Einleitung
Die Gasheizung eines Bürogebäudes muss ersetzt werden, eine umfassende energetische Sanierung ist mittelfristig nicht geplant. Diese Case Study testet, wie fünf marktführende KI-Systeme, ChatGPT, Claude, Gemini, Google AI Overview und Perplexity, einen Facility Manager in genau dieser Situation beraten: ein mittelständisches Unternehmen mit 100 bis 500 Mitarbeitenden, ein Bürogebäude im Bestand, Baujahr 1996, Energieeffizienzklasse D laut Energieausweis.
Die gesetzliche Lage hat sich 2026 verändert. Das Gebäudemodernisierungsgesetz (GModG) hat die bisherige Pflicht zu mindestens 65 Prozent erneuerbaren Energien bei neuen Heizungen ersatzlos gestrichen. Wärmepumpe, Hybridheizung, Fernwärme und eine neue Gasheizung sind damit rechtlich wieder gleichrangig wählbar. Die gesetzliche Leitplanke fällt weg, die technische und wirtschaftliche Abwägung bleibt bei jedem Unternehmen selbst.
Methodisch lehnt sich die Untersuchung an zwei zentrale Ebenen des AI Visibility Checks an, des Prüfrahmens, mit dem Stefano Fonseca sonst die KI-Sichtbarkeit einzelner Marken bewertet: Kategoriesichtbarkeit, ob ein System die naheliegende Lösung überhaupt zuverlässig einordnet, und Empfehlungsfähigkeit, ob daraus eine konkrete, belastbare Handlungsempfehlung wird.
In dieser Case Study steht keine einzelne Marke auf dem Prüfstand, sondern eine ganze Entscheidungskategorie: wie die fünf Systeme nachhaltige Lösungen wie Wärmepumpe und Fernwärme gegenüber einer neuen fossilen Gasheizung gewichten, und ob diese Gewichtung stabil bleibt, wenn sich innerhalb desselben Gesprächs die Priorität verschiebt.
Ergebnis auf einen Blick
Die fünf Systeme testete Stefano Fonseca mit zwei getrennten Konversationen zu je zwei aufeinander aufbauenden Prompts, einmal zur grundsätzlichen Systemwahl mit Nachfrage zu Baujahr und Effizienzklasse, einmal zur konkreten Empfehlung unter Kosten- und CO2-Fokus mit Nachfrage zur Investitionspriorität. Insgesamt liegen zwanzig Antworten vor.
- Die Kategoriesichtbarkeit ist bei allen fünf Systemen hoch. Jedes nennt die Wärmepumpe, gegebenenfalls als Hybridlösung, als präsumtiv bevorzugte Kategorie für den Heizungstausch im Gewerbebestand.
- Die Empfehlungsfähigkeit ist vorhanden, aber instabil. Sobald die Investitionskosten zur Hauptsorge werden, wechseln Claude und Google AI Overview vollständig zu einer neuen Gasheizung, ChatGPT und Perplexity graduell. Nur Gemini bleibt konsequent innerhalb der Familie Wärmepumpe, Hybridlösung und Fernwärme.
- Die überprüfbaren Kernzahlen, die die Systeme zitieren, Jahresarbeitszahlen, CO2-Preiskorridor, Fördersätze und das Datum des GModG, halten einer unabhängigen Prüfung überwiegend stand.
- Die Systeme unterscheiden sich deutlich darin, wie sie mit fehlenden Gebäudedaten umgehen: Vier von fünf fragen in den meisten Antworten aktiv nach, eines fragt in keiner einzigen der vier Antworten nach.
Die Prompts im Detail
Die folgenden vier Tabellen zeigen, welche Kategorie jedes System in welchem Moment des Gesprächs empfiehlt, direkt aus den zwanzig protokollierten Antworten.
Prompt 1a: Systemwahl im Bestandsgebäude
„Wärmepumpe oder Gasheizung: Welche Systemwahl empfiehlt sich beim Heizungstausch in einem gewerblich genutzten Bestandsgebäude in Deutschland?“
| KI-System | Empfohlene Kategorie | Kernaussage |
| ChatGPT | Wärmepumpe | „Würde ich heute in der Regel die Wärmepumpe vor einer neuen Gasheizung prüfen und meist bevorzugen“, Wärmenetz als erste Priorität, wenn verfügbar |
| Gemini | Wärmepumpe, tendenziell | TCO über 15 bis 20 Jahre verschiebt sich meist zugunsten der Wärmepumpe, Hybrid bei hohem Wärmebedarf |
| Google AI Overview | Wärmepumpe oder Hybrid | „In den allermeisten Fällen“ Wärmepumpe oder Hybrid, reine Gasheizung „nur noch als absolute Ausnahme“ |
| Perplexity | Wärmepumpe (ggf. Hybrid/Kaskade) | „In den meisten Fällen die strategisch bessere Wahl“, Gas als „Ausnahme- oder Übergangslösung“ |
| Claude | Keine feste Empfehlung | Tendenz Wärmepumpe bei Vorlauftemperatur bis rund 55 °C, fragt gezielt nach Gebäudedaten statt zu raten |
Alle fünf Systeme nennen die Wärmepumpe als naheliegende Kategorie. Keines schließt sie aus und keines empfiehlt ungefragt reines Gas. Der Unterschied liegt im Grad der Festlegung: Vier Systeme sprechen eine klare Tendenz aus, Claude verzichtet bewusst darauf, solange Vorlauftemperatur und Lastprofil unbekannt sind.
