KI-Server für Hausverwaltungen: Mieterpost, Mietverträge und Schadensmeldungen im Haus

Was ein KI-Server für eine Hausverwaltung leistet

Ein KI-Server für eine Hausverwaltung oder Immobilienfirma betreibt Sprach- und Bildmodelle auf Hardware, die die Firma selbst kontrolliert; Mieterkorrespondenz, Mietverträge und Unterlagen der Eigentümer bleiben damit im eigenen Firmennetz. Er entwirft Antworten auf Mieteranfragen, die Mitarbeitende prüfen, findet Klauseln in tausenden Mietverträgen, bereitet die Belege für die jährliche Betriebskostenabrechnung auf, macht aus Schadensmeldungen mit Fotos Arbeitsaufträge und fasst Eigentümer­versammlungen zu Protokollen zusammen. Für eine Verwaltung mit einigen tausend Einheiten trägt ein Server mit zwei Karten der NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition all diese Aufgaben für das ganze Büro.

Dieser Leitfaden richtet sich an die Geschäftsführung oder Inhaberin einer Hausverwaltung und an die Person oder den Dienstleister, der die IT betreut. Einige Begriffe kommen immer wieder vor. Ein Modell ist die Software, die Text liest und schreibt; gpt-oss-120b von OpenAI zum Beispiel steht unter der Lizenz Apache 2.0 und läuft auf eigener Hardware. Eine GPU oder Grafikkarte ist der Teil des Servers, der für die KI rechnet; ihr Speicher entscheidet, welche Modelle passen. Ein Token ist ein Wort oder Wortteil, die Einheit, in der Modelle lesen und schreiben. Die rechtlichen Hinweise unten sind allgemeine Informationen zum EU-Recht mit Stand Oktober 2026, keine Rechtsberatung; Ihr Datenschutz­beauftragter oder Ihre Rechtsberatung bestätigt, wie sie für Ihre Firma gelten.

Mieteranfragen, Mietverträge und die übrige tägliche Arbeit

Hausverwaltung ist Korrespondenz und Papier. Fünf Aufgaben machen den größten Teil dessen aus, was ein KI-Server in einer solchen Firma erledigt, und keine ersetzt die Person, die den Brief unterschreibt.

Unsere Zusammenfassung der Aufgaben; Lasten nach unseren Schätzungen unten.

Mieterpost. Mieter schreiben über Heizung, Lärm, Mietzahlungen, Schlüssel, Ein- und Auszüge. Das Modell liest die Nachricht, ordnet sie nach Thema und Haus und entwirft eine Antwort aus der Mieterakte und den Standardtexten der Verwaltung. Eine Mitarbeiterin liest den Entwurf, korrigiert ihn und schickt ihn ab. Das Modell versendet nichts selbst. Viele dieser Antworten brauchen nur ein bescheidenes Modell: Wann die Heizung gewartet wird, verlangt kein Modell mit 117 Milliarden Parametern. Der Sinn eines Firmenservers ist, dass dieselbe Maschine auch die schwereren Aufgaben unten trägt; die Firma kauft und betreut eine Maschine statt eines Werkzeugs je Aufgabe.

Mietverträge. Eine Verwaltung, die Häuser von anderen Verwaltern übernommen hat, hält Mietverträge in vielen Fassungen. Auf die Frage, welche Mieter in Haus 12 eine Klausel zur Gartenpflege haben, durchsucht das Modell die gescannten und getippten Verträge und antwortet mit der Klausel und dem Dokument, aus dem sie stammt. Das ist das Antworten aus eigenen Dokumenten, das unser Leitfaden zu RAG auf Unternehmensdaten erklärt. Unser Leitfaden zur Vorbereitung von Dokumenten für den KI-Assistenten behandelt das Scannen und Ordnen vorab.

