KI in der Bauwirtschaft: Zwischen Effizienzgewinn und Datensorgen

KI in der Bauwirtschaft: Die künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren von einem Zukunftsthema zu einem konkreten Werkzeug für zahlreiche Branchen entwickelt. Laut „Digital Value Studie“ der Managementberatung Horváth wollen heuer 67 Prozent der befragten Firmen ihr Digitalisierungsbudget erhöhen. Investitionen in KI-Technologie und ­-Implementierung machen dabei aktuell rund 30 Prozent aus und einen immer größeren Anteil des Digitalisierungsbudgets. Mehr als zwei Drittel (68 Prozent) der Befragten geben in der Studie an, dass die Investitionsbereitschaft des Topmanagements für KI basierte Lösungen aktuell deutlich höher sei als für andere Technologien. Fast ebenso viele (66 Prozent) sagen jedoch auch, dass viele angebotene KI-Anwendungen in Reife und Funktionsumfang hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Beim Thema künstliche Intelligenz klaffen Anspruch und Wirklichkeit offensichtlich auseinander, wie auch eine aktuelle AI Performance Study der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC zeigt. 
74 Prozent des KI-Wertschöpfungspotenzials entfallen auf nur 20 Prozent der Unternehmen, die KI konsequent für Wachstum statt Effizienz einsetzen: Diese „KI-Champions“ transformieren ihr Geschäftsmodell, erschließen neue Märkte, gestalten Prozesse grundlegend neu und automatisieren mehr Entscheidungen, während sie gleichzeitig stark in Datenqualität, Governance und Vertrauen investieren – im Gegensatz zur Mehrheit, die KI nur punktuell zur Optimierung bestehender Abläufe nutzt.

Auch die Bauwirtschaft – traditionell eher konservativ und stark prozessorientiert – steht zunehmend vor der Frage, wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Während die Potenziale enorm sind, gelten insbesondere Datensicherheit und regulatorische Unsicherheiten als zentrale Hemmnisse. 

Besonders generative KI, also Systeme, die eigenständig Entwürfe, Texte, Bilder oder Modelle erstellen können, eröffnet neue Möglichkeiten in Architektur, Ingenieurwesen und Bauprozessmanagement. Bei einer Abendveranstaltung des Verbands der Ziviltechniker- und Ingenieurbetriebe (VZI) diskutierten unter anderem Karl-Heinz Strauss (CEO Porr), Herbert Mühlburger (AI-Trust ZT) und Vesna Glatz (ServiceNow Austria), wo die praktischen Potenziale und wo die Grenzen und Risiken von generativer KI liegen. Wird KI sich künftig selbst verbessern und immer schneller in Bereiche vordringen, die bisher Spezialisten vorbehalten waren?

Datensicherheit als zentraler Blockierer

Ein wesentliches Hindernis für den Einsatz von KI liegt in der Skepsis vieler IT-Abteilungen. Besonders beim Einsatz von KI-gestützten Chatbots oder generativen Modellen besteht häufig die Sorge, dass sensible Unternehmensdaten unkontrolliert verarbeitet oder gespeichert werden. Die Kernfrage lautet: Was passiert mit den eingegebenen Daten?

Diese Themen beschäftigten beispielsweise auch Baustoffhersteller Mapei. Geschäftsführer Andreas Wolf dazu: „Der Einsatz von Chatbots wurde bei Mapei intensiv geprüft. Die zentralen Bedenken lagen vor allem in der fehlenden Transparenz und Kontrolle über Datenflüsse bei den damals evaluierten Set-ups. Die Set-ups hätten mehrere externe Cloud-Dienste einschließlich Voice-Plattformen und externe KI-Modelle umfasst.  »
Insbesondere Fragen zur Verarbeitung, Speicherung und möglicher Weiterverwendung von Daten konnten nicht im erforderlichen Maß abgesichert werden. Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft den Umgang mit potenziell fehlerhaften Informationen. Gerade bei kundenrelevanten Aussagen stellen sich Fragen nach klaren Verantwortlichkeiten, Freigabeprozessen und einer verlässlichen Qualitätssicherung. Uns bei Mapei ist es besonders wichtig, dass fachliche Standards und die inhaltliche Qualität jederzeit gewährleistet sind. Auch der langfristige Aufwand für Wartung, Pflege und Governance der Systeme spielte in der Bewertung eine wesentliche Rolle.“ Rechtliche und regulatorische Themen wie DSGVO oder der EU AI Act waren für Wolf rasch einzuordnen und stellten nicht den aus-
schlaggebenden Punkt dar: „Der sorgfältige Umgang mit personenbezogenen und kundenspezifischen Daten ist für Mapei auch ohne KI-Lösungen eine Selbstverständlichkeit.“

