Der Einsatz von KI bei der Erstellung von Verkehrswertgutachten

Aspekte des KI-Einsatzes bei meiner Arbeit als Sachverständiger für Immobilienbewertung und bei der Erstellung von Verkehrswertgutachten

Dies gleich vorweg:

Verkehrswertgutachten (Marktwertgutachten nach § 194 BauGB) erfordern eine präzise, normkonforme und nachvollziehbare Darstellung von Vorgehen, Daten, Annahmen und Ergebnissen gemäß ImmoWertV und den zugehörigen Anwendungshinweisen (ImmoWertA) in der jeweils gültigen Fassung. KI-Systeme können den Sachverständigen bei der sprachlichen und strukturellen Ausarbeitung unterstützen. Die Verantwortung für persönliche Inaugenscheinnahme, Inhalt, Methodik (Sachwertverfahren, Ertragswertverfahren, Vergleichswertverfahren) und die Herleitung der Parameter (z. B. Bodenwert, Liegenschaftszinssatz, Marktanpassungsfaktoren, Abschreibung, Nutzungsdauer) verbleibt jedoch uneingeschränkt beim Sachverständigen!

Einleitung und Zielsetzung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Immobilien bewertet, Marktinformationen verarbeitet und Gutachten erstellt werden. Für Sachverständige, Auftraggeber und Immobilienfachleute stellt sich weniger die Frage, ob KI kommt, sondern wie sie sinnvoll, rechtssicher und fachlich korrekt integriert werden kann. Dieser Beitrag erklärt Grundlagen, zeigt konkrete Anwendungsfelder, analysiert Chancen und Risiken und gibt einen Ausblick für Praxis und Regulierung.

Bei mir im Büro

Ich setze in meiner täglichen Praxis auch die KI ein. Dies erfolgt im Wesentlichen:

Bei der allgemeinen Recherche

Insbesondere wenn ich eine Sonder-/Spezialimmobilie zu bewerten habe, ist es unerlässlich, dass ich mich so umfänglich wie möglich informiere, um die jeweiligen Aspekte dieser besonderen Immobilien adäquat zu berücksichtigen. Dabei nutze ich im wesentlichen Perplexity, das es mir ermöglicht, im Internet effizient zu recherchieren und relevante Marktinformationen zielgerichtet herauszufiltern. So stelle ich sicher, dass sämtliche Besonderheiten der Immobilie, wie etwa bauliche Spezifika oder marktübliche Nutzungskonzepte, fundiert in die Bewertung einfließen.

Perplexity hat für mich gegenüber anderen Systemen zwei wertvolle Vorteile:

Es greift im Gegensatz zu anderen System auf den aktuellen Stand der im Internet veröffentlichten Daten zu.
Es liefert zudem in den Ergebnissen die Quellen mit, so dass ich die Antworten gut einordnen und auf ihre Verwertbarkeit hin einschätzen kann. Die Quelle muss auf jeden Fall valide sein!

Bei der Recherche in der einschlägigen Literatur

Die Zeit des Bücherwälzens ist vorbei, die Standardwerke von Kleiber und Sprengnetter sind mittlerweile (gegen Gebühr) auch online zugänglich. Bislang war es jedoch überaus mühselig bis unmöglich, die gewünschte Information auch zu finden. Insbesondere das Reguvis-Wertermittlerportal, in dem auch das Kleiber-Werk verfügbar ist hat einen sehr großen Informationsfundus.

Bis vor kurzem hatte man sowohl im Wertermittlerportal als auch bei Sprengnetter-Books zwei Möglichkeiten:

Man hangelte sich mühselig durch das Inhaltsverzeichnis
Man tippte seinen Suchbegriff in der Suchfunktion ein

Beide war leider sehr mühselig, zeitintensiv und führte oftmals nicht zum gewünschten Ziel.

Beide Angebote haben aber nur eine Funktion an Bord, die mit KI-Mechanismen arbeitet und auf die jeweiligen kompletten Inhalte zugreifen kann.
Man formuliert einfach seine Frage in "normaler" Sprache und bekommt (in der allermeisten Fällen) eine kompetente Antwort, nebst Verweis zu den Fundstellen im jeweiligen Literaturfundus.

In meinen Augen ist das ein echter Meileinstein, der die Angebote nun so nutzbar macht, wie es ihnen auch gebührt!

Unterstützung bei Formulierungen

Um ein Beispiel zu nennen: Die gründliche Analyse der Objektlage ist die Basis einer präzisen Immobilienbewertung, da sie den Verkehrswert maßgeblich beeinflusst. Berücksichtigt werden Mikro- und Makrolage, die Qualität der Infrastruktur, die Nachbarschaftsbebauung sowie relevante sozioökonomische Kennziffern. Auf dieser Datengrundlage - ergänzt um validierte Markt- und Vergleichsdaten - erstelle ich eine belastbare Einschätzung, die den Anforderungen eines Verkehrswertgutachtens entspricht.

Die Recherche, Aufbereitung und sachgerechte Interpretation dieser Informationen ist zeitaufwendig. KI-gestützte Tools können den Prozess effizienter machen; die fachliche Prüfung und abschließende Bewertung bleibt jedoch zwingend Aufgabe des Sachverständigen.

