Augmented Reality im Bauwesen

Auch wenn sich für viele heute alles um das EM-Endspiel Spanien gegen England dreht, wird die letzte Zeit nicht weniger über die Apple Vision Pro gesprochen. Auch wenn die Apple Vision Pro durch ihr Gewicht noch nicht für einen ganzen Arbeitstag geeignet ist oder die virtuelle Tastatur noch nicht wirklich zum effizienten Arbeiten einlädt, haben im Allgemein in den letzten Jahren Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) bedeutende Fortschritte gemacht und sich in verschiedenen Branchen etabliert. Besonders im Bauwesen bieten diese Technologien vielversprechende Potenziale, um Prozesse zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen und die Zusammenarbeit zu verbessern. In verschiedenen Beiträgen habe ich bereits über Augmented Reality im Bauwesen geschrieben. In diesem Blogbeitrag möchten ich Ihnen die potentielle Verwendung von AR-Brillen im Bauwesen noch etwas näher bringen und aufzeigen, wie beispielsweise ein Gerät wie die Apple Vision Pro den Baustellenalltag verändern könnte.

Was sind AR- und VR-Brillen?

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sind Technologien, welche die Realität auf unterschiedliche Weise erweitern. Während VR-Brillen die Nutzerin und den Nutzer vollständig in eine virtuelle Umgebung eintauchen lassen, ergänzen AR-Brillen die reale Welt mit digitalen Informationen und Überlagerungen. Diese Technologien ermöglichen es, Daten in Echtzeit zu visualisieren und interaktiv zu nutzen, was im Bauwesen zu einer Vielzahl neuer Anwendungsmöglichkeiten führen kann.

Anwendungsmöglichkeiten von Augmented Reality

1. Fernsteuerung von Baumaschinen

Eine der faszinierendsten Anwendungen von Augmented Reality-Brillen im Bauwesen ist die Fernsteuerung von Baumaschinen. Mit Hilfe von hochauflösenden Kameras und präzisen Sensoren (und noch anderen technischen Gimmicks) können Bedienerinnen und Bediener eine oder gar mehrere Maschinen von einem zentralen Ort aus fernsteuern. Mit einer Echtzeit-Visualisierung der Maschinenumgebung wird somit eine präzise Steuerung durch intuitive Handbewegungen ermöglicht. Das erhöht nicht nur die Effizienz, sondern in einigen Fällen auch die Sicherheit, da die Bedienenden bei kritischen/ gefährlichen Arbeiten nicht physisch auf der Baustelle anwesend sein müssen.

2. Augmented Reality bei der Baustellenüberwachung

Bauleiterinnen und Bauleiter können AR-Brillen nutzen, um Baustellen aus der Ferne zu inspizieren. In Kombination mit Drohnen, die detaillierte Luftaufnahmen und aktualisierte Daten für 3D-Modelle der Baustelle liefern, können diese Daten direkt in die Brille projiziert werden. Das erleichtert die Überwachung des Baufortschritts und die Identifizierung potenzieller Probleme. Durch die Einbindung von Augmented Reality-Overlays können Bauleitende Baupläne und Strukturen direkt über die reale Ansicht legen, was eine präzisere Kontrolle des aktuellen Bauzustands ermöglicht und zu schnelleren, fundierteren Entscheidungen führt.

3. Virtuelle Bauplanung mit Augmented Reality

AR-Brillen erlauben es den Planenden, virtuelle Modelle direkt auf dem realen Baufeld zu betrachten und an die real vorliegende Umgebung optimal anzupassen. Das führt nicht nur zu optimierten Ergebnissen sondern fördert die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer wie auch den verschiedenen in der Planung und dem Bau beteiligtenTeams. Mit der Möglichkeit, 3D-Modelle in der realen Umgebung zu platzieren, können Anpassungen und Änderungen sofort visualisiert und bewertet werden. Das schafft Transparenz, Vertrauen und hilft bei fundierten, gemeinsamen Entscheidungen. Zudem reduziert es Fehler und Nacharbeiten erheblich und sorgt damit für eine reibungslosere Umsetzung des Bauvorhabens.

4. Augmented Reality für Schulungen und Sicherheitsunterweisungen

Ein weiterer großer Vorteil von AR-Brillen liegt in der Schulung und Sicherheitsunterweisung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Neue Mitarbeitende können durch virtuelle Sicherheitsunterweisungen geführt werden, die sie durch simulierte Szenarien leiten. Das ermöglicht eine realitätsnahe Schulung, ohne die Sicherheit auf der tatsächlichen Baustelle zu gefährden. Darüber hinaus können gefährliche Situationen und Notfallmaßnahmen realistisch und risikofrei geübt werden, was die Effizienz der Schulung und damit die allgemeine Sicherheit auf der Baustelle erheblich verbessern wird.

5. Wartung und Reparaturen mit Augmented Reality

Die Wartung von Maschinen und Anlagen auf der Baustelle kann durch AR-Brillen ebenfalls verbessert werden. Technikerinnen und Techniker können Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Wartungsprotokolle direkt im Sichtfeld erhalten, was die Durchführung komplexer Reparaturen erleichtert und die Ausfallzeiten reduziert. Durch den Einsatz von AR können auch Expertinnen und Experten aus der Ferne Unterstützung leisten, was die Effizienz der Wartungsarbeiten erhöhen wie auch die Reparaturdauer reduzieren kann.

6. Augmented Reality für Zusammenarbeit und Kommunikation

Die Verwendung von AR-Brillen fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Standorten. Mit der Möglichkeit, Videokonferenzen in AR zu nutzen, können Teams Besprechungen abhalten, bei denen sie nicht nur miteinander sprechen, sondern auch gemeinsam an virtuellen Modellen arbeiten können. Das fördert die gemeinsame Zielverfolgung, die Kreativität im Team und erleichtert ebenso die Lösung komplexer Probleme, indem alle Beteiligten eine einheitliche Sicht auf die Details im Projekt haben.

7. BIM und Augmented Reality

Die Integration von BIM (Building Information Modeling) und anderen digitalen Planungswerkzeugen mit AR-Brillen eröffnet ebenfalls weitere Möglichkeiten. Daten aus BIM-Modellen können direkt in die AR-Ansicht integriert werden, wodurch eine nahtlose Verbindung zwischen Planung und Ausführung entsteht. Das verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Bauprozesse erheblich und ermöglicht eine bessere Kontrolle und Anpassung der Bauprojekte in Echtzeit.

