Die Auswirkungen generativer KI im Bauwesen

Die Entwicklung generativer KI und fortschrittlicher Datenanalyse dürfte das Projektmanagement und die Entscheidungsfindung im Bauwesen, wie wir sie kennen, grundlegend verändern.

Auf einer Ebene können GenAI-Anwendungen einen großen Beitrag dazu leisten, Ordnung und Klarheit in die Projektabwicklung zu bringen, und das in einer Zeit, in der Projekte immer komplexer und Fristen immer kürzer werden. Und da qualifizierte Bauarbeiter schneller in den Ruhestand gehen, als sie ersetzt werden können, kann GenAI den Unternehmen dabei helfen, Aufgaben zu optimieren und neue Mitarbeiter auszubilden, um so den Arbeitskräftemangel auszugleichen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Bauunternehmen GenAI implementieren können, um ihre Effizienz zu verbessern, ihre Rentabilität zu steigern und einige der häufigsten Herausforderungen zu bewältigen.

Was versteht man unter GenAI?

Generative KI oder GenAI ist eine „neue“ Technik der künstlichen Intelligenz, die durch große Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht wird. Sie hat die Welt im Sturm erobert, seit das GenAI-basierte ChatGPT Ende 2022 in nur fünf Tagen als schnellstes Produkt in der Geschichte des Internets die Marke von 1 Million Nutzern erreichte.

GenAI ist wirklich gut darin, Inhalte zusammenzufassen, wichtige Fakten zu extrahieren und neue Inhalte zu erstellen (daher das Wort „generativ“), und zwar auf eine Art und Weise, die das menschliche Verhalten, den Tonfall und die Ausgabe nachahmt.

Der Branchenverband Associated Builders and Contractors geht davon aus, dass die Branche, um die Nachfrage im Jahr 2024 zu decken, zusätzlich zum normalen Einstellungstempo mehr als 500.000 zusätzliche Arbeitskräfte anwerben muss. GenAI kann Bauunternehmen dabei helfen, wertvolle Zeit bei verschiedenen Backoffice- und Baustellenprozessen einzusparen und neue Mitarbeiter auszubilden – was angesichts des chronischen Arbeitskräftemangels in der Branche von entscheidender Bedeutung ist.

Wichtigste Erkenntnisse:

• GenAI verspricht, die Effizienz von Bauteams zu steigern – vom Backoffice bis zur Baustelle.
• Für den Einsatz von GenAI sollte es in Ihrem Unternehmen Sicherheitsvorkehrungen geben. Überprüfen Sie alle Ergebnisse und kontrollieren Sie die Fakten.
• GenAI ist besonders nützlich für die Zusammenfassung und Erstellung von bauspezifischen Dokumenten.

Wie wird sich GenAI auf das Bauwesen auswirken?

GenAI ist auf dem besten Weg, ein integrales Tool des Bauprozesses zu werden, das die Prozesseffizienz verbessert, die Kosten senkt und die Bauleistung steigert sowie den Unternehmen hilft, den Fachkräftemangel zu meistern.

Eine Studie von McKinsey & Company vom April 2024 stellte fest, dass auf 20 offene Stellen in der Branche nur ein einziger neuer Mitarbeiter kommt. Das entspricht einem Ungleichgewicht von 20:1 zwischen Neueinstellungen und verfügbaren Talenten und macht deutlich, dass die Branche effizientere Rekrutierungsprozesse benötigt. GenAI erledigt die Arbeit zwar nicht selbst, kann aber ein wertvolles Tool zur Schulung, Weiterbildung und Einarbeitung neuer Mitarbeiter im Außendienst sein, wenn neue Generationen in die Baubranche eintreten. GenAI eignet sich außerdem hervorragend zum Zusammenfassen und Erstellen von Inhalten, darunter E-Mails, Leistungsbeurteilungen und Baupläne, sodass die Mitarbeiter diese Aufgaben weniger selbst erledigen müssen. Es gibt auch Ansätze zum Umschulen von GenAI-Modellen, die GenAI dann „beibringen“, branchenspezifische Aufgaben auszuführen, wie sie im folgenden Abschnitt beschrieben werden.

