Die Bauindustrie steht am Anfang einer tiefgreifenden Transformation: Während künstliche Intelligenz (KI) weltweit für Schlagzeilen sorgt und in zahlreichen Branchen Einzug gehalten hat, stellt sich auf dem Bau oft noch die Frage: Wie viel KI steckt wirklich im Baustellenalltag? Und was braucht es, damit sie dort echten Mehrwert stiftet?
Ein intensiver Blick auf den Status quo zeigt, dass nicht die technischen Möglichkeiten das Problem sind – sondern die Voraussetzungen in der Branche selbst.
Künstliche Intelligenz hat eine rasante Entwicklung hingelegt. Allein ChatGPT erreichte innerhalb von nur 5 Tagen nach Launch eine Million Nutzer – ein Meilenstein, für den andere digitale Dienste wie Netflix mehrere Jahre benötigten. Heute nutzen 400 Millionen Menschen weltweit das Tool jede Woche.
Die Technologie ist da, die Anwendungsfälle vielfältig. Aber wie lässt sich dieses Potenzial in eine konservative und komplexe Branche wie das Bauwesen übersetzen?
Nico Holzach, Datenexperte bei specter, erklärt KI mit einem Bild aus der Praxis:
„KI ist im Grunde Statistik auf Steroiden. Sie lernt aus riesigen Datenmengen statistische Muster, um damit spezifische Probleme zu lösen.“
Dabei unterscheidet sich KI grundlegend von klassischer Software. Während konventionelle Programme wie ein Kochrezept funktionieren („Wenn A, dann B“), arbeitet KI ähnlich wie ein Mensch, der aus Beispielen lernt, Muster erkennt und daraus eigene Schlüsse zieht. Diese Form des maschinellen Lernens ist besonders effektiv, wenn sie mit guten, domänenspezifischen Daten gefüttert wird.
Eine zentrale Grafik bringt es auf den Punkt: Damit KI im Bau funktioniert, braucht sie qualitativ hochwertige Daten – und zwar in vier Dimensionen:
Tiefe der Daten: Statt einem einzigen Lieferschein mit Betondaten benötigt eine KI Tausende solcher Dokumente – um verschiedene Formate, Schreibweisen und Variationen zu verstehen und zu verarbeiten.
Breite der Daten: KI muss nicht nur Terminpläne sehen, sondern auch Zugriff auf Daten aus 3D-Modellen, Kalkulationen, Lieferketten usw. haben, um Zusammenhänge zu erkennen.
Granularität: Statt pauschaler Informationen auf Gebäude- oder Geschossebene braucht es Detailtiefe bis auf die Bauteilebene, um präzise Aussagen treffen zu können.
Struktur der Daten: Nur digital vorliegende, verknüpfte Daten können von KI verarbeitet werden. Lose PDF-Dateien, handschriftliche Notizen oder isolierte Excel-Tabellen helfen nicht weiter.
Diese vier Punkte zeigen eindrucksvoll, warum es für viele Bauunternehmen aktuell noch schwierig ist, KI effektiv zu nutzen. Es liegt nicht an der Technik – sondern an der Datenlage.
Es gibt durchaus erfolgreiche Beispiele:
3D-Modelle aus 2D-Plänen oder Scans,
Generierung von Entwurfsalternativen (z. B. mit SpaceMaker),
intelligente Kameras zur Baustellenüberwachung,
Baurobotik und Drohnen, etwa für Fortschrittskontrolle oder Materialtransport.
Doch die Realität sieht oft so aus, dass diese Technologien isoliert vom eigentlichen Bauprozess stehen. Die Terminplanung etwa erfolgt weiterhin in Excel, PDFs oder MS Project, ohne direkte Verzahnung mit 3D-Modellen oder IST-Daten.
„Viele KIs sind wie Satelliten: Sie kreisen um die Baustelle, sind aber nicht integriert.“
Mangel an strukturierten Daten: Der Klassiker – vieles ist analog, nicht maschinenlesbar oder unvollständig.
Fehlender Kontext: Selbst wenn 200 Terminpläne vorliegen, weiß die KI nicht, ob das Projekt ein Krankenhaus oder ein Wohnhaus ist.
Technologisches Silodenken: Viele Tools werden als Einzellösungen entwickelt und erschweren eine ganzheitliche Prozessabbildung.
specter verfolgt den Ansatz, strukturierte Daten nicht durch aufwändige manuelle Pflege zu erzeugen, sondern „welche ganz nebenbei“ durch die modellbasierte Wochenplanung zu generieren:
Aufgaben werden per Drag & Drop im 3D-Modell verteilt.
Der Status wird automatisiert getrackt und farblich visualisiert.
Der Fortschritt kann im Modell, als Plan oder als Report direkt analysiert werden.
Diese Methodik bringt strukturierte, digitale Daten direkt aus dem Baustellenalltag hervor – eine essenzielle Grundlage für künftige KI-gestützte Auswertungen.
Ein vielversprechender Anwendungsfall: Abfragen im natürlichen Sprachformat.
„Wie viel Beton wurde in den letzten 17 Tagen in Taktbereich X verbaut?“
Solche „Queries“, so Holzach, sind kurzfristig realisierbar und bieten echten Mehrwert, weil sie Bauleiter:innen helfen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
Langfristig könnten auch KI-Agenten zum Einsatz kommen, die vollautonom handeln, z. B. Lieferscheine analysieren, Planabweichungen erkennen oder sogar Materialnachbestellungen auslösen.
Die klare Botschaft: Wer KI nutzen will, muss heute anfangen, Daten zu sammeln – strukturiert, digital und domänenspezifisch. Nur dann kann KI ihr volles Potenzial entfalten. specter bietet dafür bereits heute die nötige Infrastruktur:
CSV-Exporte aller Daten
API-Schnittstellen für die Weiterverarbeitung
Visuelle Auswertungen direkt im Modell
So wird aus analogen Prozessen ein digitaler, datengestützter Bauprozess.
Künstliche Intelligenz ist kein ferner Traum mehr. Sie kann Prozesse automatisieren, Wissen zugänglich machen und Entscheidungen unterstützen – wenn die Daten stimmen. Die Bauindustrie hat enormes Potenzial, aber sie muss jetzt den Grundstein legen.
„Der wahre Wettbewerb ist nicht die KI. Es sind die Unternehmen, die sie nutzen.“
Wer frühzeitig auf Daten setzt, legt das Fundament für den intelligenten, effizienten und wettbewerbsfähigen Bau der Zukunft.
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