8. Bauüberwachung und Qualitätskontrolle mit Augmented Reality

AR-Brillen können genutzt werden, um die Bauqualität zu überprüfen und sicherzustellen, dass alle Arbeiten der Planung wie auch den vorgegebenen Standards entsprechen. Überlagerungen von Plänen und Spezifikationen können direkt auf die physische Struktur projiziert werden, um Abweichungen sofort zu erkennen. Beispielsweise könnten Inspektoren mit einer AR-Brille durch ein Gebäude gehen und sofort erkennen, ob eine Wand den genauen Spezifikationen entspricht oder ob es Abweichungen gibt. Durch den Einsatz von AR wird der Prozess der Qualitätskontrolle beschleunigt und präziser.

9. Augmented Reality für Fortschrittsberichte in Echtzeit

Bauleiterinnen und Bauleiter können mit AR-Brillen den Baufortschritt in Echtzeit dokumentieren und Berichte erstellen, die mit visuellen Daten angereichert sind. Das erleichtert die Kommunikation mit Investoren und anderen Stakeholdern, welche den Fortschritt aus der Ferne verfolgen können. Beispielsweise kann ein Bauleiter mithilfe einer AR-Brille eine Baustelle begehen und den aktuellen Stand der Arbeiten dokumentieren, wobei er Anmerkungen und Kommentare direkt in die visuelle Darstellung einfügen kann. Diese Echtzeitberichte ermöglichen es den Stakeholdern, fundierte Entscheidungen zu treffen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.

10. Simulation und Prototyping mit Augmented Reality

Vor dem eigentlichen Bau können Planende verschiedene Designoptionen in der realen Umgebung testen. Augmented Reality ermöglicht es, virtuelle Prototypen zu erstellen und deren Auswirkungen auf die Umgebung zu bewerten, bevor physische Arbeiten beginnen. Beispielsweise könnten Architektinnen und Architekten mit einer AR-Brille wie die Apple Vision Pro verschiedene Entwürfe eines Gebäudes in der tatsächlichen Umgebung anzeigen lassen und die ästhetischen und funktionalen Auswirkungen bewerten. Damit wird noch besser ermöglicht, Designentscheidungen zu treffen, die sowohl ästhetisch ansprechend als auch funktional und praktisch umsetzbar sind.

Herausforderungen und Empfehlungen

1. Wetterfestigkeit und Robustheit

Derzeit sind viele AR-Brillen, einschließlich der Apple Vision Pro, nur bedingt outdoorfähig. Sie sind weder vollständig wetterfest noch staubgeschützt oder schlagresistent. Für den Einsatz auf Baustellen müssen diese Geräte robuster gestaltet werden, um den rauen Bedingungen standzuhalten. Hersteller müssen Materialien und Designs entwickeln, welche den Anforderungen auf Baustellen gerecht werden, ohne die Funktionalität der Brillen zu beeinträchtigen.

2. Akkulaufzeit

Die Betriebsdauer von AR-Brillen muss verlängert werden, um einen ganztägigen Einsatz auf der Baustelle zu ermöglichen. Effiziente Akkus und eventuell austauschbare Batterien könnten hier Abhilfe schaffen. Eine lange Akkulaufzeit ist notwendig, damit die Brillen den ganzen Arbeitstag über genutzt werden können, ohne dass häufige Ladepausen notwendig sind.

3. Konnektivität

Eine stabile Internetverbindung ist in vielerlei Hinsicht zwingend notwendig für viele Anwendungen von AR-Brillen. Baustellen, insbesondere in abgelegenen Gebieten, benötigen zuverlässige Netzwerklösungen, um die volle Funktionalität der Brillen zu gewährleisten. Unternehmen sollten in die Infrastruktur investieren, um eine stabile und schnelle Internetverbindung auf ihren Baustellen sicherzustellen. Nur so kann der Betrieb von vernetzten digitalen Lösungen gewährleistet werden.

4. Benutzerfreundlichkeit

Die Benutzeroberfläche und Bedienung der AR-Brillen muss intuitiv und einfach sein, damit sie von allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern problemlos genutzt werden können. Das erfordert ergonomische Designs und leicht verständliche, ggf. mehrsprachige Benutzeroberflächen. Schulungen und Workshops können hier helfen, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit den neuen Technologien vertraut zu machen und die Akzeptanz zu erhöhen.

5. Kosten und Implementierung

Der Preis für AR-Brillen ist heute zu Tage noch immer relativ hoch für eine flächendeckende Nutzung auf Baustellen. Trotzdem sollten Bauunternehmen eine Kosten-Nutzen-Analyse durchführen und Pilotprojekte starten, um den tatsächlichen Mehrwert der Technologie zu evaluieren. Es ist wichtig, die Investitionskosten gegen die potenziellen Einsparungen und Effizienzgewinne abzuwägen. Eine schrittweise Implementierung kann helfen, die finanziellen Risiken zu minimieren und gleichzeitig die Vorteile der neuen Technologie zu nutzen und Schrittweise zu lernen.

Und nun?

Die Integration von AR-Technologien, wie beispielsweise die Apple Vision Pro, in den Baualltag zeigt, wie diese Technologien die Branche wandeln können.

Um sich auf eine solche Zukunft vorzubereiten, sollten Bauunternehmen: 1. strategische Partnerschaften mit Technologieanbietern eingehen und 2. kontinuierlich in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter investieren. Die Zukunft des Bauens ist digital – und mit der richtigen Vorbereitung können Unternehmen die Vorteile von AR-Technologien voll ausschöpfen.

Schlagwörter: Apple Vision Pro, Augmented Reality, AR, Simulation, Building Information Modeling, Virtual Reality

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Augmented Reality im Bauwesen [Blog-Beitrag]. 14.07.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Tiny House – Minimalismus für eine nachhaltige Welt?

Neben der EM 2024 läuft noch so einiges mehr. In diesem Beitrag habe ich bereits über verschiedene Trends bei der Umnutzung und Revitalisierung von Gebäuden geschrieben. Neben der Umnutzung und Revitalisierung hat in den letzten Jahren auch der Trend zum Tiny House weltweit an Bedeutung gewonnen. Diese kleinen, oft mobil konzipierten Wohnhäuser sollen eine minimalistische und nachhaltige Lebensweise bieten. Mit ihrer kompakten Bauweise und dem Fokus auf das Wesentliche sollen Tiny Houses es ermöglichen, den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe Lebensqualität zu gewährleisten.

Tiny House: Was ist das?

