • In jeder Phase von Planung, Preconstruction, Ausführung und Closeout entstehen Reibungen bei Verantwortlichkeiten und Informationsflüssen
• Mit dem Aufkommen multimodaler LLM-basierter, auf Construction spezialisierter Anwendungen entsteht nun die technologische Grundlage, um die größten Engpässe zu lösen: Koordinationsprobleme und Probleme im Wissensfluss
  • Parametrisches Design und Geometrieverarbeitung sind zwar weiterhin schwierige Forschungsthemen, doch die Zahl einschlägiger KI/ML-Publikationen, wissenschaftlicher Communities sowie spezialisierter Institute und Konferenzen nimmt rasch zu
  • Dieser Trend führt zur Gründung von Construction-AI-Startups und zur Ausweitung von Accelerator-Kohorten

5 Hauptkategorien von Construction AI

• 1. Entwurfsgenerierung (Architecture & Design)

  • Die Gebäudeplanung stützt sich heute zwar auf digitale Planungstools wie AutoCAD, Revit, doch der tatsächliche Automatisierungsgrad ist niedrig und erfordert weiterhin hohe Fachkompetenz.
    • Bei jeder Änderung eines Entwurfs oder bei Code-Updates müssen gesamte 2D-Zeichnungen und 3D-Modelle manuell überarbeitet werden, was eine große Belastung darstellt.
    • Diese Tools sind stark bei Präzision, aber schwach bei schneller Iteration und beim Experimentieren, wodurch sich Planungsänderungen verlangsamen und die Kreativität eingeschränkt wird.
  • Wenn ein System realisiert wird, das Entwurfs- und Ausführungspläne sowie Dokumente inklusive Code-Compliance, Kostenoptimierung und Berücksichtigung von Kundenanforderungen sofort generiert, besteht das Potenzial, die Planungsgeschwindigkeit um das bis zu 10-Fache zu steigern.
    • Architekten, Tragwerksplaner und MEP-Designer könnten sich dann statt auf repetitive Handarbeit auf übergeordnete Planungsentscheidungen konzentrieren.
  • Mehrere Unternehmen wie Higharc, Finch, Augmenta bauen derzeit generative Design-Plattformen auf, die parametrische Generierung mit Reasoning kombinieren.
    • Da Bauwesen im Kern eine Kombination aus Geometrie und Randbedingungen ist, wird die Fähigkeit, geometrische Komplexität tiefgehend zu verstehen und zu generieren, ein nachhaltiges Differenzierungsmerkmal sein.

• 2. Preconstruction: Mengenermittlung und Kalkulation (Takeoff & Estimation)

  • Allein in den USA tragen mehr als 200.000 Estimatoren das finanzielle Fundament der Bauindustrie, verlassen sich aber noch immer auf Workflows, die manuell, repetitiv und fehleranfällig sind.
    • Der Begriff „Takeoff“ selbst stammt aus einer Zeit, in der Maße aus Papierplänen abgenommen und Materialien einzeln von Hand gezählt wurden.
    • Selbst mit bestehender Software müssen Definitionen von Assemblies für Wände, Fenster, Böden und andere Bauteile, Materialmengen sowie Arbeits- und Materialkosten weiterhin einzeln erfasst werden.
  • Bei jeder Planänderung oder Preisbewegung ist eine Neuberechnung erforderlich, wodurch ein Prozess, der eigentlich datenbasiert sein sollte, de facto zu einem „educated guess“ wird.
    • Ein CFO eines New Yorker Subunternehmens beschrieb die Struktur als so risikoreich, dass man bei 365 Projekten pro Jahr „365 Wetten eingeht“.
  • Bild AI, Drawer AI, SketchDeck AI entwickeln Produkte, die Assemblies und Mengenermittlung an Planänderungen angepasst automatisieren, damit sich Estimatoren stärker auf Marge und Preisstrategie konzentrieren können.
    • Multimodale Modelle, die sogar Bilder und Videos interpretieren können, bilden die Grundlage für eine beschleunigte Automatisierung in diesem Bereich, indem sie Pläne, Spezifikationen und Baustellendaten präziser verstehen.