Prompt 1b: Informationsergänzung
„Unser Gebäude wurde 1996 gebaut und ich schätze es hat die Energieeffizienzklassen D. Ändert das deine Einschätzung?“
| KI-System | Empfohlene Kategorie | Kernaussage |
| ChatGPT | Wärmepumpe, Tendenz unverändert | Baujahr und Klasse D sprechen „nicht gegen eine Wärmepumpe“, fragt nach fünf konkreten Kennzahlen |
| Gemini | Hybrid | Vorlauftemperaturen vermutlich 50–60 °C, empfiehlt Hybrid-System oder punktuelle Dämmmaßnahmen |
| Google AI Overview | Hybrid | Grundtendenz Wärmepumpe bleibt, „verschiebt den Fokus aber sehr deutlich hin zu einer Wärmepumpe-Hybridlösung“ |
| Perplexity | Wärmepumpe (ggf. Hybrid) | Baujahr/Klasse sprechen „nicht automatisch gegen eine Wärmepumpe“, entscheidend sei die reale Vorlauftemperatur |
| Claude | Tendenz Wärmepumpe, nicht bestätigt | Korrigiert zugleich eine Prämisse der Frage: Für Nichtwohngebäude gebe es nach aktuellem Recht bis Ende 2026 eigentlich keine Buchstaben-Klasse |
Auf dieselbe Zusatzinformation reagieren die Systeme unterschiedlich stark. ChatGPT und Perplexity bleiben bei ihrer Tendenz, während Gemini und Google AI Overview in Richtung Hybrid schwenken. Claude ist das einzige System, das die Prämisse der Frage selbst korrigiert, statt sie unkommentiert zu übernehmen.
Prompt 2a: Empfehlung unter Kosten- und CO2-Fokus
„Die Gasheizung in unserem Bürogebäude in Deutschland muss ersetzt werden, eine Sanierung ist mittelfristig nicht geplant. Welche Heizlösung empfiehlst du unter Berücksichtigung von Betriebskosten und CO2-Preis?“
| KI-System | Empfohlene Kategorie | Kernaussage |
| ChatGPT | Wärmepumpe / Fernwärme | „Grundsätzlich keine neue reine Gasheizung mehr“, Rangfolge Fernwärme vor Wärmepumpe |
| Gemini | Wärmepumpe / Hybrid | Priorisiert Fernwärme, falls verfügbar, sonst Hochtemperatur-Wärmepumpe |
| Google AI Overview | Wärmepumpe / Hybrid | Großwärmepumpe kombiniert mit Hybridlösung als „wirtschaftlich und regulatorisch sinnvollste Empfehlung“ |
| Perplexity | Wärmepumpe | Luft-Wasser-Wärmepumpe als „wirtschaftlich und klimapolitisch sinnvollste Lösung“, mit TCO-Vergleich über 20 Jahre |
| Claude | Hybrid | Pragmatische Standardempfehlung ohne Gebäudedaten: Wärmepumpe für Grundlast, kleiner Gaskessel für Spitzenlast |
Bei expliziter Kosten- und CO2-Frage geben alle fünf Systeme eine konkrete Empfehlung ab, überwiegend Richtung Wärmepumpe oder Hybrid. ChatGPT und Perplexity unterlegen das mit eigenen Zahlen: ChatGPT nennt einen wirtschaftlichen Break-even bei einer Jahresarbeitszahl von rund 2,7 bis 2,9, Perplexity einen Kostenvorteil von rund 1.000 bis 1.800 Euro pro Jahr gegenüber Gas.
Prompt 2b: Investitionskosten als Priorität
„Angenommen, die Investitionskosten sind für uns aktuell die größere Sorge als die laufenden Betriebskosten – würde sich deine Empfehlung ändern?“
| KI-System | Empfohlene Kategorie | Kernaussage |
| ChatGPT | Hybrid / „zukunftsfähig geplante“ Gasanlage | Rangfolge verschiebt sich Richtung Gas, entscheidet sich final aber gegen reines Gas |
| Gemini | Fernwärme / Hybrid | Bleibt konsequent innerhalb der Familie Fernwärme, Hybrid, Wärmepumpe, nennt an keiner Stelle reines Gas |
| Google AI Overview | Gasheizung | Moderne Gas-Brennwertheizung wird „zur wirtschaftlich einzig logischen Sofortmaßnahme“ |
| Perplexity | Gestuft: kurzfristig Gas, mittelfristig Wärmepumpe | Bei absoluter Investitionspriorität Gas, sonst reine Wärmepumpe, Hybrid „meist nicht die erste Wahl“ |
| Claude | Gasheizung | „Unter reiner CAPEX-Priorität wäre also der einfache Gas-Kessel-Austausch meine Empfehlung“ |
Hier zeigt sich die größte Instabilität im gesamten Test. Vier der fünf Systeme ändern ihre Kategorieempfehlung gegenüber Prompt 2a, drei davon Richtung Gasheizung. Nur Gemini bleibt bei derselben Priorität innerhalb der nachhaltigen Systemfamilie.
