Wer verdient eigentlich mit KI Geld?

Kurz zusammengefasst: Mit KI verdienen bisher vor allem die Maklerbüros Geld, die sie in einen festen Arbeitsschritt einbauen und jedes Ergebnis gegenlesen lassen. Das war der Konsens unseres Panels beim Norddeutschen Immobilientag (NIT) am 24. September 2026 in Hamburg. Die Studienlage stützt das: Laut MIT sehen 95 Prozent der Unternehmen noch keinen messbaren Ertrag aus generativer KI.

Am 24. September hat Alexander Timper beim NIT in Hamburg ein Panel mit einer unbequemen Frage moderiert: „Wir haben jetzt alle KI. Warum verdient damit keiner Geld?" Mit ihm auf der Bühne saßen Anika Schönfeldt-Schulz (Vorsitzende IVD Nord), Jeanette Kuhnert (Präsidium IVD Bund) und Andreas Borck (Smartify). Parallel lief eine Live-Umfrage im Saal. Auf die Frage, wer eigentlich Geld mit KI verdient, antworteten 123 Teilnehmende live: 68 sagen beide zusammen, 45 sehen vor allem die Tool-Anbieter vorn, nur 4 die Makler selbst.

Wer verdient mit KI schon Geld?

Bisher nur eine Minderheit. Die MIT-Studie „The GenAI Divide" (2025) kommt auf 95 Prozent der Unternehmen ohne messbaren Ertrag, trotz 30 bis 40 Milliarden Dollar Investitionen. Die Wharton School (2025) misst anders und kommt zum gegenteiligen Bild: 74 Prozent der Firmen, die ihren ROI überhaupt erfassen, sehen einen positiven Effekt.

Der Widerspruch löst sich auf, wenn man auf die Messlatte schaut. Wharton zählt gesparte Zeit mit, MIT nur Umsatz und Gewinn. Für dein Büro heißt das: Leg vor der Einführung fest, was du messen willst. „Minuten pro Exposé" kannst du nach vier Wochen prüfen. „Wir sind jetzt digitaler" nicht.

Andreas Borck rechnet in den kommenden Jahren mit einer deutlichen Marktbereinigung bei den KI-Anbietern, nicht jeder wird das überstehen.

Sein Rat an die Büros im Saal: Vor jedem Abo drei Fragen stellen. Senkt das meine Kosten? Bringt es mehr Umsatz? Oder spart es Zeit, die ich wirklich anders nutze? Wer keine davon mit einer Zahl beantworten kann, zahlt für eine Demo.

Was passiert mit dem Nachwuchs, wenn KI die Einstiegsaufgaben übernimmt?

Es wird weniger eingestellt, entlassen wird kaum. Anika Schönfeldt-Schulz hat die Frage auf dem Panel zugespitzt: Frisst KI die gute Ausbildung auf?

Die Daten sprechen dafür, dass das Risiko real ist. Das Stanford Digital Economy Lab misst eine Beschäftigungslücke von 19 Prozent (Stand Juni 2026). Betroffen sind 22- bis 25-Jährige in stark KI-exponierten Berufen, verglichen mit Gleichaltrigen in anderen Jobs. Eine Harvard-Auswertung hat rund 65 Millionen Lebensläufe aus über 280.000 Unternehmen analysiert. Ergebnis: Firmen, die generative KI einführen, stellen weniger Junioren ein. Gekündigt wird dabei kaum.

Im Maklerbüro sind die Einstiegsaufgaben genau die, an denen man den Beruf lernt: das erste Exposé, die erste Lageeinschätzung, das erste Eigentümergespräch. Streichst du diese Stufe, sparst du heute Personalkosten. In fünf Jahren fehlt dir dann die erfahrene Kollegin, die heute Azubi wäre.

