Die digitale Transformation der Facility Management Branche und die Auswirkung auf deren Fachkräfte

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Problemstellung und Themenrelevanz
1.2. Zielsetzung und Hypothesen
1.3. Aufbau der Arbeit
1.4. Methodisches Vorgehen

2. Stand der digitalen Transformation der Facility Management und Real Estate Branche
2.1. Big Data und Analytics im Facility Management
2.2. Internet of Things im Facility Management
2.3. Building Information Modeling (BIM)
2.4. Künstliche Intelligenz im Facility Management
2.4.1. Deep Learning
2.5. Blockchain-Technologie und der Mehrwert für das Real Estate Management

3. Auswirkungen der digitalen Transformation auf die Fachkräfte
3.1. Aktuelle Anforderungen an die Fach- und Führungskräfte
3.2. Kostenstrukturen
3.3. Zukünftige Anforderungsprofile von Fach- und Führungskräften
3.4. Neue Arbeitsstrukturen
3.5. Neue Jobprofile
3.5.1. Personalentwicklung in der digitalisierten Arbeitswelt
3.6. Zusammenhang von Digitalisierung und Arbeitskultur
3.7. Outsourcing

4. Empirischer Teil – Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche digitale Transformation
4.1. Begründung der Methodenwahl
4.2. Experteninterviews als Methode der qualitativen empirischen Forschung
4.3. Auswahl der Experten
4.4. Durchführung der Untersuchung
4.5. Analyse der Ergebnisse
4.6. Auswertung der Ergebnisse
4.6.1. Aktueller Stand und Bedeutung der digitalen Transformation in den Unternehmen der Experten
4.6.2. Herausforderungen und Nutzen der Digitalisierung
4.6.3. Neue und erweiterte Jobprofile durch die Digitalisierung
4.6.4. Mehr oder weniger Fachkräfte
4.6.5. Digitalisierung und das Outsourcing von Facility-Aktivitäten
4.6.6. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Transformation

5. Zusammenfassung

6. Literaturverzeichnis

7. Abbildungsverzeichnis

8. Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

Begriffe wie Digitalisierung, Industrie 4.0, Internet oft Things, Big Data und künstliche Intelligenz sowie zahlreiche weitere, sind aktuell häufig in den Medien wiederzufinden. Gleichzeitig setzten sich Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Grössen mit diesen Trends auseinander und sprechen von der digitalen Transformation und disruptiven Veränderungen. Mit zunehmender Geschwindigkeit werden aus Gebäuden ‚smart buildings‘. Die Immobilie der Zukunft ist voller digitaler Assistenzsysteme. Die Anforderungen an die Betreiber steigen ebenso wie die die Bedeutung von Energiekosten und Prozessoptimierung. Zumeist ist im selben Masse über die Vor- sowie Nachteile der Digitalisierung zu lesen. Während die neuen Technologien einerseits bestehende Geschäftsmodelle und Prozesse gefährden, bieten sie andererseits gemeinsam mit der Digitalisierung neue Chancen, vereinfachen und beschleunigen Prozesse und beinhalten einen Kostenvorteil (vgl. Schallmo et al., 2018, S. V). Die grossen Veränderungen unserer Zeit, die sogenannten Megatrends, haben zudem einen genauso direkten wie massiven Einfluss auf die Real Estate und Facility Management Branche. So werden die Urbanisierung sowie die demografische Entwicklung, gemeinsam mit der Digitalisierung, die Art und Weise, wie wir in Zukunft leben und arbeiten verändern. Dabei werden neue Anforderungen an Menschen sowie deren Fähigkeiten und Kompetenzen gestellt. Obwohl die Auswirkungen komplex sind, haben sie eines gemeinsam, sie alle erfordern Veränderungen (vgl. Peyinghaus und Zeitner, 2019, S. V).

1.1. Problemstellung und Themenrelevanz

Das Facility Management und die Real Estate Industrie stellen weltweit einen wesentlichen Treiber des Wirtschaftswachstums dar und leisten einen hohen Beitrag zur Bruttowertschöpfung der jeweiligen Länder. Allein in Deutschland beträgt der Anteil der Facility Management Branche 134 Milliarden Euro, was rund 5% der Gesamtbruttowertschöpfung entspricht. Der Anteil der Immobilienwirtschaft wird sogar auf rund 500 Milliarden Euro beziffert (vgl. Graefe, 2019). Im Gegensatz zu vielen anderen Wirtschaftszweigen zeichnet sich die Facility Management Branche auch als Wachstums- und Jobmotor aus. Die Anzahl der Beschäftigten im Facility-Management-Bereich beträgt in Deutschland über 4.5 Millionen, wobei etwa die Hälfte in der firmeninternen Organisation angestellt sind. Auf diese Branche entfallen jährliche Wachstumsraten von 4% (vgl. Engelhardt, 2014, S. 1-2). Die zunehmende Digitalisierung, mit zum Teil disruptivem Charakter, macht sich auch immer stärker in der Facility Management und Real Estate Branche bemerkbar. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsweise sowie die Mitarbeiter im Allgemeinen. Zum jetzigen Zeitpunkt ist noch unklar, wie sich die Aufgaben in der Facility-Management-Branche und Real Estate Industrie verändern werden und wie schnell diese Zukunftsszenarien zur Realität werden. Zudem dürfen Aspekte im Zusammenhang mit dem Fachkräftemangel und der allgemeine demografische Wandel nicht unberücksichtigt bleiben. Denn der ‚War for Talents‘ hat in vielen Unternehmungen bereits begonnen.