Blog-Beiträge

Auch hierbei lasse ich mich von KI-Systeme Unterstützen. Im wesentlichen nutze ich dabei die Fähigkeiten von Neuroflash und die Aktualität von Perplexity. Es hilft ungemein bei der Findung von Aspekten zu einem Thema und bei der Formulierung des Textes.

Natürlich habe ich auch diesen Beitrag mit der Unterstützung von Neuroflsh und Perplexity erstellt!

Was ist Intelligenz – und was ist Künstliche Intelligenz?

Unter Intelligenz versteht man im Allgemeinen die kognitiven Fähigkeiten eines Lebewesens – insbesondere des Menschen – Probleme zu lösen, abstrakt zu denken, zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen. Intelligenz umfasst dabei das logische Denken, das Verstehen von Zusammenhängen, die Kreativität, das Erinnern und die Fähigkeit, Sprache zu benutzen. Eine allgemeingültige, wissenschaftlich verbindliche Definition gibt es nicht, da Intelligenz ein sehr komplexes und vielschichtiges Konstrukt ist, das je nach Disziplin (Psychologie, Neurowissenschaft, Philosophie) unterschiedlich betrachtet wird. Die Psychologie misst Intelligenz häufig über IQ-Tests, aber das Konzept bleibt offen für Interpretation und Weiterentwicklung.

Künstliche Intelligenz (KI, englisch AI) bezeichnet den Teilbereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten simulieren können. Diese Systeme sind in der Lage, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen, zu lernen und sogar kreativ zu agieren – im besten Fall ohne für jede Aufgabe explizit programmiert worden zu sein. KI umfasst unter anderem die Bereiche maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung, Bild- und Mustererkennung sowie autonome Steuerung.

Zusammgenfasst bezeichnet Intelligenz die Fähigkeit von Lebewesen, besonders des Menschen, flexibel, kreativ und lernend mit ihrer Umwelt umzugehen. Künstliche Intelligenz ist das Fachgebiet, das versucht, diese Fähigkeiten mit Hilfe von Computern und Algorithmen nachzubilden – heute vor allem dort, wo große Datenmengen schnell und präzise verarbeitet werden müssen. Trotz beeindruckender Fortschritte bleibt KI bisher deutlich hinter der Komplexität und Anpassungsfähigkeit menschlicher Intelligenz zurück. Die Entwicklung und Anwendung von KI wirft grundlegende ethische, rechtliche und gesellschaftliche Fragen auf, die aktuell intensiv diskutiert werden.

Ist die KI wirklich intelligent? Ist das, was die KI-Systeme leisten, mit menschlicher Intelligenz vergleichbar?

Ein klares doppeltes Nein.

KI-Systeme verfügen nicht über Intelligenz im menschlichen Sinn. Sie bilden einzelne Aspekte menschlichen Denkens nach und sind in der Regel stark spezialisiert. Menschliche Intelligenz zeichnet sich durch Flexibilität, Kreativität, soziales und emotionales Verständnis sowie die Fähigkeit zu abstraktem, kontextbezogenem und moralischem Denken aus. Menschen können mit wenigen Beispielen verallgemeinern, neue Konzepte erfassen und in unbekannten Situationen kreative Lösungen entwickeln. Bewusstsein, Empathie und Intuition sind weitere zentrale Merkmale menschlicher Intelligenz, die KI bisher nicht besitzt.

KI-Systeme sind hingegen bei klar definierten Aufgabenfeldern sehr leistungsfähig: Sie erkennen Muster, verarbeiten große Datenmengen in kurzer Zeit und liefern häufig präzisere Ergebnisse als Menschen – jedoch nur innerhalb des jeweils trainierten Anwendungsbereichs. Dafür benötigen sie meist zahlreiche Beispiele (Multi-Shot-Lernen), während Menschen oft mit wenigen auskommen (One-Shot-Lernen). Unerwartete, kreative oder sozial komplexe Fragestellungen bleiben KI bislang weitgehend verschlossen.

Einführung in die Nutzung Künstlicher Intelligenz bei der Immobilienbewertung

Allgemeines

Die Immobilienbewertung ermittelt den Markt- bzw. Verkehrswert (§ 194 BauGB) auf Basis objektiver Marktdaten und normierter Verfahren gemäß ImmoWertV. Je nach Objekt und Nutzungsart kommen Vergleichswertverfahren (marktorientierte Vergleichspreise), Ertragswertverfahren (abgeleitete Werte aus nachhaltig erzielbaren Nettoeinnahmen unter Anwendung des Liegenschaftszinssatzes) oder Sachwertverfahren (hergeleitete Herstellungswerte abzüglich Abschreibung, zuzüglich Bodenwert) zur Anwendung. Lage, baulicher Zustand, wirtschaftliche Nutzungsdauer, rechtliche Rahmenbedingungen (z. B. Baurecht, Dienstbarkeiten) sowie aktuelle Markt- und Bodenrichtwerte fließen maßgeblich ein; Ergebnisse werden über Plausibilitätsprüfungen und Marktabgleich validiert.

Der Sachverständige wählt das geeignete Verfahren, erhebt und prüft die relevanten Daten, begründet Annahmen transparent und stellt die Nachvollziehbarkeit sicher. Seine Unabhängigkeit und Fachkunde sind entscheidend, um methodisch korrekte, belastbare und bei Bedarf gerichtsfeste Verkehrswertgutachten oder Kurzgutachten zu erstellen. So erhalten Sie eine verlässliche Grundlage für Kauf, Verkauf, Finanzierung, Bilanzierung oder Auseinandersetzungen.