Mapei sieht dennoch großes Potenzial für KI-Anwendungen. „Der Fokus liegt dabei auf internen oder klar abgegrenzten Lösungen, etwa in On Premise-Umgebungen oder isolierten Systemen. Auf Konzernebene wird das Thema derzeit sehr vorsichtig bewertet, da KI-Anwendungen potenziell globale Datenflüsse betreffen können. Entsprechend prüfen wir mögliche Einsatzszenarien sehr selektiv und setzen KI-Lösungen nur dort ein, wo konzernweite Compliance, Sicherheits- und Governance-Vorgaben uneingeschränkt erfüllt sind“, so Wolf.

Viele KI-Anwendungen basieren zudem auf Cloud-Infrastrukturen, die außerhalb Europas betrieben werden. Dadurch entsteht bei Unternehmen eine erhebliche Unsicherheit. In der Praxis führt diese Gemengelage häufig zu einem klaren Veto seitens der IT-Abteilungen: Lieber wird auf den Einsatz verzichtet, als ein schwer abschätzbares Risiko einzugehen.

Mehr dazu im Interview mit Robert Plomberger vom Kompetenzzentrum Future Digital

Europa und die Abhängigkeit von US-Technologie

Ein weiterer zentraler Diskussionspunkt ist die geopolitische Dimension des KI-Einsatzes. Der Großteil der weltweit führenden Anbieter von KI-Technologien hat seinen Sitz in den USA, wodurch sich für europäische Unternehmen eine nicht zu unterschätzende strategische Abhängigkeit ergibt. In vielen Fällen erfolgt die Datenverarbeitung auf amerikanischen Servern, was bedeutet, dass sensible Unternehmensinformationen außerhalb des europäischen Rechtsraums verarbeitet werden. Gleichzeitig haben europäische Unternehmen nur begrenzten Einfluss auf die zugrunde liegende Infrastruktur sowie auf Fragen der Daten-Governance. Verstärkt wird diese Unsicherheit durch unterschiedliche Datenschutzregime, insbesondere im Vergleich zwischen der strengen europäischen DSGVO und den weniger restriktiven Regelungen in den USA.

Vor diesem Hintergrund drängt sich zunehmend die Frage auf, in welchem Ausmaß sich europäische Unternehmen in eine technologische Abhängigkeit begeben und ob sie letztlich den Rahmenbedingungen und Interessen außereuropäischer Anbieter ausgeliefert sind. Gleichzeitig ist jedoch zu beobachten, dass in Europa verstärkt Initiativen entstehen, die genau an dieser Problematik ansetzen. Dazu zählen unter anderem die Entwicklung eigener KI-Modelle, der gezielte Aufbau europäischer Cloud-Infrastrukturen sowie strengere regulatorische Rahmenbedingungen wie etwa der AI Act, der für mehr Transparenz und Sicherheit sorgen soll. Diese Entwicklungen zeigen, dass Europa bemüht ist, seine digitale Souveränität zu stärken und unabhängiger zu werden. Parallel dazu rücken auch die konkreten Einsatzmöglichkeiten von KI in der Bauwirtschaft stärker in den Fokus, da hier enormes Potenzial für Effizienzsteigerungen und Innovationen gesehen wird.

Die Entwicklungen der letzten 18 Monate zeigen jedoch auch eine deutliche Gegenbewegung: „Vor allem Open-Source-Modelle haben massiv an Leistungsfähigkeit gewonnen und sind in vielen Anwendungsbereichen mittlerweile mit kommerziellen Lösungen vergleichbar. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, eigene Systeme aufzubauen und unabhängiger von großen Technologieanbietern zu agieren“, erklärte Herbert Mühlburger (AI-Trust ZT) anlässlich eines Vortrages zum Thema „Generative KI“, das im Zentrum der vom Verband der Ziviltechniker- und Ingenieurbetriebe (VZI) initiierten VIP-Lounge im Wiener Künstlerhaus stand. Studien belegen zudem die rasante Verbreitung: Rund 98 Prozent der Unternehmen weltweit setzen bereits KI ein, etwa 62 Prozent experimentieren mit KI-Agenten. Gerade kleinere und konservativere Branchen – wie auch Teile der Bauwirtschaft – stehen hier noch am Anfang, was zugleich großes Aufholpotenzial bedeutet.