1.2. Zielsetzung und Hypothesen

Die Zielsetzung der vorliegenden Masterthesis besteht darin, die Herausforderungen der digitalen Transformation der Facility Management und Real Estate Branche in Bezug auf das Arbeitsumfeld, die Arbeitnehmer und die Aufgabenbereiche aufzuzeigen. Es werden Erfolgsfaktoren genannt und Best-Practice-Beispiele beschrieben. Folgende Forschungsfragen werden dabei beantwortet:

- Welche digitalen Trends werden Einzug in die Facility Management und Real Estate Branche halten?
- Wie verändert die digitale Transformation das Arbeitsumfeld und welche Auswirkungen hat dies auf die Arbeitnehmer?

Neben der wissenschaftlichen Analyse der digitalen Transformation in der Facility Management und Real Estate Branche wird die Untersuchung der theoretischen Erkenntnisse durch Meinungen von Experten ergänzt und kritisch hinterfragt. Die Hypothese lautet dementsprechend wie folgt:

Je weiter sich die digitale Transformation im Facility Management ausbreitet, umso stärker

verändern sich die Jobprofile und Arbeitstätigkeiten werden ausgelagert.

1.3. Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Masterthesis ist in drei Abschnitte aufgeteilt. Im ersten Abschnitt wird der Fokus auf den aktuellen Stand der Technik gelegt. Dabei wird aufgezeigt, welche Technologien bereits in den Alltag des Real Estate und Facility Managements Einzug gehalten haben, welche kurz davorstehen und in welche Richtung der Trend der Automatisierung und Digitalisierung gehen könnte. In einem zweiten Schritt werden die generellen Auswirkungen der digitalen Transformation auf die Arbeitnehmer näher beleuchtet. Es wird erläutert, wie die Aufgabenbereiche von Fach- und Führungskräften im Facility Management wechseln, Ressourcen umgeplant und Jobprofile sich verändern werden. Im dritten Teil wird mittels halbstandardisierter Experteninterviews die Frage beantwortet, auf welche Art und Weise die digitale Transformation Jobprofile und Aufgabenbereiche im Bereich Facility und Real Estate Management beeinflusst. Ein wesentlicher Punkt dabei ist das Zusammenstellen von Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche digitalisierte Arbeitsumgebung.

1.4. Methodisches Vorgehen

Die vorliegende Arbeit ist methodisch in zwei Bereiche gegliedert. Zum einen wird mittels umfangreicher Literaturrecherche der Stand der Technik und der digitalen Transformation in der Facility Management und Real Estate Branche erörtert. Zudem werden die generellen Auswirkungen der digitalen Transformation auf Arbeitnehmer aufgezeigt. Dabei werden die aktuellen Technologien und Trends näher beschrieben und analysiert. Dies soll die Grundlage für weitere Erläuterungen und Ausführungen bilden. Im Anschluss daran folgt der empirische Teil, in dem Experteninterviews geführt wurden. Durch die fragestellungsbezogene qualitative Inhaltsanalyse soll die Hypothese bestätigt oder widerlegt werden (vgl. Mayring, 2019, S. 4).

Die Wahl des Experteninterviews als Methodik ist damit zu begründen, dass der Mehrwert darin besteht, zu analysieren, wie die einzelnen Experten die Auswirkungen der digitalen Transformation in Bezug auf die Arbeitnehmer im Allgemeinen und ganz konkret in ihrem Fachbereich und Arbeitsumfeld wahrnehmen. Diese Ansichten lassen sich vergleichen und überprüfen. Durch die Interviews wird laufend Mehrwissen generiert, das in die nachfolgenden Interviews miteinfliessen kann. Aus diesem Grund erscheint es sinnvoll, die qualitative der quantitativen Vorgehensweise vorzuziehen. Die Experteninterviews wurden nach einem halbstandardisierten Interviewleitfaden durchgeführt. Ein detaillierter Vergleich der Vor- und Nachteile von Experteninterviews als empirische Methode und eine Erläuterung der Auswahl der Interviewpartner werden im entsprechenden Kapitel vorgenommen.

