Künstliche Intelligenz im Bauwesen benötigt belastbare, strukturierte und nachvollziehbare Daten. Nur wenn Informationen aus Leistungsverzeichnissen, Mengenermittlungen und Bauabrechnungen eindeutig aufgebaut und konsistent sind, können KI-Systeme diese sinnvoll auswerten und unterstützen. Standards wie GAEB und REB sowie prüfbare Mengen schaffen dafür eine wichtige Grundlage.

KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet

Künstliche Intelligenz wird auch im Bauwesen zunehmend diskutiert.

Die Erwartungen sind hoch. KI soll künftig beispielsweise dabei helfen:

• große Datenmengen auszuwerten
• Informationen schneller zu finden
• Abweichungen zu erkennen
• wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren
• Entscheidungen vorzubereiten

Doch unabhängig davon, welche KI-Technologie eingesetzt wird, bleibt eine grundlegende Voraussetzung bestehen:

KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die ihr zur Verfügung stehen.

Sind Daten unvollständig, widersprüchlich oder nicht nachvollziehbar, können auch die Ergebnisse einer KI fehlerhaft oder wenig belastbar sein.

Gerade im Bauwesen ist deshalb nicht allein die Menge der vorhandenen Daten entscheidend.

Entscheidend ist deren Qualität.

Warum das Bauwesen besonders hohe Anforderungen an Daten stellt

Bauprojekte erzeugen große Mengen an Informationen.

Dazu gehören unter anderem:

• Leistungsverzeichnisse
• Leistungspositionen
• Mengen
• Aufmaße
• Planunterlagen
• Nachträge
• Abrechnungsdaten
• Rechnungen

Gleichzeitig arbeiten zahlreiche Beteiligte mit diesen Informationen:

• Auftraggeber
• Planer
• Bauunternehmen
• Nachunternehmer
• Aufmaßtechniker
• Bauabrechner
• prüfende Stellen

Wenn Informationen unterschiedlich aufgebaut oder mehrfach manuell übertragen werden, entstehen schnell:

• unterschiedliche Datenstände
• Interpretationsfehler
• widersprüchliche Mengen
• fehlende Zusammenhänge

Für Menschen lassen sich solche Unklarheiten häufig durch Erfahrung und Rückfragen auflösen.

Für automatisierte Systeme ist das deutlich schwieriger.

Was sind belastbare Daten?

Belastbare Daten sind Informationen, die eindeutig, nachvollziehbar und konsistent sind.

Im Bauwesen bedeutet das beispielsweise:

• Leistungspositionen sind eindeutig beschrieben
• Mengen können nachvollzogen werden
• Berechnungswege sind dokumentiert
• Änderungen sind erkennbar
• Daten können strukturiert weiterverarbeitet werden

Eine einzelne Zahl reicht dafür häufig nicht aus.

Beispielsweise ist die Angabe:

1.250 m²

für sich allein nur eingeschränkt aussagekräftig.

Erst der Zusammenhang macht die Information belastbar:

• Welche Leistung ist gemeint?
• Auf welcher Grundlage wurde die Menge ermittelt?
• Aus welchem Plan stammt sie?
• Wie wurde sie berechnet?
• Welcher Bereich ist betroffen?

Je besser dieser Zusammenhang dokumentiert ist, desto besser kann die Information auch digital weiterverarbeitet werden.

KI braucht Struktur statt Datenchaos

Ein häufiges Missverständnis besteht darin, dass KI möglichst viele Daten benötigt.

In der Praxis ist jedoch auch die Struktur entscheidend.

Unstrukturierte Informationen können beispielsweise vorliegen in:

• unterschiedlichen Tabellen
• PDF-Dateien
• Papierunterlagen
• E-Mails
• individuellen Berechnungen

Solche Daten müssen zunächst interpretiert und in einen Zusammenhang gebracht werden.

Strukturierte Daten sind dagegen eindeutig aufgebaut und können gezielt verarbeitet werden.

Dazu gehören beispielsweise:

• eindeutig gegliederte Leistungsverzeichnisse
• standardisierte Leistungspositionen
• strukturierte Mengendaten
• nachvollziehbare Berechnungen
• einheitliche Datenaustauschformate

Damit wird die Datenbasis nicht nur für Menschen übersichtlicher, sondern auch für zukünftige automatisierte Anwendungen nutzbarer.

