Oft wird KI im Alltag auf Chatbots reduziert. Doch Funke-Kaiser differenziert klar: Chatbots können entlasten, basieren ebenfalls auf Sprachmodellen – aber der eigentliche Sprung entsteht durch KI-Agenten. Denn: „Die können einem selbst am Ende natürlich nur dann Arbeit abnehmen, wenn sie in der Lage sind, auf Daten zuzugreifen.“ Genau hier liegt der entscheidende Unterschied. KI ist nicht einfach ein Add-on, das man „oben drauf“ setzt. Sie braucht eine saubere Grundlage.
Und diese Grundlage beginnt nicht bei der KI, sondern bei den Daten. Funke-Kaiser formuliert es sinngemäß als Vorbedingung: „Erst wenn die Daten strukturiert verfügbar sind, kann KI überhaupt sinnvoll wirken.“
Erst wenn die Daten strukturiert verfügbar sind, kann KI überhaupt sinnvoll wirken.
Die Branche kämpft seit Jahren mit Personalmangel und steigender Komplexität. Funke-Kaiser sieht das Potenzial von KI dort, wo bislang manuelle Arbeit dominiert: „Das Potenzial liegt darin, dass man mit KI-Agenten Arbeiten abgibt, die bislang manuell durchgeführt werden müssen.“
Ein Praxisbeispiel macht das greifbar: Zum Ende des Wirtschaftsjahres müssen Verwalter objektspezifische Zählerstände abrufen – etwa den Ölstand bei einer Ölheizung oder andere abrechnungsrelevante Werte. Heute passiert das in vielen Teams über Excel-Listen, Nachverfolgung per E-Mail und manuelle Erinnerungen. Ein KI-Agent könnte den Prozess durchgängig übernehmen: Er erkennt, welche Objekte betroffen sind, holt die nötigen Zählerdaten, schreibt automatisiert den Hausmeister an, setzt Fristen, prüft Antworten und erinnert bei Bedarf. Funke-Kaiser beschreibt diese Logik als naheliegend – unter einer Bedingung: Die Daten dürfen nicht in Excel und Ordnern liegen, sondern müssen in einem System verfügbar sein, „mit dem man arbeiten kann“.
Die Grenzen von KI sieht er daher weniger technologisch als organisatorisch: „Die Grenzen liegen natürlich am Ende auch an der Tatsache, dass die Daten verfügbar sein müssen.“
Besonders deutlich zeigt sich der Unterschied zwischen „klassischer Automatisierung“ und moderner KI in der Rechnungsverarbeitung. Funke-Kaiser erklärt OCR als etablierte, aber statische Technologie: „OCR gibt’s schon lange … das ist am Ende ein Skript, was eine PDF ausliest und dort nach Schlagworten sucht.“ Das Problem: OCR versteht keinen Kontext. Es arbeitet über Wenn-Dann-Regeln. Taucht ein Begriff auf, wird eine Kategorie vermutet – unabhängig davon, ob der Begriff nur beiläufig oder in einem anderen Zusammenhang erscheint.
Genau deshalb ist KI für ihn „eine andere Liga“. Denn KI bewertet Inhalte semantisch – also nach Bedeutung. Funke-Kaiser beschreibt das so: Das Modell erfasst, „was sich dort semantisch in diesem PDF befindet“ und ordnet es entsprechend ein, statt starr nach Mustern zu arbeiten.
Ein entscheidender Unterschied: KI berücksichtigt auch den Kontext, in dem etwas passiert. Sie erkennt zum Beispiel, in welchem Objekt gerade gebucht wird, welche Besonderheiten dort gelten und wie ähnliche Sachverhalte zuvor verbucht wurden.
Sein Beispiel: Eine Rechnung enthält das Wort „Heizungswartung“. OCR würde sie automatisch als Wartung klassifizieren. Doch es könnte ebenso eine Wasserschadenbeseitigung sein, bei der die Heizungswartung nur im Kontext erwähnt wird. KI erkennt den tatsächlichen Inhalt – und ordnet ihn korrekt zu, auch im Zusammenspiel mit objektspezifischen Buchungslogiken.
