Warum lohnt sich dieser Kurs?
Künstliche Intelligenz ist längst in der Immobilienverwaltung angekommen, doch viele Unternehmen stehen vor der zentralen Frage: Wo bringt KI im Alltag einen Mehrwert und wo liegen Risiken, Grenzen oder sogar rechtliche Fallstricke? Dieses Seminar setzt genau hier an und verbindet fundiertes Grundlagenwissen mit konkreten Anwendungsfällen.Kursüberblick
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Immobilienverwaltung verspricht Effizienzgewinne, wirft in der Praxis jedoch zahlreiche Fragen auf. Zwischen Automatisierungspotenzial, Datenanforderungen und rechtlichen Rahmenbedingungen entsteht schnell Unsicherheit darüber, welche Anwendungen tatsächlich sinnvoll und verantwortbar sind. Wo lässt sich KI im Verwalteralltag konkret einsetzen, ohne Risiken einzugehen oder Prozesse zu verfälschen?Die ARS Akademie zeigt, wie typische Aufgabenbereiche der Immobilienverwaltung strukturiert analysiert und für den Einsatz von KI vorbereitet werden können. Im Fokus stehen reale Anwendungsfälle, etwa die Bearbeitung von E-Mails, die Strukturierung von Anfragen oder die Unterstützung administrativer Abläufe durch KI-gestützte Sprachsysteme. Ein zentrales Element bildet das KI-Playbook mit Ampelsystem. Es unterstützt dabei, Einsatzmöglichkeiten klar zu bewerten und zwischen unkritischen, sensiblen und problematischen Anwendungen zu unterscheiden. Dadurch entsteht eine konkrete Orientierung für den täglichen Umgang mit KI-Tools im Unternehmen.
Auch der sichere Umgang mit Daten und rechtlichen Rahmenbedingungen wird praxisnah eingeordnet. Aspekte wie Datenschutz oder aktuelle regulatorische Entwicklungen werden so vermittelt, dass sie im Arbeitsalltag berücksichtigt werden können. Hier entwickeln Sie die Fähigkeit, KI-Anwendungen gezielt auszuwählen und verantwortungsvoll in bestehende Prozesse zu integrieren, sodass Effizienzgewinne realisiert werden können, ohne die Kontrolle über Abläufe zu verlieren.
Kursinhalte
KI verstehen – kompakt, praxisnah und relevant für die Immobilienverwaltung- Was ist Künstliche Intelligenz – und was nicht?
- Technologie realistisch einordnen – Amara’s Law in der Immobilienverwaltung
- KI in der Wirtschaft (Zahlen, Daten, Fakten)
- Was versteht man unter Daten und wie erzeugt die KI ihr Wissen?
- Simulation eines Datentrainings – Maschinelles Lernen einfach erklärt
- Größten Herausforderungen in der Immobilienverwaltung
- Analyse eines Fallbeispiels aus der Praxis: E-Mail-Auslastung im Verwaltungsbereich
- Weiteres Fallbeispiel: Die unsichtbare Reise einer Schadensmeldung
- So schnell kann Verwaltung mithilfe von KI sein
- Einführung in das Ampelsystem (Grün / Gelb / Rot)
- Welche Anwendungen sind sinnvoll und unkritisch?
- Wo sind Risiken und Grenzen zu beachten?
- Übertragbarkeit auf die eigene Organisation
- Grundlagen des rechtssicheren Umgangs mit KI-Tools im Bereich Verwaltung
- Umgang mit sensiblen Daten (Mieter-, Vertrags- und Objektdaten)
- Do’s & Don’ts für den sicheren Einsatz
- Chancenfelder und erfolgreiche Anwendungsbeispiele aus dem Verwalteralltag
- Wo KI echten Mehrwert schafft
- Do’s & Don’ts aus der Praxis (KI als Assistenz, nicht als Ersatz verstehen)
- Übertragbarkeit auf eigene Organisationen
- Wo KI an ihre Grenzen stößt – in Bezug auf die Immobilienverwaltung
- Risiken durch falsche Nutzung (z. B. Extrapolationsraum)
- Ethische Fragestellungen im Unternehmenskontext
- Arbeiten mit konkreten KI-Anwendungen mit KI-gestützten Sprachsystemen
- Erstellen einer Prompt-Box und Entwicklung erster eigener KI-Use-Cases
Zielgruppe
- Entscheidungsträger*innen und Führungskräfte in der Immobilienverwaltung bzw. der Immobilienbranche
- Immobilienmanager*innen
- Fachkräfte und Angestellte in der Immobilienbranche, die sich über KI-Anwendungen informieren möchten
- Facility Manager*innen
- Projektmanager*innen im Bereich Innovation und Digitalisierung
- Startups und Innovatoren im Bereich PropTech
- Studierende und Akademiker*innen mit Interesse an Immobilienverwaltung und KI
Referenten
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Christina Platteter
Kaufmännische Teamleitung für den Bereich Büro- und Wohnimmobilien