Vesna Glatz fasst zusammen: „Unternehmen müssen künftig stärker darauf achten, wo ihre Daten liegen, welche Plattformen sie nutzen und wie unabhängig sie von einzelnen Anbietern sind. Gleichzeitig gilt jedoch: Nicht jedes Unternehmen kann oder sollte eigene KI-Lösungen entwickeln. Open Source spielt zwar eine wichtige Rolle, ist aber nicht in jedem Fall die effizienteste Option.“

Ein grundlegender Wandel zeichnet sich zudem in der Systemarchitektur ab – weg von rein prozessorientierten Systemen, hin zu rollenbasierten und entscheidungsunterstützenden Ansätzen. Zukünftig werden dabei zwei Welten parallel existieren: einerseits deterministische Systeme, die klare, regelbasierte Prozesse abbilden, etwa typische Baustellenabläufe, und andererseits probabilistische Systeme, die auf Vorhersagen, Szenarien und KI-gestützten Entscheidungen basieren. „Die zentrale Herausforderung wird darin bestehen, diese beiden Welten sinnvoll miteinander zu kombinieren“, so Glatz.

Herausforderungen der KI in der Bauwirtschaft liegen nicht nur in der Technik

Neben der Datensicherheit bestehen zahlreiche weitere Hürden, die den Einsatz von KI in der Bauwirtschaft erschweren. Dazu zählen insbesondere kulturelle Barrieren innerhalb der Branche. In vielen Unternehmen herrscht nach wie vor eine gewisse Skepsis gegenüber neuen Technologien, die durch eine insgesamt geringe Digitalisierung in Teilen der Bauwirtschaft zusätzlich verstärkt wird. Diese Zurückhaltung bremst nicht nur Innovationsprozesse, sondern erschwert auch die Einführung datengetriebener Anwendungen.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Datenverfügbarkeit. Häufig liegen relevante Informationen entweder unstrukturiert vor oder sind gar nicht in ausreichender Qualität vorhanden. Zudem sind bestehende IT-Systeme oft fragmentiert und nicht miteinander kompatibel, was die sinnvolle Nutzung von Daten erheblich einschränkt. Ohne eine konsistente und qualitativ hochwertige Daten­basis stößt jedoch auch die leistungsfähigste KI schnell an ihre Grenzen. Strauss bestätigt: „Die größten Herausforderungen liegen nicht in den Algorithmen, sondern in der Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Der Aufbau belastbarer Datensätze ist aufwendig und erfordert langfristige Investitionen.“

Hinzu kommt ein Mangel an entsprechendem Know-how innerhalb der Unternehmen. Viele Betriebe verfügen bislang nicht über ausreichende interne Kompetenzen im Bereich künstliche Intelligenz, wodurch sie auf externe Anbieter angewiesen sind. Diese Abhängigkeit kann nicht nur zusätzliche Kosten verursachen, sondern auch strategische Risiken mit sich bringen.

Vesna Glatz (ServiceNow Austria) bestätigt: „KI ist nicht nur eine technologische, sondern vor allem eine menschliche und organisatorische Herausforderung. Sie erweitert die Fähigkeiten von Expertinnen und Experten, ersetzt sie jedoch nicht. In vielen Unternehmen zeigt sich, dass KI-Projekte häufig im Pilotstadium stecken bleiben. Der Grund dafür liegt meist darin, dass zwar zahlreiche einzelne Anwendungsfälle umgesetzt werden, jedoch keine ganzheitliche Transformation erfolgt. In diesem Zusammenhang spielen Plattformen eine entscheidende Rolle – allerdings nicht als universelle Lösung, sondern als zentrale Infrastruktur. Sie ermöglichen die Verbindung unterschiedlicher Systeme und Datenquellen, schaffen einen gemeinsamen ,Wahrheitszustand‘ und tragen dazu bei, bestehende Silos zwischen Planung, Ausführung und Betrieb aufzubrechen.“

Nicht zuletzt trägt auch die regulatorische Unsicherheit zur Zurückhaltung bei. Unklare rechtliche Rahmenbedingungen sowie offene Haftungsfragen im Zusammenhang mit KI-gestützten Entscheidungen führen dazu, dass Unternehmen Risiken schwer einschätzen können. In Summe ergibt sich daraus ein komplexes Spannungsfeld, das den flächendeckenden Einsatz von KI in der Bauwirtschaft derzeit noch deutlich bremst.