Ein Mittelweg, den wir bei Kunden sehen: Der Azubi erstellt das Exposé mit KI, prüft jede Aussage gegen die Immobilie und bespricht die Korrekturen mit jemandem, der das seit Jahren macht. So bleibt die Lernkurve erhalten, nur ohne das Abtippen.

Auch beim Publikum blieb die Personalplanung überwiegend gelassen: 81 von 125 Teilnehmenden rechnen in fünf Jahren mit gleich vielen Mitarbeitenden, nur 27 mit weniger.

Was passiert, wenn niemand mehr gegenliest?

Dann entstehen Fehler, die teurer sind als die gesparte Zeit. Jeanette Kuhnert hat dazu die ehrlichste Geschichte des Panels erzählt: Ein Maklerbüro hat seine Website mit KI neu aufgesetzt, schnell und technisch sauber, nur das Captcha fehlte, die kleine Checkbox „Ich bin kein Roboter". Die Folge: In den Wochen danach kam der Großteil der Anfragen im Postfach von Bots.

Anika Schönfeldt-Schulz hat ein Beispiel aus der Bewertung beigesteuert: ein Altbau aus dem 18. Jahrhundert. Die KI rechnete mit einer Bewertungsgrundlage, die erst für deutlich jüngere Gebäude greift, eine Abweichung von mehreren Jahrzehnten, und niemandem wäre es aufgefallen, der das Haus nicht kennt.

Beide Geschichten haben dieselbe Ursache: KI liefert ein Ergebnis, das plausibel aussieht. Ob die Grundlage stimmt, merkt nur, wer die Immobilie und die Lage versteht. Warum das bei Exposé-Texten vor allem an den Daten hängt, erklären wir in KI-Texte klingen generisch? Die 4 Datenebenen hinter jedem Exposé.

Beim Vertrauen der Eigentümer war die Rangordnung klar: 67 von 110 Teilnehmenden sagen, ihr Eigentümer glaubt in erster Linie ihnen selbst, 41 erst nach einem KI-Abgleich.

Wie behältst du bei KI-Exposés die Kontrolle?

Indem die KI den Entwurf schreibt und du entscheidest, was rausgeht. So ist AreaButler gebaut: Der KI-Agent zieht die Daten der Immobilie aus deinem CRM (onOffice oder Propstack), ergänzt die Lagedaten und schreibt daraus Lage-, Immobilien- und Ausstattungstext. Du liest gegen, passt an und gibst frei.

Damit das nicht von der Tagesform einzelner Kollegen abhängt, legst du im KI-Trainer eure Stilvorgaben als Preset fürs ganze Team fest. Wie das geht, zeigt AreaButler einrichten: so schreibt dein ganzes Team Exposés in Premium-Qualität.

Häufige Fragen

Verdiene ich Geld mit KI, wenn ich ChatGPT für Exposés nutze?

Nicht automatisch. Der Effekt entsteht erst, wenn die KI in einem festen Arbeitsschritt steckt, jemand das Ergebnis prüft und du misst, wie viel Zeit das spart.

Sollte ich wegen KI weniger Azubis einstellen?

Kurzfristig spart das Geld, langfristig fehlen dir die erfahrenen Leute. IBM geht den umgekehrten Weg und will seine Einstiegseinstellungen in den USA 2026 verdreifachen.

Was bleibt vom Panel?

Jeanette Kuhnert hat es mit einem Satz beendet, den ich mir gemerkt habe:

„Gesunde Skepsis, gesundes Selbstvertrauen, gesunde Neugier."

Diese Mischung entscheidet gerade, wer mit KI Geld verdient und wer nur dafür bezahlt. Wenn du sehen willst, wie das Gegenlesen mit AreaButler in deinem CRM aussieht: Demo anfragen, dauert 30 Minuten.

Alexander Timper ist Gründer und Geschäftsführer von AreaButler und hat das Panel beim NIT 2026 moderiert. [AUTORENBOX: Bezug zu Maklern ergänzen]

🎙️ Panel-Transkript NIT 2026 (unkorrigiert)