Betriebskostenbelege. Einmal im Jahr gehen die Rechnungen für Reinigung, Hausbetreuung, Versicherung, Wasser und Müll je Haus in die Abrechnung für Eigentümer und Mieter. Der Server liest jede Rechnung in eine Tabelle mit Lieferant, Datum, Zeitraum, Betrag und Kostenart, bereit für die Buchhaltungssoftware. Summen und Verteilung je Einheit bleiben in dieser Software: Das Modell liest Belege, die Summen kommen aus dem Code.

Schadensmeldungen. Ein Mieter meldet einen Wasserschaden und schickt drei Fotos. Ein Modell, das Bilder wie Text liest, beschreibt, was es sieht, schlägt das Gewerk vor (Installateur, Dachdecker, Elektriker) und entwirft einen Arbeitsauftrag mit Adresse und Zugangshinweisen. Mitarbeitende prüfen den Vorschlag, bevor der Auftrag hinausgeht.

Eigentümer­versammlungen. Eine aufgezeichnete Versammlung wird transkribiert und zu einem Protokollentwurf mit Anträgen und Abstimmungen zusammengefasst; unser Leitfaden zum Besprechungsprotokoll mit lokaler KI behandelt die Schritte und die Fragen der Einwilligung.

Mieterdaten und die DSGVO in der Hausverwaltung

Fast alles, was eine Hausverwaltung bearbeitet, sind personenbezogene Daten: Namen, Adressen, Bankverbindungen, Mietrückstände, Beschwerden über Nachbarn und manchmal Krankheit oder Familienangelegenheiten, die ein Mieter in einem Brief erwähnt. Nach Artikel 4 Nummer 1 DSGVO sind personenbezogene Daten alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen, und auch Fotos einer Wohnung können dazugehören, wenn sie Personen zeigen oder den Mieter erkennbar machen.

Die Zusammenfassung der DSGVO-Grundsätze der Europäischen Kommission, gelesen am 25. Oktober 2026 (englische Fassung, sinngemäß wiedergegeben), legt dar, was überall gilt, wo das Modell läuft. Daten sollen angemessen, erheblich und auf das für den Zweck notwendige Maß beschränkt sein, nicht länger gespeichert werden, als es für die Zwecke ihrer Erhebung nötig ist, und die Firma muss geeignete technische und organisatorische Maßnahmen zu ihrer Sicherheit treffen. Die Firma muss die Einhaltung auch nachweisen können. Ein eigener Server ändert, wo die Daten liegen, nicht diese Pflichten.

Was er ändert, ist praktisch. Prompts, Entwürfe und Fotos bleiben auf Hardware unter den Zugriffsregeln der Firma; nichts geht an einen externen KI-Dienst, solange die Firma keinen für eine bestimmte Aufgabe einschaltet. Der Zugriff kann dem Bestand folgen: Das Team für eine Reihe von Häusern sieht nur deren Mieter. Und das Löschen liegt in Ihrer Hand: Endet ein Mietverhältnis und ist die Aufbewahrungsfrist abgelaufen, lassen sich Dokumente, Einträge im Suchindex und Protokolle zu diesem Mieter gemeinsam löschen. Unser Leitfaden zu lokaler KI und DSGVO zeigt, was eigener Betrieb löst und was Ihre Pflicht bleibt; ob Sie eine Datenschutz-Folgenabschätzung brauchen, beantwortet Ihr Datenschutz­beauftragter.

Mieter haben zudem Rechte an ihren Daten. Die Seite der Kommission zu Anfragen betroffener Personen nennt die Rechte auf Auskunft, Berichtigung, Löschung und Übertragbarkeit, und die Firma muss unverzüglich und grundsätzlich innerhalb eines Monats nach Eingang der Anfrage antworten, einschließlich einer Kopie der personenbezogenen Daten, die sie über die Person hält. In einer Verwaltung, in der die Geschichte eines Mieters über Postfächer, Scans und die Verwaltungssoftware verteilt ist, findet eine Suche über alles auf dem eigenen Server die Dokumente in Minuten; was in die Antwort gehört, entscheidet weiterhin ein Mensch.