7 Möglichkeiten, wie GenAI im Bauwesen eingesetzt wird

1. Automatisierung von Aufgagen. Bauunternehmen beginnen, GenAI und andere KI-Techniken zu verwenden, um die Ausführung bestimmter Aufgaben zu automatisieren, wie etwa das Lesen und Verarbeiten einer Rechnung oder das Vorwegnehmen und Anpassen an Unterbrechungen in der Lieferkette.
2. Unterstützung bei der Konzeption und Planung. Architekten und Planer verwenden GenAI, um mehrere Programm-Szenarien für einen bestimmten Eigentümer zu erstellen und zu iterieren. Die Tools verwenden eine Kombination regelbasierter Techniken, um Programmideen aufzugreifen und Designs in 3D zu generieren.
3. Verstöße gegen die Bauordnung erkennen und beheben. Einige zukunftsorientierte Bauherren und Eigentümer nutzen GenAI, um Probleme im Zusammenhang mit Bauvorschriften zu verstehen und zu identifizieren, die bei der Abwägung verschiedener Design-Kompromisse auftreten können.
4. Zusammenfassung von Dokumenten. Unternehmen nutzen GenAI, um wichtige Teile der Baudokumentation in Übersichten für Ausschreibungs- und Projektabwicklungsteams zusammenzufassen. Sie verwenden GenAI auch, um Mitarbeiterfeedback zusammenzufassen und so Prozesse und Verfahren zu verbessern.
5. Weniger Risiko. Bauunternehmen können GenAI-Techniken einsetzen, um Fragen zur Dokumentation früherer Projekte zu stellen und so Risiken zu identifizieren, die sich aus bestimmten Methoden der Projektabwicklung ergeben können.
6. Erstellen von Bauzeitplänen. Unternehmen können GenAI-Tools nutzen, um Baudokumente zu lesen, Zusammenfassungen zu erstellen und diese Daten dann zur Erstellung bauspezifischer Dokumente, wie z. B. Zeitpläne, zu verwenden.
7. Helfen Sie, den Fachkräftemangel auszugleichen. Schätzungen zufolge fehlen in der Baubranche rund 500.000 wichtige Fachkräfte, darunter Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechniker, Klempner und Servicetechniker für Windkraftanlagen. Durch die Optimierung der oben beschriebenen Aufgabenarten können GenAI sowie andere Technologien dem Personal helfen, wichtige Aufgaben schneller und effizienter zu erledigen.

4 Herausforderungen und Grenzen von GenAI im Bauwesen

Es ist wichtig, sich vor Augen zu halten, dass es sich bei GenAI im Kern um einen statistischen Ansatz handelt. Zwar können Baufirmen dadurch bei vielen Aufgaben und Prozessen Stunden einsparen, das Endergebnis muss jedoch weiterhin von jemandem überwacht werden. Immerhin steht Ihr Name auf dem Ergebnis. Im Folgenden finden Sie vier Herausforderungen, die bei der Nutzung dieser Technologie zu bewältigen sind.