Ein Tiny House ist ein kleines, voll funktionsfähige Wohnhaus, welches typischerweise zwischen 10 und 50 Quadratmetern groß ist. Tiny Houses sind so gestaltet, dass sie alle notwendigen Annehmlichkeiten bieten, die man von einem normalen Haus erwarten würde, einschließlich Küche, Badezimmer, Wohn- und Schlafbereich. Durch clevere Designlösungen und eine effiziente Raumnutzung bieten sie trotz ihrer geringen Größe erstaunlich viel Komfort. Die günstigsten Tiny Houses können Sie bereits mit weniger als 30.000 Euro erstehen. Nach oben ist beim Preis keine Grenze gesetzt. Je nach Größe, Ausstattung und Materialien können Sie für ein Tiny Houses auch mehr als 250.000 Euro bezahlen. By the way: Wer einen Einblick in das Boxable Tiny House werfen möchte, kann das in diesem Video tun (vor einiger Zeit als “Elon Musk Tiny Home” bekannt geworden).

Tiny House Festival in Karlsruhe

In Karlsruhe fand Europas größtes Tiny House Festival statt, das den aktuellen Wohn-Trend in den Fokus rückte (siehe Tiny House Festival) . Die Veranstaltung, bekannt als NEW HOUSING – Tiny House Festival, präsentierte eine Vielzahl von innovativen und platzsparenden Wohnlösungen. Vom 28. bis 30. Juni 2024 konnten Besucherinnen und Besucher mehr als 50 Tiny Houses besichtigen und sich über verschiedene Modelle und Bauweisen informieren. Es gab zahlreiche Workshops und Vorträge zu Themen wie Selbstversorgung, nachhaltiges Bauen und der Suche nach geeigneten Stellplätzen.

Die Messe bot nicht nur eine Plattform für Hersteller und Anbieter, sondern auch für Tiny House Bewohnerinnen und Bewohner, die ihre Erfahrungen teilten und praktische Tipps gaben. Zu den Highlights zählten auch Präsentationen von Expertinnen und Experten sowie die Möglichkeit, sich direkt mit Dienstleistern und Beraterinnen und Beratern auszutauschen. Die Veranstaltung fand in der Messe Karlsruhe statt und umfasste sowohl Innen- als auch Außenbereiche, in denen die Tiny Houses ausgestellt wurden.

Tiny House und seine Vorzüge

Das Tiny House hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen, nicht nur wegen der charmanten und kompakten Bauweise, Diese kleinen Wohnlösungen sollen eine Vielzahl von positiven Aspekten bieten, die sowohl für Einzelpersonen als auch für Familien attraktiv sein sollen. Im Folgenden werden exemplarisch einige bislang verbreitete Vorzüge von Tiny Houses diskutiert.

1. Nachhaltigkeit

Umweltfreundlicher Bau: Tiny Houses sind oft aus recycelten oder nachhaltigen Materialien gebaut (z.B. Schafwolle für die Dämmung). Durch die geringere Größe benötigen sie weniger Baumaterialien, was die Ressourcen schont und die Umweltbelastung reduziert. Viele Tiny House-Besitzerinnen und Besitzer entscheiden sich für umweltfreundliche Baustoffe wie recyceltes Holz oder ökologisch zertifizierte Materialien.

Energieeffizienz: Aufgrund ihrer geringen Größe verbrauchen Tiny Houses weniger Energie zum Heizen, Kühlen und Beleuchten. Viele sind mit Solarpaneelen ausgestattet, die es den Bewohnerinnen und Bewohnern ermöglichen, einen Großteil ihres Energiebedarfs selbst zu decken. Die Nutzung regenarativer Energie führt zu einer geringeren Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen und senkt den CO2-Ausstoß.

Aber: Wenn man ehrlich ist, kann ein klassisches Gebäude ebenso mit recycelten oder nachhaltigen Materialien gebaut werden. Zudem muss auch bedacht werden, dass z.B. in einem Tiny House von 50 m² mit zwei Personen in der Regel die gleiche Energie verbraucht wird, sofern sich die Nutzenden nicht auch in ihrem Verhalten angepasst haben. Das bedeutet, dass die Aspekte umweltfreundlicher Bau und Energieffizienz schon noch in Frage zu stellen wären.

2. Kosteneffizienz

Geringere Baukosten: Im Vergleich zu herkömmlichen Häusern sind die Baukosten eines Tiny Houses deutlich niedriger und machen dieses Konzept wegen der augenscheinlich geringeren Investition attraktiver. Die kompakte Größe bedeutet, dass weniger Materialien und Arbeitsstunden benötigt werden. Das macht den Einstieg in den Immobilienmarkt für viele Menschen erschwinglicher. Auf die Gesamtsumme geschaut ist das definitiv ein Vorteil, schauen wir uns jedoch den Kaufpreis auf den Quadratmeter umgelegt an, so ist der Quadratmeterpreis bei machen Angeboten nicht unbedingt weniger als bei einem klassischen Gebäude.

Niedrige Betriebskosten: Die laufenden Kosten für Energie, Wasser und Instandhaltung können bei Tiny Houses wesentlich geringer ausfallen, wenn sich z.B. auch das Verhalten der Bewohnerinnen und Bewohner hin zu einem minimalistischeren Lebensstil ändert. Zudem kann der reduzierte Platzbedarf auch die Ausgaben für Möbel und Dekoration senken. Sofern der Minimalismus sich nicht im Verhalten spiegelt und auch nicht auf energieeffiziente Komponenten geachtet wurde, kann der Vorteil der niedrigen Betriebskosten auch ncihtg vollständig ausgeschöpft werden. In dem Fall ist dieser Vorteil für ein Tiny House in Frage zu stellen.

3. Mobilität

Flexibilität: Viele Tiny Houses sind auf Rädern gebaut, was es ihren Besitzerinnen und Besitzern grundsätzlich ermöglicht, ihren Wohnort leicht zu wechseln. Diese Mobilität bietet die Freiheit, verschiedene Umgebungen und Lebensstile auszuprobieren, ohne sich langfristig an einen Ort binden zu müssen. Demgegenüber muss jedoch auch gesagt werden, dass der Aufstellung eines Tiny Houses auch Grenzen gesetzt sind. Diese sind zum Beispiel abhängig von behördlichen Zulassungen und kommunalen Vorgaben.

Reisen und Abenteuer: Oft wird auch das positive Argument ins Feld gebracht, dass für Abenteuerlustige und Reisefreunde ein mobiles Tiny House die Möglichkeit bietet, die Welt zu erkunden, ohne auf den Komfort eines eigenen Zuhauses verzichten zu müssen. Man kann problemlos zu neuen Orten reisen und gleichzeitig die Vorteile eines eigenen Heims genießen. Das ist in der Tat richtig, aber als explizietes Argument für Tiny Houses finde ich es persönlich etwas schwach, da ich genau das auch mit einem Wohnwagen oder Wohnmobil erreichen kann.