2. Stand der digitalen Transformation der Facility Management und Real Estate Branche

Die Digitalisierung hat im täglichen Immobiliengeschäft Anwendung gefunden und beeinflusst, wie kommuniziert wird und wie die täglichen Aktivitäten geplant, sowie die Dienstleistungen gesteuert werden. Verschiedene Aspekte der Digitalisierung prägen interne Prozesse und ‚Business-to-Business‘ Beziehungen. Informationen werden gesammelt und übermittelt, Daten werden verarbeitet und ausgetauscht. Die möglichen Kommunikationskanäle sind dabei so vielfältig wie die verfügbaren Dateiformate. Wissen ist Macht, muss jedoch aktiv strukturiert werden, um nicht einer unkontrollierten Informationsflut ausgesetzt zu werden. Durch geschickte Anwendung ermöglichen diese Daten und strukturiertes Wissen, Chancen frühzeitig zu antizipieren und Risiken auf den Immobilien- und Portfoliomärkten zu vermeiden. Daher sollte bei aller Dynamik des Strebens nach Digitalisierung das Hauptziel nicht vernachlässigt werden (vgl. Zeitner und Peyinghaus, 2015, S. V).

Von Goldbeck beschreibt, wie die Meinungen zur Digitalisierung zum Teil stark geteilt sind. Während die einen problemlos einen Megatrend daraus ableiten, weisen andere zu Recht darauf hin, dass die Digitalisierung der Bau-, Facility- und Real Estate-Branche seit mindestens 15 Jahren andauere und streng genommen nicht mehr neu ist. Es zeigt sich zudem, dass eine zu lange Herbeiführung eines Megatrends im besten Fall Ermüdungserscheinungen und im schlimmsten Fall Abwehrreflexe hervorruft, was einen nüchternen Ansatz verhindert. Die Zurückhaltung richtet sich oft nicht so sehr gegen die Automatisierung und Digitalisierung im eigenen Unternehmen, sondern gegen den kontinuierlichen ‚Hype‘ von Transformationsprozessen im Unternehmertum. Bereits jetzt, in der aktuellen Entwicklungsphase, wird die Digitalisierung häufig als Überforderung wahrgenommen. Dies beginnt schon bei einem überquellenden E-Mailaccount und den immer zahlreicher werdenden IT-Systemen, die für die tägliche Arbeit benötigt werden. Verstärkt werden diese Gefühle dadurch, dass die Digitalisierung unternehmerischer Prozesse tatsächlich unaufhaltsam voranschreitet. Versäumnisse, die dazu führen, im digitalen Bereich nicht mehr Schritt halten zu können, entwickeln sich zunehmend zu einem unternehmerischen Risiko (vgl. 2015, S. 345).

2.1. Big Data und Analytics im Facility Management

Big Data ist für Wissenschaftshistoriker kein neues Phänomen. So beschreibt Heidelborn, dass Wissenschafts- und Regierungsbehörden schon im 18. und 19. Jahrhundert riesige Datenmengen sammelten. Bereits damals bestand die Herausforderung darin, die Informationen sinnvoll auszuwerten. Dies zeigt das folgende Beispiel aus Preussen in der Mitte des 19. Jahrhunderts: Ein Arbeiter liest Erhebungslisten der aktuellen Volkszählung vor. An einem grossen Tisch notieren sich sogenannte Auszähler mittels Strichlisten die Anzahl der Personen für ihre jeweiligen Rubriken. Diese Listen wurden dann wiederum zu einer grossen Liste zusammengetragen und als Statistik veröffentlich. Das sogenannte ‚Ausstricheln‘ war ein langer, kostspieliger und fehleranfälliger Prozess. Unter dem Begriff ‚Daten‘ kann man sehr Unterschiedliches zusammengefasst werden, damals wie heute. In Deutschland tauchte der Begriff ‚Daten‘ erstmals um 1860 auf. Ernst Engel, Direktor des Königlich Preussischen Statistikamtes von 1860, traf zu dieser Zeit eine wichtige konzeptionelle Trennung. So unterschied er zwischen ‚Urmaterial‘, das bei Volkszählungen in sogenannten Erfassungslisten gespeichert wurde, und der Weiterverarbeitung in ‚Tabellen‘. Dazu schrieb er, eine Tabelle «enthält schon ein konzentriertes Resultat, eine Zusammenfassung und Gruppierungen der Angaben aus den Listen». Engel war eine der führenden Figuren in der aufstrebenden wissenschaftlichen Statistik in Europa und führte 1867 in Preussen ein ‚Zählblättchen‘ ein. Die sogenannten Hollerith-Maschinen zum Erstellen von Tabellen auf der Basis von Lochkarten wurden ebenfalls um 1890 erstmals in der US-amerikanischen Volkszählung verwendet. Damals waren noch sorgfältige Vorbereitungsarbeiten erforderlich, da handschriftliche Informationen manuell auf die Lochkarten gestanzt werden mussten (vgl. 2017, S. 27-29).

