Obwohl das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) in der Bau- und Immobilienbranche erkannt wird, zeigen aktuelle Branchenzahlen eine Zurückhaltung bei entsprechenden Investitionen. Diese Entwicklung rückt im Vorfeld der EXPO REAL die Frage nach den Ursachen dieser zögerlichen Haltung in den Vordergrund. Die Debatte konzentriert sich nicht primär auf die Funktionsfähigkeit der Technologie, sondern auf die Qualität der Daten, mit denen sie operiert.
Eine von PlanRadar durchgeführte, groß angelegte Studie unter 1.728 Fachkräften aus Bau und Immobilien in 14 Ländern verdeutlicht diesen Sachverhalt. 58 Prozent der Befragten attestieren KI die Fähigkeit, tägliche Herausforderungen, insbesondere die Einhaltung von Zeitplänen und den Umgang mit Projektänderungen, signifikant zu mildern. Dennoch plant nahezu die Hälfte der Unternehmen keine Investitionen in KI-gestützte Tools. Die Analyse zeigt, dass diese Zurückhaltung nicht auf die Angst vor Arbeitsplatzverlust zurückzuführen ist; lediglich 6 Prozent der Befragten äußerten diese Sorge. Dies korrespondiert mit einem anhaltenden Fachkräftemangel in der Branche, in der KI als Lösungsansatz zur Minderung dieses Engpasses wahrgenommen wird.
Datenqualität als zentrale Herausforderung
Die primären Hürden liegen vielmehr in der Genauigkeit und Verlässlichkeit von KI-Ergebnissen sowie im Datenschutz. Dies illustriert den grundlegenden Zusammenhang, dass die Leistungsfähigkeit von KI direkt von der Qualität der verarbeiteten Daten abhängt. Viele Unternehmen verfügen noch nicht über die notwendigen Strukturen zur konsistenten Datenerfassung, welche für verlässliche KI-Applikationen unerlässlich sind. Für Projektentwickler und Bauherren, die Kapital binden und Projektrisiken tragen, sind fundierte Antworten auf Fragen nach dem Projektstatus, potenziellen Risiken und offenen Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Es geht hierbei um erhöhte Transparenz, Risikominimierung und die Grundlage für sachgerechte Entscheidungen.
Die Transformation von KI von einem reinen Nachschlagewerkzeug zu einem aktiven Assistenten ist dabei ein entscheidender Faktor. KI-Agenten können nicht nur Informationen zusammenführen, sondern Aufgaben vorbereiten, Projektdaten analysieren, Prozesse initiieren und strukturierte Ergebnisse an relevante Stakeholder übermitteln. Als Beispiel hierfür dient ein KI-Agent, der ein Projekt kontinuierlich überwacht, Beobachtungen vor Ort sprachbasiert in strukturierte Tickets überführt und diese dem passenden Vorgang zuordnet. Dieser Agent kann zudem den Projektfortschritt zusammenfassen und frühzeitig auf Risiken hinweisen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Die fachliche Freigabe verbleibt weiterhin beim Menschen, während Vor- und Nacharbeiten automatisiert im Hintergrund ablaufen.
Voraussetzungen für den verlässlichen Einsatz von KI
Ein effektiver KI-Einsatz erfordert eine grundlegende Überprüfung bestehender Prozesse. Werden KI-Systeme eingeführt, ohne bisherige Abläufe zu hinterfragen, wird ein erheblicher Teil des potenziellen Nutzens verschenkt, und es besteht das Risiko, auf Basis lückenhafter Daten nur scheinbar überzeugende Ergebnisse zu erhalten. Martin Pietzonka, Senior Leiter Innovation bei der Drees & Sommer-Gruppe und Head of Startup Hub, betont, dass KI einen fundamentalen Wandel in der Wertschöpfung aus Daten darstellt und ihre Leistungsfähigkeit unmittelbar von der Qualität der Informationen abhängt.
- —Erstklassige Datenerfassung von Beginn an, um eine klare Zuordnung von Fotos, Plänen, Tickets und Protokollen zu Projekten zu gewährleisten.
- —Prozessuale Überarbeitung statt reiner Digitalisierung, um Abläufe an die Echtzeitfähigkeiten von Systemen anzupassen und Verantwortlichkeiten klar zu definieren.
- —Lückenlose Nachvollziehbarkeit von KI-Empfehlungen und automatisierten Abläufen, insbesondere für Auftraggeber und Versicherer in haftungsrelevanten Kontexten. PlanRadar setzt hierfür auf zertifizierte ISO-Sicherheitsstandards und die ausschließliche Nutzung von Kundendaten für den jeweiligen Projektkontext.
Strukturierte und zugängliche Projektdaten sind somit keine technische Nebensächlichkeit, sondern die fundamentale Voraussetzung für einen verlässlichen KI-Einsatz in der Praxis. Der eigentliche Mehrwert von KI manifestiert sich nicht in demonstrativen Anwendungen, sondern in der Fähigkeit, Projektdaten zügig in nachvollziehbare Entscheidungen zu überführen. Die Technologie ist in vielen Unternehmen bereits verfügbar; die Herausforderung besteht in der Schaffung der notwendigen konnektiven Infrastruktur.