4. Minimalistischer Lebensstil

Reduziertes Eigentum: Der begrenzte Raum in einem Tiny House zwingt die Bewohnerinnen und Bewohner dazu, sich auf das Wesentliche zu beschränken und unnötigen Ballast loszuwerden. Dieser minimalistische Ansatz fördert ein bewussteres und weniger materialistisches Leben, was zu mehr Zufriedenheit und weniger Stress führen kann. Ich finde, dass dieser Ansatz auch bei Personen eine Rolle spielt, die ein klassisches Eigenheim haben. Vieleicht sogar mehr, da dort ggf. über Jahre Sachen “eingelagert” werden, weil es der Platz eben hergibt. Bei Personen, die erst in ein Tiny House einziehen und von Beginn an nicht soviel an materialistischen Dingen mitbringen können stellt sich das in der Tat als Vorteil heraus.

Einfache Wartung: Mit weniger Platz und Besitz gibt es auch weniger zu reinigen und zu reparieren. Das ermöglicht den Bewohnerinnen und Bewohnern, ihre Zeit und Energie auf andere Dinge im Leben zu konzentrieren, wie persönliche Hobbys, Familie und Freunde (oder auch seine Arbeit, wenn sie einem soviel Spaß macht 🙂 ).

Grundsätzlich ist der Punkt des minimalistischen Lebensstil einer der wesentlichen Aspekte in der (architektonischen und sozialen) Tiny House Bewegung.

5. Gemeinschaft und soziale Aspekte

Stärkere Gemeinschaften: Viele Tiny House Besitzerinnen und Besitzer entscheiden sich für Tiny House Communities, in denen mehrere kleine Häuser auf einem Grundstück zusammenstehen. Diese Gemeinschaften fördern soziale Interaktionen und Zusammenarbeit, was zu einem stärkeren Zusammengehörigkeitsgefühl führen soll. Auf der Webseite vom Tiny House Verband finden Sie Beispiele für solche Communities in Deutschland oder auch International (ansehen >>). Explizite Beispiele aus den USA finden Sie bei zum Beispiel Tiny Living (ansehen >>).

Innovative Wohnformen: Wie bereits weiter oben erwähnt, sind Tiny Houses Teil einer größeren Bewegung hin zu neuen, innovativen Wohnformen zusammen mit einem minimalistischen Lebensstil. Damit könnten Tiny Houses Lösungen bieten für städtische Verdichtung, bezahlbares Wohnen und nachhaltige Lebensweisen, welche für zukünftige Generationen von großer Bedeutung sein könnten.

Herausforderungen bei einem Tiny House

Tiny Houses können in der Tat eine mögliche Antwort auf verschiedenste Probleme sein und zu einem bewussterem Leben motivieren. Demgegenüber haben wir bereits verschiedene Punkte gesehen, die trotz positivem Anschein diskutabel sind. Im Folgen werfen wir einen detailierteren Blick auf ausgewählte Herausforderungen.

1. Bauvorschriften und Genehmigungen

Anders als beispielsweise in den USA ist es hierzulande nicht möglich sich einfach so mit seinem Tiny House nieder zu lassen. Der Grund ist, dass das Baurecht in Deutschland auch für Tiny Houses Gültigkeit hat wie z.B. die entsprechende Landesbauordnung. In diesem Kontext benötigen Tiny Houses auch den Zugang zu grundlegenden Dienstleistungen wie Wasser, Strom und Abwasserentsorgung. Im Baurecht heißt es, dass das Grundstück erschlossen sein muss. In vielen Städten und Gemeinden gelten bestimmte Regeln, die festlegen, wo und wie Tiny Houses gebaut und aufgestellt werden dürfen. Diese Vorschriften können von Region zu Region sogar variieren und beinhalten oft Anforderungen an die Mindestgröße von Wohnräumen, Abstandsregelungen zu Nachbargrundstücken und spezifische Standards wie Art der zugelassenen Gebäude, welche im Bebauungsplan einer Gemeinde festgelegt sind. In einigen Gebieten sind Tiny Houses auf Rädern als mobile Wohneinheiten eingestuft, was zusätzliche Herausforderungen bei der Registrierung und den Verkehrssicherheitsanforderungen mit sich bringen kann.

2. Lebensstil und Raumplanung

Das Leben in einem Tiny House erfordert eine bedeutende Anpassung des Lebensstils. Da der verfügbare Raum begrenzt ist, müssen Bewohnerinnen und Bewohner ihre Besitztümer drastisch reduzieren und sich auf das Wesentliche konzentrieren. Ja, das kann eine befreiende Erfahrung sein, erfordert jedoch auch eine sorgfältige Planung und Organisation. Jeder Gegenstand muss einen festen Platz haben, und multifunktionale Möbelstücke sind oft notwendig, um den verfügbaren Raum optimal zu nutzen. Desweiteren kann der begrenzte Platz auch soziale Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere wenn mehrere Personen im selben Tiny House leben und sich den vergleichsweise geringen, maximal optimierten Platz teilen müssen.

3. Infrastruktur und Versorgungsanschlüsse

Wie bereits erähnt, benötigen Tiny Houses (wie traditionelle Häuser auch) Zugang zu grundlegenden Dienstleistungen wie Wasser, Strom und Abwasserentsorgung. In abgelegenen oder ländlichen Gebieten kann das eine Herausforderung darstellen, da die Infrastruktur möglicherweise nicht vorhanden oder schwer zugänglich ist. Lösungen wie Regenwassersammelsysteme, Komposttoiletten und Solarpaneele können Abhilfe schaffen, erfordern jedoch zusätzliche Investitionen und erhöhen die Zeit und Kosten für die Wartung. Ich sag mal so, einen solchen Fall kennen einige von uns unter dem Begriff “Schrebergarten”. Nicht das jetzt jemand denkt, dass “Tiny Houses” nur alter Wein in neuen Schläuchen sei. Es ist halt eine evolutionäre Entwicklung.

4. Finanzielle Herausforderungen

Obwohl Tiny Houses in der Regel kostengünstiger erscheinen als traditionelle Häuser, können die anfänglichen Kosten für den Bau oder Kauf eines Tiny Houses trotzdem erheblich sein. Hinzu kommen die Kosten für den Erwerb eines geeigneten Grundstücks, Genehmigungen, Infrastrukturanschlüsse und eventuelle Anpassungen (daran ändert sich nämlich nichts). Zudem bieten nicht alle Banken und Finanzinstitute spezielle Finanzierungsoptionen für Tiny Houses an, was die Finanzierung erschweren kann. Kurz und überspitzt gesagt: In den Augen einer Bank ist ein klassisches Haus noch immer “Betongold” und ein Tiny House ist für eine Bank halt etwas mehr als Wohnwagen.

