KI im Bau

INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices

Datengetriebene Projektentwicklung verbindet Standort-, Markt-, Gebäude- und Projektdaten zu wiederholbaren Leistungen für Vorprüfung, Szenariorechnung und Beratung. Aktualisierte Analysen bereiten fachliche Entscheidungen über Projekte und Portfolios vor.

Um was geht es bei Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices?

Der Servicegedanke reicht über eine einzelne Prognose hinaus: Daten werden wiederverwendbar aufbereitet, Objekte vergleichbar gemacht und neue Informationen in die nächste Prüfung übernommen. Ein Standortscore, eine geschätzte Baumasse und eine wirtschaftliche Szenariorechnung beantworten unterschiedliche Fragen. Gelerntes Verfahren, regelbasierte Berechnung und Fachurteil benötigen jeweils passende Kontrollen.

Einordnung im Impulsradar

Von der Datenabfrage zur verantworteten Entscheidung

Ein Standortscreening grenzt Prüfobjekte ein; eine Machbarkeitsanalyse konkretisiert Nutzung und Flächen. Im Portfolio müssen Objekte mit vergleichbaren Kriterien und Zeitständen bewertet werden. Für Investitionsvorbereitung kommen Annahmen und Unsicherheiten hinzu. Die Verbindung dieser Schritte ist ein organisatorischer Arbeitsablauf, keine einzelne KI-Funktion.

Benannte Praxisfälle zeigen regelmäßige Vorprüfung mit anschließender Beratung. Kommunale Anwendungen verbinden etwa Bedarfs-, Gebäude- und Kapazitätsdaten. Die Forschung untersucht parallel Preisprognosen, Vergleichsobjekte und Extraktion. Im Arbeitsablauf müssen diese Ergebnisse zur jeweiligen Fragestellung zusammengeführt und fachlich beurteilt werden.

Vor jeder Entscheidung müssen fehlende Informationen, Schätzungen und bestätigte Angaben unterscheidbar sein. Datenquelle, Objektbezug und Gültigkeitszeitpunkt gehören zum Ergebnis. Fachliche Korrektur und endgültige Entscheidung brauchen benannte Verantwortliche; technische Verfügbarkeit allein sichert diese Qualität nicht.

Worauf es bei Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices fachlich ankommt

Regelmäßige Vorprüfung mit ergänzender Facharbeit

Studien-/Praxisbefund

In einem Fallbericht des Anbieters syte beschreibt DAL Real Estate Management im Oktober 2025 die tägliche Abfrage von Grundstücks- und Gebäudedaten sowie ergänzende Nutzungsvorschläge eines Architektenteams. In einem weiteren Fallbericht vom Januar 2026 berichtet DKM Immobilien, dass jedes Objekt zunächst durch die Plattform geprüft wird. Beide Berichte enthalten benannte Kundenstimmen; Projektzahlen und unabhängig gemessene Effekte fehlen.

Fachliche Einordnung

Gelernte Potenziale bleiben indikativ

Studien-/Praxisbefund

syte beschreibt eine gelernte Potenzialschätzung aus Umgebungs- und Gebäudemerkmalen. Hilfe- und Technologieseite nennen unterschiedliche Trainingsdatenumfänge ohne vergleichbare Modellversionen. Lokale Fehler, räumlich getrennte Testdaten und Kalibrierung sind nicht veröffentlicht. Die Größe der Trainingsbasis ist deshalb kein belastbarer Leistungs- oder Fortschrittsvergleich.

Fachliche Einordnung

Eine Potenzialschätzung kann Vertiefungsfälle markieren. Örtliche Randbedingungen und konkrete bauliche Eignung müssen anschließend geprüft werden. Eine größere Datensammlung ersetzt weder die Validierung am Zielort noch die Begründung, warum ein einzelnes Objekt als geeignet eingestuft wird.

