In unserem letzten Artikel haben wir untersucht, wie generische Lösungen für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen oft versagen. Heute untersuchen wir, wie diese Lektion auf den Bausektor anwendbar ist, einen ebenso komplexen Bereich, der spezielle Lösungen erfordert.

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Einführung: Jenseits der generischen KI

Künstliche Intelligenz hat die Aufmerksamkeit von Unternehmensleitern in allen Sektoren auf sich gezogen. Wie die jüngsten Erfahrungen im Gesundheitswesen und im Bausektor zeigen, scheitern generische KI-Lösungen jedoch häufig bei der Anwendung auf hochspezialisierte Bereiche. Ein echter Wandel entsteht nicht durch die Anwendung allgemeiner Fähigkeiten auf spezifische Probleme, sondern durch den Aufbau einer künstlichen Intelligenz, die den jeweiligen Bereich von Grund auf versteht.

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Diese Erkenntnis ergibt sich eindeutig aus einer Analyse des Bau- und Immobiliensektors, in dem multidisziplinäre Komplexität, Marktfragmentierung und strenge Vorschriften zu einzigartigen Herausforderungen führen, denen nur spezialisierte Lösungen wirksam begegnen können.

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Die Notwendigkeit eines spezialisierten Branchenverständnisses

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Terminologische und regulatorische Unstimmigkeiten

Generische IA-Modelle unterscheiden nicht korrekt zwischen grundlegenden technischen Konzepten wie "tragende Wände" und "Trennwände" oder zwischen "Plattenfundamenten" und "Pfeilerfundamenten", was zu Fehlinterpretationen bei Projekten führt, bei denen Genauigkeit für die Sicherheit entscheidend ist. Diese terminologische Diskrepanz erstreckt sich auch auf regionale Unterschiede: eine italienische "Laterozementplatte" hat andere Eigenschaften als ein nordeuropäisches Plattensystem, was sich entscheidend auf die statischen und erdbebensicheren Berechnungen auswirkt.

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Auch der strenge Regelungsrahmen des Bausektors mit regional unterschiedlichen Bauvorschriften, Sicherheitsnormen und Umweltvorschriften stellt eine Herausforderung dar, die mit generalistischen IA-Lösungen nur selten zu bewältigen ist. Die Eurocodes und die italienischen technischen Normen für das Bauwesen (NTC) weisen erhebliche Unterschiede bei den Sicherheitskoeffizienten auf, die von einer allgemeinen IA nicht unterschieden werden können, was potenziell schwerwiegende Folgen für die bauliche Sicherheit hat.

Erkennung des transformativen Potenzials

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Trotz dieser Herausforderungen ist das Potenzial der KI für die Umgestaltung der Branche weithin anerkannt. Laut der JLL-Umfrage "2023 Global Real Estate Technology Survey" gehören KI und generative KI zu den drei wichtigsten Technologien, die in den nächsten drei Jahren den größten Einfluss auf die Immobilienbranche haben werden, und zwar von Investoren, Entwicklern und Nutzern. Allerdings gaben dieselben Befragten an, KI im Vergleich zu anderen Technologien wie Blockchain, virtuelle Realität und Robotik weniger gut zu verstehen.

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Dieser offensichtliche Widerspruch unterstreicht den Bedarf an spezialisierten Ansätzen, die die Kluft zwischen anerkanntem Potenzial und tatsächlicher Umsetzung überbrücken können.

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Der spezialisierte Ansatz: Erfolgsgeschichten im Bausektor

Spezialisierte Gebäude-IA-Lösungen beweisen ihren Wert bereits durch konkrete Fallstudien:

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Reduzierung von Entwurfsfehlern

Bei einem großen Wohnbauprojekt führte die Einführung eines branchenspezifischen Intelligenzmoduls zu einer Verbesserung:

• 68 % weniger Entwurfsfehler
• 23 % weniger Prüfungszeiten
• Geschätzte 15 % Einsparung bei den Gesamtkosten
• Signifikante Verbesserung der Lieferzeiten

Besonders bemerkenswert war die Auswirkung auf die Verwaltung von Varianten im Prozess, die in der Vergangenheit für Kostensteigerungen von bis zu 20-30 % verantwortlich waren. Die spezialisierte Plattform reduzierte diese Auswirkungen auf 7 %, da sie in der Lage ist, Änderungen automatisch auf alle zugehörigen Projektdokumente zu übertragen.

