Am 5. und 6. November 2026 wurde an der TU Wien über eine Frage gesprochen, die im Facility Management inzwischen ziemlich drängt: Was lässt sich aus den Daten herausholen, die längst vorhanden sind? Beim 19. Internationalen Facility Management Kongress diskutierten Fachleute aus Wirtschaft und Wissenschaft über Digitalisierung, Künstliche Intelligenz (KI) und Datennutzung in der Immobilienwirtschaft. Die zentrale Erkenntnis klang dabei angenehm nüchtern: Der größte Mehrwert entsteht oft nicht durch hohe Neuinvestitionen, sondern durch den verlässlichen und gezielten Einsatz vorhandener Daten.

Am ersten Kongresstag ging es stark um die Praxis. Gerhard Hochreiter von der Sparkasse Oberösterreich zeigte, dass Beschäftigte möglichst früh in die Gestaltung ihrer Arbeitsumgebung einbezogen werden sollten. Dafür braucht es nicht zwingend große Budgets. Vergleichsweise geringe Investitionen können die Mitarbeiterbindung und die Zusammenarbeit stärken.

Wenn vorhandene Daten plötzlich nützlich werden

Matthias Traub von Invenium Data Insights, einem Tochterunternehmen von A1, stellte aggregierte Mobilfunkdaten vor. Sie zeigen, wie Gebäude tatsächlich genutzt werden – nicht nur, wie es auf Plänen oder in Annahmen aussieht. Werden diese Informationen mit Gebäude-, Energie-, Wetter- und Kalenderdaten verbunden, verbessern sie KI-gestützte digitale Gebäudezwillinge und Energieprognosen.

Aline vom Baumbach und Darko Srbu von der BIG erklärten, wie sich rund 1.000 Gebäude mit klaren Vorgaben, standardisierter Datenübertragung und einer zentralen Datenbank für die Verbrauchsmessung ausstatten lassen. FMTG und Falkensteiner Hotels berichteten unterdessen von Einsparungen von 5,1 GWh Energie und rund 500.000 Euro. Möglich wurde das durch die bedarfsgerechte Planung und Steuerung technischer Anlagen.

Auch Regulierung und Energiepreisrisiken kamen zur Sprache. PwC und Raiffeisen Capital Management ordneten diese Fragen in den ESG-Kontext ein. Energieeffizienz erschien dabei nicht bloß als Klimathema, sondern auch als Maßnahme zur Risikovorsorge.

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Am zweiten Tag rückte die Verbindung von Wissenschaft und Anwendung in den Mittelpunkt. Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), der TH Mittelhessen und des IIT Bombay stellten gemeinsam mit der TU Wien praxisorientierte KI-Anwendungen vor. KI-Modelle können etwa die Entwicklung 3D-gedruckter Gebäudeteile unterstützen, ihre Haltbarkeit verlängern und Wartungskosten senken.

Auch der Verbrauch lässt sich vorausschauen: Der Energie- und Wasserverbrauch eines Gebäudes kann für den Folgetag prognostiziert werden, wenn die Messdaten zuvor sorgfältig bereinigt wurden. Kartendienste wie Google Maps wiederum lassen sich mit KI auswerten, um Schäden an Gebäuden und Straßen zu erkennen und Instandhaltungsmaßnahmen frühzeitig einzuleiten.

Ein neuer Bewertungsrahmen für ESG nimmt zudem soziale Faktoren systematisch auf. Reinigung, Catering, Sicherheit und Abfallmanagement gehören dazu. Nach Darstellung des Kongresses werden solche Punkte von bestehenden ESG-Tools bislang nur unzureichend erfasst.

KI braucht Kontrolle – und Leute, die sie verstehen

Prof. Dr. Alexander Redlein von der TU Wien betonte, KI sei kein Selbstzweck. Die Ergebnisse hingen von der Datenqualität, der Wahl des Modells und der Kontrolle ab. Auch die Grenzen und Risiken eines unkontrollierten KI-Einsatzes wurden diskutiert. Das klingt weniger nach Science-Fiction als nach Büroalltag: Ein falscher Datensatz, und die schlaue Maschine liegt daneben.

Wie schnell sich das Feld verändert, zeigt ein aktualisiertes White Paper der GEFMA. Der Verband hat das White Paper 929 „KI im Immobilien- und Facility Management“ wegen der technologischen Entwicklungen grundlegend überarbeitet. Die erste Auflage war 2024 erschienen und hatte laut GEFMA große Resonanz erhalten. Die zweite Auflage überträgt aktuelle technologische Entwicklungen stärker auf konkrete Anwendungsfälle und Umsetzungsszenarien.

Gedacht ist die Publikation vor allem für Verantwortliche und Entscheider in Immobilienunternehmen, Corporate-Real-Estate-Organisationen und FM-Dienstleistungsunternehmen. Erarbeitet wurde sie von einem interdisziplinären Team des GEFMA-Arbeitskreises Digitalisierung. Enthalten sind konkrete KI-Anwendungsszenarien, eine systematische Untersuchung von Nutzen und Wirtschaftlichkeit sowie eine Überprüfung der Ergebnisse durch Umfragen.