Schlundt et al. beschreibt Big Data als einen Trend, der auch bereits im Computer Aided Facility Management (CAFM) Einzug hält. Die Idee dahinter besteht darin, grosse, meist unstrukturierte Datenmengen zu verarbeiten, die mit Standardsoftware nicht bewertet oder analysiert werden können. CAFM-Systeme verwalten zunehmend auch grosse Datenmengen, zum Beispiel zur Energiesteuerung, indem sie Messswerte und andere Daten für elektrischen Strom, Wasser oder Heizwärme in festgelegten Zeitintervallen lesen und auswerten. Beispiele hierfür sind das Überprüfen von Rechnungen oder das Identifizieren von Verbrauchsanomalien, zum Beispiel aufgrund einer defekten Wasserleitung. Heutige Anwendungen basieren auf einer nutzungsbasierten Reinigung, wobei die Reinigungszyklen auf der Grundlage der Raumnutzung oder der zustandsbasierten Wartung aktualisiert werden. Dazu werden grosse Datenmengen von Sensoren erfasst und anschliessend verarbeitet (vgl. 2018, S. 520).

In den letzten Jahren wurde das Facility Management durch den Einsatz neuer Technologien geprägt. Heute generieren einzelne Gebäude in einer Stunde mehr Daten, als das gesamte Immobilienportfolio noch vor einigen Jahren beinhaltete. Durch den Einsatz intelligenter Immobilienkontrollsysteme können neue Einblicke in die Funktionsweise der eigenen Immobilie gewonnen werden. Das schiere Datenvolumen bietet dem Facility Management eine Vielzahl von Datenanalyseoptionen. Allerdings bringt diese neue Dimension des Datenvolumens auch neue Herausforderungen mit sich. So kann die Datenmenge in der Regel nicht mehr manuell überwacht und analysiert werden, sondern es werden leistungsstarke Tools, Datenharmonisierung und das richtige Know-how benötigt. Künstliche Intelligenz wird zunehmend zur Interpretation von Daten und Unregelmässigkeiten eingesetzt. Das Extrahieren von Informationen aus Daten und allgemein die Thematik rund um Data Science gewinnt auch im Facility- und Property-Management immer stärker an Bedeutung, wobei überwiegend mathematische, statistische und Informationstechniken und -theorien verwendet werden. Verantwortungsbewusste Facility Manager und FM-Dienstleister entwickeln seit langem operative Strategien und Geschäftsmodelle, die von der Prozess- und Kostenoptimierung bis hin zu einer datengesteuerten Herangehensweise reichen. Unter dem datengetriebenen Ansatz im Facility Management wird in der Regel der smarte Betrieb von Immobilien und Prozessen auf der Basis der verfügbaren Daten verstanden. Da die Gebäudetechnik zunehmend mit Sensoren ausgestattet ist, erhält das Facility Management immer bessere Einblicke in den Zustand des Gebäudes und die dazugehörigen Geschäftsprozesse. Aus geschäftlicher Sicht ermöglicht diese Herangehensweise die Entwicklung von Strategien, mit denen Betriebsabläufe verbessert und Services intelligent bereitgestellt werden können, ohne Ressourcen zu verschwenden. Durch die Analyse historischer Daten und die Verwendung von Informationen in Echtzeit aus Baubetrieben können prädiktive, sogenannte Vorhersagestrategien erhalten werden, die sich direkt auf das Facility Management auswirken und die Optimierung bestehender Prozesse und neuer Geschäftsmodelle ermöglichen (vgl. Hofmann et al., 2018, S. 377).

Die Vorstellung existiert, dass sich alles allein durch Daten erschliessen lasse, weil bereits alle Informationen in den Daten vorhanden seien. Diese Ansicht erweist sich jedoch als illusorisch, da die Analyse von Daten sehr aufwendig ist. Dies gilt auch im vielbeschworenen Zeitalter von Big Data. Trotz der Digitalisierung – auch heute bei Big Data – ist viel menschliche Arbeit erforderlich, um die Datenmassen vergleichbar zu machen, zu pflegen und verfügbar zu halten. Durch die Arbeit mit historischen Massendaten hat sich gezeigt, dass es bei der Überprüfung von Hypothesen nicht ausreicht, sich nur an den schnell auflaufenden Daten zu orientieren. Dass Daten der neue Rohstoff werden und diese Daten den Weg wissenschaftlicher Innovationen ebnen, kann auch kritisch betrachtet werden (vgl. Heidborn, 2017, S. 32). Historisch neu ist der Trend, Daten vollständig aus ihrem ursprünglichen Kontext zu lösen. Die gesammelten und digitalisierten Informationen sind oftmals nicht mehr lokal gespeichert, z. B. in Rechenzentren, sondern sind frei zugänglich und können so, losgelöst von ihrem Zusammenhang, genutzt werden (vgl. Heidborn, 2017, S. 33). Die Erfassung der Welt mithilfe von Daten wirft neue Probleme auf und hat dank der Digitalisierung eine neue Dimension erhalten. Beim Rückblick auf Datenpraktiken in der Vergangenheit wird jedoch deutlich, wie alt die Grundlagen bereits sind, die unsere heutige Datensammelwut ‚prägen‘ (vgl. Heidborn, 2017, S. 33). Die digitale Transformation der Immobilienbranche hinkt anderen Branchen hinterher, aber die Immobilienbranche steht vor einem gewaltigen Umbruch. Die Adaption von Technologien, wie Datenanalytik, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Robotik, verändern die Abläufe. So werden hochgradig administrative, von Menschen ausgeführte Aufgaben zunehmend überflüssig. Obwohl die Disruption signifikant ist, weist die Branche zahlreiche Einschränkungen auf, die eine vollständige Automatisierung dieses Sektors schwierig oder unmöglich machen (vgl. Piazolo und Dogan, 2020, S. 13).