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Optimierte Materialverwaltung

Ein Infrastrukturbauunternehmen hat ein spezielles Modul für die Materialwirtschaft eingeführt, das zu folgenden Ergebnissen führte:

• 31%ige Reduzierung der Vorräte
• 24 % weniger Lieferverzögerungen
• Einsparungen bei den Logistikkosten von mehr als 2 Mio. EUR
• Mehr Nachhaltigkeit durch weniger Materialabfall

Ein entscheidender, aber oft übersehener Aspekt waren die Auswirkungen auf das Cashflow-Management. Durch die Optimierung des Einkaufs konnte das Anlagevermögen um 42 % gesenkt und damit die Finanzlage des Unternehmens erheblich verbessert werden.

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Optimierung der Standortplanung

Ein auf komplexe Stadtsanierungen spezialisiertes Bauunternehmen setzte Algorithmen zur Raum-Zeit-Optimierung ein, die zu folgenden Ergebnissen führten:

• 28%ige Reduzierung der Gesamtbearbeitungszeit
• 34 % mehr Effizienz im Team
• Verringerung der Interferenzen zwischen gleichzeitigen Arbeiten um 62 %.
• Verbesserte Zeitvorhersage, mit Endabweichungen von weniger als 5 Prozent

Dieser Fall zeigt, wie spezialisierte KI eines der Probleme der Branche lösen kann: die Schwierigkeit der Programmierung in komplexen Kontexten mit mehreren Variablen und Einschränkungen. Herkömmliche Projektmanagementtechniken wie CPM oder PERT stoßen in realen Szenarien an ihre Grenzen, während der KI-basierte Ansatz eine messbare operative Überlegenheit aufweist.

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Das Gesamtbild: Wandel des Immobilienmarktes

Die Auswirkungen der KI gehen über das Bauwesen hinaus und verändern den gesamten Immobiliensektor in fünf Schlüsselbereichen:

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1. Geolokalisierung und Clustering

Unternehmen und Investitionen im Bereich der KI konzentrieren sich in der Regel auf die etablierten Technologiemärkte. Die Untersuchungen von JLL zeigen eine beschleunigte Nachfrage nach KI-Talenten, wobei die Stellenanzeigen seit Anfang 2021 um mehr als 250 % gestiegen sind. Langfristig wird sich dieses Wachstum wahrscheinlich dort konzentrieren, wo KI-Talente verfügbar sind: in etablierten primären und sekundären Technologiezentren, Innovationszentren und Universitäten.

In den USA konzentrieren sich 42 % der KI-Unternehmen in der San Francisco Bay Area, gefolgt von Boston, Seattle und New York, mit einem prognostizierten Immobilienwachstum von 1,6 Millionen Quadratmetern bis Ende des Jahres allein in den USA.

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2. Änderung der Nachfrage zwischen Vermögenswerten

Die Entwicklung der KI erfordert mehr und bessere Rechenzentren, Energienetze und Konnektivitätsinfrastrukturen. Laut dem JLL Global Data Centre Outlook 2023 wird erwartet, dass der globale Markt für Colocation-Rechenzentren von 2021 bis 2026 jährlich um 11,3 Prozent wachsen wird, während der Markt für Hyperscale-Rechenzentren mit rund 20 Prozent jährlich noch schneller wachsen dürfte.

Die Kriterien der IA für Infrastrukturstandorte legen mehr Gewicht auf niedrigere Energiepreise und geringere Grundstückskosten, was das Wachstum in weniger überfüllten Märkten wie Atlanta in den USA, Malaysia und Thailand fördert.

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3. Neue Arten von Vermögenswerten und Produkten

Das Aufkommen des "wirklich intelligenten Gebäudes" steht unmittelbar bevor. KI-fähige Infrastrukturen werden zum Standard werden, so wie Internetverbindungen heute zum Standard in Gebäuden gehören. KI wird auch dazu beitragen, emissionsfreie Gebäude mit hoher Nachhaltigkeitsleistung zu realisieren.

Dies entspricht den in der Baubranche beschriebenen dynamischen digitalen Zwillingen", die über das statische Konzept von BIM hinausgehen und sich zu Modellen entwickeln, die sich während des gesamten Lebenszyklus eines Gebäudes in Echtzeit weiterentwickeln und ein vorausschauendes Wartungsmanagement ermöglichen, das die Betriebskosten um 23-31 % senkt und die Lebensdauer der Anlagen um 15-20 % verlängert.

