Die Zukunft des Bau- und Immobiliensektors: Eine Lektion aus dem Gesundheitssektor

In unserem vorherigen Artikel haben wir untersucht, wie generische KI-Lösungen im Gesundheitswesen oft scheitern. Heute untersuchen wir, wie sich diese Lektion auf den Bausektor übertragen lässt, ein ebenso komplexes Umfeld, das spezialisierte Lösungen erfordert.

Einführung: Jenseits der generischen KI

Künstliche Intelligenz hat die Aufmerksamkeit von Unternehmensleitern in allen Sektoren auf sich gezogen. Wie die jüngsten Erfahrungen im Gesundheitswesen und im Bausektor zeigen, scheitern generische KI-Lösungen jedoch häufig bei der Anwendung auf hochspezialisierte Bereiche. Ein echter Wandel entsteht nicht durch die Anwendung allgemeiner Fähigkeiten auf spezifische Probleme, sondern durch den Aufbau einer künstlichen Intelligenz, die den jeweiligen Bereich von Grund auf versteht.

Diese Erkenntnis ergibt sich eindeutig aus einer Analyse des Bau- und Immobiliensektors, in dem multidisziplinäre Komplexität, Marktfragmentierung und strenge Vorschriften zu einzigartigen Herausforderungen führen, denen nur spezialisierte Lösungen wirksam begegnen können.

Die Notwendigkeit eines spezialisierten Branchenverständnisses

Terminologische und regulatorische Unstimmigkeiten

Generische IA-Modelle unterscheiden nicht korrekt zwischen grundlegenden technischen Konzepten wie "tragende Wände" und "Trennwände" oder zwischen "Plattenfundamenten" und "Pfeilerfundamenten", was zu Fehlinterpretationen bei Projekten führt, bei denen Genauigkeit für die Sicherheit entscheidend ist. Diese terminologische Diskrepanz erstreckt sich auch auf regionale Unterschiede: eine italienische "Laterozementplatte" hat andere Eigenschaften als ein nordeuropäisches Plattensystem, was sich entscheidend auf die statischen und erdbebensicheren Berechnungen auswirkt.

Auch der strenge Regelungsrahmen des Bausektors mit regional unterschiedlichen Bauvorschriften, Sicherheitsnormen und Umweltvorschriften stellt eine Herausforderung dar, die mit generalistischen IA-Lösungen nur selten zu bewältigen ist. Die Eurocodes und die italienischen technischen Normen für das Bauwesen (NTC) weisen erhebliche Unterschiede bei den Sicherheitskoeffizienten auf, die von einer allgemeinen IA nicht unterschieden werden können, was potenziell schwerwiegende Folgen für die bauliche Sicherheit hat.

Erkennung des transformativen Potenzials

Trotz dieser Herausforderungen wird das Potenzial der KI zur Transformation der Branche weithin anerkannt. Laut dem Global Real Estate Technology Survey von JLL aus dem Jahr 2023 wurden KI und generative KI von Investoren, Entwicklern und Unternehmensnutzern unter die drei wichtigsten Technologien eingestuft, die die Immobilienbranche in den nächsten drei Jahren am stärksten beeinflussen werden. Dieselben Befragten gaben jedoch an, im Vergleich zu anderen Technologien wie Blockchain, Virtual Reality und Robotik das geringste Verständnis von KI zu haben.

Dieser offensichtliche Widerspruch unterstreicht den Bedarf an spezialisierten Ansätzen, die die Kluft zwischen anerkanntem Potenzial und tatsächlicher Umsetzung überbrücken können.

Der spezialisierte Ansatz: Erfolgsgeschichten im Bausektor

Spezialisierte Gebäude-IA-Lösungen beweisen ihren Wert bereits durch konkrete Fallstudien:

Reduzierung von Entwurfsfehlern

Bei einem großen Wohnbauprojekt führte die Einführung eines branchenspezifischen Intelligenzmoduls zu einer Verbesserung:

• 68% weniger Planungsfehler
• 23% kürzere Überarbeitungszeiten
• Geschätzte 15% Einsparung bei den Gesamtkosten
• Deutliche Verbesserung der Lieferzeiten

Besonders bemerkenswert war die Auswirkung auf die Verwaltung von Varianten im Prozess, die in der Vergangenheit für Kostensteigerungen von bis zu 20-30 % verantwortlich waren. Die spezialisierte Plattform reduzierte diese Auswirkungen auf 7 %, da sie in der Lage ist, Änderungen automatisch auf alle zugehörigen Projektdokumente zu übertragen.