Relevanz der persönlichen Inaugenscheinnahme durch den Sachverständigen

Die persönliche Inaugenscheinnahme von Objekt und Umgebung ist für eine belastbare Immobilienbewertung unverzichtbar, weil wertbeeinflussende Umstände nur vor Ort vollständig erkannt und korrekt gewichtet werden können. Die ImmoWertV verlangt eine nachvollziehbare Datenerhebung und -prüfung; diese Plausibilisierung gelingt regelmäßig erst durch die Ortsbesichtigung. In der Umgebung werden Makro- und Mikrolage, Erschließung, Immissionen (Lärm, Geruch, Verkehr), Nachbarschaftsnutzungen, Topografie, Sichtbeziehungen sowie städtebauliche Entwicklungen festgestellt und mit Bodenrichtwerten und Marktanpassungsfaktoren abgeglichen. Am Objekt selbst lassen sich Bauqualität, Modernisierungsgrad, energetischer Zustand, Instandhaltungsstau, sichtbare Baumängel (z. B. Feuchte, Risse), Ausbauqualitäten, Grundrissfunktionalität, tatsächliche Wohn- und Nutzflächen, Ausstattungsmerkmale sowie Abweichungen zu Plänen oder Genehmigungen sicher erfassen.

Diese Befunde sind entscheidend für die Wahl und Parametrisierung von Vergleichswert-, Ertragswert- oder Sachwertverfahren, etwa bei der Ableitung des Liegenschaftszinssatzes, der Restnutzungsdauer, der Abschreibung oder objektspezifischer Grundstücksmerkmale. Die persönliche Besichtigung erhöht die Beweis- und Aussagekraft des Verkehrswertgutachtens oder Kurzgutachtens, reduziert Bewertungsrisiken und unterstützt die Gerichtsfestigkeit. Ohne fundierte Ortsbesichtigung steigt die Gefahr systematischer Fehleinschätzungen und daraus resultierender finanzierungs-, transaktions- oder bilanzrelevanter Fehlentscheidungen.

Können KI-System diese persönliche Inaugenscheinnahme durch den Sachverständigen ersetzen?

Kurz: Nein. KI-Systeme können die persönliche Inaugenscheinnahme nicht vollwertig ersetzen. Sie unterstützen die Bewertung durch Datenaggregation, Bildauswertung, Geodaten, Lärm- und Immissionskarten oder digitale Flächenaufmaße und erhöhen so Effizienz und Plausibilität. Die wertrelevante Gesamtschau vor Ort – Bauqualität, verborgene Schäden, tatsächlicher Modernisierungsgrad, Restnutzungsdauer, Abweichungen zu Plänen, Gerüche, temporäre Lärmquellen, Nachbarschaftsnutzungen, Erschließungssituation sowie die Verifikation von Informationen durch Befragung und Einsicht in Unterlagen – erfordert jedoch die fachliche Wahrnehmung und Einordnung durch die Sachverständigenperson. Im Sinne der ImmoWertV und für ein belastbares Verkehrswertgutachten ist die Ortsbesichtigung regelmäßig notwendig, weil erst sie die parametrierte Anwendung von Vergleichswert-, Ertragswert- oder Sachwertverfahren (u. a. Liegenschaftszinssatz, Abschreibung, objektspezifische Grundstücksmerkmale) valide macht. Remote-Alternativen können in begründeten Ausnahmefällen eine eingeschränkte Sichtprüfung liefern, erhöhen aber die Unsicherheit und erfordern transparente Annahmen sowie ggf. konservative Wertansätze. Die Verantwortung, Unabhängigkeit und Nachvollziehbarkeit des Sachverständigen bleiben unersetzlich.

Einsatz einer Hilftskraft?

Kann der Sachverständige das gleiche leisten, wenn er eine Hilfskraft zum Objekt schickt, die eine Reihe von Fotos macht?

Auch wieder ein klares Nein! Das ist nicht gleichwertig. Fotos durch eine Hilfskraft können die Dokumentation unterstützen, ersetzen aber nicht die persönliche Inaugenscheinnahme durch die sachverständige Person. Viele wertrelevante Merkmale lassen sich aus Bildern nicht zuverlässig ableiten oder verifizieren: Bauqualität, verdeckte Schäden, Feuchteindikatoren, Gerüche, temporäre Immissionen, tatsächlicher Modernisierungsgrad, Abweichungen zu Plänen, Flächen und Aufmaße, Erschließungssituation sowie Nachbarschaftsnutzungen erfordern eine eigene, fachkundige Prüfung vor Ort.

Für ein belastbares Verkehrswertgutachten nach § 194 BauGB/ImmoWertV ist die persönliche Besichtigung regelmäßig notwendig, weil erst sie die Parametrisierung von Vergleichswert-, Ertragswert- und Sachwertverfahren (u. a. Liegenschaftszinssatz, Restnutzungsdauer, Abschreibung, objektspezifische Grundstücksmerkmale) valide macht. Wird ausnahmsweise auf eine Hilfskraft und Fotos zurückgegriffen, steigt die Bewertungsunsicherheit erheblich. Annahmen müssen offen gelegt, Wertansätze konservativ gewählt und die eingeschränkte Aussagekraft klar kenntlich gemacht werden. Gerichtsfestigkeit, Nachvollziehbarkeit und Haftung liegen weiterhin beim Sachverständigen, der ohne eigene Ortsbesichtigung diese Anforderungen in der Regel nicht in gleichem Maß erfüllen kann.