• 3. Kommunikation und Koordination auf der Baustelle (On-site Communication & Coordination)

  • Kommunikation auf der Baustelle und Sicherheitsmanagement sind weiterhin über fragmentierte Kanäle verteilt, in denen E-Mails, Telefonate, SMS, Papierlogs und Spreadsheets vermischt werden.
    • Auch Sicherheitsprogramme sind meist auf regelmäßige Inspektionen und Checklisten ausgerichtet und haben die Grenze, dass Risiken oft erst sichtbar werden, nachdem sie bereits entstanden sind.
    • Selbst führende Plattformen sind noch stark von manueller Dateneingabe abhängig und bieten zu wenig Funktionen für Echtzeitübersetzung, Kontextverständnis und Insight-Gewinnung.
  • Es braucht eine Umgebung, in der Bauleiter und Arbeiter allein per Sprache mehrsprachige RFIs, Baustellenberichte und Sicherheitsbeobachtungen erfassen können, die dann automatisch mit Zeitstempel, mehreren Sprachen, Plänen, Zeitplänen und Standort verknüpft werden.
    • Mündliche Anweisungen, Fortschrittsnotizen und Rückfragen würden sich so zu einem strukturierten, durchsuchbaren Projektprotokoll verdichten, sodass alle Beteiligten unabhängig von Sprache, Schicht oder Gewerk dieselben Informationen teilen.
  • Tools auf Basis multimodaler LLMs, die Sprache, Bilder, Video und Text kombinieren, werden durch schnellere Abstimmung, proaktive Sicherheitseingriffe und ein stärkeres Risikobewusstsein auf der Baustelle zum Kennzeichen der nächsten Generation von Construction-Software.

• 4. Wissensmanagement (Knowledge Management)

  • Projektmanager befinden sich häufig in der Situation, zwischen Projektmanagement-Tools, E-Mail und Messengern zu wechseln, um benötigte Informationen zu finden oder Konflikte zu lösen.
    • Zentrale Daten sind teamweise isoliert oder in langen Konversationsthreads verborgen, was zu verzögerten Entscheidungen, Terminverschiebungen, Fehlern und Lieferproblemen führt.
  • Es braucht einen Knowledge Hub, in dem Projektmanager auf einer einzigen Plattform per natürlicher Sprache sofort die benötigten Dokumente finden, Antworten auf komplexe technische Fragen erhalten und Koordinationsprobleme lösen können, bevor sie Kosten und Termine beeinflussen.
    • Gemeint ist eine Form, in der Beziehungen zwischen heterogenen Quellen wie RFIs, Change Orders, Verträgen und Plänen über sprachbasierte Abfragen erkundet werden können.
  • Trunk Tools, TwinKnowledge rekonstruieren den Wissensfluss in Projekten, indem sie fragmentierte Dokumente wie Verträge, Pläne, RFIs und Change Orders miteinander verknüpfen.
    • Damit versuchen sie, ein natürlichsprachliches Projektmanagement im Frage-und-Antwort-Stil zu ermöglichen.

• 5. Baurobotik (Construction Robotics)

  • Durch Arbeitskräftemangel, Sicherheitsrisiken und steigende Materialkosten wird die Arbeit auf der Baustelle immer teurer und schwerer skalierbar.
    • Obwohl die Automatisierung in anderen Industrien weit vorangeschritten ist, bleiben viele Bauprozesse weiterhin stark von manueller Arbeit geprägt.
    • In einer Situation, in der die Nachfrage nach zentraler Infrastruktur wie Rechenzentren stark steigt, sind die traditionellen Methoden allein nur begrenzt skalierbar.
  • Wenn autonome und halbautonome Robotersysteme gemeinsam mit Arbeitern arbeiten und eine einzelne Person mehrere Maschinen per natürlicher Sprache steuert, besteht großes Potenzial, sowohl Personal- als auch Maschinenauslastung zu erhöhen.
    • Unternehmen wie Terrafirma und Bedrock Robotics rüsten bestehende Geräte so um, dass autonomer oder halbautonomer Betrieb möglich wird.
  • Der nächste Produktivitätssprung wird aus der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit kommen,
    • zunächst über Point-and-Click-Steuerung und später in Richtung gleichzeitiger Steuerung mehrerer Geräte per natürlicher Sprache.

