1. Lage und Nutzung
Mikro- und Makrolage, Nachfragegruppen, Erreichbarkeit und Nutzungsbeschränkungen. In Freiburg etwa unterscheiden wir studentische Vermietung, Familienwohnungen und gewerbliche EG-Flächen klar voneinander.
Methodik
Vier Felder, bevor eine Empfehlung entsteht
Unsere Methodik beschreibt, wie wir Objekte lesen — und wo automatisierte Verfahren in der Analyse von Immobilieninvestitionen sinnvoll ergänzen, ohne die Urteilskraft zu ersetzen.
2. Ertrag und Kosten
Ist-Mieten, marktübliche Spannen, nicht umlagefähige Kosten, Leerstandszeiten und realistische Instandhaltungsblöcke. Hier zeigen sich häufig die größten Abweichungen zu optimistischen Exposés.
3. Substanz und Dokumente
Energiekennwerte, erkennbare Sanierungsstaus, offene Mängelhinweise und die Qualität der vorliegenden Verträge. Fehlende Unterlagen markieren wir als Risiko, nicht als Fußnote.
4. Modellkritik
Wir prüfen, welche Datenquellen und Vergleichsobjekte in KI-gestützten oder automatisierten Berichten stecken, welche Annahmen stillschweigend gesetzt wurden und wo lokale Besonderheiten fehlen.
Warum wir Modelle nicht „glauben“, sondern lesen
Automatisierte Auswertungen verdichten Marktinformationen schnell. Für Investitionsentscheidungen reicht das selten: Ein Algorithmus kennt weder die enge Treppe zum Dachgeschoss noch die geplante Straßenbahntrasse zwei Straßen weiter.
Deshalb behandeln wir die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Analyse von Immobilieninvestitionen als Arbeitsmittel — vergleichbar mit einem Ortsgutachten oder einer Mietspiegelauswertung, das man gegenprüft.
Zur Flagship-Beratung