Bild-Analyse durch die KI?

Ist es denn legitim, wenn der Sachverständige die Bilder, die er vor Ort gemacht hat, durch ein KI-Stystem auswerten lässt und er sein Gutachten anschließend auf diese Analyse der KI stützt?

Grundsätzlich ja, jedoch nur als unterstützendes Hilfsmittel – aber nicht als Ersatz für die eigene fachkundige Befundaufnahme, Beurteilung und Plausibilisierung. Die ImmoWertV fordert eine nachvollziehbare, überprüfbare Datenerhebung und Begründung der Bewertungsansätze; die Verantwortung für Auswahl, Parametrisierung und Gewichtung (z. B. Restnutzungsdauer, Abschreibung, objektspezifische Grundstücksmerkmale) liegt vollständig beim Sachverständigen. Eine KI-gestützte Bildanalyse darf daher nur ergänzen: Der Sachverständige muss die Ergebnisse fachlich prüfen, gegen eigene Ortsbefunde und weitere Unterlagen plausibilisieren, Annahmen und Grenzen der KI offenlegen und die Reproduzierbarkeit sicherstellen. Blindes Vertrauen in KI-Ausgaben ist unzulässig; etwaige Unsicherheiten sind im Gutachten transparent zu würdigen. Zudem sind Datenschutz, Urheberrechte sowie die Integrität der Originalbilddaten zu gewährleisten. Stützt sich die Bewertung erkennbar auf eigenständige Feststellungen und eine begründete, methodenkonforme Einordnung der KI-Ergebnisse, ist der Einsatz legitim; die Gerichtsfestigkeit ergibt sich nicht aus der KI, sondern aus der fachgerechten, vom Sachverständigen verantworteten Bewertung.

Arbeitsweise von Künstlicher Intelligenz im Rahmen von Verkehrswertgutachten

Künstliche Intelligenz kann die Immobilienbewertung unterstützen, indem sie große, heterogene Datenquellen wie Transaktionsdaten, Bodenrichtwerte, Mietspiegel, Baukostenindizes, Geodaten und Objektdokumente strukturiert auswertet und daraus belastbare Wertindikationen ableitet. Machine-Learning-Modelle (z. B. Regressions- und Ensembleverfahren) erkennen Muster in Lage-, Objekt- und Marktdaten, kalibrieren Vergleichspreise, schätzen Mieten, Leerstands- und Instandhaltungsrisiken und liefern Parameter für das Vergleichswert-, Ertragswert- und Sachwertverfahren, etwa Liegenschaftszinssatz, Bodenwert oder alterungsbedingte Abschreibung in Abhängigkeit von Baujahr und Restnutzungsdauer. Text- und Bildanalyse kann Dokumente (z. B. Grundrisse, Exposés) und Merkmale wie Modernisierungsstand extrahieren. Die Ergebnisse werden modellseitig mittels Outlier-Checks, Kreuzvalidierung und Fehlerkennzahlen geprüft und mit Unsicherheitsintervallen versehen. Transparenz, Datenqualität, Datenschutz und Bias-Kontrollen sind dabei zwingend, da unvollständige oder verzerrte Daten zu Fehlbewertungen führen können. KI liefert somit eine schnelle, konsistente und faktenbasierte Entscheidungsgrundlage.

Einordnung

Sie ist und bleibt aber eine maschinelle Bewertung auf Basis von Daten! Das Ergebnis steht und fällt zum einen mit der Fähigkeit der jeweiligen Programmier und zum anderen mit der der Qualität der Daten. Die persönliche Inaugenscheinnahme, die sachverständige Plausibilisierung, die Einhaltung der ImmoWertV sowie die nachvollziehbare Herleitung des Verkehrswerts bleiben jedoch unerlässlich und hächstpersönliche Aufgabe eines jeden Sachverständigen.

Welche KI-Systeme gibt es, und wie lassen sie sinnvoll im Rahmen der Immobilienbewertung nutzen?

Allgemein gesagt lassen sich KI-Systeme in der Immobilienbewertung grob in vier Kategorien einordnen: datengetriebene Bewertungsmodelle (z. B. hedonische Regressionsmodelle, Gradient-Boosting-AVMs), Computer Vision zur Bild- und Zustandsanalyse, Natural Language Processing für Dokumenten- und Textauswertung sowie Geodaten- und Zeitreihenmodelle für Markt- und Lageanalysen. In der Praxis unterstützen sie die Ableitung von Vergleichspreisen und Mieten, die Schätzung zentraler Parameter wie Liegenschaftszinssatz, Bodenwert und Nutzungsdauer, die automatische Merkmalsextraktion aus Exposés, Grundrissen und Fotos, Plausibilitätsprüfungen von Eingabedaten sowie ein laufendes Marktmonitoring. Sprachmodelle können zudem die Erstellung von Entwürfen für Verkehrswertgutachten und Kurzgutachten strukturieren und konsistent machen, während Anomalieerkennung Datenfehler und Ausreißer identifiziert. Entscheidend ist eine saubere Datenbasis, transparente Modellierung und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse; KI dient als Assistenz zur Effizienz- und Genauigkeitssteigerung in Sachwert-, Ertragswert- und Vergleichswertverfahren, ersetzt aber nicht die fachliche Prüfung, Normenkonformität (u. a. ImmoWertV) und das professionelle Urteil der Sachverständigen, inklusive Dokumentation, Datenschutz und Modell-Governance.