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4. Neue Investitions- und Erlösmodelle

KI-gestütztes Underwriting und Prozesse werden schnellere Transaktionen und ein effizienteres Verständnis von Immobilien und Märkten ermöglichen und Investitionen auf globaler Ebene anregen. KI-gestützte Infrastrukturen und die Fähigkeit, mehrere Systeme miteinander zu verbinden, könnten auch die Ausweitung von "Raum-als-Service"-Modellen und neue Einnahmequellen für Eigentümer und Entwickler ermöglichen.

Ein konkretes Beispiel, das in dem JLL-Bericht genannt wird, ist das von Royal London Asset Management, das in einem 11.600 Quadratmeter großen Geschäftsgebäude erhebliche Verbesserungen im HLK-Betrieb und bei der Energieeffizienz verzeichnete. Durch die Implementierung der KI-Technologien von JLL erzielte das Unternehmen eine Rekord-ROI von 708 % und Energieeinsparungen von 59 %, wodurch die Kohlenstoffemissionen um bis zu 500 Tonnen pro Jahr reduziert wurden.

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5. Neue Ansätze für die Gestaltung und Funktionalität von Räumen

KI wird erfahrungsbasiertes Design und hochgradig anpassbare Umgebungseinstellungen ermöglichen. Dies ergänzt die in der Bauindustrie beschriebene multimodale KI für Inspektionen, bei der das Verständnis von Text, Bildern und Daten von Drohnen und IoT-Sensoren kombiniert wird, um den Fortschritt und die Qualität von Bauarbeiten zu überwachen, wobei die Integration mit der LiDAR-Technologie für die Strukturüberwachung in Echtzeit besonders vielversprechend ist.

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Die sozioökonomische Dimension: Auswirkungen auf Arbeit und Qualifikation

Entgegen der Befürchtung einer Substitution zeigen die erhobenen Daten, dass sich spezialisierte KI positiv auf die Arbeitskräfte auswirkt:

Erweiterung der vorhandenen Fähigkeiten

Die spezialisierte KI hat die Rolle der spezialisierten Handwerker gestärkt, indem sie sie von administrativen Aufgaben entlastet hat und es ihnen ermöglicht, sich auf die Qualitätsaspekte der Arbeit zu konzentrieren. Dies hat zu einer Steigerung der wahrgenommenen Qualität und zu einer Aufwertung der technischen Fähigkeiten geführt.

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Dieser Ansatz deckt sich mit der Vision von Microsoft-CEO Satya Nadella, dass KI-Dienstleister sich bewusst für einen auf den Menschen ausgerichteten Ansatz entscheiden und "Co-Pilot"-Produkte entwickeln, die den Menschen unterstützen, anstatt "Autopilot"-Produkte, die menschliche Aufgaben vollständig ersetzen sollen.

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Umwandlung von Berufsprofilen

Es entstehen neue hybride Berufe wie der "BIM-Bauleiter" und der "Spezialist für digitales Bauen", deren Fähigkeiten sich auf das traditionelle Bauwesen und digitale Technologien erstrecken. Die Gehälter für diese Profile liegen 35-40 % über dem Branchendurchschnitt.

Nach Angaben von Goldman Sachs, die sich auf eine Studie des MIT-Wirtschaftswissenschaftlers David Autor berufen, sind mehr als 85 % des US-Arbeitsplatzwachstums der letzten 80 Jahre auf die Schaffung neuer, technologiebedingter Arbeitsplätze zurückzuführen.

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Demokratisierung der Erfahrung

Die Fähigkeit der KI, bewährte Verfahren zu kodifizieren und zugänglich zu machen, hat das Leistungsgefälle zwischen kleinen und großen Unternehmen verringert und einen faireren Wettbewerb auf der Grundlage der tatsächlichen Qualität und nicht der Unternehmensgröße gefördert.

