26.02.2026 Technische Due Diligence als Brücke zwischen Immobilie und System
Die Immobilienanalyse sieht sich mit wachsenden Datenmengen aus ESG- und Planungsanforderungen konfrontiert, die gegen komplexe Businessmodels geprüft werden sollen. Es stellt sich deshalb nicht die Frage, ob Software eingesetzt werden sollte, sondern wie die Waage zwischen Betrachtungsumfang und -tiefe für den jeweiligen Anwendungsfall zu justieren ist. Während spannende SaaS-Lösungen zumeist generalistische Anwender bedienten, lag das obere Ende der technischen Betrachtungstiefe auf digitaler Ebene bislang brach.
Um auch die technische Immobilienberatung mit den sich verändernden Ansprüchen zu vereinbaren, hat CASE Real Estate gemeinsam mit Softwareentwicklern und Data Engineers das KI-System EFRON™ entwickelt. Leistungen von der Technischen Due Diligence bis zur energetischen Bestandssanierung werden damit auf Basis echter Daten haftungssicher abgebildet, ohne Prozesskontrolle oder Verlässlichkeit abzugeben.
EFRON™als digitaler Kollege im Prozess
EFRON™wurde schrittweise und über mehrere Monate hinweg "eingearbeitet" wie ein neuer Kollege, mit klaren Handlungsanweisungen, definierten Qualitätschecks und dem stetigen Feedback unserer Ingenieure. So wurden laufend Erkenntnisse aus Projekten dokumentiert und methodisch in Prozesslogik sowie Code übersetzt. Das Ergebnis ist eine anhand von realen Projekten geschärfte Konsistenz zwischen Input und Output – wiederholbar für Einzelobjekte und Portfolios.
Ein zentrales Element für die Ergebnisqualität bleibt die Integration der geprüften Vor-Ort-Realität aus Objektbegehungen. Die Brücke zwischen physischer Immobilie und digitaler Auswertung entsteht nicht automatisch durch ein Modell, sondern durch die Kombination aus Datenbasis, definierter Fachlogik und menschlicher Validierung.
Zitat - Sebastian Eisenhardt, kaufmännischer Geschäftsführer CASE Real Estate:
"Für uns war entscheidend, Software nicht als Blackbox einzusetzen, sondern als gläsernen, auditierbaren Prozess. Der Mensch bleibt final verantwortlich, aber KI verschiebt den Fokus weg von repetitiver Datenarbeit hin zur Plausibilisierung und Bewertung von Sachverhalten."
Wo der Engpass wirklich liegt
Der größte Aufwand einer technischen Analyse liegt vor dem Schreiben des Berichts. Unterlagen müssen gesichtet, Inhalte extrahiert, Widersprüche erkannt, Plausibilitäten hergestellt und fachlich bewertet werden. In großen Neubauprojekten oder Portfolios wächst die Textmenge im Datenraum schnell auf zehntausende Seiten. In solchen Konstellationen entscheidet nicht nur die Expertise, sondern auch die Fähigkeit, Informationen strukturiert, konsistent und disziplinübergreifend in belastbare Aussagen zu überführen. Genau hier setzt EFRON™an. Er ist nicht als CapEx-Benchmark-Tool mit vereinfachten Eingaben konzipiert, sondern verarbeitet die vollständige objektspezifische Datenbasis über alle relevanten technischen Disziplinen hinweg zu einem TDD-Report – vom Baurecht über Brandschutz und Wärmeschutz bis hin zu Flächen- und ESG-Bewertungen.
Aus heterogenen Unterlagen entsteht dabei eine konsistente, hierarchisch strukturierte Datenbasis, die auch bei nachgelieferten oder widersprüchlichen Informationen stabil bleibt. Auf dieser Grundlage bereitet EFRON™die fachliche Auswertung nach klar definierten Regeln vor: welche Informationen für welche Bewertung erforderlich sind, wie sie einzuordnen sind, welche Quellen im Konfliktfall maßgeblich sind und wie Maßnahmen sowie CapEx methodisch sauber abgeleitet werden. Er interpretiert nicht frei, sondern agiert innerhalb eines von Ingenieuren entwickelten Systems. Die daraus entstehenden fachlichen Erstbewertungen werden von Experten geprüft und in einen formatierten Report überführt. Gleichzeitig lassen sich die Ergebnisse als strukturierter Datensatz in kundeneigene Systeme integrieren. So wird die systematische Analyse auch größerer Bestände deutlich effizienter, ohne an fachlicher Tiefe zu verlieren.
