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Case Study · KI-Produkt · Immobilien · Next.js + OpenAI

Die KI, die Eigentümer-Papierkram erledigt

Otti AI sortiert Immobilien-Dokumente automatisch, behält Fristen im Blick, schreibt Korrespondenz und bewertet Liegenschaften — kostenlos, mit Schweizer Datenschutz.

15 Kategorien
Schweizer Immobilien-Dokumenten-Taxonomie
Agentisch
KI legt Tasks und Objekte wirklich an (Function Calling)
CH-Datenschutz
Per-User-Isolation via Row Level Security
Kurzfassung

Otti AI (otti-ai.ch) ist ein kostenloses KI-Werkzeug für Schweizer Immobilien-Eigentümer, entwickelt von loaded.ch: Next.js-Frontend plus Python/FastAPI-KI-Backend mit Gemini. Dokumente werden in eine 15-Kategorien-Taxonomie (Grundbuch, GEAK, Mietvertrag …) klassifiziert, Fristen als Tasks mit Erinnerungen extrahiert, Mieter-Korrespondenz per KI vorbereitet und Exposés serverseitig als PDF gerendert. Der Assistent «Otti» arbeitet agentisch — er legt per Function Calling wirklich Tasks und Liegenschaften an. Otti AI ergänzt die Verwaltungs-Software Ottione im selben Ökosystem: Ottione für professionelle Verwaltungen, Otti AI für private Eigentümer.

Ausgangslage

Das Problem hinter dem Projekt

Private Eigentümer haben dieselben Verwaltungsaufgaben wie Profis — Nebenkosten, Verträge, Fristen, Mieterkorrespondenz — aber weder Software noch Sekretariat dafür. Der Papierkram erledigt sich abends am Küchentisch, und die Bewertungsfrage ("Was ist die Liegenschaft wert?") wird an Makler mit Eigeninteresse delegiert.

Produktseitig war die Herausforderung, mehrere KI-Fähigkeiten (Dokumentklassifizierung, Fristen-Extraktion, Textgenerierung, Bewertung) in einen Ablauf zu bringen, der sich wie ein Werkzeug anfühlt statt wie vier Demos — und das nDSG-konform, weil Mietverhältnisse sensible Daten sind.

Die Lösung

Was wir gebaut haben

Automatische Dokumentensortierung

Verträge, Abrechnungen, Behördenpost: Die KI klassifiziert Dokumente und ordnet sie der richtigen Liegenschaft und Kategorie zu — Schluss mit dem Bundesordner-Archäologie-Projekt.

Fristen-Überwachung

Kündigungsfristen, Zahlungstermine, Vertragsdaten werden aus Dokumenten extrahiert und überwacht — die relevanten Termine melden sich selbst.

KI-Korrespondenz

Standard-Schreiben an Mieter, Versicherungen oder Behörden werden aus dem Kontext vorbereitet — der Eigentümer prüft und sendet, statt bei null zu formulieren.

RAG-Chat über die eigenen Dokumente

Der Assistent «Otti» beantwortet Fragen über die eigenen Unterlagen (Embeddings-Suche) und handelt agentisch: Er legt per Function Calling Tasks und Liegenschaften wirklich an — mit Datums-Verankerung, damit «Ende Monat» das richtige Datum wird. Für die Wertermittlung integriert Otti AI das hedonische Bewertungsmodell von IAZI.

Tech-Stack: Next.jsFastAPISupabaseGemini
Die Architektur

Wie es wirklich gebaut ist

Otti AI ist ein Monorepo aus Next.js-16-Frontend (Vercel) und Python/FastAPI-KI-Backend (Fly.io). Die Dokumenten-Ingestion fährt zweigleisig: Text-PDFs werden direkt extrahiert und an Gemini gegeben; gescannte PDFs ohne Textschicht gehen als Vision-Input an das multimodale Modell. Klassifiziert wird in eine 15-Kategorien-Taxonomie, die der Schweizer Eigentümer-Realität folgt — Grundbuchauszug, Versicherungspolice, Steuerwert, GEAK, Stockwerkeigentums-Reglement, SIA-Unterlagen — plus eine erschöpfende Metadaten-Extraktion (Kaufpreis, Mietzins, Eigenmietwert, Grundstücknummer, Dienstbarkeiten) in einem einzigen Modell-Aufruf.