Lokale Abdeckung setzt dem Screening Grenzen

Studien-/Praxisbefund

Für die Integration von Bebauungsplaninformationen meldete syte am 3. März 2026 rund 25 Prozent Flächen- und 50 Prozent Bevölkerungsabdeckung Deutschlands. Der Anbieter unterscheidet vorhandene Pläne, fehlende Pläne und unvollständige Abdeckung. Diese Angaben beschreiben den damaligen Release, keine allgemeine Vollständigkeit der heutigen lokalen Datenlage.

Fachliche Einordnung

Ein leeres Feld muss von einem tatsächlich nicht vorhandenen Merkmal unterscheidbar bleiben. Vor der Übernahme in ein Ranking sollten Quelle, Aktualität und räumlicher Geltungsbereich geprüft werden. Bei relevanten Lücken ist zusätzliche Fachrecherche erforderlich.

Szenarien werden durch korrigierbare Parameter brauchbarer

Studien-/Praxisbefund

Eine Produktversion von syte vom Oktober 2025 erlaubt zusätzliche Analysen individuell kombinierter Grundstücke und eigene Primärenergie- beziehungsweise CO₂-Faktoren für Fernwärme. Damit können lokale Annahmen an die Stelle pauschaler Durchschnittswerte treten. Der Anbieter beschreibt eine Funktionsänderung, jedoch keine gemessene Verbesserung der Prognosegüte oder tatsächliche Nutzungsquote.

Fachliche Einordnung

Szenarien sollten ihren Datenstand und veränderte Annahmen sichtbar halten. Eine fachlich begründete Parametervariante kann die Entscheidungsvorbereitung verbessern, ohne selbst eine lernende KI-Funktion zu sein. Vergleichbarkeit entsteht erst durch dokumentierte Randbedingungen.

Prognosefehler wachsen mit dem Zeithorizont

Studien-/Praxisbefund

Eine Wiener Studie untersucht 44.498 Neubauwohnungstransaktionen von 2010 bis 2022 mit rollierenden vierjährigen Trainingsfenstern. Für das Lernverfahren EnsMLP steigt der mittlere absolute prozentuale Fehler von 15,4 Prozent bei einem Jahr auf 25,4 Prozent bei acht Jahren Prognosehorizont. Die Untersuchung betrifft einen Markt und ein Segment; Daten und Code sind nicht öffentlich.

Fachliche Einordnung

Ein Prognosewert braucht einen klaren Horizont und passende Fehlerangaben. Teilweise statische räumliche Merkmale aus 2022 begrenzen die historische Realitätsnähe des Tests. Die Genauigkeit für andere Orte und Segmente bleibt offen; die untersuchten Wohnungspreise beschreiben zudem nicht die Rendite eines konkreten Portfolios.

Gelernte Auswahl vergleichbarer Verkäufe

Studien-/Praxisbefund

Die Verfahren REA und EREA lernen, welche Vergleichsverkäufe für eine Immobilienschätzung hilfreich sind. Die Vorabveröffentlichung vom März 2026 untersucht fünf Datensätze. Für den französischen Datensatz mit 45.554 Einträgen ist die Suche auf frühere Verkäufe begrenzt; EREA erreicht dort einen medianen absoluten Fehler von 354,26 Euro je Quadratmeter gegenüber 408 bei XGBoost.

Fachliche Einordnung

Die gelernte Auswahl kann den Preisvergleich auf geeignete frühere Verkäufe ausrichten. Der berichtete Vorteil gilt für das französische Testprotokoll; andere Datensätze haben andere Gewinner, Zielgrößen und Währungen. Zeitliche Ausschlüsse sind deshalb je Datensatz zu prüfen. Widersprüchliche Zeitspannen und Parameterangaben im Quellentext erschweren zusätzlich den Vergleich der Ergebnisse.

