ChatGPT & Co. – Chatbasierte KI in der Baubranche

Dieser Artikel beleuchtet die fortschreitende Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Baubranche. Es wird analysiert, wie KI-Technologien die Praktiken im Bauwesen transformieren und welche spezifischen Anwendungsgebiete sowie Herausforderungen sich in diesem Kontext ergeben, mit einem besonderen Fokus auf die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen chatbasierter KI-Systeme.

ChatGPT & Co.: Chatbasierte KI im Bauwesen
Die charakteristischen Eigenschaften chatbasierter KI umfassen eine Reihe von Fähigkeiten, die in verschiedenen Bereichen Anwendung finden. | Foto: AdobeStock/NongAsimo

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Vor über einem Jahr stellte OpenAI mit ChatGPT eine innovative Softwarelösung für künstliche Intelligenz (KI) der breiten Öffentlichkeit vor, ein Ereignis, das die Entwicklung und Anwendung von KI maßgeblich beeinflusst hat. Diese Zunahme der KI-Entwicklung hat nicht nur die Grenzen in vielen Anwendungsbereichen erweitert, sondern auch die Art und Weise, wie Ingenieurarbeit gestaltet werden kann, grundlegend verändert. Insbesondere die Einbindung von KI in Arbeitsabläufe spielt eine immer größere Rolle, wobei die Nutzung von Chatbot-Technologien und generativen Text-KI-Systemen, wie die Open-Source-Lösung ChatGPT, besondere Aufmerksamkeit erregt hat. Diese bahnbrechenden Innovationen haben die Verwendung künstlicher Sprachmodelle auf bisher unerforschte Weise ermöglicht und bieten neue Perspektiven für die am Bau Beteiligten. Das Ziel dieser Publikation ist es, auf die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI aufmerksam zu machen und neue Ansätze in der Baubranche zu fördern. Es obliegt jedem Ingenieur und anderen Baubeteiligten, den Nutzen der KI im eigenen Arbeitsalltag zu beurteilen. Fest steht jedoch, dass KI, unabhängig vom Fachbereich und interdisziplinär angewendet, bereits jetzt ein wichtiger Bestandteil des Arbeitsprozesses geworden ist.

Kernfähigkeiten Chatbasierter KI: Einfluss und Anwendung in der Baubranche

Die spezifischen Eigenschaften chatbasierter KI umfassen verschiedene Aspekte wie generative Fähigkeiten, Datenanalyse, Mustererkennung und Wissensabruf. Jede dieser Eigenschaften trägt auf ihre Weise dazu bei, die Effizienz und Effektivität in der Ingenieurarbeit zu steigern und neue Lösungsansätze zu ermöglichen.

Zu den generativen Fähigkeiten zählt die Erzeugung neuer Inhalte wie Text, Bilder und Audio, basierend auf Benutzereingaben und -interaktionen, wodurch die Schaffung neuer Inhalte nahezu grenzenlos und äußerst vielfältig wird [1]. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Datenanalyse, ein Prozess, bei dem Daten gezielt untersucht und ausgewertet werden, um neue Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen, einschließlich verschiedener Methoden und Techniken zur Strukturierung, Modellierung, Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse [2]. Eng verbunden damit ist die Mustererkennung, eine spezifische Methode der Datenanalyse, die sich auf die Identifizierung von Mustern und Zusammenhängen in Daten konzentriert [2]. Schließlich spielt der Wissensabruf eine zentrale Rolle: Chatbasierte KI-Systeme können Antworten auf der Grundlage ihrer umfangreichen Wissensdatenbanken erstellen, was das persönliche Wissensmanagement erheblich verbessert [3].

Anwendungsbereiche und Potenziale chatbasierter KI in der Baubranche

Chatbasierte KI ist auch im Bauwesen ein nützliches Werkzeug. | Foto: AdobeStock/rocketclips
Chatbasierte KI ist auch im Bauwesen ein nützliches Werkzeug. | Foto: AdobeStock/rocketclips

In der Baubranche finden sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologien. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von Chatbots zur Kundenkommunikation. Darüber hinaus gibt es weitere Anwendungsgebiete, wie die Erstellung von Schulungsmaterialien für Sicherheits- und Projektmanagement, die Übersetzung von Dokumenten in verschiedene Sprachen zur Überwindung von Sprachbarrieren, Marktanalysen zur Trendidentifikation sowie Datenanalysen zur Optimierung der vorbeugenden Wartung. Um die spezifischen Einsatzmöglichkeiten in der Baubranche zu verdeutlichen, werden im Folgenden einige Software-Tools vorgestellt, die die Anwendbarkeit und den Nutzen der textbasierten KI in diesen Bereichen demonstrieren.

