Der nächste Super-Eingang für Immobilienfachleute ist erschienen.

Wenn ein Immobilienforscher Branchenanalysen durchführt, öffnet er Datenbanken, wählt statistische Zeiträume und Verkaufsdefinitionen aus, exportiert Daten und führt in Excel Sortierungen und Vorjahresvergleiche durch. Wenn er außerdem Unternehmen mit auffälligen Rangänderungen identifizieren möchte, muss er historische Ranglisten durchsehen, Unternehmensdaten prüfen und anschließend eine Reihe von Beurteilungen zusammenstellen. Allein der Schritt der Kreuzanalyse dauert oft mehrere Stunden.

Heute wird dieser gesamte Prozess auf einen einzigen Satz reduziert.

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Immobilien-Datenbanken wie CRIC werden zu Fähigkeiten, auf die KI direkt zugreifen kann.

Am 1. September hat Mingyuan Yunke offiziell angekündigt, dass es sich dem MCP-Connector von WorkBuddy anschließt; am 7. September hat auch Deep Intelligence Link · Immobiliendaten mit CRIC-Daten offiziell den Beitritt angekündigt. Der sogenannte Connector ermöglicht im Wesentlichen, dass externe Dienste zu Tools werden, die KI bei der Ausführung von Aufgaben selbstständig aufrufen kann.

Diese beiden Tools liefern einerseits externe Daten für die Immobilienbranche und greifen andererseits in die internen Betriebsabläufe von Unternehmen ein. Wenn beide direkt von KI aufgerufen werden können, müssen Benutzer nur alle Datenquellen hinzufügen und dann Anforderungen stellen, und die KI entscheidet, welche Tools aufgerufen werden sollen.

Die wahre Bedeutung des Super-Einstiegs liegt genau darin – für KI mit ausreichenden Datenquellen kann sie die Beurteilung „wen man aufrufen soll“ für den Benutzer übernehmen und den Prozess der Suche und Integration abschließen.

Dies erklärt auch, warum das „exklusive Praktikanten“-Konzept, das seit zwei Jahren von generativen großen Modellen propagiert wird, bisher nur schwer in Produktivumgebungen umgesetzt werden konnte. KI kann Begriffe wie „Eigenkapitaldefinition“ und „Landprämienrate“ verstehen, aber sie kann nicht aus dem Nichts wissen, wie viele Wohnungen ein bestimmtes Immobilienunternehmen in diesem Jahr verkauft hat.

Daher sind in der heutigen Zeit der florierenden Entwicklung generativer Modelle validierte, von KI aufrufbare Datendienste, die in Geschäftsszenarien eingebettet sind, umso wertvoller.

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Wir haben sofort nach Erhalt der Beitrittsnachricht mit dem Test begonnen.

Öffnen Sie WorkBuddy, fügen Sie den Connector „Deep Intelligence Link · Immobiliendaten“ hinzu, wählen Sie ein kostenloses Modell aus und geben Sie direkt ein: „Welche Veränderungen gibt es bei den TOP 100 der Immobilienunternehmen nach dem Gesamtumsatz von Januar bis August 2026?“ Nach 11 Minuten und 9 Sekunden lieferte es die Antwort, ohne dass ein Mensch eingreifen musste. Die Antwort umfasst die Schwellenwerte der verschiedenen Stufen, den Gesamtumsatz der Top-100-Unternehmen, die Vorjahresveränderungen der Unternehmen, die Liste der Unternehmen, die in die Rangliste eingetreten oder aus ihr ausgeschieden sind, sowie weitere zu prüfende anormale Daten.

Antwort von WorkBuddy

Früher mussten Forscher diese Arbeit selbst durchführen: Tabellen erstellen, Daten bereinigen, vergleichen und dann aus einer Vielzahl von Zahlen die relevanten Punkte herausfiltern. Jetzt kann die KI die erste Runde der Filterung abschließen.

Aber bei unserem Test stießen wir schnell auf das typischste Problem der Immobilienbranche: die Definition von Statistikbereichen.

Wir haben nach den „TOP 100 nach Gesamtumsatz“ gefragt, aber das Ergebnis wurde tatsächlich nach der Eigenkapitaldefinition geliefert. WorkBuddy hat diesen Unterschied erkannt und zu Beginn der Antwort ausdrücklich darauf hingewiesen, dass die Gesamtumsatzdaten separat abgerufen werden müssen.

Für eine Teststichprobe ist dies jedoch wertvoller als eine perfekte Antwort. Denn es zeigt: Die KI kann bereits viele grundlegende Arbeiten für Immobilienfachkräfte erledigen, aber sie kann noch nicht die Datenbeurteilung durch Fachkräfte übernehmen.

Gesamtumsatzdefinition und Eigenkapitaldefinition scheinen nur zwei Begriffe zu sein, aber dahinter stehen unterschiedliche Statiklogiken. Egal wie schnell die KI rechnet, wenn die Frage am Einstiegspunkt selbst falsch gestellt ist, kann man am Ende trotzdem ein Ergebnis erhalten, bei dem „die falsche Frage korrekt beantwortet wurde“.

Daher ersetzt die KI nicht den „Koch“, sondern den „Küchenhelfer“. Das bedeutet aber nicht, dass KI nur ein Hilfswerkzeug ist. Im Gegenteil: Wenn die Daten von CRIC, die Geschäftssysteme von Mingyuan sowie weitere unternehmensinterne Wissensdatenbanken, CRM, ERP und professionelle Tools zu Fähigkeiten werden, auf die KI zugreifen kann, wird KI zum einheitlichen Einstiegspunkt für alle Aufgaben. Benutzer müssen nicht mehr separat Datenbanken öffnen, Excel exportieren und historische Ranglisten durchsehen, sondern übergeben die Anforderung direkt an die KI, die entscheidet, was aufgerufen und wie es integriert wird.