Plausible Preisintervalle können unzuverlässig sein

Studien-/Praxisbefund

Eine Studie von 2025 vergleicht drei Sprachmodelle mit den Verfahren kNN und LightGBM auf vier historischen Immobilienmärkten. Bei jeweils 1.000 ausgewählten Testfällen enthalten die direkt erfragten 90-Prozent-Preisintervalle von GPT-4o-mini in Flandern nur in 25,8 Prozent der Fälle den tatsächlichen Preis. Konform kalibrierte LightGBM-Intervalle erreichen dort eine Abdeckung von 90,5 Prozent.

Fachliche Einordnung

Eine sprachlich überzeugende Bandbreite ist kein geprüfter Unsicherheitsnachweis. Kalibrierung muss an zurückgehaltenen Fällen zum Zielmarkt untersucht werden. Die Studie verwendet ältere Modellstände und Daten; sie bewertet weder heutige Produkte noch die tatsächliche Qualität einer Investitionsentscheidung.

Dokumentextraktion braucht Referenz und Nacharbeit

Studien-/Praxisbefund

Eine italienische Studie nutzt 96 Auktionsdokumente, davon 48 Testdokumente mit 148 Immobilien. Regelverfahren und mehrere Claude-Modelle erreichen bei der strukturierten Katasterextraktion Werte von 0,93 bis 0,95 beim Extraktionsmaß F1. Promptkorrekturen und normalisierte, fachlich korrigierte Referenzdaten sind relevant. Die regelbasierte Ausführung ist im engen Versuch günstiger.

Fachliche Einordnung

Der Vergleich hilft, für die abgegrenzte Katasterextraktion zwischen Regelverfahren und Sprachmodell zu wählen. Die Übertragbarkeit auf deutsche Unterlagen bleibt offen. Entwicklung, Wartung, Ausnahmen und fachliche Nachprüfung müssen in einen Gesamtaufwandsvergleich eingehen.

Kommunale Datenfunktionen und begrenzte Piloten

Studien-/Praxisbefund

Das Verbundprojekt Connected Urban Twins lief von 2021 bis 2025 in Hamburg, Leipzig und München. Der Abschlussbericht beschreibt Kita-Netzplanung in Leipzig und Wohnungsmarktbeobachtung in München. LAND IT nennt im Originalabstract einen Pilot für iterative Landnutzungsszenarien in Mação. Ein spezifischer lernender KI-Anteil ist im Abstract nicht ausgewiesen.

Fachliche Einordnung

Kita-Netzplanung und Wohnungsmarktbeobachtung führen kommunale Bedarfs- und Bestandsinformationen für räumliche Entscheidungen zusammen. LAND IT unterstützt die schrittweise Prüfung von Landnutzungsszenarien in einem Pilot. Die Grundlage ist dort das Abstract; Detailvalidierung und Übertragung auf einen umfassenden Hochbau-Service bleiben offen. Auch die dauerhafte Fortführung aller CUT-Funktionen nach Förderende ist nicht dokumentiert.

Europäische Objektanreicherung bleibt Entwicklungsaufgabe

Studien-/Praxisbefund

Belmap4EU wird von der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) als laufendes Demonstrationsprojekt geführt, gestartet im Dezember 2025 und mit Statusupdate vom Mai 2026. Ziel sind harmonisierte Gebäude- und Flurstückdaten sowie Erdbeobachtung und KI zur Objektanreicherung. Die Seite beschreibt Dialoge und Geschäftsfälle mit potenziellen Nutzern, keine abgeschlossene europäische Kundenausweitung.

Fachliche Einordnung

Harmonisierte Gebäude- und Flurstückdaten sollen die Objektanreicherung über unterschiedliche Datenbestände hinweg ermöglichen. Die Gespräche mit potenziellen Nutzern dienen der Ausarbeitung konkreter Geschäftsfälle. Für einen eingesetzten Dienst müssen Aktualisierung, Genauigkeit und Kundenintegration sowie die fachliche Verantwortung für darauf gestützte Entscheidungen geklärt werden.

