In den kommenden Jahren werden drei KI-Trends das Bauwesen maßgeblich prägen. Mehr noch als zuvor rückt dabei der richtige Umgang mit Daten in den Fokus.
In aller Kürze: > Drei große Zukunftstrends werden in den kommenden Jahren das KI-gestützte Arbeiten im Bauwesen besonders prägen. > In all diesen Trends spielen gut strukturierte, qualitativ hochwertige Daten eine tragende Rolle. > Beim prädiktiven Entwerfen erzeugt KI nicht nur schöne Bilder, sondern berechnet direkt die vielfältigen Auswirkungen eines Entwurfs auf Konstruktion, ökologischen Fußabdruck, Kosten und vieles mehr. > Data-Centric Engineering widmet sich der systematischen Erzeugung, Pflege und Rückkopplung besserer Daten – eine Voraussetzung für leistungsstarke KI-Prozesse. > Autonomes Bauen wird stark zunehmen und ganze Arbeitsabläufe auf der Baustelle wie das Binden von Bewehrungsstahl, das Anzeichnen von Grundrissen oder Erdarbeiten weitgehend automatisieren. |
Künstliche Intelligenz verändert das Bauwesen wie keine Technologie zuvor. In den letzten drei Jahren haben sich aus generativen Modellen, Simulationsalgorithmen und Data Engineering intelligente Assistenten entwickelt, die mittlerweile lernen, vorausschauen und bestimmte Aufgaben auf Expertenniveau erledigen können. Gleichsam vollzieht sich immer mehr ein Wandel von isolierten, dokumentenbasierten Prozessen zu einem umfassenden datengestützten Workflow, der Daten ganzheitlich nutzt, statt sie in Silos abzuschotten. Aus dieser Entwicklung ergeben sich KI-Werkzeuge, die den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren, Prognosen präzisieren und letztlich eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Dabei werden in den kommenden Jahren insbesondere drei KI-Trends die AEC-Branche maßgeblich prägen: prädiktives Entwerfen, Data-Centric Engineering und autonomeres Bauen.
Trend 1: Prädiktives Entwerfen – Entscheidungsfindung durch Weitblick
Aktuell wird KI im Bauwesen insbesondere in der Entwurfsphase genutzt, um schnell gestalterische Lösungen und Varianten auszuloten. Die Entscheidungsfindung erfolgt in diesen Fällen jedoch meist noch nicht datenbasiert, sondern intuitiv beziehungsweise auf Grundlage persönlicher Eindrücke der Architekt:innen. In naher Zukunft wird sich dieser rein generative Prozess zu einem vorausschauenden wandeln – indem KI-Tools nicht nur Entwurfsoptionen generieren, sondern auch deren Effekte vorhersagen. Bei diesem prädiktiven Entwerfen errechnet die KI zugleich unter anderem die konstruktiven, finanziellen, ökologischen oder selbst regulatorischen Auswirkungen eines Entwurfs. Dadurch können Planer:innen künftig Entscheidungen evidenzbasiert statt aus dem Bauch heraus treffen – und das noch lange vor der Erstellung detaillierter Zeichnungen.
Das Potenzial prädiktiver KI ist enorm. Basierend auf Daten vergangener Projekte können Planungsbüros etwa Muster in der Dokumentation und Korrespondenz (zum Beispiel mit Bauämtern) analysieren und somit aus früheren Problemen oder Genehmigungsprozessen fundiert lernen. Problematische Entwurfsentscheidungen, die wahrscheinlich zu Konflikten und letztlich aufwendigen Anpassungen führen, lassen sich so bereits in der Entwurfsphase vermeiden.
Ein verwandtes Thema, das eng mit der Entwicklung von prädiktivem Entwerfen zusammenhängt, ist das sogenannte Model Context Protocol (MCP) – ein noch junges Konzept zur Orchestrierung KI-basierter Software-Agenten. Dieses ermöglicht, dass sich KI-Agenten beispielsweise des Planungskontexts bewusstwerden, die Funktionen von spezialisierten Softwarelösungen verstehen und letztlich diese sogar bedienen. Momentan befindet sich MCP noch in den Anfängen, doch hat die Technologie das Potenzial, den Aufwand für Architekt:innen, Ingenieur:innen und Detailplaner:innen selbst bei komplexen Problemen drastisch zu reduzieren.