Was kann denn ein Sachverständiger für Immobilienbewertung bei seiner täglichen Arbeit zur Erstellung von Verkehrswertgutachten gut einsetzen?

Diese Frage habe ich der KI gestellt, unten die aktuelle Liste (Stand 10/2025). Von den meisten habe ich auch noch nie etwas gehört... :)

Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs):

ChatGPT (OpenAI), Microsoft Copilot (GPT‑basiert), Google Gemini, Anthropic Claude.
Einsatz: Entwürfe und Strukturierung von Verkehrswertgutachten und Kurzgutachten, Formulierungshilfen, Checklisten, Plausibilitätsfragen zu Sachwert-, Ertragswert- und Vergleichswertverfahren; keine automatisierte Bewertung, stets mit fachlicher Prüfung und Quellenangaben.

Recherche- und Synthese-Assistenz

Perplexity, Bing Copilot.
Einsatz: quellengestützte Markt- und Regulierungsrecherche (z. B. ImmoWertV, Bodenrichtwerte, Marktberichte), schnelle Literatur- und Methodenzusammenfassungen mit Zitathinweisen.

Dokumentenerkennung (OCR) und NLP

Adobe Acrobat (OCR mit KI-gestützter Inhaltsabfrage), Azure AI Document Intelligence (ehem. Form Recognizer), Google Document AI, AWS Textract.
Einsatz: Extraktion und Strukturierung von Daten aus Exposés, Mietverträgen, Teilungserklärungen, Energieausweisen und Grundrissen; Vorbereitung für datenbankgestützte Bewertung.

Computer Vision für Bild-/Zustandsanalyse

Azure Computer Vision, Google Cloud Vision, AWS Rekognition, Roboflow.
Einsatz: automatische Merkmalsextraktion aus Objektfotos (z. B. Modernisierungsindizien, Materialien, offensichtliche Schäden) mit anschließender manueller Verifizierung.

Geodaten- und Lageanalyse (GeoAI)

Esri ArcGIS Pro/Online (inkl. GeoAI-Funktionen), QGIS mit KI‑Plugins, Google Earth Engine.
Einsatz: Lage- und Umfeldanalysen, Erreichbarkeiten, Lärm- und Umweltindikatoren, Heatmaps, Feature-Engineering für hedonische Modelle; Ableitung von Lagefaktoren für Vergleichs- und Ertragswertansätze.

AutoML und Modellierungsplattformen

KNIME, Dataiku, Azure Machine Learning, Google Vertex AI, Amazon SageMaker.
Einsatz: hedonische Regressions- und Gradient-Boosting-Modelle (AVM‑Prototypen), Schätzung von Parametern (z. B. Liegenschaftszinssatz-Indikationen), Anomalieerkennung und Sensitivitätsanalysen; Transparenz und Modell-Governance erforderlich.

AVM- und Marktanalyse-Lösungen (DACH, ML-gestützt)

Sprengnetter AVM/WertNavigator, PriceHubble, on-geo MarktNavigator, bulwiengesa Daten und Analytics, vdpResearch Marktindikatoren.
Einsatz: Vergleichswert- und Mietpreisindikationen, Marktmonitoring, Plausibilisierung von Bodenwert- und Parameterannahmen; Nutzung als Indikation, nicht als Ersatz der normkonformen Ableitung nach ImmoWertV.

Datenqualität, Protokollierung und Reproduzierbarkeit

Great Expectations, Evidently AI, MLflow.
Einsatz: Validierung von Eingabedaten, Nachvollziehbarkeit von Berechnungsschritten und Versionierung von Modellen und Datensätzen im Bewertungsprozess.

Sprach- und Stilunterstützung

DeepL Write und DeepL Translate.
Einsatz: konsistente, präzise Formulierungen und qualitätssichere Übersetzungen für internationale Bezüge, ohne den fachlichen Inhalt zu verändern.

Ein Hinweis für die Praxis

Prüfen Sie Datenschutz, Vertraulichkeit und Lizenzbedingungen der Tools; dokumentieren Sie Datenquellen, Modellannahmen und Plausibilisierungen. KI liefert Effizienz- und Genauigkeitsgewinne, ersetzt jedoch nicht das professionelle Urteil und die Normenkonformität der Verkehrswertgutachten.

Steigerung von Präzision und Unparteilichkeit durch KI-gestützte Methoden

KI-gestützte Verfahren können die Präzision von Verkehrswertgutachten erhöhen, wenn sie auf qualitätsgesicherten, repräsentativen Daten basieren und sauber in die nach ImmoWertV zulässigen Methoden (Vergleichswertverfahren, Ertragswertverfahren, Sachwertverfahren) eingebettet werden. Moderne hedonische Modelle und Automated Valuation Models (AVM) verarbeiten große Datenmengen aus Kaufpreissammlungen, Bodenrichtwerten, Transaktions- und Mikrolagedaten und erkennen nichtlineare Zusammenhänge, die in klassischen Regressionsansätzen nur begrenzt abbildbar sind. Dadurch lassen sich Parameter wie marktübliche Liegenschaftszinssätze, marktinduzierte Abschläge/Zuschläge oder lagebedingte Bodenwertanpassungen konsistenter und in homogenen Teilmärkten oft enger streuen. Zudem unterstützen KI-gestützte Qualitätsprüfungen die Plausibilisierung von Inputdaten (z. B. Ausreißererkennung, Feature-Drift), was die Schätzgenauigkeit weiter stabilisieren kann.