Damit wird klar: „Es geht nicht um Texterkennung, sondern um echtes Kontextverständnis.“
OCR gibt’s schon lange … das ist am Ende ein Skript, was eine PDF ausliest und dort nach Schlagworten sucht.
Ein besonders praxisnaher Anwendungsfall ist die Erkennung haushaltsnaher Dienstleistungen. Funke-Kaiser sagt, gerade dieser Bereich habe ihn überrascht. Obwohl er nicht im operativen Tagesgeschäft arbeitet, habe er selbst Rechnungen gebucht, um die Funktion zu testen. Sein Urteil fällt entsprechend klar aus: Er sei beeindruckt gewesen, wie präzise die KI haushaltsnahe Dienstleistungen erkennt.
Dabei geht es nicht nur um offensichtliche Hinweise auf der Rechnung. Die KI analysiert einzelne Positionen, trennt Arbeits- und Materialkosten und addiert relevante Bestandteile – selbst dann, wenn keine saubere Gesamtausweisung vorhanden ist. Für Funke-Kaiser ist das „ein ziemlicher Gamechanger“.
Gleichzeitig bleibt er bewusst realistisch: Gerade bei zahlungsrelevanten Rechnungen müsse am Ende weiterhin ein Mensch prüfen. KI ersetzt also nicht die Verantwortung, reduziert aber Aufwand und Fehleranfälligkeit erheblich.
Den EU AI Act ordnet Funke-Kaiser nüchtern ein. Für Hausverwaltungen ist aus seiner Sicht vor allem entscheidend, ob sie KI nur anwenden oder selbst bereitstellen. Seine Einschätzung ist klar: Verwaltungen seien in aller Regel Nutzer und hätten deshalb meist keine weitreichenden regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.
Anders kann es bei Hochrisiko-Anwendungen aussehen. Als Beispiel nennt er Bonitätsprüfungen bei der Wohnungsvergabe. In solchen Fällen entstünden zusätzliche Pflichten und ein deutlich höherer bürokratischer Aufwand. Im Regelfall aber sei der AI Act vor allem eines: ein Regelwerk für den Einsatz von KI.
Wichtig bleibt dennoch der Kompetenzaufbau. Funke-Kaiser verweist darauf, dass die Vorgaben bewusst offen formuliert seien. Theoretisch könne bereits ein Handout genügen. Praktisch empfiehlt er aber eine dokumentierte Schulung, weil sie im Zweifel belastbarer nachweisbar ist. Der Aufwand sei überschaubar, der Nutzen dafür umso größer.
Der Aufwand für eine KI-Schulung ist überschaubar – der Nutzen dafür umso größer und in der Praxis sofort spürbar.
Mit Blick nach vorn erwartet Funke-Kaiser, dass KI-Agenten in den kommenden Jahren einen immer größeren Teil standardisierbarer Aufgaben übernehmen werden – etwa bei Recherchen, wiederkehrenden Vorgängen oder der Aufbereitung von Informationen. Voraussetzung dafür ist allerdings, dass die nötigen Daten vollständig digital und systematisch verfügbar sind.
Besonders kurzfristig sieht er großes Potenzial in der Buchhaltung, der Datenauswertung, Stammdatenerfassung und im Dokumentenmanagement. Gerade dort kann KI schon heute spürbar entlasten und standardisierte Abläufe automatisieren. Der eigentliche Gewinn liegt für ihn nicht in der vollständigen Ersetzung des Verwalters, sondern in zurückgewonnener Zeit.
Seine zentrale Warnung richtet sich deshalb gegen einen verbreiteten Fehler: in KI-Tools zu investieren, bevor die Datenbasis geschaffen wurde. Solange Informationen in Ordnern, Einzeldokumenten oder in den Köpfen von Mitarbeitenden liegen, kann KI keinen echten Nutzen entfalten. Erst wenn Daten digital, lesbar und nutzbar vorliegen, wird KI zum Produktivitätshebel. Oder wie Funke-Kaiser es sinngemäß formuliert: Es ist weniger eine Frage des Ob als des Wie schnell.