Optimierte Materialverwaltung

Ein Infrastrukturbauunternehmen hat ein spezielles Modul für die Materialwirtschaft eingeführt, das zu folgenden Ergebnissen führte:

• 31% weniger Lagerbestände
• 24% weniger Lieferverzögerungen
• Einsparungen von über 2 Millionen Euro bei den Logistikkosten
• Verbesserte Nachhaltigkeit durch weniger Materialverschwendung

Ein entscheidender, aber oft übersehener Aspekt waren die Auswirkungen auf das Cashflow-Management. Durch die Optimierung des Einkaufs konnte das Anlagevermögen um 42 % gesenkt und damit die Finanzlage des Unternehmens erheblich verbessert werden.

Optimierung der Standortplanung

Ein auf komplexe Stadtsanierungen spezialisiertes Bauunternehmen setzte Algorithmen zur Raum-Zeit-Optimierung ein, die zu folgenden Ergebnissen führten:

• 28% kürzere Gesamtbauzeit
• 34% höhere Effizienz der Arbeitsteams
• 62% weniger Überschneidungen bei gleichzeitig ausgeführten Arbeiten
• Bessere Planbarkeit der Zeitpläne, mit Endabweichungen unter 5%

Dieser Fall zeigt, wie spezialisierte KI eines der Probleme der Branche lösen kann: die Schwierigkeit der Programmierung in komplexen Kontexten mit mehreren Variablen und Einschränkungen. Herkömmliche Projektmanagementtechniken wie CPM oder PERT stoßen in realen Szenarien an ihre Grenzen, während der KI-basierte Ansatz eine messbare operative Überlegenheit aufweist.

Das Gesamtbild: Wandel des Immobilienmarktes

Die Auswirkungen der KI gehen über das Bauwesen hinaus und verändern den gesamten Immobiliensektor in fünf Schlüsselbereichen:

1. Geolokalisierung und Clustering

Unternehmen und Investitionen im Bereich der KI konzentrieren sich in der Regel auf die etablierten Technologiemärkte. Die Untersuchungen von JLL zeigen eine beschleunigte Nachfrage nach KI-Talenten, wobei die Stellenanzeigen seit Anfang 2021 um mehr als 250 % gestiegen sind. Langfristig wird sich dieses Wachstum wahrscheinlich dort konzentrieren, wo KI-Talente verfügbar sind: in etablierten primären und sekundären Technologiezentren, Innovationszentren und Universitäten.

In den USA konzentrieren sich 42 % der KI-Unternehmen in der San Francisco Bay Area, gefolgt von Boston, Seattle und New York, mit einem prognostizierten Immobilienwachstum von 1,6 Millionen Quadratmetern bis Ende des Jahres allein in den USA.

2. Änderung der Nachfrage zwischen Vermögenswerten

Die Entwicklung der KI erfordert mehr und bessere Rechenzentren, Energienetze und Konnektivitätsinfrastrukturen. Laut dem JLL Global Data Centre Outlook 2023 wird erwartet, dass der globale Markt für Colocation-Rechenzentren von 2021 bis 2026 jährlich um 11,3 Prozent wachsen wird, während der Markt für Hyperscale-Rechenzentren mit rund 20 Prozent jährlich noch schneller wachsen dürfte.

Die Kriterien der IA für Infrastrukturstandorte legen mehr Gewicht auf niedrigere Energiepreise und geringere Grundstückskosten, was das Wachstum in weniger überfüllten Märkten wie Atlanta in den USA, Malaysia und Thailand fördert.

3. Neue Arten von Vermögenswerten und Produkten

Das Aufkommen des "wirklich intelligenten Gebäudes" steht unmittelbar bevor. KI-fähige Infrastrukturen werden zum Standard werden, so wie Internetverbindungen heute zum Standard in Gebäuden gehören. KI wird auch dazu beitragen, emissionsfreie Gebäude mit hoher Nachhaltigkeitsleistung zu realisieren.