GAEB schafft eine gemeinsame Sprache für digitale Bauinformationen

Ein wichtiger Baustein für strukturierte Daten im Bauwesen ist der standardisierte Datenaustausch.

GAEB DA XML dient dem einheitlichen Austausch von Bauinformationen und unterstützt elektronische Prozesse rund um Ausschreibung, Vergabe und Abrechnung. Dadurch können bereits erfasste Bauinformationen zwischen den Beteiligten zur Weiterverarbeitung bereitgestellt werden.

Für KI und andere automatisierte Verfahren ist diese Struktur besonders wertvoll.

Denn standardisierte Daten helfen dabei, Informationen eindeutig zuzuordnen.

Beispielsweise können strukturierte Daten erkennen lassen:

• welche Position zu welchem Leistungsverzeichnis gehört
• welche Menge einer Leistung zugeordnet ist
• welche Informationen zusammenhängen
• welche Daten in einem definierten Prozessschritt entstanden sind

Damit entsteht eine deutlich bessere Grundlage für digitale Auswertungen.

Präzise Mengen sind ein entscheidender Bestandteil der Datenqualität

Im Bereich der Bauabrechnung spielen Mengen eine zentrale Rolle.

Sie bilden die Grundlage für:

• Leistungsnachweise
• Abschlagsrechnungen
• Nachträge
• Schlussrechnungen
• Mengenprüfungen

Deshalb ist eine präzise Menge für automatisierte Auswertungen besonders wichtig.

Eine KI kann beispielsweise Mengen analysieren und Auffälligkeiten erkennen.

Sie kann jedoch nur dann sinnvolle Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Mengen:

• korrekt ermittelt
• eindeutig zugeordnet
• nachvollziehbar dokumentiert

sind.

Eine fehlerhafte Mengengrundlage wird durch KI nicht automatisch richtig.

Im Gegenteil:

Fehlerhafte Daten können auch automatisiert weiterverarbeitet werden.

Deshalb bleibt die Qualität der ursprünglichen Datenerfassung entscheidend.

Warum die grafische Bauabrechnung für zukünftige KI-Anwendungen interessant ist

Bei der grafischen Bauabrechnung werden Mengen nicht ausschließlich als Zahlen dokumentiert.

Sie können zusätzlich mit den zugrunde liegenden Planbereichen verknüpft werden.

Dadurch entsteht ein wichtiger Zusammenhang zwischen:

• Plan
• Aufmaß
• Menge
• Leistungsposition

Dieser Zusammenhang verbessert die Nachvollziehbarkeit.

Für Menschen bedeutet das:

Eine Menge kann direkt anhand der zugrunde liegenden Planunterlage geprüft werden.

Für zukünftige digitale Auswertungen entsteht gleichzeitig eine strukturiertere Informationsgrundlage.

KI benötigt nachvollziehbare Zusammenhänge

Eine KI kann Informationen besser auswerten, wenn Zusammenhänge eindeutig beschrieben sind.

Bei Mengen sind beispielsweise folgende Fragen relevant:

• Wo wurde gemessen?
• Welche Fläche oder Strecke wurde berücksichtigt?
• Welche Leistung ist betroffen?
• Wie wurde die Menge berechnet?
• Hat sich die Menge gegenüber einem früheren Stand verändert?

Die grafische Dokumentation kann dazu beitragen, diese Zusammenhänge transparenter darzustellen.

Damit wird nicht nur die menschliche Prüfung unterstützt.

Auch die Datenbasis für zukünftige automatisierte Verfahren wird verbessert.

REB-konforme Berechnungen schaffen nachvollziehbare Grundlagen

Neben der Herkunft einer Menge ist auch die Art ihrer Berechnung entscheidend.

Eine REB-konforme Mengenermittlung unterstützt:

• einheitliche Berechnungsverfahren
• nachvollziehbare Berechnungswege
• prüfbare Ergebnisse

Für digitale Prozesse ist diese Nachvollziehbarkeit besonders wichtig.