5. Klimabedingungen und Energieeffizienz

Tiny Houses müssen gut gedämmt und belüftet sein, um bei wechselnden Wetterbedingungen komfortabel zu bleiben. Extreme Temperaturen, hohe Luftfeuchtigkeit oder starker Wind können Herausforderungen darstellen und erfordern spezielle Bau- und Dämmmaßnahmen. Die Energieeffizienz eines Tiny Houses ist relevant, um den Energieverbrauch niedrig zu halten und den Wohnkomfort zu gewährleisten. Zudem müssen auch bei Tiny Houses die gesetzlichen Mindestanforderungen an die Energieeffizienz und den Brandschutz erfüllt sein. Das kann durch die Auswahl der Baumaterialien, die Installation von effizient gedämmten Fenstern und Türen sowie durch den Einsatz erneuerbarer Energiequellen erreicht werden. Zudem können auch energieeffiziente Geräte einen wertvollen Beitrag leisten. HInweis: Einen Energieausweis braucht ein Tiny House nur dann, wenn es eine Nutzfläche von mehr als 50 m² hat.

Und nun?

Das wachsende Interesse und Veranstaltungen wie das Tiny House Festival in Karlsruhe zeigen, dass dieser Trend an Popularität gewinnt und immer mehr Menschen inspiriert. Tiny Houses bieten eine interessante Alternative zum traditionellen Wohnen und sie scheinen ideal für die Menschen zu sein, die ihre Umweltbelastung reduzieren, Kosten sparen und eine einfachere Lebensweise anstreben möchten. Aber um das zu erreichen, ist eine Gurndvoraussetzung, dass die Bewohnerinnen und Bewohner auch entsprechend Ihre Lebensweise hin zu einem minimalistischen Lebensstil wandeln.

Und da stellt sich mir die Frage, ob dann nicht auch die Menschen in klassischen Wohngebäuden das selbe erreichen, wenn sie ebenso minimalistisch leben und z.B. das Gebäude entsprechend energetisch optimiert wurde? Bei diesem Gedanken ist es meiner Meinung nach wichtig zu unterscheiden: Diejenigen, die bereits in einem klassischen Wohngebäude leben und diejenigen, die in ein neu erstandenes Tiny House einziehen. Beide Gruppen können durch ihre Lebensweise und ihr Verhalten einen wertvollen Beitrag leisten zur Nachhaltigkeit und zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks. Und jede dieser Gruppen hat das Recht in einem der von ihnen bevorzugten Wohn- und Lebensmodelle glücklich zu werden.

Schlagwörter: Tiny House, Nachhaltigkeit, Minimalismus, Kosteneffizienz, Boxable, Tiny House Festival, Flexibilität, Energieeffizienz

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Tiny House – Minimalismus für eine nachhaltige Welt? [Blog-Beitrag]. 08.07.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Im Dialog: Miguel Ebbers über BIM und Real-Time Daten

In der Serie „Im Dialog“ spreche ich mit Expertinnen und Experten über spannende und innovative Themen aus der Bau- und Immobilienwirtschaft. Heute freue ich mich sehr, dass Miguel Ebbers sich die Zeit nimmt, um mit uns über die Themen BIM (Building Information Modeling) und Real-Time Daten zu sprechen.

CK: In einer Welt, in der die Grenzen zwischen Realität und digitaler Darstellung zunehmend verschwimmen, steht die Bau- und Immobilienwirtschaft an der Schwelle in ein neues Zeitalter. Heute beschäftigen wir uns mit dem Thema Building Information Modeling, kurz BIM, und real-time Daten. Dazu habe ich Herrn Miguel Ebbers als Experten eingeladen, der mit uns sein Wissen zu diesem hochspannenden Themenkomplex teilen wird. Miguel, kannst Du Dich bitte vorstellen und uns einen Einblick in Deinen beruflichen Hintergrund geben?

ME: Hallo Christian, gern. Als ich vor einem Vierteljahrhundert mit der Ausbildung zum Bauzeichner in die Bau- und Immobilienbranche eingestiegen bin, war BIM noch weit weg. Aber auch dort durfte ich weg von der Tusche erste digitale Schritte gehen, da Nemetschek Allplan bei meinem Arbeitgeber eingeführt wurde. Ich war damals natürlich noch sehr jung und habe das einfach ausprobiert und umgesetzt. Was mich aber rückblickend beeindruckt, dass meine Arbeitskolleginnen das damals sofort angenommen und umgesetzt haben. Keine Nörgeleien oder Ressentiments.

Heute sitze ich eher auf der anderen Seite und berate Bauherren, Bestandshalter, Corporates aber auch Bauunternehmen und Dienstleister bei der Digitalisierung. Das kann die Entwicklung von IT-Zielbildern sein, die Konzeption und BIM-Implementierung bis hin zum BIM-Management oder die Konzeption und Umsetzungsbegleitung von Smart Buildings.

CK: Vielen Dank! Ich wusste gar nicht, dass bei Dir auch Allplan der erste Kontaktpunkt war. Wie würdest Du den aktuellen Stand und die Entwicklung von BIM im Zusammenhang mit Real-Time Daten beschreiben? Welche Technologien spielen hierbei eine Schlüsselrolle?

ME: Bevor wir in die Technologien einsteigen, würde ich noch unterscheiden in BIM und Real-Time Daten auf der Baustelle und BIM und Real-Time Daten im Betrieb.

Bei BIM und Real-Time Daten auf der Baustelle spielt die Bilderfassung und KI eine gewaltige Rolle. Entweder kann man über Kameras die gesamte Baustelle erfassen und z.B. den Baufortschritt des Rohbau überwachen. Die Kameras bzw. Anwendung von Oculai unterstützt z.B. solche Prozesse. 

Für den Ausbau kann die Bilderfassung und KI von buildots helfen, den Fortschritt und auch die Arbeitsplanung zu tracken. Hier arbeitet man mit 360 Gradkameras auf dem Bauhelm zur Erfassung. Wie auch die niedrigschwelligeren und damit einfach umsetzbaren Angebote zur Bilderfassung von Oculo oder Openspace ist die Nutzung von 360 Gradkameras keine wirkliche Real-Time Erfassung, da die Erfassung i.d.R. einmal wöchentlich auf der Baustelle erfolgt. Hier würde ich den Rahmen aber nicht zu eng setzen.    

Wir haben auch schon einfach Funkthermometer mit Feuchtemessung in den Untergeschossen von Baustellen aufgehangen. Damit konnten wir genau bestimmen, wann z.B. die Estricharbeiten starten konnten bzw. Diskussion, ob der Estrich verlegt werden kann, objektivieren.