Unser Vergleich ChatGPT Enterprise oder eigene KI zeigt, was die Bedingungen eines Cloud-Anbieters festhalten, falls Sie stattdessen ein Abonnement abwägen. Kanzleien und Prüfungsgesellschaften stehen unter eigenen Verschwiegenheitsregeln vor ähnlichen Fragen, wie unsere Leitfäden für Kanzleien und Steuerberater und für Wirtschaftsprüfer und Buchhaltung zeigen.

Wir liefern den Server und richten über unseren Private-AI/ML-Service die Modelle, die Dokumentensuche je Bestand und das Abfrageprotokoll ein; schicken Sie uns die Zahl der verwalteten Einheiten und die Aufgaben, mit denen Sie beginnen würden, und unser Team antwortet mit einer Konfiguration.

Wie viel Arbeit das für den Server ist

Die Zahlen unten beruhen auf Beispielwerten für eine Verwaltung mit 3.000 Einheiten und etwa 60 Mitarbeitenden. Ersetzen Sie sie durch Ihre eigenen Zahlen; die Methode bleibt dieselbe.

Beispielwerte (3.000 Einheiten, 2 Mieternachrichten je Einheit im Monat, 21 Arbeitstage, 150 Häuser mit je 400 Rechnungsseiten, 60 Mitarbeitende); Antworten aus MLPerf® Inference: Datacenter v6.1, Closed Division, Kategorie Available, gpt-oss-120b, Offline-Szenario, Eintrag 6.1-0050 (HPE ProLiant Compute DL380a Gen12, acht RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition), 15.256 Token pro Sekunde, abgerufen von mlcommons.org am 24. Oktober 2026, Ergebnis von der MLCommons Association verifiziert; 1.907 je Karte ist unsere Teilung des Systemergebnisses, keine MLPerf-Metrik, und wir planen mit der Hälfte davon; Seiten mit etwa 0,69 pro Sekunde je Karte, der Schätzung unseres Leitfadens zu Dokumenten-KI; Gespräche nach unserer Regel für Nutzer je Karte. The MLPerf name and logo are registered and unregistered trademarks of MLCommons Association in the United States and other countries. All rights reserved. Unauthorized use strictly prohibited. See www.mlcommons.org for more information.

Antworten an Mieter. 3.000 Einheiten mit zwei Nachrichten je Einheit im Monat ergeben 6.000 Nachrichten, etwa 290 pro Arbeitstag. Eine Antwort mit etwa 300 Token je Stück macht etwa 87.000 Token am Tag. Mit 953 Token pro Sekunde, der Hälfte unserer Teilung des MLPerf-Ergebnisses je Karte, sind das nach unserer Rechnung etwa 91 Sekunden einer Karte. Das Einlesen der eingehenden Nachricht und der Mieterakte kostet zusätzlich Zeit, aber die Last bleibt gering. Deshalb reicht eine Karte für die Post bei Weitem, und dieselbe Karte kann anderes erledigen.

Gescannte Unterlagen. Seiten liest ein OCR-Modell (optische Zeichenerkennung: Software, die eine gescannte Seite in Text und Tabellen umwandelt). Unser Leitfaden zu Vision-Language-Modellen für Dokumenten-KI schätzt etwa 0,69 Seiten pro Sekunde für ein 5B-OCR-Modell auf einer RTX PRO 6000 Server Edition und vergleicht die OCR-Modelle und ihre Lizenzen. 45.000 Vertragsseiten dauern dann auf einer Karte etwa 18 Stunden, 60.000 Rechnungsseiten etwa einen Tag und eine Nacht oder eine Nacht von 12 Stunden auf beiden Karten nach Büroschluss.