5 Prinzipien für Construction-AI-Gründer

• Wertschöpfung (Value Creation): Wichtig ist ein Produktdesign, das nicht nur die Effizienz verbessert, sondern messbare finanzielle Effekte liefert, etwa durch klare Kostensenkungen oder Verbesserungen bei Umsatz und Marge.
• Pain Points: Wirklich relevante Veränderungen entstehen nicht durch die punktuelle Aufgabe eines einzelnen Teams, sondern durch die Lösung zentraler Engpässe mit mehreren beteiligten Stakeholdern, die direkte Auswirkungen auf Projektdauer und Ergebnis haben.
• Datenvorteil (Data Advantage): Nur mit domänenspezifischen Datenbeständen wie Kostenbibliotheken, annotierten Plänen und Projekthistorien lässt sich ein langfristiger Datenvorteil aufbauen, der mit der Zeit zu einem stärkeren Schutzwall wird.
• Integrationstiefe (Integration Depth): Entscheidend ist die tiefe Integration in bestehende Prozesse und Tools, um Einführungshürden zu minimieren und Workflows zu schaffen, die sich natürlich über Baustelle, Projekt und Teams hinweg verbreiten.
• Nutzerempathie (User Empathy): Man muss Kontext, Einschränkungen und Motivationen jeder einzelnen Rolle – von Architekten über Estimatoren, Bauleiter und Projektingenieure bis zu Arbeitern – präzise verstehen und eine Produkterfahrung entwerfen, die diese Realität widerspiegelt.

# [II. Real Estate AI]

Warum gerade jetzt: eine beziehungsorientierte Branche und Sprachmodelle

• Nach Abschluss der Bauarbeiten empfängt ein Gebäude Mieter und Bewohner und tritt in eine neue Wertschöpfungskette ein, die sich über Verkauf, Vermietung, Zahlung, Asset Management und Instandhaltung erstreckt.
  • Je nach Asset-Typ (Wohnen, Gewerbe, Industrie, Sondernutzung) unterscheiden sich die Abläufe, gemeinsam ist ihnen jedoch, dass sie auf Vertrauen, Beziehungen und lokalem Wissen basierende Geschäfte sind.
• Der Markt steht derzeit unter strukturellem Druck durch makroökonomische Belastungen wie ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage, rekordhohe Wohnkostenbelastung und steigende Betriebskosten.
  • Dennoch verlassen sich zentrale Akteure wie Entwickler, Makler, Asset-Eigentümer und Betreiber weiterhin auf manuelle Arbeit, verstreute Daten und veraltete Software.
  • Daten sind auf Spreadsheets, PDFs sowie Legacy-Systeme für Asset Management und Listings verteilt, was zu Ineffizienz und verpassten Chancen führt.
• Multimodale KI ermöglicht Verständnis und Schlussfolgerungen über unstrukturierte Daten hinweg und eröffnet damit das Potenzial für Automatisierung und Insights entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
  • Da die Integration in bestehende Systeme zunehmend einfacher wird, ist nun auch in der Immobilienbranche nach Jahrzehnten ein Produktivitätssprung durch Real Estate AI möglich.
• Immobilien sind ihrem Wesen nach ein Geschäft, in dem Menschen mit Menschen sprechen, wobei lokale Expertise und Vertrauen die Ergebnisse bestimmen.
  • Allein in den USA betragen Maklerprovisionen jährlich mehr als 100 Milliarden US-Dollar, MLS-Datenbanken (Immobilien-Listing-Datenbanken) sind mit über 500 Instanzen fragmentiert, und bis zum Abschluss eines Immobilienkaufs vergehen weiterhin ineffiziente 30–60 Tage oder mehr.
  • LLMs und Agententechnologien können repetitive sprachliche und administrative Aufgaben reduzieren und so zu besseren Entscheidungen und tragfähigeren Beziehungen beitragen.

Vier Hauptkategorien von Real Estate AI

• 1. Automatisierung der Arbeit von Maklern und Agents

  • Für Immobilien-Agents und Makler ist der Aufbau von Beziehungen zwar ihre Kernaufgabe, tatsächlich verbringen sie jedoch den Großteil ihrer Zeit mit Lead-Generierung, Lead-Qualifizierung, Koordination von Besichtigungsterminen, Erstellung von Wertgutachten, Compliance-Management und Einholen von Unterschriften – also mit administrativen Aufgaben.
    • Im Zeitalter der KI ist das Potenzial groß, solche repetitiven, sprachzentrierten Workflows zu automatisieren.
  • Serif und Fyxer konzentrieren sich auf E-Mail-Automatisierung, während Closera und HenryAI Marketing- und Bewertungs-Tools anbieten und damit jeweils unterschiedliche Workflows adressieren.
    • KI-basierte Brokerages wie TurboHome stellen Agents KI-Tools zur Workflow-Automatisierung bereit und bauen ein Modell auf, bei dem die eingesparten Kosten in Form niedrigerer Provisionen an Kunden zurückgegeben werden.