Entscheidungsvorbereitung: Kontrolle und Gesamtaufwand

Studien-/Praxisbefund

Der Berufsverband RICS erläutert für Mitglieder und regulierte Firmen bei materiell relevanten KI-Ausgaben eine dokumentierte Zuverlässigkeitsentscheidung durch oder unter Aufsicht einer qualifizierten benannten Fachperson. Die offizielle FAQ behandelt auch Daten- und Systemgovernance sowie Kundentransparenz. Dieser Berufsrahmen ist keine allgemeine gesetzliche Produktzulassung.

Fachliche Einordnung

Warum Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

ReifegradPilotierung bis wachsender Praxiseinsatz

Die Spanne von Pilotierung bis wachsendem Praxiseinsatz betrifft den breiten Service aus Datenabfrage und fachlicher Entscheidungsvorbereitung. DAL und DKM beschreiben regelmäßige Vorprüfung, aber keinen hinreichend datierten weiteren Nutzungsausbau. Der Pilot LAND IT liegt in einem angrenzenden Anwendungsgebiet; seine Beschreibung beruht auf dem Abstract. Damit sind beide Grenzen der Reifegradspanne nur teilweise gestützt und bleiben mit einem fachlichen Vorbehalt verbunden. Fachberatung ist Bestandteil dieser Services.

Evidenzwachsende Evidenz

Mehrere Originalarbeiten liefern nachvollziehbare Teilbefunde, und benannte Kunden beschreiben wiederkehrende Abläufe. Begrenzte Ortsübertragbarkeit, teils proprietäre Daten und die Abhängigkeit von Anbieterberichten schränken die Aussagekraft ein. Unabhängig gemessene Gesamtaufwände und reale Entscheidungswirkungen fehlen. Der RICS-Berufsrahmen liefert Prüfkriterien; eine Prüfung der einzelnen Anwenderunternehmen auf Einhaltung dieses Rahmens liegt in den Berichten nicht vor.

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Zeitbewusste Prognosen, gelernte Vergleichsobjektauswahl und anpassbare Szenariodaten werden konkret weiterentwickelt.

Forschung prüft zeitliche Übertragbarkeit von Preisprognosen und lernt die Auswahl geeigneter Vergleichsobjekte. Produktänderungen erweitern daneben die Möglichkeiten, örtliche Annahmen in Szenarien zu korrigieren. Diese Arbeiten betreffen unterschiedliche Methoden- und Integrationsaufgaben; eine vergleichbar gemessene Beschleunigung über mehrere Linien ist nicht nachgewiesen.

MarktdynamikBegrenzte Marktbewegung

Regelmäßige Nutzung in einzelnen Organisationen ist belegt; ein weiterer Ausbau des tatsächlichen Nutzungsumfangs bleibt offen.

DAL und DKM beschreiben die Einführung und fortgesetzte Nutzung von Datenabfragen mit ergänzender Facharbeit. Der Vergleich mit früherer manueller Recherche zeigt eine Umstellung; eine weitere Ausweitung nach Einführung ist nicht hinreichend dokumentiert. Neue Produktfunktionen sind verfügbar, Belmap4EU befindet sich dagegen noch in der Demonstration. RICS wertet für 2025 mehr als 2.200 Antworten auf sechs Zusatzfragen einer globalen Baubefragung aus. Rund 45 Prozent melden keine KI-Nutzung, 34 Prozent frühe Piloten; 48 Prozent der Antworten stammen aus dem Vereinigten Königreich. Diese Selbstauskünfte beschreiben allgemeine KI-Nutzung, nicht die spezifische Verbreitung oder den Nettoeffekt der hier behandelten Entscheidungsservices.

Für welche Bauprozesse Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Standort-, Markt- und Objektdaten unterstützen wiederholtes Screening und priorisierte Vertiefungsprüfungen. Auftraggeber und Entwickler bestimmen Kriterien, prüfen Lücken und entscheiden über die nächsten Schritte. So werden aus einer größeren Objektmenge die Fälle ausgewählt, die eine vertiefte fachliche Untersuchung benötigen.