Trend 2: Data-Centric Engineering – auf die Daten kommt es an!
Damit die Potenziale Künstlicher Intelligenz wie prädiktives Planen voll ausgeschöpft werden können, bedarf es eines datenzentrierten Ansatzes, der für gut strukturierte Daten sorgt. Aus diesem Grund wird in den kommenden Jahren Data-Centric Engineering eine bedeutende Rolle in der Nutzung von KI-Anwendungen spielen. Dabei liegt der Fokus nicht primär auf die Entwicklung besserer KI-Modelle, sondern auf die systematische Erzeugung, Pflege und Rückkopplung besserer Daten.
Mit Blick auf die AEC-Branche betreffende KI-Tools steht die Verbesserung und Verwaltung von Datensätzen zur gebauten Umwelt im Vordergrund. Auf technischer Ebene bedeutet diese Herangehensweise: saubere BIM-Modelle, konsistente Berechnungseingaben, verifizierte Referenzbibliotheken sowie Rückkopplungsschleifen zwischen Entwurf, Bau und Betrieb, die Daten zurück in Entwurfsnachweise und technische Modelle einfließen lassen.
Ein Beispiel, das den Wert von Data-Centric Engineering gut veranschaulicht, ist die Verknüpfung von Wartungsdokumentation, Sensordaten und Bestandsmodellen bei Infrastrukturbauwerken. Sind diese Daten gut strukturiert, ermöglichen sie es KI-Systemen, Verschleißmuster zu erkennen, Wartungsanforderungen vorherzusagen und Entwurfsannahmen zu validieren. So lassen sich etwa verschiedene Szenarien anhand historischer Daten simulieren. Zugleich wird es viel leichter, aus vergangenen Projekten zu lernen und so die Planung zu verbessern.
Trend 3: Autonomes Bauen – KI auf der Baustelle
Schon heute erledigen Maschinen wesentlich mehr Aufgaben auf der Baustelle, als es noch vor zehn Jahren der Fall war. Halbautonome Bagger, Absteck- und Layoutroboter, drohnengestützte Baufortschrittskontrollen, automatisierte Verdichtungsgeräte sowie kamerabasierte Sicherheitssysteme gehören zunehmend zum Baustellenalltag. Durch die Ausführung repetitiver oder gefährlicher Tätigkeiten gleichen sie personelle Engpässe aus und reduzieren den manuellen Aufwand. Mittelfristig wird die Präsenz von Baurobotern auf den Baustellen stark zunehmen und ganze Arbeitsabläufe wie das Binden von Bewehrungsstahl, das Anzeichnen von Grundrissen oder Erdarbeiten werden unter minimalem menschlichen Eingreifen erfolgen.
Die Voraussetzung für diese Ausweitung autonomen Bauens ist ein BIM2Field-Workflow, bei dem modellbasierte Planung millimetergenau mit den Koordinaten der physischen Welt verknüpft wird. Bauroboter benötigen hierfür eine genaue Lokalisierung in dynamischen Umgebungen. Gleichsam müssen Projektteams darauf vertrauen können, dass der digitale Zwilling die sich ständig ändernden Bedingungen auf der Baustelle widerspiegelt. Bei alledem kommt es auf hochwertige digitale Informationen wie detaillierte, ausführungsreife Bauablaufmodelle, zuverlässige Mengenangaben, AR-basierte, georeferenzierte BIM-Modelle sowie präzise Sensordaten an.
KI-Zukunftstrends nur mit den richtigen Daten
Egal, ob prädiktives Entwerfen, Data-Centric Engineering oder autonomes Bauen – für jeden dieser großen KI-Zukunftstrends sind hochwertige, gut strukturierte Daten unerlässlich. Damit wird auch die Rolle digitaler Plattformen immer wichtiger. Teams, die heute in integrierte, datengesteuerte Arbeitsabläufe und durchgängige digitale Ökosysteme investieren, stellen damit die Weichen für maximalen Nutzen aus der nächsten Welle KI-gestützter Prozesse im Bauwesen.