Mit anderen Worten: Der Super-Einstieg ist nicht das Ende der Entscheidungsfindung, sondern der Beginn der Aufgabe. Er ersetzt keine fachliche Beurteilung, aber er beschleunigt den Beginn jeder Arbeit.

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Der Super-Einstieg ist nicht nur eine Veränderung auf der Benutzerseite, sein Auftreten wird ein seit vielen Jahren bestehendes Geschäft beeinflussen.

Einer der wichtigsten Werte von CRIC in der Vergangenheit bestand darin, verstreute Immobilieninformationen zu sammeln, zu verarbeiten und zu erforschen und sie dann in Datenbanken, Ranglisten und Berichte umzuwandeln. Außerdem hat es die seit Jahren angesammelten Daten, professionellen Erfahrungen und Branchenkenntnisse weiter für KI-Produkte eingesetzt. 2025 hat CRIC einen KI-Assistenten für Immobilienverwaltungsunternehmen auf den Markt gebracht und versucht, über MCP den unternehmenseigenen KI-Plattformen den Zugriff auf seine Wissens- und Informationsdienste in natürlicher Sprache zu ermöglichen.

Mit anderen Worten: KI „tötet“ die Datenquellenunternehmen nicht unbedingt, sondern zwingt diese Unternehmen möglicherweise dazu, neu zu definieren, was sie verkaufen.

Mingyuan Yun ist ein weiteres direkteres Beispiel. In der Vergangenheit war das Kern-Geschäftsmodell der digitalen Immobiliendienstleistungen klar: Verkauf von Software, SaaS-Abonnements und digitalen Modulen, wobei den Unternehmen Abonnement- und Dienstleistungsgebühren berechnet wurden. Nachdem die Immobilienbranche jedoch in eine Bestandsanpassung eingetreten ist, sind die Budgets der Kunden zurückgegangen, und das traditionelle SaaS selbst steht unter Wachstumsdruck.

Die von Mingyuan Yun an der Hongkonger Börse veröffentlichten Leistungszahlen zeigen, dass im Jahr 2025 ein Umsatz von etwa 1,284 Milliarden Yuan erzielt wurde, und das Unternehmen hat ausdrücklich KI-Innovationen als wichtige Wachstumsrichtung für die Zukunft festgelegt. In früheren Geschäftsplänen hat das Unternehmen bereits „KI + SaaS“ vorgeschlagen und die Erweiterung von der abonnementbasierten Gebührenberechnung hin zur verbrauchsabhängigen Gebührenberechnung erforscht; auf der Leistungskonferenz 2026 hat Mingyuan Yun ausdrücklich erwähnt, dass einige KI-Produkte versuchen, nach Ergebnissen abzurechnen.

Immer mehr Unternehmen, die eine KI-Transformation durchführen, verfolgen den Ansatz von „Result as a Service (RaaS)“, und KI entwickelt sich zu einem „siliziumbasierten Mitarbeiter“, der selbstständig arbeiten kann und für den nach den Geschäftsergebnissen bezahlt wird.

Aber RaaS wird nicht über Nacht erreicht. Wie ist das Ergebnis zu definieren? Nach der Anzahl der generierten Ranglisten oder nach der Konversionsrate von Marketing-Leads? Wie ist die Verantwortung zu regeln, wenn die von der KI getroffene Beurteilung abweicht? Sind die Kunden bereit, für Schlussfolgerungen zu bezahlen, deren „Prozess nicht sichtbar“ ist? Diese Fragen bestimmen direkt, ob RaaS erfolgreich umgesetzt werden kann.

Die aktuellen Erkundungen von CRIC und Mingyuan Yun versuchen gerade, zuerst im Bereich der „prüfbaren Ergebnisse“ einzusteigen – beispielsweise bei der Generierung von Ranglisten, der Überwachung von Wettbewerbern und der Konversion von Marketing-Leads. Wer als Erster die „Ergebnisse“ standardisieren und prüfbar machen kann, wird im kommerziellen Wettbewerb um KI in der Immobilienbranche die Oberhand gewinnen.

Was wirklich bezahlenswert ist, wird sich allmählich von „Sie liefern mir eine Rangliste“ zu „Sie helfen mir, das Problem zu lösen“ wandeln. Voraussetzung ist jedoch, dass diese „Lösung“ messbar, vertrauenswürdig und nachvollziehbar verantwortlich ist. Das bedeutet, dass der größte zukünftige Wettbewerb der Immobiliendienstleister darin besteht, wessen Daten ausreichend autoritativ sind und wessen Verständnis für das Geschäft ausreichend tief ist.

Wenn die Daten von CRIC, die Geschäftssysteme von Mingyuan sowie weitere von Institutionen erfasste Daten, unternehmensinterne Wissensdatenbanken, CRM, ERP und professionelle Tools zu Fähigkeiten werden, auf die KI zugreifen kann, verändert sich nicht nur ein einzelnes Tool.

Für Immobilienfachkräfte ändert sich der Einstiegspunkt für die Arbeit; für Dienstleister wie CRIC und Mingyuan ändert sich der Einstiegspunkt für das Geschäft.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Future Can Rest“, Autor: Zhang Guohao, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.