AI für
Ein Maklerbüro erstellt im Schnitt 40–80 Exposés pro Monat. Manuell. Mit vier Fotos, einer Grundriss-Skizze, einer Lagebeschreibung und dem immer gleichen Textmodul. TYTOS macht daraus einen produktiven Agent.
- Expose-Erstellung dauert 30–45 Minuten pro Objekt
- Mietanfragen müssen manuell geprüft, qualifiziert, beantwortet werden — oft hunderte pro Monat
- Nebenkostenabrechnungen erfordern wiederkehrende Rechenarbeit pro Mietpartei
- Übergabeprotokolle werden oft lückenhaft dokumentiert
+ 1 weitere
Kontext der Branche
Immobilien-Verwaltungen und Maklerbüros sind ein klassisches KMU-Segment: hoher Admin-Aufwand, viele repetitive Textprodukte (Exposés, Mietverträge, Hausordnungen, Übergabeprotokolle), gleichzeitig hoher Anspruch an Qualität und Rechtssicherheit. AI-Agenten übernehmen die wiederkehrende Arbeit, ohne die Kontrolle aus der Hand zu geben.
Use-Cases, die wir bauen.
- Use-Case 01
Expose-Generator
pro Expose30–45 min → 2 minAus Objektdaten, Fotos und Lageinformationen entsteht ein einheitliches Expose in 2 Minuten. PDF + Webview. Konsistente Tonalität, automatische Kartenintegration, SEO-ready.
- Use-Case 02
Mietanfragen-Agent
Admin-Zeit−75%Eingehende Anfragen werden qualifiziert, Standard-Rückfragen automatisch gestellt, Besichtigungstermine vorgeschlagen. Der Makler bekommt nur die Anfragen, die Entscheidung brauchen.
- Use-Case 03
Nebenkosten-Automation
pro Liegenschaft1 Tag → 2 StundenVerbrauchsdaten, Kostenaufstellung und Verteilungsschlüssel werden automatisch verarbeitet. PDF-Versand mit Prüfpfad, revidierbar.
Wie wir die regulatorische Seite halten
Schweizer Mietrecht (OR) wird berücksichtigt. Datenhaltung in der Schweiz auf Wunsch. Automatisierte Entscheidungen immer mit Audit-Trail — bei Anfechtung nachweisbar, welcher Prozess zur Empfehlung führte.
Womit wir bauen
- GPT / Claude
- Next.js
- Postgres
- Mapbox
- S3 Storage
Die konkrete Zusammenstellung hängt vom Use-Case ab. Wir wählen nicht nach Vendor-Loyalität, sondern nach bester Passung.
Case-Study: AI-gestützte Immobilienverwaltung — von 90 Std. auf 22 Std./Woche Admin-Aufwand
Wie eine Schweizer Immobilienverwaltung mit 480 Verwaltungseinheiten 70% Admin-Routine automatisiert hat, ohne Compliance-Risiken einzugehen.
Branchen-spezifische Antworten
Welche AI-Use-Cases sind für Schweizer Immobilienverwalter zuerst sinnvoll?
Exposé-Generierung und Mietanfragen-Triage liefern die höchste Wirkung in den ersten 4–6 Wochen. Sie haben hohe Volumina, klare Erfolgskennzahlen und niedriges Compliance-Risiko. Nebenkosten-Automation und Mängelmeldungs-Routing folgen typisch in Monat 4–6.
Wie wird das Diskriminierungs-Risiko bei Mietanfragen-Filtern gemanagt?
Automatische Filterung darf keine geschützten Merkmale (Herkunft, Familienstand, Religion) berücksichtigen, auch nicht implizit über Korrelationen wie Postleitzahl. TYTOS-Architekturen haben einen separaten Filter-Audit, der bei impliziter Diskriminierungs-Pattern Alarm schlägt.
Was kostet ein AI-Setup für eine mittelgrosse Immobilienverwaltung?
Bei 200–800 Verwaltungseinheiten: Initialphase 60'000–120'000 CHF im ersten Jahr (3–6 Use-Cases), laufend 1'000–2'500 CHF/Monat Modell- und Wartungskosten. ROI typisch in Monat 4–8, weil 60–80% der Admin-Routine wegfällt.
Wird das Schweizer Mietrecht (OR) korrekt berücksichtigt?
Ja. Die AI generiert keine rechtlichen Bewertungen, sondern strukturiert Daten. Bei Vertragsanalysen werden Klauseln markiert (Standard vs. Abweichung), aber die rechtliche Beurteilung bleibt beim Verwalter oder Rechtsberater. Kantonale Spezial-Regelungen werden im System-Prompt berücksichtigt.
Wie sieht die Schweizer DSG-Konformität in der Praxis aus?
Mieter-Daten sind Personendaten (oft mit Bonitäts-Informationen — besonders schützenswert). Wir hosten standardmässig auf Schweizer Boden (Exoscale/Infomaniak) oder mit DPF-konformen US-Anbietern. Audit-Trail über 18–24 Monate, klare Aufbewahrungsfristen, RBAC für Mitarbeitenden-Zugriff.

Ein Agentproduktiv in
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