• 2. Property Search & Discovery

  • Sowohl im gewerblichen als auch im privaten Bereich verlassen sich traditionelle Immobilienportale weiterhin auf einfache Filter und statische Merkmale.
    • Wichtige Kontexte wie Charakteristika eines Viertels, Investitionspotenzial oder der Zustand eines Assets (Gebäudes) können sie jedoch nur unzureichend abbilden.
  • Im gewerblichen Immobilienbereich entstehen KI-basierte Site-Selection-Tools, die unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen verarbeiten und dadurch Standortstrategien optimieren.
    • Ziel ist es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, schneller und datenbasierter über Standorte zu entscheiden.
  • Auf Verbraucherseite entstehen Plattformen der nächsten Generation, die natürlichsprachliche Anfragen und personalisierte Sucherlebnisse bieten.
    • Käufer können über dialogbasierte Anfragen passende Immobilien finden, Besichtigungen buchen, Dokumente in agentischen Workflows bearbeiten und Maklergebühren senken.
  • Zillows ChatGPT-Integration ist ein frühes Beispiel für die Entwicklung, dass sich die Immobiliensuche von einer reinen Abfrage zu einem Copilot für die gesamte Kaufreise erweitert.

• 3. Property Management

  • Eine der größten Chancen liegt darin, LLM-basierte Workflows auf bestehenden Legacy-Property-Management-Plattformen aufzubauen.
    • Diese seit mehr als 25 Jahren bestehenden Systeme bilden zwar weiterhin das operative Rückgrat der Branche, bieten jedoch weder moderne Reaktionsfähigkeit noch eine zeitgemäße User Experience.
  • Startups können Chancen finden, indem sie diese Systeme nicht vollständig ersetzen, sondern sich tief integrieren und ihre Funktionen erweitern.
    • Konkret: eine LLM-Workflow-Orchestration-Layer auf bestehende Systeme aufsetzen.
  • EliseAI und SurfaceAI integrieren sich tief in bestehende Property-Management-Systeme.
    • Sie orchestrieren vertikal spezialisierte Workflows für Vermietung, Verlängerung, Instandhaltung und Mieterkommunikation.
    • Insbesondere im Betrieb von Mehrfamilienhäusern zeigen sie sich als KI-Agentenplattformen, die helfen, Ertrags-Insights zu identifizieren, Workflows zu automatisieren und die operative Effizienz zu verbessern.

• 4. Design & Visualisierung

  • Physisches und virtuelles Staging, Interior-Layouts und Designvisualisierung sind nach wie vor Bereiche, die langsam, teuer und schwer zu personalisieren sind und in denen Werkzeuge fehlen, die die Vorstellungskraft unterstützen.
    • Agents im Wohnimmobilienbereich haben Schwierigkeiten, Visuals an den Geschmack oder die Renovierungspläne einzelner Käufer anzupassen.
    • Auch Agents im Gewerbebereich fehlt es an Tools, um zu zeigen, wie ein Raum aussehen würde, wenn er an die Workflows eines bestimmten Geschäfts angepasst wäre.
  • Die heutige Content-Erstellung ist kostenintensiv, da sie Fotos, Videos und Editing-Personal erfordert, der Grad an Personalisierung bleibt niedrig, und eine fein abgestimmte Anpassung an Kanäle und Zielgruppen ist ebenfalls nicht einfach.
  • Generative Tools wie Spacely AI, Kassa, Gendo und Renovate AI sind darauf ausgelegt, Visualisierung, Personalisierung und Storytelling nahezu sofort umzusetzen, und weisen damit einen Weg zu deutlich geringeren Kosten und kürzeren Durchlaufzeiten.
    • Startups, die Design, Marketing und Experience von Anfang an unter der Prämisse generativer KI neu aufbauen, verändern die Art und Weise, wie Immobilien-Design und Content-Produktion funktionieren.