1. GenAI erzeugt Fehler. Eine gemeinsame Herausforderung bei allen von GenAI erzeugten Antworten sind die sogenannten Halluzinationen. Dabei handelt es sich um Ergebnisse, die aufgrund fehlender Trainingsdaten oder fehlendem Kontext ungenau oder sogar völlig falsch sind. Solche Ergebnisse könnten beispielsweise dazu führen, dass Bauprojektmanager ungenaue Zeitpläne erstellen oder eine fehlerhafte RFI verfassen. Lassen Sie sich nicht von GenAI-Antworten täuschen, die verbindlich zu sein scheinen: Sie können mit Sicherheit falsch sein.
2. Risiken von GenAI abmildern. GenAI wird Wissensarbeiter niemals ersetzen, aber sie wird sie unterstützen. Und wie bei allen Assistenten müssen Sie ein angemessenes Training durchführen und überprüfen, ob die Ergebnisse, die sie Ihnen liefern, korrekt sind. In einem 2024 veröffentlichten Zeitschriftenartikel von MDPI, einem Verlag für frei zugängliche wissenschaftliche Zeitschriften, schlagen die Autoren mehrere Strategien zur Reduzierung von GenAI-Fehlern vor, darunter „die Verwendung hochwertiger Trainingsdaten, eine solide Grundlage in den Bereichen Ingenieurwesen und Bauwesen, simulierte Tests zur Validierung von Vorhersagen … und die Einführung menschlicher Aufsicht während der gesamten Entscheidungsprozesse der KI.“
3. Die Verwaltung von GenAI-Modellen kann kostspielig sein. Das Trainieren und Betreiben eines GenAI-Modells, insbesondere anspruchsvoller Konstruktionsmodelle, kann erhebliche Kosten für die Softwareentwicklung, Berechnung und andere Dinge verursachen.
4. Großes Fachwissen erforderlich. Es wird viel darüber geredet, dass GenAI Arbeitsplätze übernehmen wird, sogar einige im Baugewerbe. Glauben Sie nicht daran. Das Baugewerbe stützt sich in hohem Maße auf das enorme Fachwissen seiner Mitarbeiter sowie auf institutionelles und individuelles Wissen – etwas, das KI nicht ohne Weiteres ersetzen kann. Da die Belegschaft jedoch älter wird und mit ihr auch das institutionelle Wissen verloren geht, kann GenAI helfen, entscheidende Lücken zu schließen.

Verbessern Sie mit Oracle Ihre Erfahrung im Bauwesen

Oracle verfügt im Bauwesen über einen einzigartigen Vorteil: Das Unternehmen bietet einen umfassenden Stack branchenspezifischer Cloud-Anwendungen, darunter Anwendungen für Terminplanung, Zahlungsverwaltung und Bauprojektmanagement, welche durch eine umfassende Beratung ergänzt werden. Alle Cloud-Anwendungen laufen auf der hochsicheren und leistungsstarken Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Oracle erweitert OCI und sein gesamtes Portfolio an Cloud-Anwendungen um GenAI-Funktionen, darunter auch solche für das Bauwesen. Dadurch können die Unternehmen in ihren Betrieben von den Vorteilen der KI profitieren, ohne Anwendungen oder Schnittstellen ändern zu müssen.

Mit der Fähigkeit, neue Arbeitsabläufe auf der Grundlage von Algorithmen und trainierten Daten zu generieren, bietet GenAI der Branche – die sich noch in der Anfangsphase ihrer digitalen Journey befindet – die Möglichkeit, zur Lösung einiger ihrer dringendsten Probleme beizutragen, darunter ein chronischer Arbeitskräftemangel und die Notwendigkeit, die Sicherheit vor Ort und die ökologische Nachhaltigkeit zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen zu GenAI im Bauwesen

Welche Art von KI wird im Bauwesen eingesetzt?
Bauunternehmen erweitern ihre Toolbox um GenAI sowie KI-basierte zukunftsgerichtete Analysen. Beide sind in allen Bereichen des Bauwesens im Kommen und ermöglichen beispielsweise Verbesserungen bei Produktivität und Sicherheit.

Wird KI derzeit im Bauwesen eingesetzt?
Auf jeden Fall, auch wenn die Akzeptanz in der Branche ähnlich langsam ist wie bei anderen Technologien. Dennoch ist es für Bauunternehmen wichtig zu verstehen, dass GenAI ihnen Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Produktivität und Leistung bietet.

Wird das Bauwesen von der KI übernommen?
Das scheint unwahrscheinlich, vor allem zu Lebzeiten der jetzigen Gesellschaft. Die Automatisierung wird die Arbeitskraft nicht so schnell ersetzen. Doch da die Baubranche immer komplexer wird und immer strengere Fristen und Budgetvorgaben gelten, können Unternehmen KI nutzen, um bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Dokumente sowie andere Inhalte schneller zu erstellen/zusammenzufassen.