Hinsichtlich der Unparteilichkeit reduzieren KI-gestützte, standardisierte Bewertungsregeln das Risiko individueller Gutachter-Bias (= systematische Verzerrungen in der Wertermittlung, die aus subjektiven Erwartungen, Erfahrungen oder situativen Einflüssen der bewertenden Person resultieren) und fördern eine gleichförmige Ableitung wertrelevanter Einflussgrößen. Objektivität steigt jedoch nur, wenn Trainingsdaten ausgewogen sind und bekannte Verzerrungen (z. B. selektive Transaktionsdaten, unvollständige Erfassung besonderer objektspezifischer Grundstücksmerkmale) aktiv adressiert werden. Black-Box-Modelle bergen Nachvollziehbarkeitsrisiken; für ein Verkehrswertgutachten ist daher Modelltransparenz, dokumentierte Parameterherleitung sowie die belegbare Verknüpfung zu Marktbeobachtungen zwingend. In heterogenen Märkten, bei Sonderimmobilien oder dünner Datenlage bleibt die fachliche Beurteilung zentral, hier kann KI unterstützen (Szenario-, Sensitivitätsanalysen), ersetzt aber nicht die begründete Verfahrenswahl, die Parametrisierung (z. B. Liegenschaftszinssatz) und die nachvollziehbare Ableitung des Verkehrswerts.

Fazit

KI kann Präzision und Unparteilichkeit messbar erhöhen, wenn Datenqualität, Governance, Erklärbarkeit und die konforme Integration in die normierten Bewertungsverfahren gewährleistet sind; sie ist ein Ergänzungs-, kein Ersatzinstrument. Und wenn das Finanzamt mal wieder eine Rückfrage zum Ansatz des Sachverständigen im Verkerhswertgutachten, ist es vermutlich nicht ganz so zielfrührend, zu sagen, dass das KI gemacht hat....

Herausforderungen und Beschränkungen beim Einsatz von KI in der Immobilienbewertung

Datenlage

Der Einsatz von KI in der Immobilienbewertung stößt an klare Grenzen, die sich aus Datenlage, Modelllogik, Marktmechanik und Regulierung ergeben. Zentrale Hürde ist die Datenqualität: Transaktionsdaten sind in Deutschland fragmentiert, teilweise lizenzrechtlich eingeschränkt (Kaufpreissammlungen der Gutachterausschüsse) und oft nicht zeitnah. Heterogene Objektdaten, unvollständige Merkmale zu Zustand, Modernisierungen, Rechten und Lasten (z. B. Erbbaurecht, Nießbrauch, WEG-Sonderumstände, Denkmalschutz, Altlasten) sowie regional unterschiedliche Liegenschaftszinssätze führen zu Verzerrungen. Bild- oder Textdaten können manipuliert sein, und seltene Objekttypen oder Ausreißer lassen sich statistisch nur unzureichend abbilden. Zusätzlich erschwert der nicht-stationäre Markt mit zyklischen Zins- und Baukostenänderungen sowie regulatorischen Eingriffen in Mieten die Modellstabilität; Drift-Erkennung und regelmäßige Re-Kalibrierung sind zwingend, reduzieren aber Prognosekonstanz.

Nachvollziehbarkeit

Methodisch bleibt die Nachvollziehbarkeit ein Kernproblem. Black-Box-Modelle liefern zwar Punktwerte, erfüllen aber die fachliche Anforderung an eine prüfbare Herleitung des Verkehrswerts (Marktwerts) nach § 194 BauGB und ImmoWertV nur sehr bedingt. Ohne transparente Faktorenzerlegung entlang der etablierten Verfahren – Vergleichswertverfahren bei Standardobjekten, Ertragswertverfahren bei Renditeimmobilien, Sachwertverfahren bei eigengenutzten oder seltenen Objekten – sind Plausibilisierung, Gegenrechnung und gerichtsfeste Begründung eingeschränkt bis nicht gegeben. Eine belastbare Unsicherheitskommunikation (Konfidenzintervalle, Szenarioanalyse) wird häufig vernachlässigt, obwohl sie für die Risikosteuerung wesentlich ist.

Regulatorischen Anforderungen

Regulatorisch unterliegen insbesondere Institute zusätzlichen Anforderungen. Für Beleihungswerte nach BelWertV und Pfandbriefgesetz gelten konservative, nachvollziehbare Ableitungen; KI-gestützte AVMs dürfen hier nur mit strengen Validierungs-, Backtesting- und Governance-Prozessen verwendet werden (u. a. EBA-Leitlinien zur Kreditvergabe und -überwachung, internes Model-Risk-Management, Audit-Trails). Haftungsfragen bleiben ungeklärt, wenn Modelle ohne fachliche Prüfung angewendet werden; vollautomatisierte Bewertungen sind regelmäßig nicht gerichtsfest und ersetzen kein Verkehrswertgutachten durch qualifizierte Sachverständige. Schließlich sind Datenschutz und Diskriminierungsfreiheit zu gewährleisten: Personenbezug, Geodaten und Mikromerkmale müssen DSGVO-konform verarbeitet werden; Bias-Kontrollen sind notwendig, um unbeabsichtigte Benachteiligungen zu vermeiden.