2.2. Internet of Things im Facility Management

Die Vision des Internet of Things (IoT) besteht darin, die Welt zu verändern. Im Folgenden werden Beispiele für Bauanwendungen angeführt. So werden Maschinen miteinander sprechen, um die Produktion und Montage von Materialien zu optimieren, die Projektkoordination wird auf einer fundierten Entscheidungsfindung basieren und intelligente Systeme werden Risiken unterschiedlicher Art, die derzeit in der rauen Arbeitsumgebung auf Baustellen eingebettet sind, genau vorhersagen und verhindern können. Die meisten Bauunternehmen verharren jedoch in Geschäftsprozessen, die vom IoT so weit entfernt sind wie die papierbasierte Kommunikation vom Fax oder von der E-Mail. Seit Jahren vernetzen visionäre Bauunternehmen die Dinge, doch bei genauem Hinschauen handelt es sich lediglich um digitale Inseln. Oft nehmen einzelne Abteilungen eine bestimmte Aufgabe in Angriff und erledigen diese, sorgen aber nicht dafür, dass die erzeugten Informationen überall im Unternehmen verfügbar sind. Dies führt zu einer grossen Diskrepanz, die die Abläufe im besten Fall ineffizient, im schlimmsten Fall kostspielig oder sogar lebensbedrohlich macht (vgl. Teizer et al., 2017, S. 1). Das IoT sieht eine Zukunft vor, in der digitale und physische Dinge oder Objekte (z. B. mobile Geräte, Maschinen und Werkzeuge) mit Hilfe geeigneter Informations- und Kommunikationstechnologien verbunden werden können, um eine Reihe von Anwendungen und Diensten zu ermöglichen (vgl. Teizer et al., 2017, S. 2). Zu den herausfordernden Merkmalen des IoT im Bauwesen gehören geeignete und skalierbare (meist drahtlose) Sensornetzwerke und -geräte mit robusten und sicheren Architekturen, offenen Datenformaten und Schnittstellen sowie Abhängigkeiten, die in der rauen und dynamischen Arbeitsumgebung betrieben werden können. Diese müssen eine grosse Anzahl von spontanen Ereignissen bewältigen, Wissen aus Big Data erzeugen, teilen und dabei die Privatsphäre der Menschen wahren (vgl. Teizer et al., 2017, S. 2).

2.3. Building Information Modeling (BIM)

Im Bauwesen stellt die digitale Transformation eine ständige Herausforderung dar. Während die zentrale Speicherung und Planung mit Building Information Modeling (BIM) als Stand der Technik gilt, kann die Integration von Echtzeitdaten, wie Umgebungs- und Lokalisierungsdaten von Arbeitern in Innenräumen, der Betriebsführung im Bau- und Facility Management weitere Vorteile bieten (vgl. Teizer et al., 2017, S. 1). Der Einsatz von BIM-Software hat in den letzten Jahren die Projektentwicklung insbesondere bei Neubauten stark vereinfacht. Diese grosse Veränderung im Bauwesen zeichnet sich durch die Möglichkeit aus, den gesamten Prozess mit einem einzigen Tool übersichtlich und transparent zu steuern und zu verwalten. Dabei kann jeder, der lizenziert ist, somit Auftraggeber sowie -nehmer, Daten in Echtzeit ändern (vgl. Guzzetti et al., 2020, S. 17). Während die BIM-Methode die integrierte oder interdisziplinäre Abwicklung von Bauprojekten unterstützen soll, gibt es in der Regel keine Verbindung zwischen den meisten Architektur- oder Ingenieurbüros während der Projektentwurfs- oder Planungsphase und den Fertigungs- oder Bauunternehmen während der Projektausführungsphase. Darüber hinaus ist eine nahtlose Verbindung der frühen Projektphasen mit der Betriebs- und Managementphase von grosser Bedeutung, wenn die wahren Lebenszykluskosten eines Projekts betrachtet werden (vgl. Teizer et al., 2017, S. 3). Aus der Perspektive des FM stellt die Interoperabilität von BIM-Tools und Systemen wie CAFM, die spezifisch an die Bedürfnisse von FM angepasst sind, einen wesentlichen Aspekt dar. Das BIM-Modell, das bei der Inbetriebnahme eines Gebäudes übergeben wird, ist eine Fundgrube für Informationen, die sich im Betrieb als wertvoll erweisen können. Die entscheidenden Vorteile, die sich aus der Nutzung von Informationen und Daten ergeben, die in einem BIM-Modell für den Betrieb eines Gebäudes enthalten sind, sind mit der Tatsache verbunden, dass der Informationsfluss vom BIM-Modell zum FM-System deutlich effektiver ist als die manuelle Eingabe von Daten. Diese ist in der FM-Praxis unerlässlich, sofern die Systeme integriert sind, was sich insbesondere bei grossen Gebäuden zeigt, die sich durch eine komplexe Belegungsstruktur auszeichnen (vgl. Araszkiewicz, 2017, S. 5).