Mühlburger (AI-Trust ZT) dazu: „Neben technologischen und organisatorischen Herausforderungen spielt auch der bewusste Umgang mit Risiken eine zentrale Rolle. Laut Allianz Risk Barometer 2026 zählt KI bereits zu den größten Geschäftsrisiken weltweit.“ Besonders relevant sind dabei Fehlentscheidungen durch unzureichend verstandene oder verzerrte Ergebnisse von KI-Systemen. Umso wichtiger ist es, grundlegende Funktionsweisen zu verstehen und Systeme verantwortungsvoll einzusetzen – insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen wie dem Bauwesen.

KI entlang der Wertschöpfungskette Bau

Heute verfügen Bauunternehmen bereits über enorme Mengen an Betriebs- und Maschinendaten – etwa durch Telematiksysteme in Geräten. „Diese Daten ermöglichen es, Einsatzzeiten, Wartungszyklen oder wirtschaftliche Nutzungsdauer präziser zu bestimmen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen“, berichtet Karl-Heinz Strauss, CEO der Porr. 

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich liegt in der Optimierung von Bauprozessen. Dazu zählen unter anderem die automatisierte Auswertung von Baustellendaten, die Unterstützung im Claim-Management sowie die Analyse vergangener Projekte, um zukünftige Abläufe zu verbessern. Auch der systematische Vergleich von Ausschreibungen und Planungsvarianten kann durch den Einsatz von KI deutlich effizienter gestaltet werden.

Trotz großer Herausforderungen gibt es bereits zahlreiche Anwendungsfelder entlang der gesamten Wertschöpfungskette: 

» Planung und Entwurf

In der Planungsphase eröffnet KI insbesondere durch generative Designverfahren neue Möglichkeiten. Auf Basis definierter Parameter wie Grundstücksgröße, Nutzungsvorgaben oder baurechtlicher Rahmenbedingungen können automatisiert zahlreiche Entwurfsvarianten erzeugt und bewertet werden. Strauss: „KI hilft hier vor allem dabei, Varianten schneller zu entwickeln und fundierter zu entscheiden. Die finale Entscheidung bleibt jedoch beim Menschen.“

Darüber hinaus lassen sich Grundrisse und Flächennutzungen algorithmisch optimieren, etwa im Hinblick auf Effizienz, Kosten oder Energieverbrauch. In Verbindung mit BIM (Building Information Modeling) ermöglicht KI zudem eine intelligentere Verarbeitung großer Datenmengen, etwa durch automatisierte Kollisionsprüfungen, semantische Auswertung von Planungsdaten oder die Unterstützung bei der integralen Planung über verschiedene Gewerke hinweg. 

» Bauausführung

Während der Bauausführung kommt KI zunehmend im Bereich der visuellen Datenauswertung zum Einsatz. Mittels computerbasierter Bilderkennung (Computer Vision) können Baustellenfortschritte auto-  » 
matisiert erfasst und mit Planungsdaten abgeglichen werden. Gleichzeitig lassen sich Sicherheitsrisiken identifizieren, etwa durch die Erkennung fehlender Schutzausrüstung oder gefährlicher Situationen in Echtzeit. Ergänzend dazu ermöglicht KI eine automatisierte Baudokumentation, indem Bild-, Sensor- und Prozessdaten kontinuierlich erfasst, strukturiert und ausgewertet werden, wodurch Transparenz und Nachvollziehbarkeit deutlich erhöht werden. Mühlburger bestätigt: „Durch die Analyse von Webcam-Feeds oder Baustellenkameras lassen sich mithilfe von Objekterkennungsmodellen automatisch relevante Informationen extrahieren. So können etwa Baufortschritt, Nutzungsmuster oder sicherheitsrelevante Situationen in Echtzeit erkannt und ausgewertet werden.“ 

Besonders großes Potenzial für den Einsatz von KI liegt laut Strauss in organisatorischen Prozessen innerhalb der Bauwirtschaft. Dazu zählen unter anderem die Steuerung von Logistik und Materialflüssen auf Großbaustellen, die Optimierung von Beschaffungs- und Lieferketten sowie die präzisere Terminplanung und Abstimmung zwischen den verschiedenen Projektbeteiligten. Auch im Bereich der Dokumentation und des Berichtswesens kann KI einen erheblichen Mehrwert leisten. „Gerade in diesen Feldern, die häufig durch wiederkehrende und zeitintensive Aufgaben geprägt sind, ermöglicht der Einsatz von KI eine deutliche Beschleunigung von Abläufen und sorgt gleichzeitig für mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit.“