Im Feld der Baustellenlogistik haben wir auch schon Dinge ausprobiert und wollten z.B. technische Anlagen bis zum Einbauort verfolgen. Sicherlich spannend, aber bei dem Thema sind wir noch nicht richtig vorangekommen.

BIM und Real-Time Daten im Betrieb zielen auf die Betriebsoptimierung. Hier verschmelzen BIM und Smart Building Ansätze. Super spannend und für uns ein immer größer werdendes Thema. Im Endeffekt werten wir über die Sensorik verschiedenste Real-Time Daten aus Belegung von Räumen, CO2-Gehalt, Temperaturen, Anlagendaten und verknüpfen dies mit dem BIM-Modell und weiteren Analysen. Daraus können technische Umsetzungsmaßnahmen und -vorschläge folgen, oder sogar Empfehlungen zur “Aufgabe” von Flächen, da diese kaum genutzt werden.

CK: Vielen Dank für die ausführliche Darstellung und auch die Trennung zwischen Real-Time Daten im Bau und im Betrieb. Welche neuen Anwendungen und Technologien siehst Du am Horizont für BIM und Real-Time Daten? Insbesondere würde mich interessieren, ob Du spezifische Branchen oder Projekte siehst, die besonders profitieren könnten?

ME: Ich denke, dass das Thema Bilderfassung am Anfang steht und Baustellen in naher Zukunft komplett erfasst und darüber qualitätsgesichert werden. Zudem wird die gesamte Baustellenlogistik im Zusammenspiel mit der Bilderfassung und intelligenten Anwendungen, also KI automatisiert. Hier würden die Bauausführenden im Zusammenspiel mit der Projektsteuerung stark profitieren.

Die Verwendung von Real-Time Daten im Betrieb kommt neben dem Facility Management natürlich auch den Nutzern der Fläche zu Gute. Er kann platt gesagt sehen, ob und wo seine Flächen überhaupt genutzt werden und wie die Qualitäten sind z.B. die Temperatur in den Räumen.

CK: Die Nutzung und Optimierung von Flächen ist in der Tat ein immer relevanter werdendes Problem. Gerade bei großen Unternehmen und Organisationen wie beispielsweise meiner Universität bekommen wir das nahezu tagtäglich zu spüren. Blicken wir mal von der Gegenwart in die Zukunft. Hast Du ein Bild im Kopf für die Zukunft in den nächsten, sagen wir mal 5 bis 10 Jahren? Welche Trends oder Entwicklungen hältst Du für besonders vielversprechend?

ME: Ich denke, die Verknüpfung von BIM, der Erfassung der Baustelle, Bilderfassung und Robotik wird ein Trend. Man sieht schon die ersten Roboter auf der Baustelle, z.B. den Jabot von Hilti, oder erste Roboter, die Wände “streichen”. Hier ist, gerade auf 10 Jahressicht, noch einiges möglich.

CK: Das hat Potential für Bauleitung aus dem Wohnzimmer [lacht]. Ne, bleiben wir ernst. Welche Konsequenzen ergeben sich denn durch die fortschreitende Integration von BIM und Real-Time Daten für die verschiedenen Beteiligten? Was würdest Du zum Beispiel jemandem empfehlen, um sich für die Zukunft zu wappnen?

ME: Durch die fortschreitende Integration wird die Baustelle immer effizienter. Das BIM-Modell simuliert den Bauablauf, die Bilderfassung erfasst das IST und mittels intelligenter (KI) Anwendungen wird das GAP [Anmerkung: die Lücke] erfasst und die Baulogistik gesteuert. Das kann gerade für das Bauen im Bestand super interessant sein, weil hier die Baulogistik oft sehr kleinteilig ist.

CK: Das ist eine interessante Vorstellung und hat mit Sicherheit Auswirkungen auf einen Bereich der uns beiden auch sehr wichtig ist. Wie sollte denn die Aus- und Weiterbildung der Anwenderinnen und Anwender gestaltet sein, um den Umgang mit BIM und Real-Time Daten zu ermöglichen bzw. zu verbessern? Gibt es aus Deiner Sicht besondere Herausforderungen oder Best Practices, die Du mit uns teilen möchtest?

ME: Aus- und Weiterbildung sollte sehr praxisnah sein. Ich denke ein guter Mix aus Austausch mit Anderen und gewisser Fokuszeit, um sich in ein Thema, eine Anwendung einzuarbeiten ist wichtig. Beim Austausch empfehle ich die www.Bau-Rockstars.de [lacht]. Hier stellen wir innovative Lösungen vor und versuchen einen praxisbezogenen Austausch zwischen den Softwareherstellern, Planern, Bauherren und Betreibern herzustellen.

CK: Wenn ich mir jetzt vorstelle, dass die Daten zu jeder Zeit in ein System eingepflegt und analysiert werden, ob in der Ausführung und später auch im Betrieb. Hier sehen viele ein Problem bezüglich Datenschutz und Datensicherheit, insbesondere wenn es um die Verarbeitung und Speicherung von Real-Time Daten geht. Siehst Du da ein Problem?

ME: Persönlich nein. Bei “normalen” Kunden oder Projekten achten wir bei den Anwendungen, die wir nutzen, dass diese DSGVO-zertifiziert sind. Manche Unternehmen haben noch zusätzliche Anforderungen und  IT-Requirements. Die müssen dann beachtet werden.

Wir arbeiten aber auch für Kunden, die Betreiber Kritischer Infrastrukturen, kurz KRITIS, sind. Das werden nach veränderter Gesetzeslage sehr viel mehr, da sich die Einordnung ändert. Zum Glück haben wir bei M&P für diese Themen ein Extra-Team. Die Fragen Richtung IT/OT-Security, Eignung der Anwendung gebe ich an die Kollegen ab [lacht].  

CK: Technologische Transformation ist in der Regel kein Selbstzweck, sondern dient meist einem übergeordneten Ziel. Inwiefern tragen Real-Time Daten zur Nachhaltigkeit und Energieeffizienz von Projekten bzw. Bauwerken bei? Kannst Du uns Beispiele erfolgreicher Implementierungen nennen?

ME: Klar. Wir nutzen in einem Neubauprojekt z.B.  Buchungsdaten des Arbeitsplatzes oder des Besprechungsraumes und die Sensordaten zur Einstellung der Gebäudeautomation. Ganz einfach gesagt; Die Räume werden im Herbst, Winter, Frühjahr per Fußbodenheizung beheizt (Einzelraumregelung). Werden Räume nicht gebucht, werden diese nicht vorgewärmt, sondern erst bei Sensorerfassung erwärmt. Das erzieht auch die Nutzer, Räume zu buchen, da sonst die ersten Minuten etwas kälter sind.