2.4. Künstliche Intelligenz im Facility Management

Die Künstliche Intelligenz (KI) hebt sich von den Innovationen ab, die aus dem Alltag und von der Arbeit bekannt sind. Hoar et al. beschreiben, dass jahrzehntelange kontinuierliche und zum Teil atemberaubende Verbesserungen in der Informations- und Kommunikationstechnologie mittlerweile die Art und Weise verändert haben, wie die meisten Menschen arbeiten und mit anderen interagieren. Diese Technologien haben viele ineffektive und nicht wertschöpfende Prozesse ersetzt, aber auch neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet und sogar ganze Branchen kreiert. Das Tempo des Wandels wird sich beschleunigen, da die KI Wege innerhalb der Arbeit und des Lebens bahnen wird, die bisher nicht erreichbar waren. KI bringt eine gewaltige Veränderung mit sich, die jeden Menschen mehr oder weniger stark beeinflussen wird. So planen Regierungen, NGOs und Grosskonzerne eine Welt, in der intelligente Maschinen und Systeme die Abhängigkeit von menschlichen Arbeitskräften reduzieren werden. Für diejenigen, die mit der Schaffung und Erhaltung der gebauten Umwelt beschäftigt sind, gibt es Bedrohungen durch eine Technologie, die zunehmend die physischen und kognitiven Fähigkeiten der Arbeiter auf allen Ebenen übertreffen kann. Die Geschwindigkeit des Wandels wird stetig zunehmen, wenn die künstliche Intelligenz Aspekte von Arbeit und Leben erfasst, die zuvor nicht erreichbar waren. Es gibt jedoch auch echte Chancen für diejenigen, die diese Veränderungen verstehen, die künstliche Intelligenz als Verbesserung ansehen und dann nutzen können. Es gab und wird zukünftig Hypes und ‚Angstmacherei‘ geben, da die KI einen tiefgreifenden Einfluss auf die Arbeiter, die Gesellschaft und die Weltwirtschaft haben wird (vgl. 2017, S. 7). Heutzutage ist es relativ einfach, Antworten zu finden, auch wenn dies manchmal frustrierend sein kann. Dahingegen musste in der Vergangenheit bekannt sein, dass etwas existiert, bevor es abgefragt werden konnte. Heute sind selbst die dunkelsten Informationen innerhalb weniger Augenblicke zu finden. E-Mails und Dokumente können auf Befehl hin gescannt werden, um herauszufinden, wonach gesucht wird, was vergessen wurde und was jemand zu wissen glaubte. KI hat dies ermöglicht. Ob bewusst oder unbewusst, besitzen die meisten Menschen die Ressourcen für den Zugang zum digitalen Universum. Dieser ist momentan noch begrenzt, aber es gibt deutlich mehr Möglichkeiten als noch vor fünf Jahren. Irgendwann wird die Technologie der künstlichen Intelligenz weit über das hinausgehen, was die Menschheit benötigt. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, was als nächstes passieren wird. Dies ist das Rätsel, um das es geht. Künstliche Intelligenz hat sich von einer rein akademischen Disziplin zu einer der gängigen Technologien entwickelt, die das Leben der Menschen zunehmend beeinflusst. Sie besitzt ein erhebliches Potenzial für eine Vielzahl von Anwendungen, einschliesslich selbstfahrender Autos, Gesundheitsdiagnostik und gezielter Behandlung sowie körperlicher Unterstützung für die Altenpflege. Dies wiederum wirft Bedenken hinsichtlich des Punktes auf, an dem eine kritische Masse von Technologien, die alle auf KI basieren, Verbindungen herstellen könnte, die die Menschheit bedrohen. Aktuell konzentriert sich die künstliche Intelligenz zumindest auf einige Bereiche, obwohl es nicht lange dauern wird, bis Verbindungen zwischen komplementären Anwendungen, demnach Synergieeffekte, hergestellt werden (vgl. Hoar et al., 2017, S. 7-9). In der Immobilienbranche wächst die Plattformökonomie und der Einsatz von Algorithmen sehr schnell. Es gibt zahlreiche Softwareanwendungen und webbasierte Plattformen, die menschliche Aufgaben und Tätigkeiten ersetzen. Zu einigen dieser Immobilienbereiche gehören Datenanalysen und Plattformanwendungen, die Käufer und Verkäufer, Kreditnehmer und Kreditgeber, Kunden und deren Rechtsdokumente und die Bewertungen miteinander verbinden. Bei diesen Bereichen handelt es sich um datengetriebene KI-Anwendungen, d. h. Algorithmen und nicht Menschen generieren den Wert (vgl. Piazolo und Dogan, 2020, S. 4). Die Fortschritte in der Automatisierung, insbesondere die Entwicklungen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und IoT, die sogenannte vierte industrielle Revolution, werden in der gesamten Immobilienbranche zu beobachten sein. Diese Technologien haben bereits einen Einfluss darauf, wie Städte verwaltet werden, wie diese sich entwickeln und welche Arten von Talenten und Organisationen sie anziehen. Intelligente Lösungen für die Herausforderungen der Infrastruktur werden dazu beitragen, Städte zu differenzieren. Intelligente Maschinen werden die menschliche Leistung bei einigen immobilienbezogenen Aktivitäten, einschliesslich solcher, die kognitiven Fähigkeiten erfordern, einholen und sogar übertreffen. Die KI hat ein Automatisierungspotenzial von rund 40% im Immobilien- und Facilitymanagement (vgl. Hoar, Atkin und King, 2017, S. 15). So treibt KI intelligente, effiziente Gebäude vom Entwurf über den Bau und die Inbetriebnahme bis hin zu Betrieb und Nutzung an. Diese Gebäude bieten den Bewohnern eine Echtzeitkontrolle über die innere Umgebung, die sich an die verschiedenen klimatischen und bewohnerspezifischen Faktoren anpasst. Erfolgreiche intelligente Gebäude sollten einen Mehrwert bieten, indem sie den Komfort an persönlichen