Kaum eine technologische Entwicklung sorgt derzeit für so viel Bewegung im Bauwesen wie die Künstliche Intelligenz (KI) – und plötzlich steht die Frage im Raum: Brauchen wir Building Information Modeling (BIM) überhaupt noch? Oder können wir uns den „alten Ärger“ jetzt sparen? Warum BIM keineswegs ausgedient hat,wie KI und BIM zusammenwirken und warum die Zukunft im Bauwesen gerade erst beginnt.
Inhaltsverzeichnis
KI, BIM und die großen Herausforderungen im Bauwesen
Die fragmentierte Lieferkette – das eigentliche Problem
Von Sollbruchstellen und Schnittstellen: Was wir aus der Logistik lernen können
Digitale Infrastruktur als Fundament
BIM: Noch relevant oder schon überholt?
Praxis: Semantic Mapping und herstellerneutrale Datenformate
Herausforderungen und Learnings
Fazit: Gemeinsam produktiver werden
Das Bauwesen steht vor enormen Herausforderungen – von Nachhaltigkeit bis hin zu gesellschaftlichen und finanziellen Zwängen. Digitale Lösungen versprechen Abhilfe, doch weder KI noch BIM stehen ganz oben auf der Wunschliste. Während KI als Allheilmittel gefeiert wird, scheint BIM nach 30 Jahren Praxis etwas an Glanz verloren zu haben. Die Frage ist berechtigt: Können wir uns BIM jetzt sparen? Doch so einfach ist es nicht. Die Realität ist komplexer und verlangt nach einem differenzierten Blick.
Das eigentliche Problem im Bauwesen ist die fragmentierte Lieferkette. In jeder Lebenszyklusphase eines Bauwerks – von der Planung über die Ausführung bis zum Betrieb – wechseln die Akteure und mit ihnen die Datenstrukturen. Das führt zu Datenverlusten und Wissenslücken, besonders beim Übergang von einer Phase zur nächsten. Gerade im Betrieb, wo die größten Kosten und der größte Energieverbrauch anfallen, fehlt oft das nötige Projektwissen. Diese Brüche in den Informationsflüssen sind nicht neu, aber sie behindern bis heute effiziente und nachhaltige Prozesse.
Ein Teilgebiet der KI ist das Machine Learning (ML). Hier lernen Algorithmen aus Daten, ohne dass sie explizit für jede einzelne Aufgabe neu programmiert werden müssen. Deep Learning wiederum ist eine spezielle Form des ML, die mit tiefen neuronalen Netzen arbeitet – und die Grundlage für moderne Sprachmodelle wie ChatGPT bildet. Machine Learning ist heute das Herzstück vieler KI-Anwendungen, weil es ermöglicht, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen.
Die Datenflüsse im Bauwesen erinnern an die Anfänge der Eisenbahn: Unterschiedliche Gleisbreiten führten zu Chaos und ineffizientem Umladen. Erst durch Standardisierung und funktionierende Schnittstellen wurde ein reibungsloser Ablauf ermöglicht. Ähnlich in der Logistik: Früher wurden Waren in Säcken und Fässern transportiert, heute sorgen genormte Container für Effizienz. Die Lehre: Ohne Schnittstellen und Standards bleibt alles fragmentiert. Für das Bauwesen bedeutet das: Wir brauchen gemeinsame digitale Schnittstellen, damit Daten tatsächlich fließen können.
Was wir brauchen, ist eine gemeinsame digitale Infrastruktur – ein Fundament, auf dem alle Datenströme zusammenlaufen. Nur so können Informationen fließen, zu Wissen werden und die richtigen Entscheidungen ermöglichen. Das Ziel: Daten nicht nur sammeln, sondern auch sinnvoll nutzen. Das erfordert nicht nur technische Lösungen, sondern auch organisatorische und menschliche Zusam-menarbeit. Die digitale Infrastruktur ist das Rückgrat für alle weiteren Innovationen.
Nach 30 Jahren BIM-Praxis ist klar: Die eine, perfekte Datenstruktur für alle wird es nicht geben. Jeder Fachplaner, jedes Gewerk hat eigene Standards und Prozesse. Statt auf den „Einheitsbrei“ zu hoffen, sollten wir uns darauf konzentrieren, wie wir Datenfragmente sinnvoll verbinden und den Datenfluss zwischen den Systemen ermöglichen. BIM bleibt dabei zentral – muss jedoch weiterentwickelt und mit neuen Technologien kombiniert werden. Die Realität zeigt: Es geht nicht darum, BIM zu ersetzen, sondern es intelligenter und flexibler zu gestalten.
Ein Beispiel aus der Praxis: Der Export von Daten in herstellerneutrale Formate wie die Industry Foundation Classes (IFC) ist heute noch oft mühsam und fehleranfällig. KI kann hier helfen, indem sie die Übertragung mithilfe von „Semantic Mapping“ automatisiert und Fehler reduziert. So werden aus vielen Datenscherben einheitliche, nutzbare Informationen – und der Weg zur digitalen Infrastruktur wird geebnet. Die Kombination aus menschlicher Erfahrung und KI-gestützter Automatisierung eröffnet neue Möglichkeiten für Effizienz und Qualität.
Die Integration von KI und BIM ist kein Selbstläufer. Es braucht Zeit, Engagement und die Bereitschaft, bestehende Prozesse zu hinterfragen. Technische Hürden, unterschiedliche Datenstandards und organisatorische Widerstände sind Her-ausforderungen, die es zu meistern gilt. Doch die Erfahrung zeigt: Wer offen für Neues ist und auf Zusammenarbeit setzt, kann die Digitalisierung im Bauwesen erfolgreich gestalten. Wichtig ist, nicht nur auf die Technik zu schauen, sondern auch auf die Menschen und ihre Kompetenzen.
BIM hat keineswegs ausgedient – im Gegenteil: Erst durch die intelligente Kombination mit KI entsteht echter Mehrwert. Die digitale Infrastruktur ist der Schlüssel, um Produktivität und Nachhaltigkeit im Bauwesen zu steigern. KI ist dabei Brückenbauer und Beschleuniger, aber kein Ersatz für menschliches Know-how. Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit von Mensch, BIM und KI. Wer diesen Weg geht, wird nicht nur effizienter, sondern auch widerstandsfähiger und innovativer.
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