Wie sich der Prozess in der Praxis verändert
Bevor EFRON™in Live-Projekten zum Einsatz kam, wurde das System an realen Projekten gegen konventionelle Ergebnisse getestet. Geprüft wurden Berichtsumfang, Findings, Berechnungslogik, Datenabdeckung und Konsistenz. Eine Erkenntnis daraus war, dass nicht nur die Geschwindigkeit steigt, sondern die Taktung des gesamten Analyseprozesses verändert wird.
Tag 1: Fachlicher Erstentwurf in kurzer Zeit. Erste Findings, Fragestellungen und ein Berichtsentwurf inklusive CapEx-Ansatz stehen nach dem Einspielen von Datenraum und Parametern kurzfristig zur Verfügung. Der Mensch würdigt und gibt den Arbeitsstand frei.
Tag 2: Vor-Ort-Realität wird systematisch zurückgeführt. In der Begehung werden Annahmen validiert, Abweichungen identifiziert und individuelle Sachverhalte fachlich aufgenommen. Geprüfte Erkenntnisse fließen strukturiert in die Datenbasis ein.
Tag 3: Finalisierung und Updates. Neue Unterlagen oder Rückmeldungen lassen sich als Datenupdate verarbeiten. Ergebnisveränderungen werden transparent gemacht und in einen nachvollziehbaren Freigabeprozess gegeben.
Transparenz statt Blackbox
In Fachkreisen richtet sich KI-Skepsis häufig gegen mangelnde Ergebnistransparenz. Woher stammt beispielsweise eine Information und wie wird sie abgeleitet? Um dem vorzubeugen, setzt EFRON™auf eine gläserne Produktion. Ergebnisse entstehen aus vielen granularen Prozessschritten, die in einem Dashboard nachvollzogen werden können. Jeder Schritt, von der Extraktion über Faktenbildung, bis zu Empfehlungen, quantitativen Ansätzen und Textbausteinen ist protokolliert und mit der Primärquelle hinterlegt. Experten können jederzeit eingreifen.
Der Human-in-the-Loop ist fest verankert. Am Ende bleibt der Mensch für Validierung, Berechnung und Freigabe verantwortlich und wahrt damit die erforderliche Sorgfalt.
Warum nicht einfach ein generisches LLM
Auf den ersten Blick wirkt es naheliegend, ein allgemeines Sprachmodell für die Immobilienanalyse zu nutzen. In professionellen Setups stößt dieser Ansatz jedoch typischerweise an Grenzen:
Konsistenz: Es ist schwer sicherzustellen, dass alle Dokumente korrekt berücksichtigt und Widersprüche methodisch aufgelöst werden.
Transparenz: Belastbare Analysen brauchen Quellenbezug, Prüfpfade und nachvollziehbare Ableitungen, nicht nur eine gut formulierte Antwort.
Skalierbarkeit: Zwischen der Auswertung von dutzenden oder tausenden Dokumenten liegen Welten. Datenpipeline und Rechenleistung werden zu entscheidenden Faktoren.
Fachlicher Ordnungsrahmen: Modelle liefern erst dann belastbare Resultate, wenn klar definiert ist, welche Informationen relevant sind, wie diese fachlich einzuordnen sind und wann geschlossen werden müssen.
Datensicherheit: Im Transaktionsumfeld sind DSGVO und Datensicherheit zentrale Anforderungen. Dies erfordert professionelle technische, vertragliche und organisatorische Maßnahmen.
Ein neuer Erwartungsstandard
EFRON™dient der Immobilienanalyse nicht mit vereinfachten Benchmarks, sondern mit der vollständigen objektspezifischen Datenbasis hinter eine Glasscheibe, ergänzt um die von Ingenieuren geprüfte Vor-Ort-Realität. Diese belastbare und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage ist sowohl im Bestand als auch in Transaktionen von Vorteil.
Für Asset Manager werden Portfolio-Screenings weniger ressourcenintensiv. Es kann eine technische Datenbasis für standardisierte Auswertung geschaffen werden, die gegenüber einer TDD keine fachlichen Abstriche macht und in Drittsysteme übertragbar ist.