Das White Paper beschreibt, wie KI praktisch im Facility Management umgesetzt werden kann und in welchen Bereichen bereits messbarer Mehrwert entsteht. Dazu kommen Hinweise zur Implementierung und Ansätze zur Bewertung des Nutzens von KI-Anwendungen. Organisationen sollen ihre KI-Potenziale realistischer einschätzen und erste Schritte strukturiert planen können. Laut Autor Dr. Bernd Limberger gibt das Dokument Handlungsempfehlungen für einen praktischen Einstieg. Die Inhalte sollen außerdem bei Fachtagungen und Kongressen aufgegriffen werden, um den fachlichen Austausch in der Branche zu fördern. Kostenfrei steht das White Paper im GEFMA-Onlineshop als Download bereit.

Vom Störsignal zur vorausschauenden Wartung

Unternehmen setzen im Facility Management zunehmend KI und digitale Werkzeuge ein. Christian Ziemer, Geschäftsführer von Goldbeck Facility Services, unterscheidet dabei zwischen analytischem und operativem FM. Sensoren, Anlagensteuerungen und digitale Gebäudedokumentationen erzeugen große Datenmengen. Die eigentliche Herausforderung liegt immer häufiger darin, diese Daten zu strukturieren und sinnvoll zu nutzen – nicht darin, noch mehr davon zu beschaffen.

KI kann große Datenmengen in kurzer Zeit ordnen, analysieren und interpretieren. Digitale Werkzeuge unterstützen den operativen Betrieb und ermöglichen effizientere, vorausschauende Prozesse. Das Ziel: niedrigere Betriebskosten und eine höhere Verfügbarkeit von Gebäuden und Anlagen.

Goldbecks „FM-Assist“ ist ein kontextsensitiver Chatbot, der mit dem unternehmensinternen CAFM-System „Spartacus“ verbunden ist. Er analysiert eingehende Störmeldungen in Echtzeit, sortiert sie nach Dringlichkeit und leitet den Handlungsbedarf ab. Außerdem liefert er Informationen zu Wartungsintervallen, Ansprechpersonen und technischen Parametern. Suchzeiten und Medienbrüche sollen dadurch sinken.

Ein trainiertes KI-Modell analysiert Wartungsdokumente automatisch, erkennt Abweichungen, strukturiert die Ergebnisse und schlägt Maßnahmen vor. Nach Angaben von Ziemer sinken der personelle Aufwand und die Bearbeitungszeiten, während Qualität und Transparenz steigen. Die menschliche Expertise soll KI dabei erweitern, nicht ersetzen.

Bereits 2023 entwickelte Goldbeck den internen, datenschutzkonformen Chatbot „ChatGB“. Er greift auf Unternehmenswissen aus Produktion, Planung, Bau, Revitalisierung und Gebäudebetrieb zurück. Spezialisierte „ChatGB Experten“ können angebunden werden, um die Wissensdatenbank zu erweitern. Externe Werkzeuge für Recherche und Dokumentenarbeit werden reguliert und rechtlich abgesichert eingesetzt; interne Schulungen vermitteln zulässige Einsatzmöglichkeiten, sinnvolle Anwendungen und Grenzen der Tools. Datensicherheit und Compliance sollen dabei mit einem produktiven KI-Einsatz verbunden bleiben.

Digitale Plattformen ergänzen die KI-Anwendungen, wenn verschiedene Datenquellen verarbeitet werden müssen. Analyse-Dienste wie Power BI unterstützen Entscheidungen etwa bei Energieverläufen, Wartungszeiträumen und der Priorisierung von Maßnahmen im Störungsmanagement.

Der digitale Zwilling wird zum Frühwarnsystem

BIM bildet einen digitalen Zwilling des Gebäudes und dient über den gesamten Gebäudelebenszyklus als Daten- und Kollaborationsknoten. FM-relevante Informationen werden im Modell konsistent, fortlaufend und chronologisch dokumentiert. Umbauten und andere Änderungen fließen ein, sodass Revisionsunterlagen aktuell bleiben.

Bei der Inbetriebnahme können reale Zustände mit dem 3D-Modell abgeglichen werden. Abweichungen lassen sich früh erkennen und dokumentieren. Eigentümer, Nutzer und Investoren erhalten dadurch mehr Transparenz über den Immobilienbetrieb. In Verbindung mit KI und Sensordaten aus der Gebäudeautomation soll sich der digitale Zwilling vom Dokumentations- zum Steuerungsinstrument entwickeln.

Künftige Systeme könnten auf Ereignisse reagieren, bevor Störungen entstehen. Daten zu Lagertemperaturen, Laufzeiten, Schaltzyklen und Vibrationen werden dafür als historische Verläufe ausgewertet. KI-Modelle erkennen Anomalien und sollen künftig Ereignisse prognostizieren. Wartungsstrategien könnten sich dann von festen Intervallen auf zustandsbasierte Prognosen verlagern. Ausfälle sollen sinken, Ressourcen für Ersatzteile, Personal und Routen besser planbar werden.

Ganz ohne Fachkräfte geht es trotzdem nicht. KI-gestützte Entscheidungsvorbereitungen müssen von ihnen geprüft werden. Von Facility Managern wird zunehmend erwartet, Daten zu interpretieren, miteinander zu verknüpfen und in Entscheidungen umzusetzen. Die Branche muss deshalb die Digitalkompetenz ihrer Beschäftigten gez