Dies entspricht den in der Baubranche beschriebenen dynamischen digitalen Zwillingen", die über das statische Konzept von BIM hinausgehen und sich zu Modellen entwickeln, die sich während des gesamten Lebenszyklus eines Gebäudes in Echtzeit weiterentwickeln und ein vorausschauendes Wartungsmanagement ermöglichen, das die Betriebskosten um 23-31 % senkt und die Lebensdauer der Anlagen um 15-20 % verlängert.

4. Neue Investitions- und Erlösmodelle

KI-gestütztes Underwriting und Prozesse werden schnellere Transaktionen und ein effizienteres Verständnis von Immobilien und Märkten ermöglichen und Investitionen auf globaler Ebene anregen. KI-gestützte Infrastrukturen und die Fähigkeit, mehrere Systeme miteinander zu verbinden, könnten auch die Ausweitung von "Raum-als-Service"-Modellen und neue Einnahmequellen für Eigentümer und Entwickler ermöglichen.

Ein konkretes Beispiel, das in dem JLL-Bericht genannt wird, ist das von Royal London Asset Management, das in einem 11.600 Quadratmeter großen Geschäftsgebäude erhebliche Verbesserungen im HLK-Betrieb und bei der Energieeffizienz verzeichnete. Durch die Implementierung der KI-Technologien von JLL erzielte das Unternehmen eine Rekord-ROI von 708 % und Energieeinsparungen von 59 %, wodurch die Kohlenstoffemissionen um bis zu 500 Tonnen pro Jahr reduziert wurden.

5. Neue Ansätze für die Gestaltung und Funktionalität von Räumen

KI wird erfahrungsbasiertes Design und hochgradig anpassbare Umgebungseinstellungen ermöglichen. Dies ergänzt die in der Bauindustrie beschriebene multimodale KI für Inspektionen, bei der das Verständnis von Text, Bildern und Daten von Drohnen und IoT-Sensoren kombiniert wird, um den Fortschritt und die Qualität von Bauarbeiten zu überwachen, wobei die Integration mit der LiDAR-Technologie für die Strukturüberwachung in Echtzeit besonders vielversprechend ist.

Die sozioökonomische Dimension: Auswirkungen auf Arbeit und Qualifikation

Entgegen der Befürchtung einer Substitution zeigen die erhobenen Daten, dass sich spezialisierte KI positiv auf die Arbeitskräfte auswirkt:

Erweiterung der vorhandenen Fähigkeiten

Die spezialisierte KI hat die Rolle der spezialisierten Handwerker gestärkt, indem sie sie von administrativen Aufgaben entlastet hat und es ihnen ermöglicht, sich auf die Qualitätsaspekte der Arbeit zu konzentrieren. Dies hat zu einer Steigerung der wahrgenommenen Qualität und zu einer Aufwertung der technischen Fähigkeiten geführt.

Dieser Ansatz deckt sich mit der Vision von Microsoft-CEO Satya Nadella, dass KI-Dienstleister sich bewusst für einen auf den Menschen ausgerichteten Ansatz entscheiden und "Co-Pilot"-Produkte entwickeln, die den Menschen unterstützen, anstatt "Autopilot"-Produkte, die menschliche Aufgaben vollständig ersetzen sollen.

Umwandlung von Berufsprofilen

Es entstehen neue hybride Berufe wie der "BIM-Bauleiter" und der "Spezialist für digitales Bauen", deren Fähigkeiten sich auf das traditionelle Bauwesen und digitale Technologien erstrecken. Die Gehälter für diese Profile liegen 35-40 % über dem Branchendurchschnitt.

Laut Goldman Sachs, unter Berufung auf eine Studie des MIT-Ökonomen David Autor, lassen sich mehr als 85% des Beschäftigungswachstums in den USA in den letzten 80 Jahren durch die technologiegetriebene Schaffung neuer Stellen erklären.

Demokratisierung der Erfahrung

Die Fähigkeit der KI, bewährte Verfahren zu kodifizieren und zugänglich zu machen, hat das Leistungsgefälle zwischen kleinen und großen Unternehmen verringert und einen faireren Wettbewerb auf der Grundlage der tatsächlichen Qualität und nicht der Unternehmensgröße gefördert.