Wenn Mengen nach definierten Verfahren ermittelt und dokumentiert werden, entsteht eine klarere Grundlage für:

• Prüfungen
• Auswertungen
• Plausibilitätskontrollen

Die Kombination aus:

• REB-konformer Berechnung
• strukturierter Datenerfassung
• grafischer Mengendokumentation

schafft damit eine besonders belastbare Datengrundlage.

Wo KI im Bauwesen künftig unterstützen kann

KI kann menschliches Fachwissen nicht ersetzen.

Sie kann jedoch bei bestimmten Aufgaben unterstützen.

Mögliche Einsatzbereiche sind beispielsweise:

Auffälligkeiten in Mengen erkennen

Automatisierte Systeme könnten Mengen miteinander vergleichen und auf ungewöhnliche Abweichungen hinweisen.

Große Datenmengen schneller auswerten

Bei umfangreichen Projekten können große Mengen an Leistungs- und Abrechnungsdaten entstehen.

KI kann dabei helfen, Informationen schneller zu analysieren und relevante Zusammenhänge zu finden.

Plausibilitätsprüfungen unterstützen

KI kann künftig möglicherweise Hinweise liefern, wenn Daten:

• ungewöhnliche Abweichungen enthalten
• nicht zusammenpassen
• unvollständig erscheinen

Die fachliche Prüfung bleibt jedoch weiterhin notwendig.

Informationen schneller auffindbar machen

Strukturierte Projektdaten können die Grundlage dafür bilden, Informationen gezielter zu durchsuchen.

Beispielsweise könnte eine Frage lauten:

„Welche Mengen haben sich durch den Nachtrag verändert?“

Je strukturierter die Daten vorliegen, desto besser können digitale Systeme solche Fragen beantworten.

Warum KI keine schlechte Datengrundlage ausgleichen kann

Eine der wichtigsten Erkenntnisse bei der Digitalisierung lautet:

Automatisierung verbessert nicht automatisch die Qualität der Ausgangsdaten.

Wenn Daten fehlerhaft sind, können automatisierte Systeme diese Fehler:

• übernehmen
• weiterverarbeiten
• vervielfachen

Deshalb sollte vor dem Einsatz neuer Technologien zunächst die vorhandene Datenbasis betrachtet werden.

Wichtige Fragen sind:

• Sind unsere Leistungsverzeichnisse sauber strukturiert?
• Sind Mengen nachvollziehbar?
• Sind Berechnungen dokumentiert?
• Arbeiten alle Beteiligten mit konsistenten Daten?
• Können Informationen standardisiert ausgetauscht werden?

Erst auf dieser Grundlage kann KI ihr Potenzial sinnvoll entfalten.

Standards werden für KI noch wichtiger

KI wird häufig als völlig neue Technologie betrachtet.

Die Grundlage für ihren erfolgreichen Einsatz ist jedoch nicht neu.

Sie lautet:

klare, strukturierte und nachvollziehbare Daten.

Im Bauwesen spielen deshalb etablierte Standards eine wichtige Rolle.

GAEB unterstützt den standardisierten Austausch von Bauinformationen. Der GAEB beschreibt seine Aufgabe ausdrücklich als Schaffung einer gemeinsamen digitalen Sprache für Bauinformationen und stellt Regeln für Datenaustausch und Leistungsverzeichnisse bereit.

Auch die Weiterentwicklung des Datenaustauschs zeigt, dass strukturierte Informationen kontinuierlich um neue Anforderungen ergänzt werden. So stellt der GAEB mit der Beta-Version 3.4 zusätzliche Möglichkeiten für die digitale Abbildung und den Austausch von Nachhaltigkeitsdaten bereit.

Je stärker automatisierte Systeme künftig eingesetzt werden, desto wichtiger werden:

• klare Datenstrukturen
• einheitliche Standards
• nachvollziehbare Mengen
• dokumentierte Berechnungen

Wie moderne Software eine KI-fähige Datenbasis unterstützt

Eine gute Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen entsteht nicht erst durch den Einsatz einer KI.

Sie beginnt bereits bei den täglichen Arbeitsprozessen.