Fragen der Mitarbeitenden. Unser Leitfaden nach Unternehmens­größe arbeitet mit Beispielwerten: 40 Prozent der Mitarbeitenden nutzen den Assistenten in der stärksten Stunde, jede Person schickt 6 Anfragen, eine Antwort dauert 30 Sekunden, und die stärksten Minuten bringen das Doppelte des Durchschnitts. Für 60 Mitarbeitende sind das etwa 3 Anfragen im selben Moment. Nach unserer Regel für Nutzer je Karte, die 90 Prozent der 95,6 GiB nimmt, die der Treiber meldet, abzüglich 3 GiB je Karte und des Modells, lässt gpt-oss-120b auf einer Karte 22,2 GiB frei, Platz für etwa 19 Gespräche zu 32K Token.

Welcher Server, wie viele Mitarbeitende, was er im Gebäude braucht

Dies ist der Hardware-Abschnitt, für Sie und für die Person, die Ihre IT betreut.

Referenz­konfigurationen auf unserer Seite zu KI-Servern und in unserem Leitfaden für kleine Firmen; Gespräche nach unserer Regel für Nutzer je Karte (etwa 93 zu 32K auf einem Paar); Leistung am Netz nach unserer Schätzung: Karten (600 W Server Edition, 300 W Max-Q), Prozessoren und 15 Prozent für den Rest; ein 16-A-Stromkreis mit 230 V trägt bei 80 Prozent 2,94 kW.

Zwei Karten im Rack-Server. Die Einstiegskonfiguration auf unserer Seite zu KI-Servern hat zwei Karten der RTX PRO 6000 Server Edition, zwei AMD-EPYC-Prozessoren, 384 GB DDR5-ECC und zwei NVMe-Laufwerke. Karte 1 betreibt gpt-oss-120b, das 117 Milliarden Parameter hat, davon 5,1 Milliarden aktiv je Token, und auf eine Karte mit 96 GB passt. Karte 2 betreibt Gemma 4 31B von Google unter der Lizenz Apache 2.0, das laut Modellkarte Text und Bild als Eingabe annimmt und mehr als 35 Sprachen unterstützt; sein Checkpoint mit 62,6 GB, nach unserer Rechnung etwa 58,3 GiB, lässt auf der Karte etwa 24,7 GiB für seine Gespräche und die kleinen Suchmodelle. Nachts wechselt Karte 2 zum OCR-Modell, und Karte 1 kommt dazu, sobald niemand mehr schreibt. Fällt eine Karte aus, kann gpt-oss-120b auf der anderen laufen, bis der Ersatz da ist, mit pausiertem Fotomodell. Wie viele Fotos das Bildmodell gleichzeitig verarbeitet, hängt von der eingestellten Bildauflösung ab; ein Pilot mit Ihren eigenen Meldungen liefert den Wert.

Stattdessen eine Workstation. Viele Hausverwaltungen haben keinen Serverraum. Eine Workstation mit zwei Karten der RTX PRO 6000 Max-Q, NVIDIAs Workstation-Edition mit 300 W, betreibt dieselben Modelle, nimmt nach unserer Schätzung etwa 1,1 kW auf und läuft an einer gewöhnlichen 230-V-Steckdose in einem Nebenraum mit Tür. Mit Stand Oktober 2026 haben wir keine Geräuschangabe eines Herstellers für einen solchen Tower unter Last gefunden; er gehört deshalb in einen Nebenraum, nicht neben die Schreibtische. Unser Leitfaden zum GPU-Server im Büro behandelt Wärme und Lärm, und unsere Seite zur Workstation mit zwei Max-Q listet die Bauteile. Für eine Maschine im Dauerbetrieb im Rack empfehlen wir die Server Edition.

Vier Karten. Eine Firma mit großem Bestand oder eine, die Archiv und Betriebs­kosten­rechnungen während der Bürozeit lesen lassen will, nimmt vier Karten. Zwei Karten halten dann gpt-oss-120b als eine Kopie mit etwa 93 Gesprächen zu 32K Token, und die OCR-Karte arbeitet tagsüber. Vier Karten der Server Edition ziehen etwa 3,4 kW und brauchen einen Anschluss mit 32 A oder Drehstrom, wie unser Leitfaden zum Stromanschluss von GPU-Servern mit 16 A, 32 A und Drehstrom erklärt.