Vorlieben ausrichten und auf diese Weise einen direkten, positiven Einfluss auf die individuelle Produktivität und das Wohlbefinden ausüben. Hoar et al. meint, dass bereits lange bekannt war, was sich negativ auf die individuelle Leistung auswirke und es jetzt die Chance gebe, zu verstehen, wie in die entgegengesetzte Richtung gesteuert werden könne, um das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu steigern (vgl. 2017, S. 15). Auf Unternehmensseite wird die Nachfrage nach digitalen Talenten zunehmend Standortstrategien vorantreiben. Hochverfügbare Hubs werden Büroflächen ersetzen, um mobile Wissensarbeiter zu unterstützen, wenn diese mit ihren Kollegen und Managern physisch interagieren müssen. Die grundlegende Natur von Arbeit als ortsabhängige Tätigkeit hat bereits begonnen, sich zu verändern. Die Technologie in ihren vielfältigen Formen wird das Tempo des Wandels beschleunigen. Zahlreiche Faktoren werden die Art und Weise verändern, wie Menschen über Unternehmensimmobilien denken. Am bemerkenswertesten ist der Wechsel von der Bereitstellung von Vermögenswerten zur Bereitstellung von Dienstleistungen (vgl. Hoar et al., 2017, S. 15). Diese Veränderungen stören bereits das Leben der Arbeitnehmer auf vielen Ebenen und die daraus resultierenden Einstellungen werden wiederum dazu beitragen, den Arbeitsplatz zu verändern. Einen Schlüsselaspekt stellt die Disintermediation dar, was bedeutet, dass die Verbraucher durch Technologie in dem Masse unterstützt werden, dass sie keine Agenten, Makler oder Intermediäre im traditionellen Sinne mehr benötigen, sondern stattdessen direkt zum Kunden gehen können. Dadurch werden sich Weg und Zeit zwischen der Initiierung einer Anfrage und dem Erhalt einer angemessenen Antwort drastisch verkürzen. Die Agenten und Makler von morgen werden keine Menschen mehr sein, sondern intelligente Apps (vgl. Hoar et al., 2017, S. 15). Künstliche Intelligenz ist zweifellos eines der spannendsten Forschungsgebiete der Informatik und beinhaltet unvorstellbares Potential, aber auch zahlreiche Risikofaktoren. Dies gilt auch für die Verwendung von KI im Real Estate- und Facility Management Bereich. Künstliche Intelligenz versucht, die menschliche Wahrnehmung sowie menschliche Entscheidungen und Handlungen durch Systeme zu simulieren. Um dies zu erreichen, arbeiten viele Fachbereiche zusammen. Dabei sind die Grenzen zwischen intelligentem und unintelligentem Handeln noch nicht klar definiert. Jedoch besteht kein Zweifel, dass Intelligenz zumindest Lernen, Kreativität, emotionale Reaktion, Sinn für Schönheit und Selbstvertrauen umfasst. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wann eine Maschine intelligent ist. In der Vergangenheit konnte KI in klar definierten und begrenzten Verantwortungsbereichen immer wieder beeindruckende Erfolge erzielen. Dazu gehören Brettspiele, wie Schach oder viel komplexere Spiel ‚Go‘. Die Verwendung von Robotik in der Produktion und im Gesundheitswesen, sowie auch beim Errechnen von mathematischen Beweisen. Mittlerweile sind Wissenschaftler viel ehrgeiziger geworden. So gibt es Ideen, eine sogenannte ‚generelle künstliche Intelligenz‘ zu konstruieren, d. h. eine Applikation, die nicht nur eine klar bestimmte Aufgabe erfüllt, sondern auch die Welt versteht, sich darin zurecht finden kann und verschiedenste Herausforderungen löst. Des Weiteren geht es darum, Maschinen zu schaffen, die so intelligent wie Menschen oder sogar intelligenter sind. Viele Experten wissen, dass künstliche Intelligenz bereits heute Bewusstseinsformen hat. Sie ist kreativ, wissbegierig und zeigt Individualität. Ein Grossteil der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz beruht aktuell auf künstlichen neuronalen Netzen. Damit sind Hardware- und Softwareprozesse gemeint, die versuchen, das Nervensystem des menschlichen Gehirns zu simulieren. Informationen werden vergleichbar wie in der Natur verarbeitet und Informationen werden über Verbindungen zwischen künstlichen Neuronen übertragen. Künstliche neuronale Netze bilden häufig, aber nicht nur, die Basis für verschiedene Formen des maschinellen Lernens, die auch bei der Verwaltung von Immobilien und im Facility Management an Bedeutung gewinnen. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen ein eigenständiges Lernen zu ermöglichen. Dies erfolgt meist über Mustererkennung, wobei Abfolgen von Bildern, Videos oder Texten erkannt werden und daraus Vorhersagen getroffen werden sollen. Das Lernen kann durch Antrainieren oder auf unkontrollierte Weise erfolgen. Bei komplexen künstlichen neuronalen Netzen erfolgt dies zumindest über das sogenannte ‚Deep Learning‘. In den Service-Bereichen aus dem Facility Management werden zumeist als Beispiele das Catering, der Empfang, Helpdesk, die Reinigung, Inspektion, Sicherheit, Logistik, Inspektion und Instandhaltung genannt. Schlundt et al. weisen dabei auch deutlich auf die destruktive Natur der KI hin und halten es für dringend erforderlich, die notwendigen Fähigkeiten im Immobiliensektor zu entwickeln, um diese Technologie profitabel einzusetzen. Es werden jedoch auch ethische Fragen aufgeworfen. So wird Künstliche Intelligenz das menschliche Leben und damit auch die Arbeitswelt im Facility Management nachhaltiger beeinflussen als jede andere Technologie der letzten Jahrzehnte. Die Menschen werden sich daran gewöhnen müssen, ihren Planeten mit der KI zu teilen (vgl. 2018, S. 520-522).