Planung & Design

Geprüfte Potenziale und Nutzungsanforderungen gehen an Planende, die daraus frühe Varianten entwickeln. Geometrische, örtliche und wirtschaftliche Annahmen müssen konkretisiert werden. Der dokumentierte Beratungsanteil zeigt, dass die Übergabe mehr umfasst als eine automatisch erzeugte Kennzahl.

Ausschreibung & Vergabe

Der Anschluss ist indirekt: bestätigte Projektziele, Datenanforderungen und Kostenannahmen können Vergabe und Beschaffung vorbereiten. Die zuständigen Fachleute müssen sie in belastbare Leistungsanforderungen überführen. Der Service ersetzt keine geprüfte Ausschreibung.

Bauausführung & Baustellenmanagement

Frühe Risiko- und Kostenannahmen können eine Ausgangsbasis für die spätere Projektsteuerung liefern. Bauleitung und Projektverantwortliche müssen sie mit dem tatsächlichen Verlauf abgleichen. Bei Abweichungen ist zu prüfen, welche frühen Annahmen für die weitere Steuerung angepasst werden müssen.

Betrieb & Instandhaltung

Gebäude-, Nutzungs- und Energieinformationen helfen, Bestands- und Sanierungsoptionen vorzustrukturieren. Betreiber und Fachplanung prüfen die technischen Maßnahmen und aktualisieren die Annahmen. Die Angaben bereiten die Prüfung möglicher Maßnahmen vor und müssen zum jeweiligen Gebäude und Nutzungsstand passen.

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Bestands- und Nutzungsszenarien können die Vorentscheidung zwischen Erhalt, Umbau und Ersatz vorbereiten. Materialqualität, Schadstoffe und Rückbaubarkeit benötigen eigene Fachprüfungen. Die Szenarien liefern dafür eine frühe Orientierung; die konkrete Ausführung hängt von diesen ergänzenden Befunden ab.

Für wen Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Auftraggeber erhalten strukturierte Optionen für die nächste Vertiefung. Sie legen Ziele, Kriterien und Entscheidungskompetenzen fest und tragen den Aufwand für Prüfung und Nachrecherche. Einheitliche Kriterien erleichtern den Vergleich der Optionen; örtliche Besonderheiten und Informationslücken müssen dabei sichtbar bleiben.

Projektentwickler und Investoren

Entwickler und Investoren können mehr Fälle nach einheitlichen Kriterien vorsortieren. Lokale Marktkenntnis, Datenrechte und belastbare Kostenannahmen bleiben erforderlich. Regelmäßige Abläufe sind berichtet; die endgültige Investitionsentscheidung und ihre Begründung bleiben fachlich verantwortet.

Öffentliche Hand, Kommunen und Vergabestellen

Kommunen können Bedarfs-, Wohnungsmarkt- und Gebäudedaten gemeinsam auswerten. Zuständigkeit, nachvollziehbare Kriterien und zugelassene Datennutzung bleiben Teil der Aufgabe. Kleine Stellen benötigen einen tragfähigen Prüf- und Pflegeprozess, damit die verwendeten Kriterien und Datenstände für die weitere Abwägung nachvollziehbar bleiben.

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices verknüpft ist

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

Objekt- und Geometriebezüge unterstützen die Verbindung von Kennwerten mit frühen Varianten und Bestandsinformationen. Für die Weitergabe an BIM-basierte Planung ist zu prüfen, welche Objekte und Informationen tatsächlich verknüpft sind und wie Änderungen nachgeführt werden. PDF-Ausgabe oder 3D-Geometrie allein bilden diese Verbindung noch nicht vollständig ab.

Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen

Datenprodukt
Wiederverwendbare Datenprodukte stellen gepflegte Informationen für fortlaufende Vorprüfungs- und Beratungsleistungen bereit.
Entscheidungsunterstützung durch Daten und Modelle
Die Verbindung von Daten, Modellen und Entscheidungskriterien macht aus einzelnen Analysen wiederholbare Beratungs- und Entscheidungsleistungen.
GeoAI
GeoAI erschließt räumliche Merkmale und Potenziale als Baustein datengetriebener Standort- und Projektanalysen.
Portfolioanalyse
Die Portfolioanalyse vergleicht mehrere Projekte oder Gebäude und unterstützt übergreifende Priorisierungsentscheidungen.
Prädiktive Analyse
Prognosemodelle ergänzen den Blick auf den heutigen Datenstand um erwartete Entwicklungen für Projekt- und Portfolioentscheidungen.
Raumbezogene Entscheidungsunterstützung
Raumbezogene Analysen verbinden Standortinformationen mit fachlichen Fragen der Projektentwicklung und Flächenbewertung.
Szenarioplanung
Szenarien zeigen, wie sich veränderte Annahmen auf Projektoptionen und deren Bewertung auswirken.

Quellen und Evidenz zu Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices

Die Quellenangaben dokumentieren die fachliche Grundlage des Impulsprofils. Öffnen Sie bei Bedarf die Verwendung im Profil, um zu den belegten Textstellen zurückzukehren.

  1. Quelle 1

    Connected Urban Twins – Projektabschluss und Wissensspeicher

    Herausgeber
    Hamburg, Leipzig, München
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Amtliche Projektprimärquelle
    Geltungsbereich
    Offizielle Projektseite zu Zeitraum und Funktionsarten; keine unabhängige Nutzenmessung.

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    Verwendung im Profil (2 Textstellen)

  2. Quelle 2

    Belmap4EU

    Herausgeber
    ESA Space Solutions / GIM
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Amtliche Projektprimärquelle
    Geltungsbereich
    Projektsteckbrief mit Statusupdate 07.05.2026 und Demonstrationsstart Dezember 2025; Publikationsdatum unbekannt, laufende Demonstration.

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    Verwendung im Profil (5 Textstellen)

  3. Quelle 3

    Artificial intelligence in construction report 2025

    Herausgeber
    RICS
    Publiziert
    2025
    Quellentyp
    Verbandsbericht / offizielle Erläuterung
    Geltungsbereich
    Originalbericht mit Methoden und Ergebnissen einer subjektiven globalen Onlinebefragung; keine spezifische Wirkungsevaluation von Projektentwicklungs- und Entscheidungsservices.

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    Verwendung im Profil (6 Textstellen)

  4. Quelle 4

    Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen

    Herausgeber
    syte / benannter Kunde DAL Real Estate Management
    Publiziert
    13.10.2025
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Vollständiger Anbieterfallbericht mit Finn Niesel; tatsächlicher Ablauf beschrieben, keine Stichprobe oder kontrollierte Wirkungsanalyse.

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    Verwendung im Profil (20 Textstellen)

  5. Quelle 5

    Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte

    Herausgeber
    syte / benannter Kunde DKM Immobilien
    Publiziert
    05.01.2026
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Anbieterbericht mit Ole Damer und Vorher-Nachher-Ablauf; qualitative Kundeneigenangabe über den Anbieterkanal, veröffentlicht am 05.01.2026.

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    Verwendung im Profil (8 Textstellen)

  6. Quelle 6

    Was ist die KI-Prognose und wie wird das KI-Potenzial ermittelt?

    Herausgeber
    syte
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Produktfunktion konkret beschrieben, keine unabhängigen Tests, Versions- und Testmetriken fehlen; undatiert, nur Funktionskontext.

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    Verwendung im Profil (4 Textstellen)

  7. Quelle 7

    Neu bei syte: Informationen zu Bebauungsplänen in der Plattform

    Herausgeber
    syte
    Publiziert
    03.03.2026
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Datierte Produktbeschreibung mit expliziten regionalen Abdeckungslücken und Zustandsanzeigen; keine externe Abdeckungsprüfung.

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    Verwendung im Profil (5 Textstellen)

  8. Quelle 8

    Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen

    Herausgeber
    syte
    Publiziert
    20.10.2025
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Expliziter Funktionsvergleich vorher/nachher; Verfügbarkeit laut Anbieter, Nutzungsausweitung und Genauigkeit nicht gemessen.