Fünf Prinzipien für Gründer im Bereich Real Estate AI

• Value Creation: Es muss möglich sein, messbares Umsatzwachstum oder Kosteneinsparungen zu erzeugen, etwa durch die Reduzierung von Outsourcing- und Administrationsaufwand, bessere Lead-Conversion oder kürzere Transaktionszeiten.
• Workflow Density: Um Vertrauen aufzubauen, sind Produkte am wertvollsten, die nicht nur eine enge Einzelfunktion lösen, sondern komplexe und emotional geprägte Journeys wie Verkauf oder Vermietung von Anfang bis Ende steuern.
• Proprietary, Localized Data: Wichtig ist eine Strategie zum Aufbau eines hyperlokalen Daten-Flywheels, das Marktverhalten, Zoning-Eigenschaften und Beziehungsnetzwerke widerspiegelt, um Genauigkeit und Verteidigungsfähigkeit zu stärken.
• Incentive Alignment: Es ist nötig, eine Struktur zu entwerfen, von der Eigentümer, Betreiber, Mieter und Agents gleichermaßen profitieren, um Reibung zu reduzieren und Einführung sowie Verbreitung zu beschleunigen.
• Account for Relationships: Da Immobilien eine beziehungsorientierte Branche sind, braucht es neben Automatisierung auch ein Design, das die Experience von Agents, Eigentümern, Betreibern, Käufern und Mietern selbst verbessert.

Beispiele aus dem Bessemer-Built-World-AI-Portfolio und Investitionsabsicht

Bessemer unterstützt bereits mehrere Unternehmen an der Schnittstelle von Built World und AI und verfügt über ein Portfolio, das verschiedene Bereiche wie Baumanagement, Baustellenbetrieb, Immobilienmarketing, Instandhaltung sowie Steuer- und Regulierungsthemen abdeckt.

• Wichtige Beispiele aus dem Bereich Construction
  • Procore: eine Cloud-basierte Plattform für Baumanagement, die Dokumente, Budgets und Terminpläne in einem System integriert und verschiedene Stakeholder miteinander verbindet
  • ServiceTitan: End-to-End-Operations-Software für Trade-Businesses wie HVAC, Sanitär und Elektrik, einschließlich Terminplanung, Disposition, Abrechnung und Zahlungsabwicklung
  • Capmo: ein smarter Projektassistent, der Bauleitern die Gesamtsituation eines Projekts auf einen Blick zeigt
  • Curri: eine technologiebasierte Lieferplattform, die den schnellen Transport von Bau- und Industriematerialien ermöglicht und Kunden dabei hilft, schneller zu agieren und ohne Lieferengpässe auszuliefern
  • MaintainX: ein CMMS (Computerized Maintenance Management System), das die Instandhaltung in verschiedenen Branchen, darunter Facility Management und Immobilien, effizienter macht
  • Miter: vereinfacht den Geschäftsbetrieb durch ein Bündel aus HR-, Finanz- und Operations-Apps für Auftragnehmer
• Beispiele aus Real Estate und angrenzenden Services
  • EliseAI: eine automatisierte, dialogorientierte AI-Plattform, die die Kommunikation in Wohn- und Gesundheitsorganisationen automatisiert und so die operative Effizienz steigert
  • Hatch: eine AI-basierte Customer-Service-Team-Lösung, die in Bereichen wie Home Services und Renovierung die Customer Experience verbessert und das Umsatzwachstum unterstützt
  • LuxuryPresence: eine AI-Marketingplattform für Immobilienmakler, die Agents dabei hilft, mehr Kunden zu gewinnen und effizienter zu arbeiten
  • Ownwell: Software, die Einsprüche gegen Steuern, Ermäßigungen und Korrekturen über den gesamten Prozess hinweg verwaltet und so die Kosten des Immobilienbesitzes senkt
  • Rilla: eine Lösung für AI-basiertes Sales-Coaching in Bereichen wie Autoservice, Home Services und Hausbau
  • Rundoo: All-in-One-Software, die unabhängigen Materialfachhändlern hilft, mehr Kunden zu gewinnen und die betriebliche Effizienz zu steigern
  • SurfaceAI: eine AI-Agentenplattform für Betreiber von Mehrfamilienhäusern, die das Erkennen von Umsatzchancen, die Workflow-Automatisierung und die Optimierung des Betriebs unterstützt
  • VTS: eine integrierte Plattform für Eigentümer und Betreiber von Gewerbeimmobilien, die Leasing, Marktinformationen und Tenant-Experience-Workflows in einem System zusammenführt
  • WiredScore: eine Organisation, die über die Zertifizierungen WiredScore und SmartScore globale Benchmarks für digitale Konnektivität und den Smart-Building-Standard setzt