» Projektmanagement

Im Projektmanagement unterstützt KI insbesondere bei datengetriebenen Prognosen und Entscheidungsprozessen. Durch die Analyse historischer Projekt- und Leistungsdaten können präzisere Termin- und Kostenprognosen erstellt werden. Machine-Learning-Modelle sind in der Lage, Risiken frühzeitig zu identifizieren, etwa in Bezug auf Verzögerungen, Budgetüberschreitungen oder Ressourcenengpässen. Darüber hinaus können KI-Systeme bei der Auswertung von Ausschreibungsunterlagen sowie bei der Angebotskalkulation unterstützen, indem sie relevante Informationen extrahieren, vergleichen und bewerten. Ein weiterer konkreter Anwendungsfall liegt im Risikomanagement: So könnten beispielsweise öffentlich verfügbare, maschinenlesbare Datenquellen – wie etwa Listen von Scheinunternehmen – automatisiert mit eigenen Partner- und Lieferantendaten abgeglichen werden. Dadurch lassen sich potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren und rechtliche sowie finanzielle Probleme vermeiden. Gerade im Bauwesen mit komplexen Lieferketten bietet dieser Ansatz erhebliches Potenzial, erklärt Mühlburger.

» Betrieb und Wartung

Im Betrieb von Gebäuden und Infrastrukturen spielt KI eine zentrale Rolle im Kontext von Predictive Maintenance. Auf Basis von Sensordaten und Betriebsparametern können potenzielle Ausfälle frühzeitig erkannt und Wartungsmaßnahmen vorausschauend geplant werden. Gleichzeitig ermöglichen KI-gestützte Systeme eine kontinuierliche Optimierung des Energieverbrauchs, etwa durch adaptive Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen. Digitale Zwillinge, also virtuelle Abbilder realer Bau­werke, können mithilfe von KI genutzt werden, um das Verhalten von Gebäuden unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren und fundierte Entscheidungen für Betrieb und Instandhaltung zu treffen. 

» Zulieferindustrie

Auch in der Bauzulieferindustrie bietet KI vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, unter anderem präzisere Nachfrageprognosen durch datenbasierte Analysen von Markt- und Projektdaten sowie die Optimierung von Produktionsprozessen durch den Einsatz von Machine Learning. In der Qualitätssicherung kommt KI insbesondere in Form von bildbasierter Inspektion zum Einsatz, etwa zur automatisierten Erkennung von Materialfehlern oder Abweichungen in der Fertigung. Dadurch können Ausschussraten reduziert und Produktionsabläufe effizienter gestaltet werden.

Entscheidender Wettbewerbsvorteil

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bietet in der Bauwirtschaft großes Potenzial zur Steigerung der Produktivität, etwa durch die Automatisierung repetitiver und zeitaufwendiger Aufgaben. Tätigkeiten wie die Auswertung von Planungsunterlagen, Bericht­erstellung oder Baudokumentation können effizienter abgewickelt werden, wodurch Fachkräfte entlastet und Ressourcen gezielter eingesetzt werden. Zudem ermöglichen datengetriebene Methoden eine präzisere Planung, senken Kosten und helfen Fehler frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.

Darüber hinaus führt der Einsatz von KI zu einer höheren Qualität in Planung, Ausführung und Betrieb, da Entscheidungen zunehmend auf einer breiten und fundierten Datenbasis getroffen werden. Dies reduziert Unsicherheiten und verbessert die Nachvollziehbarkeit von Prozessen. Nicht zuletzt kann KI einen wichtigen Beitrag zur Abfederung des Fachkräftemangels leisten, der die Bauwirtschaft in vielen Bereichen stark belastet. Indem komplexe Aufgaben unterstützt oder teilweise automatisiert werden, können bestehende Teams effizienter arbeiten und ihr Know-how gezielter einsetzen. 

Mühlburger erklärt: „Der Zugang zu KI sollte dabei bewusst pragmatisch erfolgen. Unternehmen sind gut beraten, klein zu starten – etwa mit Pilotprojekten wie der automatisierten Erstellung von Protokollen, Ausschreibungen oder Dokumentationen – und daraus schrittweise zu lernen. Auf dieser Basis können Lösungen evaluiert und gezielt skaliert werden, beispielsweise durch Integration in bestehende Systeme oder durch den Einsatz eigener Modelle.“

Gerade in einer Branche, die traditionell von hohem Margendruck geprägt ist, kann der gezielte Einsatz von KI somit zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden, indem Effizienzgewinne realisiert, Kosten gesenkt und die Qualität nachhaltig gesteigert werden. Mühlburger: „Wichtig bleibt dabei: KI ist ein Werkzeug – die Verantwortung liegt immer beim Menschen. Oder zugespitzt formuliert: KI wird keine Ingenieure ersetzen, aber Ingenieure, die KI nutzen, werden jene ersetzen, die es nicht tun.“