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    Verwendung im Profil (6 Textstellen)

  9. Quelle 9

    When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models

    Herausgeber
    C. Kmen, G. Navratil, I. Giannopoulos / AGILE GIScience Series
    Publiziert
    2026
    Quellentyp
    Originalforschung
    Geltungsbereich
    Originalarbeit mit zeitlichem Vergleich für Wiener Neubauwohnungen; proprietäre Daten und Code sowie retrospektive räumliche Merkmale begrenzen Replikation und historische Realitätsnähe.

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    Verwendung im Profil (5 Textstellen)

  10. Quelle 10

    Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal

    Herausgeber
    S. Popelier et al. / Homiwoo und École Polytechnique
    Publiziert
    13.03.2026
    Quellentyp
    Originalforschung
    Geltungsbereich
    Originalpreprint mit Datensätzen, Splits und Vergleichen sowie Industrie-Koautoren; keine externe Serviceevaluation. Zeitspannen und Parameterangaben sind im Text teilweise widersprüchlich.

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    Verwendung im Profil (6 Textstellen)

  11. Quelle 11

    On the Performance of LLMs for Real Estate Appraisal

    Herausgeber
    M. Geerts et al. / KU Leuven, Southampton, Ghent
    Publiziert
    13.06.2025
    Quellentyp
    Originalforschung
    Geltungsbereich
    Originalpreprint mit vier historischen Datensätzen und Unsicherheitsprüfung; kein aktueller Produktvergleich und keine kausale Evaluation.

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    Verwendung im Profil (3 Textstellen)

  12. Quelle 12

    Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study

    Herausgeber
    R. Alva Principe, M. Viviani, N. Chiarini / Milano-Bicocca und Datasinc; LDK2025
    Publiziert
    September 2025
    Quellentyp
    Originalforschung
    Geltungsbereich
    Originalpublikation, S.243–254, mit kleinem domänenspezifischem Test und Anbieterbeteiligung; Gesamtkosten nicht gemessen, Publikationsmonat September 2025 ohne angegebenen Tag.

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    Verwendung im Profil (5 Textstellen)

  13. Quelle 13

    LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies

    Herausgeber
    M. B. Matias et al. / NOVA und Universidade de Lisboa
    Publiziert
    09.06.2025
    Quellentyp
    Originalforschung
    Geltungsbereich
    Grundlage ist das Originalabstract; der Aussageumfang beschränkt sich auf den benannten kommunalen Piloten und die Funktionsbeschreibung.

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    Verwendung im Profil (6 Textstellen)

  14. Quelle 14

    Technologie – Geo AI Engine, App und API

    Herausgeber
    syte
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Anbieter- und Kundenbericht
    Geltungsbereich
    Anbieterbeschreibung der Funktionen; genaue Modellversion, Testdesign und Fehlerangaben fehlen. Die angegebenen Datenmengen lassen Qualität und tatsächliche Nutzung offen.

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  15. Quelle 15

    Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions

    Herausgeber
    RICS
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Verbandsbericht / offizielle Erläuterung
    Geltungsbereich
    Grundlage sind die offizielle Standardseite und FAQ zur Erläuterung des eigenen Berufsrahmens und seiner Geltungsgrenzen; kein Firmenaudit zur tatsächlichen Einhaltung.

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    Verwendung im Profil (8 Textstellen)

  16. Quelle 16

    Connected Urban Twins – Project Report

    Herausgeber
    Freie und Hansestadt Hamburg, Senatskanzlei; Partnerstädte Leipzig und München
    Publiziert
    undatiert
    Quellentyp
    Amtliche Projektprimärquelle
    Geltungsbereich
    Offizieller Abschlussbericht mit kommunalen Eigenangaben zu 2021–2025; kein kontrollierter KI-Effekt. Ausgabezeitpunkt der englischen Datei nicht eindeutig.

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    Verwendung im Profil (7 Textstellen)
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