Der oft unterschätzte Faktor in KI

Warum fehlende Kompetenz Unternehmen mehr kostet als jedes KI Tool

1 | Ein glänzendes Versprechen, dann kommt die Realität

Künstliche Intelligenz ist zum Buzzword geworden. Von Chatbots bis Predictive Analytics: Vorstände lieben die Schlagzeilen, Einkaufsteams lieben die Tool-Demos – und Budgetfreigaben sind plötzlich kein Problem mehr. Doch in vielen Investment- und Immobilienfirmen bleibt ein entscheidender Hebel auf der Strecke: die interne KI-Kompetenz.

2 | Der Kompetenz-Gap in Zahlen

• < 3 % der europäischen Finanz- und Immobilienunternehmen geben an, einen klar definierten KI-Weiterbildungsplan zu besitzen.

• > 60 % der gekauften KI-Softwarelizenzen werden nur rudimentär genutzt – hauptsächlich für Basisberichte statt für echte Modellierung.

• Ø 9 Monate dauert es laut Gartner, bis eine neue KI-Lösung im Tagesgeschäft ankommt – wenn überhaupt.

(Quellen: Gartner AI Adoption Survey 2025, Deloitte Tech Trends Report 2024)

3 | Warum teure Tools allein nichts lösen

1. Fehlende DatenkompetenzOhne Verständnis für Datenqualität, -ethik und -modellierung wird das schönste Dashboard zur Black Box.

2. Use-Case-LückeMitarbeitende erkennen ihre eigenen Pain Points oft besser als jede Beratung – doch sie werden selten in Workshops eingebunden.

3. Change-Management-BlindspotKI verändert Prozesse, Rollen und KPIs. Wer diese Dimension ignoriert, erntet Widerstand statt ROI.

4 | Besonders kritisch: Investment & Real Estate

Herausforderung	Typisches Versäumnis	Auswirkung
Portfolio-Bewertung	Automatisierte Bewertungsmodelle werden eingekauft, aber Analysten verstehen die Parameter nicht.	Fehlende Akzeptanz, manuelle Doppelarbeit
Risk-Scoring	Externe KI-Ratings werden ohne internes Review übernommen.	Risiko von Fehlklassifikationen
Akquise-Forecasts	Forecast-Tools bleiben Spielwiese der IT.	Vertriebs­teams arbeiten weiter mit Excel

5 | Roadmap zur KI-Kompetenz

1. Skill-Assessment vor Tool-AuswahlPrüfen Sie, welche Rollen welches Wissen brauchen – und investieren Sie dort zuerst.

2. Pilot-Workshops mit FachabteilungenEin kleiner, realer Use Case (z. B. Leerstandsprognose für ein Objekt) schafft Proof-of-Concept und internes Vertrauen.

3. KI-Buddies etablierenMitarbeitende mit tech-affinität coachen Kollegen in kurzen „Lunch-&-Learn“-Sessions.

4. ROI-Metriken neu definierenNicht nur Einsparungen messen, sondern auch Kompetenzzuwachs und Prozessgeschwindigkeit.

5. Iteratives UpskillingMicro-Learning-Formate (10-Min-Videos, Quiz-Apps) verankern Wissen nachhaltiger als ein Zwei-Tage-Seminar.

6 | Kosten vs. Nutzen: Ein Rechenbeispiel

Szenario	Kosten Software/Jahr	Schulungskosten	Effizienzgewinn	Break-Even
Nur Tool	120 000 €	0 €	+5 %	> 5 Jahre
Tool + Training	120 000 €	40 000 €	+22 %	< 18 Monate

7 | Fazit

Der wahre Game-Changer in der KI-Einführung ist nicht das nächste große Modell, sondern die Fähigkeit Ihrer Mitarbeiter, es kompetent einzusetzen. Wer nur einkauft, kauft zweimal: erst die Software, dann die enttäuschte Erkenntnis. Wer dagegen in Kompetenz + Kultur investiert, schafft eine Organisation, die KI nicht nur nutzt, sondern versteht – und damit Wettbewerbsvorteile realisiert, die kein Lizenzvertrag versprechen kann.