CK: Wir haben ja bereits über die Zukunft von BIM und Real-Time Daten gesprochen. Sagen wir mal, die Reise geht in die Richtung, die wir uns überlegt haben, welche Herausforderungen könnten der breiten Adaption im Weg stehen, und welche Lösungsansätze siehst Du als vielversprechend an?

ME: Technologisch ist alles vorhanden. Übrigens schon seit Jahren. Es gibt nur zwei Herausforderungen. Erste: Anfangen. Zweite: Der Change bei uns.

Viele Menschen verbinden auch Ängste mit dem Einsatz von Technologie, siehe auch die Diskussionen um die KI. Ich glaube wir müssen viel mehr ein Augenmerk auf ein gutes Changemanagement setzen und alle mitnehmen. Sonst bleiben es Leuchtturmprojekte von Nerds.

CK: Veränderung beginnt im Kopf, da gebe ich Dir völlig recht. BIM und Real-Time Daten, das klingt für mich wie ein Win-Win. Bevor wir nun zum Ende kommen, gibt es etwas, was Du den Leserinnen und Lesern gerne noch mit auf den Weg geben möchtest?

ME: Aufgeschlossen sein und einfach erste Dinge ausprobieren. Man braucht kein perfektes BIM-Modell, strukturierte Real-Time Daten. Ich habe das Beispiel mit dem Funk-Feuchtigkeitssensor gegeben. Eine einfache, kostengünstige Lösung, die man sofort einsetzen kann. Bilderfassung auf der Baustelle ist ebenfalls einfach. Man kann das im ersten Schritt auch ohne Verknüpfung zum BIM-Modell und Terminplan nutzen. Ich glaube den ersten Schritt gehen ist das Wichtigste, Bock zu haben weiter zu lernen und, auch wichtig, auch mal was machen dürfen was nicht so gut funktioniert, also ausprobieren dürfen.

CK: Da sprichst Du was ganz wichtiges an. Und gerade beim Dürfen sind dann vor allem die übergeordneten Stellen gefordert. Wollen und Dürfen, das klingt wie ein wunderbares Schlussstatement. Ich bedanke mich herzlich für die Zeit und die Einblicke in ein sehr spannendes und zukunftsträchtiges Thema. Sollten Die Leserinnen und Leser noch Fragen haben, darf ich diese doch sicherlich an Dich weiterleiten?

ME: Ich Danke auch. Die Leser und Leserinnen können mich am einfachsten über www.Bau-Rockstars.de erreichen.

CK:  Dann bleibt mir nur noch Dir weiterhin alles Gute zu wünschen und freue mich auf die nächste Gelegenheit mich wieder mit Dir auszutauschen.

Schlagwörter: Building Information Modeling, Real-Time Daten, Real-Time Data, Digitalisierung, Sensorik, Gebäudeautomation, Facility Management, Bau-Rockstars

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Im Dialog: Miguel Ebbers über BIM und Real-Time Daten [Blog-Beitrag]. 01.07.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Autonomes Fahren bald auch auf Baustellen?

Die Google-Schwesterfirma Waymo geht den nächsten Schritt und öffnet seine Taxitüren für alle Fahrgäste (siehe AutoBild). Während Waymo in den USA autonome Taxis für die Allgemeinheit zugänglich macht, wird in Deutschland seit Sommer 2024 auch auf Level 4 gefahren. Da dürfte es doch nicht all zu lange dauern, dass wir in Deutschland den nächtsen Schritt gehen und Pilotprojekte mit autonomen Baumaschinen umsetzen, oder? Aber fangen wir erstmal vorne an.

Das Kira Projekt

Das Robotaxi Kira (KI-basierter Regelbetrieb autonomer On-Demand-Verkehre) ist der erste Level 4-Verkehr auf Deutschlands Straßen (siehe DB Regio). Das bedeutet, dass diese Fahrzeuge in bestimmten Gebieten und unter bestimmten Bedingungen komplett ohne menschlichen Eingriff fahren können. Im aktuellen Test ist jedoch eine Person zur Sicherheit dabei und Passagiere werden vorerst auch nicht mitgenommen.

5 Stufen des Autonomen Fahrens

So wie es für künstliche Intelligenz verschiedene Stufen bzw. Typen gibt (siehe in diesem Beitrag) wird auch das autonome Fahren in verschiedene Stufen unterteilt. Diese beschreiben den Grad der Automatisierung. Die Stufen werden von der Society of Automotive Engineers (SAE) definiert und reichen von Stufe 0 (keine Automatisierung) bis Stufe 5 (vollständige Automatisierung).

Stufe Beschreibung Beispiel
0 Keine Automatisierung: Fahrer/in hat die vollständige Kontrolle über das Fahrzeug zu jeder Zeit. Traditionelle Fahrzeuge ohne Fahrerassistenzsysteme.
1 Fahrerassistenz: Automatisierung von einzelnen Aufgaben, wie adaptiver Tempomat oder Spurhalteassistent. Ein Auto mit adaptivem Tempomaten, das den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug hält.
2 Teilautomatisierung: Das Fahrzeug kann zwei oder mehr Aufgaben gleichzeitig ausführen, z.B. Lenken und Beschleunigen. Tesla Autopilot in seiner aktuellen Form, bei dem Fahrer/in jedoch aufmerksam bleiben muss.
3 Bedingte Automatisierung: Das Fahrzeug kann unter bestimmten Bedingungen alle Aufgaben übernehmen, Fahrer/in muss jedoch eingreifen können. Audi A8 mit Staupilot, der auf Autobahnen bis 60 km/h selbständig fahren kann (Hat Audi wieder aus dem Programm genommen).
4 Hohe Automatisierung: Das Fahrzeug kann in den meisten Situationen selbstständig fahren, menschliches Eingreifen ist nur in wenigen Fällen erforderlich. Waymo Fahrzeuge in bestimmten urbanen Gebieten, die vollständig autonom operieren können. Robotaxi KIRA (im Pilotbetrieb in Deutschland)
5 Volle Automatisierung: Das Fahrzeug benötigt keine menschliche Fahrer und kann in allen Situationen selbständig operieren. Zukünftige autonome Taxis, die ohne Fahrer in jeder Umgebung und Situation fahren können.
5 Stufen des autonomen Fahrens

Technologien hinter autonomen Fahrzeugen

Technologie und Partnerschaften

Die Kira-Robotaxis basieren auf dem Elektro-SUV ES8 bzw. EL8 von Nio (ähnlich BMW iX) und sind – wie es sich gehört für ein Robotaxi – mit LiDAR-Sensoren, Kameras und Radarsystemen ausgestattet. Das ermöglicht eine umfassende Wahrnehmung der Umgebung. Das Kraftfahrt-Bundesamt (KBA) hat die Erprobung dieser Technologie genehmigt (siehe hier), und seit Sommer 2024 sind sechs Fahrzeuge im Erprobungsbetrieb in der Stadt Darmstadt und im Kreis Offenbach unterwegs – in normaler Geschwindigkeit und im normalen Straßenverkehr. Der Betreiber der Tests ist DB Regio Bus Mitte, und die Erprobung läuft bis Ende 2024. Die Deutsche Bahn und der Rhein-Main-Verkehrsverbund (RMV) sind die Initiatoren des Projekts.