Der Upload ist ein Two-Phase-Commit: Erst analysieren und dem Nutzer zeigen, dann bestätigen, dann persistieren — Fehlklassifizierungen verschmutzen nie die Datenbank. Aus extrahierten Fristen werden Tasks mit konfigurierbarem Erinnerungs-Vorlauf; ein täglicher Cron um 08:00 verschickt die fälligen Erinnerungen per React-Email. Datenisolation läuft über Supabase Row Level Security pro Nutzer, Dokumente liegen in einem privaten Storage-Bucket.

Der Chat ist agentisch im wörtlichen Sinn: Gemini mit Function-Declarations für create_task, create_property, get_tasks, get_properties — der Assistent führt aus, statt nur zu raten, mit heutigem Datum und Relativdatums-Auflösung im System-Prompt. Fürs Marketing generiert die Pipeline Inserats-Texte und Social-Bilder (Gemini Image), und Exposés werden serverseitig mit headless Chromium zu gebrandeten PDFs gerendert — eine der schwersten Vercel-Functions im Portfolio (300 Sekunden, 3 GB).

Stack im Detail
Frontend
Next.js 16, React 19, TypeScript, shadcn/ui
KI-Backend
Python / FastAPI auf Fly.io
KI-Modelle
Gemini (Vision + Function Calling), Embeddings-RAG
Datenbank
Supabase (RLS pro Nutzer, privater Storage-Bucket)
PDF
Headless Chromium (Exposés), pdf2image (Scans)
Bewertung
IAZI-Integration (hedonisches Modell)
E-Mail/Cron
Resend + react-email, tägliche Reminder 08:00
Design-Rationale

Warum es so aussieht

Otti AI ist bewusst das warme Gegenstück zur institutionellen Ottione-Ästhetik: Orange-Amber-Verlauf (#f46b45 → #eea849), Glassmorphism-Karten, grosse Radien, nur Light Mode — dokumentierte Philosophie: «Cozy & User Friendly». Private Eigentümer sollen sich nicht wie in einer Verwaltungssoftware fühlen, sondern wie bei einem hilfsbereiten Concierge.

Der Assistent hat einen Namen und eine Persona («Otti», charmant, Schweizer Hochdeutsch, zitiert das Obligationenrecht) und wohnt in einer einklappbaren Agent-Sidebar — KI als ständiger Begleiter, nicht als verstecktes Feature.

Was wir daraus gelernt haben

Mehrere KI-Features werden erst als Workflow zum Produkt: Nutzer wollen nicht "KI ausprobieren", sondern einen Stapel Papier loswerden. Seit die Sortierung der Einstieg ist (sofortiger Nutzen) und Korrespondenz/Exposés darauf aufbauen, erklärt sich das Produkt selbst.

FAQ

Fragen zu diesem Projekt

Mit welchem Stack ist Otti AI gebaut?
Next.js 16 (Vercel) als Frontend, Python/FastAPI (Fly.io) als KI-Backend, Supabase mit Row Level Security pro Nutzer, Gemini für Klassifizierung, Extraktion, RAG-Chat und Function Calling — mit nDSG-konformer Datenhaltung. Dieselbe Architektur bietet loaded.ch für Kunden-KI-Lösungen an, Details unter /leistungen/ki-agenten/.
Was kostet eine vergleichbare KI-Lösung?
KI-Lösungen mit Dokumentenverarbeitung starten bei loaded.ch ab CHF 2'900 (einfacher Agent) bis CHF 5'900+ (custom Agenten mit mehreren Fähigkeiten). Der Aufwand hängt an Datenqualität und Integrationen — Einordnung unter /preise/.
Wie hängen Otti AI und Ottione zusammen?
Zwei Produkte, ein Ökosystem: Ottione ist die Verwaltungs-Software für professionelle Immobilienverwalter (Multi-Tenant-SaaS mit 5 Login-Stufen), Otti AI das KI-Werkzeug für private Eigentümer. Beide von loaded entwickelt und betrieben — die Case Study zu Ottione: /referenzen/ottione/.

Passende Leistung zu diesem Projekt: KI-Agenten & KI-Lösungen

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