Moderne Software unterstützt dabei insbesondere:

Strukturierte Leistungsverzeichnisse

• eindeutig gegliederte Leistungspositionen
• konsistente Daten
• standardisierter Datenaustausch

Nachvollziehbare Mengenermittlung

• transparente Mengenbildung
• dokumentierte Berechnungen
• eindeutige Zuordnung zu Leistungspositionen

Grafische Bauabrechnung

• Verbindung von Plan und Menge
• nachvollziehbare Mengennachweise
• transparente Dokumentation von Änderungen

REB-konforme Bauabrechnung

• definierte Berechnungsverfahren
• prüfbare Mengen
• nachvollziehbare Abrechnungsgrundlagen

Die wichtigste Voraussetzung: Datenqualität vor KI

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit der Frage:

„Wie können wir KI einsetzen?“

Mindestens genauso wichtig ist jedoch die Frage:

„Wie gut sind unsere Daten?“

Denn die Qualität der Daten entscheidet maßgeblich darüber, ob digitale Systeme zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Deshalb sollte der Weg zur KI im Bauwesen nicht erst mit einer neuen Technologie beginnen.

Er sollte beginnen mit:

• sauberen Datenstrukturen
• standardisierten Prozessen
• präzisen Mengen
• nachvollziehbaren Berechnungen
• möglichst wenigen Medienbrüchen

Typische Herausforderungen in der Praxis

Unstrukturierte Daten

Informationen liegen in unterschiedlichen Formaten vor und lassen sich nur schwer automatisiert auswerten.

Unterschiedliche Mengenstände

Verschiedene Projektbeteiligte arbeiten mit unterschiedlichen Daten.

Fehlende Nachvollziehbarkeit

Es lässt sich später nicht eindeutig feststellen, wie eine Menge entstanden ist.

Fehlerhafte Ausgangsdaten

Automatisierte Systeme können nur mit der vorhandenen Datengrundlage arbeiten.

Fazit: KI beginnt mit belastbaren Daten

Künstliche Intelligenz bietet auch für das Bauwesen interessante Möglichkeiten.

Ihr tatsächlicher Nutzen hängt jedoch entscheidend von der Qualität der verfügbaren Daten ab.

Strukturierte Leistungsverzeichnisse, präzise Mengen und nachvollziehbare Bauabrechnungen schaffen die Grundlage für eine sinnvolle digitale Weiterverarbeitung.

Besonders wichtig sind dabei:

• strukturierte Daten
• standardisierte Schnittstellen
• präzise Mengen
• nachvollziehbare Berechnungen
• prüfbare Abrechnungsdaten

Die Kombination aus:

• strukturierten Leistungsverzeichnissen
• GAEB-konformem Datenaustausch
• digitaler Mengenermittlung
• grafischer Bauabrechnung
• REB-konformen Berechnungen

schafft eine belastbare Grundlage für die digitalen Anwendungen von heute – und für die KI-Anwendungen von morgen.

Denn KI kann nur so zuverlässig arbeiten wie die Daten, auf denen ihre Ergebnisse basieren.

FAQ

Warum benötigt KI im Bauwesen belastbare Daten?

KI-Systeme können Informationen nur auf Grundlage der verfügbaren Daten auswerten. Unvollständige, fehlerhafte oder nicht nachvollziehbare Daten können zu unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Was sind belastbare Daten im Bauwesen?

Belastbare Daten sind eindeutig, strukturiert und nachvollziehbar. Dazu gehören beispielsweise sauber aufgebaute Leistungsverzeichnisse, präzise Mengen und dokumentierte Berechnungen.

Welche Rolle spielt GAEB für KI im Bauwesen?

GAEB unterstützt den standardisierten Austausch von Bauinformationen. Strukturierte und einheitlich aufgebaute Daten schaffen eine bessere Grundlage für digitale und automatisierte Auswertungen.

Warum sind präzise Mengen für KI wichtig?

KI kann Mengen analysieren und Auffälligkeiten erkennen. Die Ergebnisse sind jedoch nur so zuverlässig wie die zugrunde liegende Mengenermittlung und Dokumentation.

Welche Rolle spielt die grafische Bauabrechnung?

Die grafische Bauabrechnung verbindet Mengen mit den zugrunde liegenden Planbereichen. Dadurch wird nachvollziehbar, wo und auf welcher Grundlage Mengen ermittelt wurden.