Transaktionen gewinnen derweil an Stabilität. Red Flag Reports und CapEx werden früher belastbar und lassen sich besser in Varianten abbilden. Die Vorprüfung von Opportunitäten kann so mit einer nie dagewesenen Präzision und Geschwindigkeit erfolgen - Dead-Deal-Cost werden minimiert.
Um auch die technische Immobilienberatung mit den sich verändernden Ansprüchen zu vereinbaren, hat CASE Real Estate gemeinsam mit Softwareentwicklern und Data Engineers das KI-System EFRON™ entwickelt. Leistungen von der Technischen Due Diligence bis zur energetischen Bestandssanierung werden damit auf Basis echter Daten haftungssicher abgebildet, ohne Prozesskontrolle oder Verlässlichkeit abzugeben.
EFRON™als digitaler Kollege im Prozess
EFRON™wurde schrittweise und über mehrere Monate hinweg "eingearbeitet" wie ein neuer Kollege, mit klaren Handlungsanweisungen, definierten Qualitätschecks und dem stetigen Feedback unserer Ingenieure. So wurden laufend Erkenntnisse aus Projekten dokumentiert und methodisch in Prozesslogik sowie Code übersetzt. Das Ergebnis ist eine anhand von realen Projekten geschärfte Konsistenz zwischen Input und Output – wiederholbar für Einzelobjekte und Portfolios.
Ein zentrales Element für die Ergebnisqualität bleibt die Integration der geprüften Vor-Ort-Realität aus Objektbegehungen. Die Brücke zwischen physischer Immobilie und digitaler Auswertung entsteht nicht automatisch durch ein Modell, sondern durch die Kombination aus Datenbasis, definierter Fachlogik und menschlicher Validierung.
Zitat - Sebastian Eisenhardt, kaufmännischer Geschäftsführer CASE Real Estate:
"Für uns war entscheidend, Software nicht als Blackbox einzusetzen, sondern als gläsernen, auditierbaren Prozess. Der Mensch bleibt final verantwortlich, aber KI verschiebt den Fokus weg von repetitiver Datenarbeit hin zur Plausibilisierung und Bewertung von Sachverhalten."
Wo der Engpass wirklich liegt
Der größte Aufwand einer technischen Analyse liegt vor dem Schreiben des Berichts. Unterlagen müssen gesichtet, Inhalte extrahiert, Widersprüche erkannt, Plausibilitäten hergestellt und fachlich bewertet werden. In großen Neubauprojekten oder Portfolios wächst die Textmenge im Datenraum schnell auf zehntausende Seiten. In solchen Konstellationen entscheidet nicht nur die Expertise, sondern auch die Fähigkeit, Informationen strukturiert, konsistent und disziplinübergreifend in belastbare Aussagen zu überführen. Genau hier setzt EFRON™an. Er ist nicht als CapEx-Benchmark-Tool mit vereinfachten Eingaben konzipiert, sondern verarbeitet die vollständige objektspezifische Datenbasis über alle relevanten technischen Disziplinen hinweg zu einem TDD-Report – vom Baurecht über Brandschutz und Wärmeschutz bis hin zu Flächen- und ESG-Bewertungen.
Aus heterogenen Unterlagen entsteht dabei eine konsistente, hierarchisch strukturierte Datenbasis, die auch bei nachgelieferten oder widersprüchlichen Informationen stabil bleibt. Auf dieser Grundlage bereitet EFRON™die fachliche Auswertung nach klar definierten Regeln vor: welche Informationen für welche Bewertung erforderlich sind, wie sie einzuordnen sind, welche Quellen im Konfliktfall maßgeblich sind und wie Maßnahmen sowie CapEx methodisch sauber abgeleitet werden. Er interpretiert nicht frei, sondern agiert innerhalb eines von Ingenieuren entwickelten Systems. Die daraus entstehenden fachlichen Erstbewertungen werden von Experten geprüft und in einen formatierten Report überführt. Gleichzeitig lassen sich die Ergebnisse als strukturierter Datensatz in kundeneigene Systeme integrieren. So wird die systematische Analyse auch größerer Bestände deutlich effizienter, ohne an fachlicher Tiefe zu verlieren.
