Kann KI die Qualität von BIM verbessern?
Text:
Robert Schütz (bautalk.com) und
Dr. Küpper (Küpper Partner AG; München und Zürich
Künstliche Intelligenz (KI) nimmt in allen Bereichen der Industrie und Wirtschaft zu. Nur die Bauwirtschaft hingt auch hier hinterher. Dabei sind die Anwendungsmöglichkeiten und Chancen enorm. Lernende Algorithmen könnten die digitale Transformation und die Qualität der Planungsmethode BIM verbessern.
Publiziert in „Digital Bauen“ (Robe Verlag; Schweiz) siehe: Original Version.
Künstliche Intelligenz und BIM haben eine Gemeinsamkeit: Sie gehören zu den meistbeanspruchten Begriffen. Die Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) wird oft missverständlich geführt und zu viel hinterfragt. Doch warum eigentlich? Das beginnt bereits damit, dass es noch immer keinen eindeutige Definition von KI gibt. Sicherlich geht es bei KI um die Fähigkeit von Computern, intuitive Berechnungen zu tätigen und dahin gehend zu agieren. Aber es ist wichtig zu wissen, dass die heutige KI als „schwach“ eingestuft wird und nur für konkrete Probleme von Nutzen ist. Eine superintelligente Identität, die alle kognitiven Fähigkeiten eines Menschen besitzt, problemübergreifend selbstständig denkt und agiert, ist nur dort zu finden, wo sie auch erfunden wurde, nämlich in der Mythologie und der Science-Fiction. Es ist unklar, wann und ob solch eine »starke« KI überhaupt zustande kommen wird. Heutige KI-Methoden sind hauptsächlich automatisierte Statistikmethoden. Wo früher Datenwissenschaftler mit grossem Aufwand in einem Haufen von heterogenen Daten Muster erkennen konnten, werden jetzt lernende Algorithmen eingesetzt, die in einem Bruchteil der Zeit abstrakte Modelle erstellen und diese ggf. auf ähnliche Problemstellungen anwenden. Die Qualität dieser Modelle hängt überwiegend von der Menge und Qualität der eingegebenen Daten ab.
Anwendungsmöglichkeiten für die Bauwirtschaft
Ein Beispiel für diese Plattform-Ökonomie wäre eine Ausschreibungsplattform, die mit jeder Kalkulation weitere Datensätze generiert. In Kombination mit intelligenten Algorithmen soll somit ein System von verdichteten Daten entstehen, die selbst erkennen, wie sie sich mit anderen Daten und Datensätzen verknüpfen. Am Ende steht ein sich selbst verbesserndes System, welches die Intelligenz hat, die Algorithmen, die zur Erstellung einer Kalkulation notwendig sind, automatisiert einzusetzen. Ein vollständiges Bild zum Wertschöpfungspotenzial der KI ist nur auf Basis von Fakten und Zahlen möglich. Insgesamt erzielten die Unternehmen der deutschen Wirtschaft im Jahr 2019 aus Produkten und Dienstleistungen mit direktem KI-Einsatz einen Umsatz von annähernd 60 Mrd. Euro. Im Jahr 2019 hatten 30 Prozent der Unternehmen der deutschen Wirtschaft, die KI im Unternehmen eingesetzt haben, Stellen im Bereich KI zu besetzen.
Untersuchungen des Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWi) über den Einsatz von KI in der Deutschen Wirtschaft zeigen den aktuellen Stand der Entwicklung und erste Anwendungserfahrungen mit KI in der Bauwirtschaft auf. Es sind Technologien, die die Menschen sinnvoll entlasten und unterstützen, Prozesse und Kommunikation effizienter machen, Entscheidungen beschleunigen, bessere Einblicke in Problemstellen schaffen und Arbeitsabläufe sicherer gestalten.
Welche Chancen hat die KI in der Bauwirtschaft
Es geht um das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für die Bauwirtschaft: Bereits von der Industrie eingesetzte Einzellösungen in allen Lebenszyklusphasen, also in der Planung, Realisierung und dem Betrieb von Bauwerken werden identifiziert und es wird von ihren Auswirkungen berichtet. Sich in der Entwicklung befindende Anwendungen aus der Forschung oder den FuE-Abteilungen von Unternehmen in den Fachgruppen der Sozialen Netzwerke werden vorgestellt. Die jüngsten Untersuchungen basieren hauptsächlich auf Aussagen von ausgewählten internationalen Experten aus Wirtschaft, Politik, Forschung und Lehre, die von November 2019 bis Februar 2021 durchgeführt wurden. Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen einzelnen Befragten wurden herausgearbeitet, abschließende Verallgemeinerungen und Tendenzen basieren auf Gruppenvergleichen.
KI für die Bauwirtschaft noch in der Entwicklungsphase
Das größte Spannungsfeld ist die Herkunft von – und der Umgang mit Daten. Digitale oder digitalisierte Daten sind nicht geeignet für KI aufbereitet, und Datenschutz ist insbesondere bei Cloud-Lösungen oft strittig. Allerding muß gesagt werden, dass im Zeitalter von Quantencomputern noch irgendetwas mit Datenschutz begründen zu wollen, völlig an der Zeit vorbeigeht.
Es herrscht ein Mangel an Fachexperten. Softwareentwicklern oder Datenwissenschaftlern, die wenig vom Bau verstehen, können nur limitierte Ergebnisse erreichen. Die Haftung ist nicht geklärt. Wer ist verantwortlich, wenn etwas schiefgeht? Kann einem Algorithmus oder der Blackbox des Maschinellen Lernens die Schuld übertragen werden? Projektmanagementlösungen werden international eingesetzt. Branchenübergreifend gibt es eine Vielfalt von Anwendungen, die die Verwaltung von Grossprojekten optimieren. Einige von ihnen sind auf die Bauwirtschaft spezialisiert. Generative Planungswerkzeuge erleben eine Renaissance. Parametrische und generative Methoden (die früher nur als Eigenentwicklungen von Unternehmen zu finden waren), werden bereits als Software as a Service angeboten. Das Potenzial wird nicht richtig wahrgenommen. Da sich KI für die Bauwirtschaft noch in der Entwicklungsphase befindet, fällt es Unternehmen schwer, auf lange Sicht in KI zu investieren. Ethik wird für die KI im Bauwesen nicht als Hindernis betrachtet, und der Diskurs darüber wird weitergeführt. Menschliche Autonomie soll gewahrt bleiben und gesellschaftlicher Schaden vermieden werden. Der Nachholbedarf der Bauwirtschaft ist riesig. Im Gegensatz zu anderen Branchen vollzieht sich die digitale Transformation in der Bauwirtschaft nur langsam. KI-Ansätze könnten hier beschleunigend wirken. Hierzu ist die Vernetzung von Anwendungen zwingend erforderlich. Im Rahmen der KI gilt: Je grösser die Datenmengen, desto besser die Ergebnisse. Muss jedoch anmerken, dass KMUs nur dann einen wirklichen Nutzen aus KI ziehen, wenn der Zugang zu historischen Daten und vortrainierten Anwendungen gewährleistet ist.