Die Zukunft: neue Innovationen und strategischer Ansatz

Bevorstehender technologischer Fortschritt

Zu den künftigen Innovationen im Bausektor gehören:

• Prädiktive Analyse für die Sicherheit auf der Baustelle: Modelle, die Risikosituationen auf Basis historischer Daten und Baustellenkonfigurationen vorab erkennen, mit einer Unfallvorhersagegenauigkeit von 76% und einem potenziellen Rückgang schwerer Verletzungen um 58%.
• Multimodale KI für Inspektionen: Funktionen, die das Verständnis von Texten, Bildern und Daten von Drohnen und IoT-Sensoren integrieren, um den Baufortschritt und die Bauqualität zu überwachen.
• Integration mit Baustellenrobotik: Erste Pilotprojekte mit Bodenverlegerobotern und automatisierten Systemen für Ausbauarbeiten haben bei repetitiven Vorgängen Produktivitätssteigerungen von bis zu 300% gezeigt, bei höherer Qualität und weniger Ausschuss.

Für den Immobiliensektor im weiteren Sinne hebt JLL hervor, dass der Markt für generative KI im Jahr 2023 voraussichtlich 42,6 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2026 jährlich um 32 Prozent auf 98,1 Milliarden US-Dollar wachsen wird.

Strategische und verantwortungsbewusste Verabschiedung

Unternehmen müssen sich überlegen, wie sie die Möglichkeiten der KI nutzen können, um ihre Geschäftsziele auf verantwortungsvolle und ethische Weise zu unterstützen. JLL betont, wie wichtig es ist, auf drei Arten von neuen Vorschriften zu achten:

1. Marktstandards und -protokolle zu Datenqualität, geistigen Eigentumsrechten, Datenschutz und Datensicherheit.
2. Vorschriften zur Minderung sozialer Risiken, wie Maßnahmen zum Schutz des Arbeitsmarkts vor Schocks oder Sicherheitsstandards für autonome Fahrzeuge.
3. Umweltgesetzgebung, insbesondere zur Reduzierung der CO2-Emissionen der wachsenden digitalen Wirtschaft.

Die Unternehmen müssen über eine Reihe von Schlüsselfragen nachdenken: Was bedeutet das Wachstum der KI für Investitions- und Lokalisierungsstrategien? Welche bestehenden oder zukünftigen Anwendungen von KI müssen jetzt vorbereitet und getestet werden? Welches sind die potenziellen geschäftlichen und sozialen Risiken?

Schlussfolgerung: Der Wert des spezialisierten Ansatzes

Ähnlich wie im Gesundheitssektor entsteht ein echter Wandel im Bau- und Immobiliensektor nicht durch die Anwendung allgemeiner KI auf komplexe Probleme, sondern durch Lösungen, die speziell für die besonderen Herausforderungen des Sektors entwickelt werden.

Das Bauwesen ist ein Paradebeispiel für eine Branche mit hoher Komplexität und geringer Digitalisierung: sie steht bei der digitalen Durchdringung an vorletzter Stelle unter den Industriezweigen. Gerade diese Merkmale machen sie zu einem idealen Testfeld, um den Wert spezialisierter KI gegenüber generischen Lösungen zu demonstrieren.

Die Besonderheit des Bausektors liegt darin, dass er gleichzeitig wissens- und arbeitsintensiv ist und ein empfindliches Gleichgewicht zwischen kognitiven und operativen Aspekten aufweist. Dieser Dualismus erfordert KI-Systeme, die sich nicht auf die Datenverarbeitung beschränken, sondern die Entscheidungs- und Betriebsprozesse, die den Sektor kennzeichnen, genau verstehen.

Wie ein Projektleiter eines großen Architekturbüros bemerkte: "Der Unterschied zwischen allgemeiner und spezialisierter IA im Bauwesen ist wie der zwischen einem allgemeinen Arbeiter und einem spezialisierten Meister. Beide haben ihren Wert, aber wenn es um komplexe Projekte geht, wird das Fachwissen des Spezialisten unverzichtbar."

Die Herausforderung für die Zukunft wird darin bestehen, das richtige Gleichgewicht zwischen vertikaler Spezialisierung und horizontaler Interoperabilität zu finden, damit die verschiedenen Akteure in der Lieferkette von maßgeschneiderten Lösungen profitieren können, die dennoch miteinander kommunizieren können. Nur so kann die KI ihr Versprechen einlösen, einen der innovationsresistentesten Sektoren in ein Beispiel für Effizienz, Nachhaltigkeit und Qualität zu verwandeln.