Wie sich der Prozess in der Praxis verändert
Bevor EFRON™in Live-Projekten zum Einsatz kam, wurde das System an realen Projekten gegen konventionelle Ergebnisse getestet. Geprüft wurden Berichtsumfang, Findings, Berechnungslogik, Datenabdeckung und Konsistenz. Eine Erkenntnis daraus war, dass nicht nur die Geschwindigkeit steigt, sondern die Taktung des gesamten Analyseprozesses verändert wird.
Tag 1: Fachlicher Erstentwurf in kurzer Zeit. Erste Findings, Fragestellungen und ein Berichtsentwurf inklusive CapEx-Ansatz stehen nach dem Einspielen von Datenraum und Parametern kurzfristig zur Verfügung. Der Mensch würdigt und gibt den Arbeitsstand frei.
Tag 2: Vor-Ort-Realität wird systematisch zurückgeführt. In der Begehung werden Annahmen validiert, Abweichungen identifiziert und individuelle Sachverhalte fachlich aufgenommen. Geprüfte Erkenntnisse fließen strukturiert in die Datenbasis ein.
Tag 3: Finalisierung und Updates. Neue Unterlagen oder Rückmeldungen lassen sich als Datenupdate verarbeiten. Ergebnisveränderungen werden transparent gemacht und in einen nachvollziehbaren Freigabeprozess gegeben.
Transparenz statt Blackbox
In Fachkreisen richtet sich KI-Skepsis häufig gegen mangelnde Ergebnistransparenz. Woher stammt beispielsweise eine Information und wie wird sie abgeleitet? Um dem vorzubeugen, setzt EFRON™auf eine gläserne Produktion. Ergebnisse entstehen aus vielen granularen Prozessschritten, die in einem Dashboard nachvollzogen werden können. Jeder Schritt, von der Extraktion über Faktenbildung, bis zu Empfehlungen, quantitativen Ansätzen und Textbausteinen ist protokolliert und mit der Primärquelle hinterlegt. Experten können jederzeit eingreifen.
Der Human-in-the-Loop ist fest verankert. Am Ende bleibt der Mensch für Validierung, Berechnung und Freigabe verantwortlich und wahrt damit die erforderliche Sorgfalt.
Warum nicht einfach ein generisches LLM
Auf den ersten Blick wirkt es naheliegend, ein allgemeines Sprachmodell für die Immobilienanalyse zu nutzen. In professionellen Setups stößt dieser Ansatz jedoch typischerweise an Grenzen:
Konsistenz: Es ist schwer sicherzustellen, dass alle Dokumente korrekt berücksichtigt und Widersprüche methodisch aufgelöst werden.
Transparenz: Belastbare Analysen brauchen Quellenbezug, Prüfpfade und nachvollziehbare Ableitungen, nicht nur eine gut formulierte Antwort.
Skalierbarkeit: Zwischen der Auswertung von dutzenden oder tausenden Dokumenten liegen Welten. Datenpipeline und Rechenleistung werden zu entscheidenden Faktoren.
Fachlicher Ordnungsrahmen: Modelle liefern erst dann belastbare Resultate, wenn klar definiert ist, welche Informationen relevant sind, wie diese fachlich einzuordnen sind und wann geschlossen werden müssen.
Datensicherheit: Im Transaktionsumfeld sind DSGVO und Datensicherheit zentrale Anforderungen. Dies erfordert professionelle technische, vertragliche und organisatorische Maßnahmen.
Ein neuer Erwartungsstandard
EFRON™dient der Immobilienanalyse nicht mit vereinfachten Benchmarks, sondern mit der vollständigen objektspezifischen Datenbasis hinter eine Glasscheibe, ergänzt um die von Ingenieuren geprüfte Vor-Ort-Realität. Diese belastbare und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage ist sowohl im Bestand als auch in Transaktionen von Vorteil.
Für Asset Manager werden Portfolio-Screenings weniger ressourcenintensiv. Es kann eine technische Datenbasis für standardisierte Auswertung geschaffen werden, die gegenüber einer TDD keine fachlichen Abstriche macht und in Drittsysteme übertragbar ist.
Transaktionen gewinnen derweil an Stabilität. Red Flag Reports und CapEx werden früher belastbar und lassen sich besser in Varianten abbilden. Die Vorprüfung von Opportunitäten kann so mit einer nie dagewesenen Präzision und Geschwindigkeit erfolgen - Dead-Deal-Cost werden minimiert.