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Die Zukunft: neue Innovationen und strategischer Ansatz

Bevorstehender technologischer Fortschritt

Zu den künftigen Innovationen im Bausektor gehören:

• Prädiktive Analyse für die Standortsicherheit: Modelle, die auf der Grundlage historischer Daten und Standortkonfigurationen Risikosituationen präventiv erkennen, mit einer 76%igen Unfallvorhersagefähigkeit und einer potenziellen Reduzierung schwerer Unfälle um 58%.
• Multimodale KI für Inspektionen: Funktionen, die das Verständnis von Text, Bildern und Daten von Drohnen und IoT-Sensoren integrieren, um den Fortschritt und die Qualität von Bauwerken zu überwachen.
• Integration mit Baustellenrobotern: Erste Pilotprojekte mit Verlegerobotern und automatisierten Endbearbeitungssystemen haben Produktivitätssteigerungen von bis zu 300 % bei sich wiederholenden Arbeitsschritten gezeigt, und das bei besserer Qualität und weniger Abfall.

Für den Immobiliensektor im weiteren Sinne hebt JLL hervor, dass der Markt für generative KI im Jahr 2023 voraussichtlich 42,6 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2026 jährlich um 32 Prozent auf 98,1 Milliarden US-Dollar wachsen wird.

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Strategische und verantwortungsbewusste Verabschiedung

Unternehmen müssen sich überlegen, wie sie die Möglichkeiten der KI nutzen können, um ihre Geschäftsziele auf verantwortungsvolle und ethische Weise zu unterstützen. JLL betont, wie wichtig es ist, auf drei Arten von neuen Vorschriften zu achten:

1. Marktstandards und Protokolle in Bezug auf Datenqualität, geistige Eigentumsrechte, Datenschutz und Datensicherheit.
2. Vorschriften zur Abmilderung sozialer Risiken, z. B. Maßnahmen zum Schutz des Arbeitsmarktes vor Schocks oder Sicherheitsstandards für autonome Fahrzeuge.
3. Umweltvorschriften, insbesondere solche, die darauf abzielen, die Kohlenstoffemissionen der wachsenden digitalen Wirtschaft zu verringern.

Die Unternehmen müssen über eine Reihe von Schlüsselfragen nachdenken: Was bedeutet das Wachstum der KI für Investitions- und Lokalisierungsstrategien? Welche bestehenden oder zukünftigen Anwendungen von KI müssen jetzt vorbereitet und getestet werden? Welches sind die potenziellen geschäftlichen und sozialen Risiken?

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Schlussfolgerung: Der Wert des spezialisierten Ansatzes

Ähnlich wie im Gesundheitssektor entsteht ein echter Wandel im Bau- und Immobiliensektor nicht durch die Anwendung allgemeiner KI auf komplexe Probleme, sondern durch Lösungen, die speziell für die besonderen Herausforderungen des Sektors entwickelt werden.

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Das Baugewerbe ist ein typisches Beispiel für einen hochkomplexen, wenig digitalisierten Sektor: Es ist die zweitletzte Branche in Bezug auf die Digitalisierungsrate. Genau diese Eigenschaften machen sie zu einem idealen Terrain, um den Wert von spezialisierter KI gegenüber allgemeinen Lösungen zu demonstrieren.

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Die Besonderheit des Bausektors liegt darin, dass er gleichzeitig wissens- und arbeitsintensiv ist und ein empfindliches Gleichgewicht zwischen kognitiven und operativen Aspekten aufweist. Dieser Dualismus erfordert KI-Systeme, die sich nicht auf die Datenverarbeitung beschränken, sondern die Entscheidungs- und Betriebsprozesse, die den Sektor kennzeichnen, genau verstehen.

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Wie ein Projektleiter eines großen Architekturbüros bemerkte: "Der Unterschied zwischen allgemeiner und spezialisierter IA im Bauwesen ist wie der zwischen einem allgemeinen Arbeiter und einem spezialisierten Meister. Beide haben ihren Wert, aber wenn es um komplexe Projekte geht, wird das Fachwissen des Spezialisten unverzichtbar."

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Die Herausforderung für die Zukunft wird darin bestehen, das richtige Gleichgewicht zwischen vertikaler Spezialisierung und horizontaler Interoperabilität zu finden, damit die verschiedenen Akteure in der Lieferkette von maßgeschneiderten Lösungen profitieren können, die dennoch miteinander kommunizieren können. Nur so kann die KI ihr Versprechen einlösen, einen der innovationsresistentesten Sektoren in ein Beispiel für Effizienz, Nachhaltigkeit und Qualität zu verwandeln.