Fazit

KI kann die Immobilienbewertung bei standardisierten Objekten beschleunigen und Plausibilisierungen unterstützen. Sehr deutliche Grenzen liegen in Datenzugang und -qualität, der Erfassung objektindividueller Besonderheiten, der Erklärbarkeit entlang der anerkannten Wertermittlungsverfahren sowie in strengen regulatorischen Anforderungen. Eine fachliche Kontrolle durch Sachverständige, transparente Modellierung und explizites Unsicherheitsmanagement sind unabdingbar.

Ist es denn legitim, ein komplettes Gutachten durch die KI erstellen zu lassen?

Kurz gesacgt: klar, das kann man machen, ist aber recht sinnfrei.

Die vollständige Erstellung eines Verkehrswertgutachtens ausschließlich durch eine KI ist derzeit rechtlich und ethisch nur eingeschränkt legitim und in zentralen Anwendungsfällen nicht ausreichend. Maßgeblich sind Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, persönliche Verantwortung der sachverständigen Person, Daten- und Verfahrenssicherheit sowie die Einhaltung anerkannter Bewertungsstandards.

Nach deutschem Recht ist der Verkehrswert in § 194 BauGB definiert; die Wertermittlung hat nach den Grundsätzen der ImmoWertV und den ImmoWertA zu erfolgen. Diese Regelwerke verlangen eine begründete Methodenauswahl (Sachwertverfahren, Ertragswertverfahren, Vergleichswertverfahren), die Herleitung zentraler Parameter wie Liegenschaftszinssatz, Bodenwert und marktbedingte Anpassungen sowie eine in sich schlüssige, für Dritte nachvollziehbare Begründung. Ein „Black-Box“-Ergebnis ohne transparente Herleitung widerspricht dem Gebot der Nachvollziehbarkeit. Zudem erfordert die sachgerechte Anwendung der Verfahren sachverständiges Ermessen, Marktkenntnis und in der Praxis regelmäßig eine Objektbesichtigung; diese Kernelemente lassen sich nicht vollständig an eine KI delegieren, ohne die Qualität und Angreifbarkeit des Gutachtens zu riskieren.

Gerichtsgutachten

Bei Gerichtsgutachten nach ZPO muss die bestellte Sachverständige bzw. der Sachverständige die Leistung persönlich erbringen und verantworten; eine vollständige Delegation auf Assistierende oder KI ist unzulässig. Auch außerhalb des Gerichts gilt: Die Unterschrift unter einem Verkehrswertgutachten dokumentiert persönliche Verantwortung. Zertifizierungs- und Berufsstandards (z. B. HypZert, DIAZert, RICS Red Book, IVS) verlangen nachprüfbare Arbeitsprozesse, Plausibilisierungen, Quellenangaben und klare Dokumentation von Annahmen. Eine KI-Generierung ohne eigenständige fachliche Prüfung, Parametrisierung und Plausibilisierung durch die verantwortliche Person erfüllt diese Anforderungen nicht.

Banken, Versicherungen

Für Banken, Versicherungen und die Rechnungslegung kommen aufsichtsrechtliche Vorgaben hinzu (u. a. MaRisk, Modellrisikomanagement, Prüfungsstandards). Werden KI-Modelle eingesetzt, sind Governance, Validierung, Datenqualität, Reproduzierbarkeit und ein wirksames Human-in-the-Loop-Verfahren erforderlich. Das europäische KI-Regelwerk (AI Act) verschärft Transparenz-, Risikomanagement- und Aufsichtspflichten insbesondere dann, wenn Bewertungsergebnisse in regulierte Entscheidungen einfließen (z. B. Kreditprozesse). Auch hier ist eine vollständig autonome Gutachtenerstellung ohne menschliche Kontrolle nicht vereinbar mit den Grundsätzen der Modellverantwortung.

Ethische Aspekte

Ethisch stehen Objektivität, Unabhängigkeit und Fairness im Vordergrund. Trainings- und Marktdaten können Verzerrungen aufweisen; ohne fachliche Kontrolle drohen systematische Fehlbewertungen und damit Benachteiligungen einzelner Marktsegmente. Vertraulichkeit und Datenschutz nach DSGVO sind zu gewährleisten, insbesondere wenn personen- oder objektbezogene Informationen in externe KI-Dienste eingespeist werden. Zudem müssen Urheberrechte, Datenlizenzierung und Geheimhaltungspflichten gewahrt bleiben.

Fazit

Der Einsatz von KI als Werkzeug zur Datensammlung, Strukturierung, Parameterableitung, Textbausteinerstellung und Plausibilisierung ist zulässig und kann die Qualität und Effizienz steigern, sofern die verantwortliche Sachverständige bzw. der verantwortliche Sachverständige die Eingaben, Verfahren und Ergebnisse eigenständig auswählt, prüft, begründet und dokumentiert. Die vollständige Erstellung eines Gutachtens ausschließlich durch KI – ohne persönliche Begutachtung, eigenständige Ermessensausübung und transparente Herleitung – ist rechtlich angreifbar, genügt weder den Anforderungen der ImmoWertV/ImmoWertA noch den berufs- und aufsichtsrechtlichen Standards und ist ethisch nicht vertretbar. Verantwortbare Praxis ist Human-in-the-Loop: KI-gestützte Teilprozesse, aber ein final fachlich verantwortetes, nachvollziehbar begründetes Verkehrswertgutachten.

