Methodik und Grenzen

Wie erhoben wurde

Grundlage ist eine Online-Befragung von Wohnungsunternehmen über Microsoft Forms. Die Teilnahme war freiwillig. Der Fragebogen hat weder den Namen des Unternehmens noch den der antwortenden Person abgefragt. Vollständig anonym war die Erhebung trotzdem nicht: Wer einen persönlichen Kurzreport wollte, konnte freiwillig eine dienstliche E-Mail-Adresse angeben, und diese Antworten waren bis zur Trennung der Adressen nach dem Teilnahmeschluss dem Unternehmen zuordenbar. Bei drei Unternehmen haben mehrere Personen geantwortet, erkennbar an der Adresse für den Kurzreport; alle Antworten zählen. Ohne Adresse lässt sich das nicht prüfen. Wo von Unternehmen die Rede ist, zählen wir Antworten. Herausgeber der Studie ist die VdW Bayern Digital Solutions GmbH. Eingeladen wurden die Mitgliedsunternehmen des VdW Bayern über eine Infomail und den Newsletter des Verbands. Über den deutschlandweit erscheinenden DigiWoh-Newsletter erreichte die Einladung auch Unternehmen in anderen Ländern, und die Verbände in Baden-Württemberg (vbw), Thüringen (vtw) und Norddeutschland (vnw) haben ihre Mitglieder gesondert eingeladen. Geantwortet haben Unternehmen aus vierzehn Bundesländern. Der Schwerpunkt liegt in Bayern, Baden-Württemberg und Thüringen: Von dort kommen 244 der 296 Antworten. 34 weitere kommen aus dem Erhebungsgebiet Norddeutschland, 18 aus acht Ländern ohne eigene Ansicht. Ausgewertet werden alle Antworten gemeinsam, damit jedes Unternehmen gegen dieselbe Gesamtheit verglichen wird.

Was die Zahlen tragen

• Keine Rücklaufquote. 296 Antworten aus vierzehn Bundesländern werten wir aus. Wie viele es insgesamt hätten sein können, sagen wir nicht. Dafür müsste feststehen, wie viele Mitgliedsunternehmen es in allen beteiligten Ländern zusammen gibt, und diese Zahl liegt nicht belegt vor. Selbst die veröffentlichten Mitgliederzahlen weichen je nach Quelle voneinander ab. Eine Quote auf eine Nachkommastelle, gerechnet gegen eine so unsichere Zahl, behauptet eine Genauigkeit, die es nicht gibt. Was bleibt, ist die absolute Zahl, und die Einschränkung darunter: Über alle Unternehmen, die nicht geantwortet haben, wissen wir nichts. Das ist die wichtigste Grenze dieser Auswertung, wichtiger als jede Rechenungenauigkeit.
• Aussagen über alle Unternehmen tragen, aber nur grob. Wären die 296 Antwortenden zufällig ausgewählt, läge ein Wert von 50 Prozent rechnerisch etwa zwischen 44 und 56 Prozent. Beispiel aus dieser Studie: 223 von 296 Unternehmen erwarten eine wesentliche Veränderung der Branche, das sind 75 %. Für die Richtung reicht das, für die Nachkommastelle nicht.
• Zwei Gruppen, zwei Genauigkeiten. Fragen zum konkreten Einsatz beantworten nur die 173 Unternehmen, die KI überhaupt einsetzen. Dort läge ein Wert von 50 Prozent nach derselben Modellrechnung etwa zwischen 43 und 57 Prozent, also noch einmal deutlich unschärfer. Beispiel: 38 der 165 Unternehmen mit KI-Einsatz, die bei den Regelungen eine inhaltliche Angabe gemacht haben, haben keine einzige der 9 abgefragten Maßnahmen umgesetzt. Belastbar ist daran die Größenordnung (rund ein Viertel), nicht die genaue Zahl.
• Jede Kreuztabelle teilt nach genau einem Merkmal. Größe und Rechtsform gleichzeitig ergäbe Zellen mit ein bis zwei Unternehmen. Eng wird es allerdings auch mit einem Merkmal, sobald die Basis schon die 173 Unternehmen mit KI-Einsatz sind: Die kleinsten Spalten dort umfassen 7 und 10 Unternehmen. Solche Spalten sind markiert, und zwei markierte Spalten dürfen nicht gegeneinander gelesen werden.
• Selbstauskunft. Alle Angaben beruhen auf der Einschätzung der antwortenden Person, nicht auf einer Prüfung im Unternehmen. Technische Schutzmaßnahmen wie die Anmeldung nur mit dem Firmenkonto oder gesperrte Dienste wurden nicht abgefragt; die neun Regelungen in Kapitel 6 sind organisatorisch.

Die genannte Unschärfe rechnet nur mit dem Zufall. Sie unterstellt, die Antwortenden wären zufällig gezogen. Tatsächlich haben sie sich selbst gemeldet, und wer sich zu einer KI-Umfrage meldet, beschäftigt sich meist schon damit. Dieser zweite Fehler steckt in keiner der genannten Spannen und ist in aller Regel größer als der Zufallsfehler. Beziffern lässt er sich nicht, und ohne bekannte Grundgesamtheit erst recht nicht: Dafür müsste man wissen, wie sich die Unternehmen unterscheiden, die nicht geantwortet haben.

Rechnerisch ist die genannte Unschärfe die halbe Breite des 95-Prozent-Intervalls für einen Anteil von 50 Prozent. Eine Endlichkeitskorrektur ist nicht eingerechnet, weil nicht belegt ist, wie viele Mitgliedsunternehmen es in allen beteiligten Ländern zusammen gibt. Gegen eine geschätzte Zahl korrigiert, sähen die Spannen enger aus, als sie sind. Für Anteile nahe 0 oder 100 Prozent sind die Intervalle schmaler.

Struktur der Antwortenden

Ob die Antwortenden in Rechtsform und Größe der Mitgliedschaft der Verbände entsprechen, lässt sich nicht prüfen. Dafür bräuchten wir eine Mitgliederstatistik in den Klassen des Fragebogens, und die gibt es weder für den VdW Bayern noch für die anderen Verbände. Wir wissen deshalb nicht, ob etwa kleine Genossenschaften über- oder untervertreten sind.

Sichtbar ist nur: 175 der 296 Antworten kommen von Wohnungsgenossenschaften, 171 von Unternehmen mit bis zu 1.500 Wohneinheiten. Gewichtet wird nicht.

Ein Einwand und was sich dazu sagen lässt

Gegen die Erhebung wurde eingewandt, technische Fragen könnten von Nicht-Technikern unzuverlässig beantwortet werden. Prüfen lässt sich das über die Funktion der antwortenden Person. Die betroffenen Fragen werden nur den 173 Unternehmen mit KI-Einsatz gestellt, und dort verteilen sich die Antworten so: 109 aus Vorstand oder Geschäftsführung, 41 aus IT oder Digitalisierung, 23 aus den übrigen Funktionen (über alle 296 Antworten: 201 aus Vorstand oder Geschäftsführung, 55 aus IT oder Digitalisierung, 40 aus den übrigen Funktionen). Zwei Gruppen erreichen damit die Schwelle von 25 Antworten; der Vergleich ist möglich, bleibt aber eine Tendenz.

Der Vergleich zeigt, wer Nichtwissen zugibt. Ob die übrigen Antworten technisch zutreffen, zeigt er nicht. Dass das nicht immer der Fall ist, legt das Beispiel Copilot in Kapitel 5 nahe. Prüfen ließe sich das nur mit einer technischen Gegenprüfung oder mit mehreren Auskünften zum selben Unternehmen.