1. ChatGPT

…ist in der Nutzung im Bereich des Wissensabrufs hilfreich, z.B. bei der Bereitstellung von Informationen über technische Themen, Vorschriften und Gesetze. Außerdem bei der Auskunft über technische Daten zu Baustoffen, Konstruktionen und Technologien sowie der Vermittlung von Experten und Fachleuten, um spezifische Herausforderungen zu bewältigen. Weiterhin erlaubt die menschenähnliche Interaktion eine Konversationsführung, die als eine Hilfestellung bei der Lösungsfindung von technischen Problemen und Interpretation von technischen Dokumenten und Zeichnungen fungiert. Dabei kann sich eine Optimierung von Arbeitsabläufen, z.B. durch die Auflistung mehrerer Methoden zur Leistungsoptimierung, herauskristallisieren. Zusätzlich wird das persönliche Wissensmanagement gefördert, indem neue Kenntnisse oder erforderliche Fähigkeiten unterstützt erworben werden. Zudem können Ressourcen, wie bei der Suche nach Normen, Standards und Zertifizierungen, bereitgestellt werden. [4]

2. Copilot

…ist in der Nutzung weitestgehend in der Datenanalyse zu finden. Die Besonderheit liegt daran, dass das Softwaretool in unmittelbarer Zukunft fester Bestandteil der Microsoft 365-Produkte sein wird. So ist denkbar, dass die Einbindung der Eigenschaften in den gängigen Microsoft-Produkten einen Automatisierungsschub bewirken wird. Beispielsweise lassen sich bei Outlook in Sekundenschnelle E-Mails generieren. In Word können Berichte korrigiert, umformuliert oder teilweise verfasst werden, ohne auf große sprachliche Hürden zu stoßen. Des Weiteren lassen sich Excel-Listen schneller auswerten und interpretieren, wodurch die Daten für die KI als Bezugsdatenbank fungieren. [5]

3. Assembly

…ist in der Anwendung der Audio-Datenanalyse nutzbar. Hierbei fungiert die KI von Assembly für das Transkribieren von Besprechungen. Die Besonderheit liegt darin, dass die Funktion, während einer Real-time-Konversation, genutzt werden kann. Zudem generiert die KI eigenständig Überschriften zu jeweiligen Themen und Zusammenfassungen der einzelnen Meetings. Weiterhin erlaubt die KI-Mustererkennung eine Identifikation von einzelnen Sprechern, wodurch die verschiedenen Aussagen jeweils einer Person zugeordnet werden können. [6] Aufgrund der interdisziplinären Zusammenarbeit mit verschiedenen Akteuren in der Baubranche ist das Transkribieren von Besprechungen ein wichtiger Bestandteil im Anwendungsfall eines Ingenieurs. Sofern neue Änderungen für den Fachplaner oder für den Bauleiter veranlasst werden, müssen entsprechende Dokumentationen und Protokolle veranlasst werden.

4. Tamed.AI

…ist in der Funktion an der Datenanalyse (Mustererkennung) angegliedert. Hierbei können jegliche Art von Dokumenten analysiert und vom Nutzer spezifisch abgefragt werden. Besonders interessant ist, dass die KI-Anwendung für alle Bereiche des Baulebenszyklus umsetzbar ist. So musste beispielsweise ein Fachplaner sich mit alten Bestandsplänen lange auseinandersetzen, um die benötigten Informationen herauszufinden. Mit der Anbindung der KI ist dies in Sekundenschnelle möglich. Während der Bauausführung können so Informationen aus Bautagebüchern, Leistungsverzeichnissen und Lieferscheinen analysiert und zeitnah bereitgestellt werden. Im Facility-Management können Wartungsprotokolle und Rechnungen schneller geprüft werden. [7]

5. Autodesk generative Design

…ist im Bereich der generativen Fähigkeiten nutzbar und ist funktional für die Erstellung von Varianten bezüglich Designkonzepte entwickelt worden. Die Zielgruppe sind alle tätigen Architekten und Ingenieure, die in der Planungsphase ihre Entwürfe untersuchen wollen. Dabei visiert die KI die Identifikation der potenziellen Risikofaktoren und die Minimierung durch die Möglichkeit dem Nutzer, themenspezifische Faktoren zu erforschen, zu optimieren und darauf aufbauend fundierte Entscheidungen für komplexe Designprobleme zu treffen. Hierbei dient die Software als Assistent, der bei der Erstellung, Prüfung und Bewertung der Entwurfsvarianten hilft. [8]