Wie geht es weiter? Meine persänliche Einschätzung

Zukunftsaussichten: Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz im Sachverständigenwesen

Aus meiner Sicht wird Künstliche Intelligenz das Sachverständigenwesen als präzise Assistenztechnologie weizterhin und zunehmend unterstützen, aber nicht ersetzen.

Ich persönlich nutze KI im Rahmen der Erstellung von Vehrswertgutachten vor allem, um Daten schneller und sauberer aufzubereiten, insbesondere hinsichtlich der Mikro- und Makrolagedaten.

Sie kann heut eund in Zukunft dabei helfen Informationen aus Unterlagen zu recherchieren und zu strukturieren, Bilderkennungsverfahren können helfen, Bauschäden zu erkennen und zu dokumentieren. In der Bewertungspraxis können automatisierte Plausibilitätsprüfungen die Qualitätssicherung erhöhen, indem sie rechnerische Konsistenz in den gängigen Bewertungsmethoden (Vergleichs-, Ertrags- und Sachwertverfahren) sicherstellen und Zwischenrechnungen transparent machen. Als Entscheidungsstütze kann KI Marktfaktoren wie Liegenschaftszinssätze (Renditefaktoren), Bodenwertindizien und typische Nutzungsdauern aus Marktbeobachtungen ableiten und Sensitivitätsanalysen für Verkehrswertgutachten liefern.

Unverzichtbar bleiben die Erklärbarkeit und der prsönliche EIndruch vor Ort

Ergebnisse müssen nachvollziehbar auf Daten, Regeln und Bewertungslogik beruhen. Grenzen sehe ich bei Datenqualität, Programmierfehlern, möglichen Verzerrungen, Haftung, Datenschutz und der strikten Einhaltung normativer Vorgaben. Die Zukunft liegt möglicherweise in hybriden Workflows: KI automatisiert standardisierbare Schritte und liefert belastbare Vorschläge, der Sachverständige übernimmt die fachliche Prüfung, kalibriert marktkonform und verantwortet den finalen Wertansatz. So steigen Effizienz und Reproduzierbarkeit, ohne die erforderliche Sorgfalt zu kompromittieren.

Die persönliche Inaugenscheinnahme vor Ort und die belastbare Einordnung durch den Sachverständigen wird sie meines Erachtens nicht ersetzen können.

Fazit: Chancen und Risiken des KI-Einsatzes für Sachverständige sowie Auftraggeber in der Zukunft

Chancen

Wenn alles gut läuft kann die Künstliche Intelligenz im Idealfall Sachverständige entlang des gesamten Bewertungsprozesses unterstützen. Sie beschleunigt die Recherche und Strukturierung großer Datenmengen, verbessert die Auswertung von Vergleichskaufpreisen, Markt- und Bodenrichtwerten und hilft bei der Ableitung von Parametern wie Liegenschaftszinssätzen. Bild- und Textanalyse kann Mängelindikatoren, Baualtersklassen oder Nutzungsdaten effizienter erfassen; automatisierte Konsistenzprüfungen erhöhen die formale Qualität von Verkehrswertgutachten. Für Auftraggeber resultieren daraus schnellere Durchlaufzeiten, potenziell geringere Kosten und konsistentere Marktanalysen, etwa im Vergleichs-, Ertrags- und Sachwertverfahren.

Risiken

Dem stehen sehr klare Risiken gegenüber: KI-Modelle sind anfällig für Scheinpräzision, Daten- und Stichprobenverzerrungen sowie Modell-Drift; sie sind häufig nicht vollständig erklärbar. Unzureichende Datenqualität oder ungeeignete Trainingsdaten können zu fehlerhaften Marktwertindikationen führen, insbesondere in illiquiden Teilmärkten oder bei objektspezifischen Besonderheiten, die gutachterliche Würdigung erfordern. Datenschutz- und Vertraulichkeitsanforderungen sind strikt zu beachten, ebenso die Nachvollziehbarkeit der Herleitungen, da die Verantwortung für das Gutachten beim Sachverständigen verbleibt. Auftraggeber tragen das Risiko von Fehlinterpretationen, wenn KI-Ergebnisse ohne fachliche Plausibilisierung als endgültig angesehen werden, sowie von Intransparenz über Datenquellen und Annahmen.

Mein persönliches Fazit

KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Effizienz- und Qualitätssteigerung, ersetzt jedoch nicht die persönliche Inaugenscheinnahme, die fachliche Begründung, die Marktkenntnis und Dokumentation der Bewertungsansätze. Entscheidend sind qualitätsgesicherte Daten, klare Offenlegung der verwendeten Methoden und eine sorgfältige Plausibilisierung der Ergebnisse durch den Sachverständigen.

Ich nutze die KI dort wo sie für mich Sinn macht und mir die Arbeit erleichtert. Bei jedem Gutachten, das ich schreibe, habe ich aber immer die kritischen Fragen eines Richters, Anwalts oder auch Finanzamtes im Hinterkopf. Um die fundiert beantworten zu können, muss ich jeden Schritt in meinem Gutachten kennen und erklären können. Das kann ich vermutlich nicht mehr, wenn die KI "mein" Gutachten schreibt.

Quellen:

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Beitragsbild: Thomas Braun

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