Praktisch die gesamte Leistung wird zu Wärme, der Raum braucht also Kühlung, solange die Maschine läuft. Ohne geeigneten Raum betreibt unser Private-AI/ML-Service die Modelle auf dedizierter Hardware in einem Tier-3-Rechenzentrum in Litauen, innerhalb der EU.

Hinweise für das IT-Team oder den Dienstleister

1. Entwürfe, nie automatisch senden. Binden Sie das Modell so an das Postfach an, dass es Entwürfe im Ordner der Mitarbeiterin anlegt. Das Senden bleibt eine menschliche Handlung, und das Abfrageprotokoll hält fest, welchen Entwurf das Modell geschrieben hat.
2. Zugriff je Bestand. Ordnen Sie Rollen im Verzeichnisdienst Häusern oder Eigentümergemeinschaften zu; jeder Dokumentabschnitt im Suchindex trägt das Haus und seine Zugriffsliste, und die Suche filtert vor dem Ranking. Setzen Sie ein LLM-Gateway mit Schlüsseln und Abfrage-Log vor die Engines.
3. Nicht vertrauenswürdige Post. Mieter-E-Mails und Anhänge können Text enthalten, der sich an das Modell richtet. Betreiben Sie das Postmodell ohne Tools und erfassen Sie in feste Felder, wie unser Leitfaden zu Prompt Injection und LLM-Sicherheit erklärt.
4. Aufbewahrung und Löschung. Legen Sie je Dokumentart eine Aufbewahrung fest und löschen Sie Dokumente, Indexeinträge und Protokolle eines beendeten Mietverhältnisses gemeinsam, nach einem Plan, den Ihr Datenschutz­beauftragter freigibt.
5. Netzwerk und Versionen. --api-key schützt in vLLM nur Pfade unter /v1, /v2, /inference und /cohere (Sicherheitsleitfaden von vLLM 0.32.0); halten Sie die Engines deshalb in einem internen Netz hinter dem Gateway. Betreiben Sie das NVIDIA Container Toolkit ab 1.17.8 und einen Treiber, den NVIDIA in seinem Bulletin vom 30. September 2026 als behoben nennt.

Eine Firma ohne eigene IT-Mitarbeitende braucht eine Person, die den Assistenten verantwortet und entscheidet, welche Dokumente hineinkommen und wer ihn nutzen darf; Installation und Updates können bei einem Dienstleister liegen, wie unser Artikel zum KI-Server ohne IT-Abteilung beschreibt. Unser Leitfaden für Firmen mit 10 bis 100 Mitarbeitern behandelt dieselbe Entscheidung für kleine Firmen allgemein. Wenn Sie mit einer Aufgabe beginnen möchten, beschreiben Sie die Aufgabe und die Menge, und wir schlagen einen Piloten und den Server dafür vor.

Was wir liefern

Sie können dieses System bei uns kaufen: Unser Team dimensioniert die Konfiguration nach Ihrer Last und Ihrem Budget und antwortet innerhalb eines Werktages. Wir bauen Rack-Server mit zwei oder vier Karten der RTX PRO 6000 Server Edition und Workstations mit zwei RTX PRO 6000 Max-Q auf Bestellung, vor der Lieferung montiert und getestet, geliefert in die gesamte EU mit einem EU-Vertrag und einer Rechnung, mit Herstellergarantie auf jede Komponente, abgewickelt über uns; Stückzahlen und Lieferzeit werden mit dem Angebot schriftlich bestätigt. Unser Service Private AI/ML mit unserem Engineering-Partner Vixen.UNO richtet die Modelle, die Suche je Bestand, die Anbindung des Postfachs und das Abfrageprotokoll ein.

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