6. Maket

…bedient sich der Eigenschaften der generativen Fähigkeiten als auch der Datenanalyse. Es wird die Automatisierung von Grundrissen und 3D-Renderings für Wohngebäude sowie die Generierung verschiedener Stilrichtungen ermöglicht. Dabei können Planentwürfe optional generiert und durch die Einbindung eines Chatbots Fragen zu Materialien, Kosten und Designoptionen gestellt werden. Hierdurch sollen Designkonzepte durch fundierte Antworten dem Nutzer eine bessere Entscheidungsgrundlage liefern. Weiterhin ermöglicht die KI die Einbettung von textlichen Festsetzungen von örtlichen Bauordnungen. Beispielsweise die eines Bebauungsplans, um Fragen über Regularien schneller erfassen zu können und die Entwurfsplanung zu unterstützen. [9]

7. Blueprints

…ist zu Maket und „Autodesk generative Design“ ebenfalls ein KI-Tool, um Entwurfspläne mithilfe eines Chatbots zu generieren. Hierbei visiert die Interaktion zwischen Chatbot und direkter Änderung an einem Entwurf des wesentlichen Fokus der KI. Die Software verspricht sich mit ihrer Funktion eine Verkürzung der Entwurfszeit von Monaten auf Minuten und liefert sofort modifizierbare Baupläne. [10]

Chancen und Grenzen künstlicher Intelligenz

Die Vorteile dieser Technologien sind offensichtlich und werden seit Wochen und Monaten in den Medien diskutiert: die Reduzierung menschlicher Fehler, signifikante Effizienzsteigerungen bei Routineaufgaben, schnellere und rationalere Entscheidungsfindung sowie eine verbesserte digitale Kommunikation, um nur einige zu nennen. Dennoch zeigen sich auch bestimmte Grenzen und Hürden der KI, die insbesondere für Ingenieure relevant sind, da sie auf Basis vorhandener Daten und Informationen weitreichende Entscheidungen treffen, die große Auswirkungen haben können. Ein wichtiger Punkt ist, dass die Qualität der KI-Ausgaben direkt von der Qualität des Datensatzes abhängt, mit dem sie trainiert wurde und auf den sie zugreifen kann. Außerdem sind nicht alle Antworten der KI immer tagesaktuell oder weisen die erforderliche Detailtiefe auf. Zudem haben viele Nutzer falsche Vorstellungen von den Fähigkeiten der KI. So wird bei ChatGPT oft fälschlicherweise angenommen, dass die KI komplexe Rechenaufgaben lösen kann, obwohl das zugrundeliegende Modell dafür nicht konzipiert wurde. Die KI kann einfache Rechenlösungen, die in ihrer Datenbank vorhanden sind, generieren, aber sie ist nicht in der Lage, komplexe Rechenalgorithmen spezifisch anzuwenden.

Blackbox-Effekt

Nach der Erörterung der Grenzen und Möglichkeiten chatbasierter KI-Technologien, insbesondere in Bezug auf ihre Anwendung in der Baubranche, ist es wichtig, einen weiteren kritischen Aspekt zu beleuchten: den sogenannten Blackbox-Effekt. Dieser Effekt beschreibt die mangelnde Transparenz von KI-Systemen bei der Generierung ihrer Ergebnisse. Diese Undurchsichtigkeit führt oft dazu, dass Nutzer die von der KI erzeugten Ergebnisse nicht nachvollziehen können, was wiederum Misstrauen gegenüber diesen Ergebnissen und ein sinkendes Vertrauen in die Technologie zur Folge hat. [11] Daher ist es besonders wichtig, Antworten und Lösungen der KI, gerade bei komplexen Themen, kritisch zu hinterfragen und zu überprüfen. Diese Vorsichtsmaßnahme ist essenziell, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der KI-Technologie zuverlässig und für den vorgesehenen Zweck geeignet sind.