2.4.1. Deep Learning

Ein weiterer Technologiestrang ist das Deep Learning, bei dem eine Form des maschinellen Lernens die Spracherkennung auf Telefonen und anderen Geräten (z. B. Apples Siri und Microsofts Cortana) sowie im Haushalt (z. B. Amazons Alexa) ermöglicht hat. Darüber hinaus können die Algorithmen bei anderen Anwendungen benutzt werden, die auf Mustererkennung angewiesen sind. Die natürliche Sprachverarbeitung hat in Kombination mit Wissenswiedergabe und Schlussfolgerungen die Websuche dramatisch verbessert. Auch wenn der Eindruck entsteht, mit zu vielen Auswahlmöglichkeiten konfrontiert zu sein, ist zu beachten, dass die Menge der Informationen, somit Big Data, mit einer phänomenalen Geschwindigkeit wächst. Bislang sind diese Technologien auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet und es wird noch einige Zeit dauern, bis eine KI-gesteuerte oder intelligente Maschine entwickelt wird, die es mit allen anderen aufnimmt; aber es wird passieren. Dies ist insbesondere eine Frage des Zeitpunkts. Kluges Investorengeld sollte auf konvergente Technologien setzen, aber die Anziehungskraft einer einzelnen, potenziell disruptiven Technologie kann für manche Investoren unwiderstehlich sein. Sicherere Ziele sind Cloud Computing für Big Data und intelligente Anwendungen, die Altsysteme zunächst ergänzen und später ersetzen können (vgl. Hoar et al., 2017, S. 9).

2.5. Blockchain-Technologie und der Mehrwert für das Real Estate Management

Die Blockchain-Technologie, löste 2017 eine Revolution im Bereich des Crowdfunding aus. Dabei entwickelte sich die Blockchain-Technologie zu einer der am häufigsten zitierten und genannten Technologien. Die Blockchain-Technologie, die als Teil von Bitcoin, der ersten Kryptowährung, bekannt wurde, hat es Start-ups ermöglicht im Rahmen von sogenannten ‚Initial Coin Offerings‘ einen neuen Weg gehen um an Startkapital zu gelangen. Ein ICO ist die Ausgabe von digitalen Münzen, die auch als Token bezeichnet werden, um Geschäftsideen zu finanzieren. Jedoch lenkt ein Hype häufig von den wesentlichen Punkten ab.

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