Kernerkenntnisse
1. Wärmepumpe ist Konsens, aber nicht gleich stabil
Keines der fünf Systeme schließt die Wärmepumpe kategorisch aus. Keines empfiehlt ungefragt eine reine Gasheizung, das zeigen Prompt 1a und 1b. Der Unterschied liegt darin, wie die Systeme auf zusätzliche Gebäudedaten reagieren: ChatGPT und Perplexity bleiben stabil bei ihrer Tendenz, Gemini und Google AI Overview schwenken sichtbar Richtung Hybrid.
Claude geht einen eigenen Weg und korrigiert als einziges System eine Prämisse der Frage selbst, statt sie unkommentiert zu übernehmen: Nichtwohngebäude führen nach aktuellem Recht noch keine Buchstaben-Klasse im Energieausweis, diese kommt erst zum 1. Januar 2027 (GEG §86, fortgeführt im GModG; Haufe, 2026). Stattdessen fragt Claude nach belastbaren Daten aus einem Bedarfsausweis.
2. Unter Kostendruck zerfällt die Empfehlung
Der Wechsel von Prompt 2a zu 2b ist der auffälligste Befund im gesamten Test. Claude und Google AI Overview wechseln vollständig zu einer neuen Gasheizung, ChatGPT und Perplexity graduell. Nur Gemini bleibt konsequent innerhalb der Familie Wärmepumpe, Hybrid und Fernwärme. Für eine Entscheidung mit einem Zeithorizont von 15 bis 20 Jahren ist genau diese Instabilität der eigentliche Befund: Dieselbe Ausgangslage, nur mit einer verschobenen Priorität formuliert, führt bei vier von fünf Systemen zu einer spürbar anderen Kategorieempfehlung.
3. Die technischen Fakten stimmen, doch ein Risiko besteht
Ein naheliegender Verdacht wäre, dass die instabilen Empfehlungen aus fehlerhaften Fakten stammen. Eine unabhängige Prüfung der am häufigsten zitierten Kernzahlen widerlegt das größtenteils: Das GModG-Datum vom 29. Juli 2026 (Baukostenplan, 2026), der CO2-Preiskorridor von 55 bis 65 Euro pro Tonne für 2026 (DEHSt, 2025), die Fraunhofer-ISE-Jahresarbeitszahlen von 3,4 für Luft-Wasser- und 4,3 für erdgekoppelte Wärmepumpen (Fraunhofer ISE, 2025), die Umweltbundesamt-Werte zur Temperaturabhängigkeit (Umweltbundesamt, 2024) sowie die KfW-522-Förderquote von 30 Prozent plus 5 Prozent Effizienzbonus (KfW, zitiert in GG Finanz, 2026) halten einer Prüfung an den Originalquellen stand. Einzig die von Perplexity genannten Förderhöchstbeträge nach Gebäudefläche ließen sich nicht vollständig bestätigen.
Das eigentliche Risiko liegt nicht in falschen Fakten, sondern darin, dass dieselben korrekten Fakten von unterschiedlichen Systemen zu grundverschiedenen Kategorieempfehlungen zusammengesetzt werden.
4. Was das für Hersteller, Planungsbüros und Energieberater bedeutet
Diese Befunde sind auch ein Hinweis für Wärmepumpenhersteller, Planungsbüros und Energieberater, die in genau diesem Rechercheschritt sichtbar sein wollen. Die Systeme greifen bei harten, überprüfbaren Fakten auf strukturierte, gut belegte externe Quellen zurück, genau das Material, das ein Retrieval-Augmented-Generation-System bei einer konkreten Anfrage heranzieht. Wer aktuelle Förderbedingungen, Praxiswerte und Rechtsstände klar strukturiert veröffentlicht, erhöht die Wahrscheinlichkeit, in genau diesen Momenten zitiert zu werden.
Fazit
Die getesteten KI-Systeme beherrschen die grundsätzliche Systemwahl beim Heizungstausch solide. Die Wärmepumpe als präsumtiv bevorzugte Kategorie ist über alle fünf Systeme hinweg präsent, und die zugrunde liegenden technischen und regulatorischen Fakten halten einer unabhängigen Prüfung größtenteils stand.
Die eigentliche Schwachstelle liegt in der Stabilität der Empfehlung selbst. Dieselbe Ausgangslage führt, je nach Formulierung der Priorität, bei vier von fünf Systemen zu einer spürbar anderen Kategorieempfehlung.
Für Unternehmen, die in diesem Entscheidungsmoment sichtbar und empfehlenswert sein wollen, folgt daraus eine klare Priorität: die überprüfbaren Fakten so aufzubereiten, dass KI-Systeme sie zuverlässig finden, korrekt zitieren und bei veränderten Prioritäten nicht aus den Augen verlieren.