KI speziell für den Bau

BauGPT ist eine speziell für die Bauindustrie entwickelte KI-Lösung. | Foto: Crafthunt
BauGPT ist eine speziell für die Bauindustrie entwickelte KI-Lösung. | Foto: Crafthunt

Doch die Branche reagiert auf diese Bedenken und entwickelt zunehmend maßgeschneiderte Lösungen. Ein solches Beispiel ist BauGPT, eine speziell für die Bauindustrie entwickelte KI-Lösung. BauGPT zielt darauf ab, Antworten auf bautechnische, baurechtliche und Fragen zu Baustandards zu generieren und somit bestimmte Aufgaben zu erleichtern. Diese umfassen unter anderem die Vereinfachung der Recherche von Richtlinien und Normen sowie die Beratung zu Baustoffen und Bauverfahren. Obwohl ChatGPT ähnliche Funktionen bietet, hebt sich BauGPT durch seine spezifische Ausrichtung ab. Die Qualität der generierten Inhalte hängt stark von der Datenbasis ab, und im Vergleich zu ChatGPT hat BauGPT Zugang zu umfassenderen und spezifischeren Datenquellen, die für die Bauindustrie relevant sind. Die Entwickler von BauGPT berichten, dass einige dieser wesentlichen Datenquellen erst digitalisiert werden mussten, um das KI-System effektiv zu trainieren. [12]

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Integration chatbasierter KI in der Baubranche: Ergänzung statt Ersatz

Zusammenfassend kann erkannt werden, dass chatbasierte KI ein nützliches Werkzeug für im Bauwesen Tätige ist, das ihre Arbeit ergänzt, aber nicht ersetzt. Dabei ist es wichtig, dass sie sich mit generativer KI vertraut machen sollten, um am Technologie-Trend teilzuhaben. Hierbei ist entscheidend, dass die Baubranche im Umgang mit der Einsetzbarkeit mit einer solchen KI transparent arbeitet, um den Fortschritt und die digitale Transformation nicht zu behindern. Beispielsweise ergab eine Studie der Universität Duisburg-Essen des Lehrstuhls für Digitalisierung im Bauwesen, dass die chatbasierte KI im Einsatz für Projektmanager bis zu 60 % unterstützend sein kann. Demnach bleibt die menschliche Expertise weiterhin unerlässlich. Der Appell an Wissenschaft und Wirtschaft verbleibt darin, dass weitere Potenzialanalysen in verschiedenen Ingenieurbereichen durchgeführt werden sollten, um die KI-Integration in der Baubranche zu fördern.

Autor: Ayham Kemand verfolgt in seiner Doktorarbeit am Institut für Baubetrieb und Baumanagement der Universität Duisburg-Essen die Integration der Drohnentechnologie in das Bauwesen. Ein Kernbereich seiner Forschung ist die digitale Bestandserfassung unter Einsatz von Drohnen, Laserscannern und Mobilemapping-Technologien. Zusätzlich zu diesen Schwerpunkten arbeitet Ayham Kemand daran, Robotik, Building Information Modeling (BIM) und künstliche Intelligenz in baubetriebliche Prozesse zu integrieren. Kontakt: ayham.kemand@uni-due.de | Foto: privat
Autor: Ayham Kemand verfolgt in seiner Doktorarbeit am Institut für Baubetrieb und Baumanagement der Universität Duisburg-Essen die Integration der Drohnentechnologie in das Bauwesen. Ein Kernbereich seiner Forschung ist die digitale Bestandserfassung unter Einsatz von Drohnen, Laserscannern und Mobilemapping-Technologien. Zusätzlich zu diesen Schwerpunkten arbeitet Ayham Kemand daran, Robotik, Building Information Modeling (BIM) und künstliche Intelligenz in baubetriebliche Prozesse zu integrieren. Kontakt: ayham.kemand@uni-due.de | Foto: privat
Quellen:
[1] A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery, Maithra Raghu et al. (2017)
[2] Datenanalyse und
-interpretation, Rainer Schnell et al. (2021)
[3] Die neue Rolle von KI im Wissensmanagement, M. Shaw (2023)
[4] ChatGPT im Planungsbüro – Gamechanger oder sinnloser Hype?, A. Kemand (2023)
[5] www.adoption.microsoft.com/de-de/copilot/
[6] www.assemblyai.com
[7] www.tamed.ai
[8] www.autodesk.de/solutions/generative-design/architecture-engineering-construction
[9] https://www.maket.ai
[10] www.blueprints-ai.com
[11] Blackbox Algorithmus – Grundfragen einer Regulierung Künstlicher Intelligenz, M. Martini (2019)
[12] https://www.ingenieurbau-online.de/news/newsdetail/ki-werkzeug-baugpt

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