Internationale Perspektive auf autonomes Fahren

Schauen wir uns einmal global die Situation an. Neben Deutschland haben auch andere Länder wie Japan, die USA und China die Einführung von Level 4 autonomen Fahrzeugen erlaubt. In Japan wurden Gesetze geändert, um Level 4 autonomes Fahren zu ermöglichen, und Tests laufen in bestimmten Regionen. In den USA sind Unternehmen wie Waymo und Cruise in Städten wie San Francisco und Phoenix schon länger aktiv. China hat ebenfalls bedeutende Fortschritte gemacht und testet Robotaxis in Städten wie Beijing und Shanghai (siehe SZ).

Autonomes Fahren und Auswirkungen auf das Bauwesen?

Autonome Fahrzeuge wie Kira können auch im Bauwesen eingesetzt werden. Sie könnten zum Beispiel für den Transport von Materialien und Ausrüstung auf Baustellen Anwendung finden. Besonders nützlich wären autonom agierende LKW und Lieferfahrzeuge, die Baustellen mit benötigten Materialien versorgen. Selbstfahrende Bagger und Planierraupen könnten auf Baustellen ebenso tätig werden. Solche Maschinen können präzise und kontinuierlich arbeiten, wodurch menschliche Fehler minimiert und die Bauzeiten verkürzt werden. Auch Drohnen für Inspektionen und Überwachungsaufgaben können autonom operieren, um den autonomen Fahrzeugen weitere Informationen zu liefern (Thema vernetzte Baustelle). Ich schreibe “könnte”, doch liebe Leserinnen und Leser, es ist bereits soweit. Zumindest kenne ich seit Anbeginn so manches EU geförderte Forschungsprojekt, z.B. Beeyonders, InfraROB, Hephaestus oder Omicron, in welchen solche Lösungen angedacht bzw. umgesetzt werden. Von daher bin ich davon überzeugt, dass diese Technologie nicht mehr lange braucht, um auch auf deutschen Baustellen eingesetzt zu werden.

Und nun?

Die Einführung der Kira-Robotaxis in Deutschland markiert einen Meilenstein in der deutschen Umsetzung autonomer Mobilität und könnte die Art und Weise, wie wir uns in Städten bewegen, erheblich verändern. Ich fand es letzten Sommer zumindest sehr angenehm und auch sicher mich von einem Cruise Robotaxi durch San Francisco fahren zu lassen (Dank geht raus an Mario Herger 🙂 ). Mit der Unterstützung von Partnern aus dem Bereich der Autovermietung und der Integration in bestehende Mobilitätsdienste könnte dieser Schritt die Akzeptanz und Nutzung autonomer Fahrzeuge erheblich beschleunigen. Die Integration autonomer Technologien in das Bauwesen verspricht eine weitere Steigerung der Produktivität, während gleichzeitig die Kosten gesenkt werden können. Und – was nicht zu unterschätzen ist – der Imagegewinn als innovative und technologisch fortschrittliche Branche. Denn das ist die Baubranche, wenn wir alle unseren Beitrag dazu leisten.

Schlagwörter: autonomes Fahren, Robotaxi, autonome Baumaschinen, KIRA, Roboter, Level 4, Waymo, Cruise

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Autonomes Fahren bald auch auf Baustellen? [Blog-Beitrag]. 27.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Gaming-Industrie und die Bau- und Immobilienwirtschaft

Wenn man als Kind leidenschaftlich gerne gespielt hat, ist es wohl kein Wunder, dass man auch als Erwachsener die Faszination für Spiele nicht verliert. Und da bin ich wahrscheinlich nicht alleine. Anstatt heute bei der Fußball Europameisterschaft für Mannschaften wie Polen, Frankreich, Österreich oder die Niederlande mit zu fiebern, bevorzugen andere eventuell die Partie Dänemark gegen Serbien oder England gegen Slowenien selbst am Rechner zu spielen. Wobei, so eine bis zu Letzt spannende Partie wie gestern Kroatien gegen Italien ist auch am Rechner schwer zu toppen.

Ein Blick zurück

Ich erinnere mich noch all zu gut, wie ich mich mit meinem besten Freund Carsten zum stundenlangen Zocken am C64 getroffen habe. Dank der ersten IT-Impulse meines damaligen Lehrers Herrn Hermann Kuhl (seit 2022 in Pension und jetzt Inhaber eines Verlags – ziemlich Cool, Herr Kuhl 😉 ) und meinen Eltern, die mir den ersten Rechner (jetzt alte Retromühle) spendiert haben, konnte sich das Thema Spiel später auch in meiner Doktorarbeit wiederfinden. In meiner Dissertation habe ich unter anderem untersucht, wie Planspiele zur Entscheidungsunterstützung und Weiterbildung in der Bauwirtschaft beitragen können. Diese Leidenschaft für das Spiel spiegelt sich auch in weiteren Entwicklungen wider, wie dem Construction Project Flight Simulator©, der Chameleon Business Simulation©, dem Construction Giant© und jüngst für den Katastrophenschutz das Planspiel Einsatz in Grimhausen. Da ich selbst sehr davon überzeugt bin, dass gerade das Spielen einen großen Mehrwert – auch im beruflichen Kontext – haben kann, möchte ich gerne darauf eingehen, wie die aktuellen Technologien, Methoden und Erfahrungen der Gaming-Industrie die Bau- und Immobilienwirtschaft voranbringen können.

Entwicklungen im Gaming Bereich

Die Gaming-Industrie hat sich in den letzten Jahrzehnten als Innovationsmotor etabliert. Unternehmen wie Sony Playstation, Xbox (“Weil es Halo halt einfach nur für die Xbox gibt!” , Gruß geht raus an den Salzburger Rapper DAME 🙂 ), Electronic Arts (EA), und Nvidia treiben die Entwicklung und Anwendung von Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Künstliche Intelligenz (KI) voran. Diese Entwicklungen werden zukünftig auch die Bau- und Immobilienwirtschaft weiter beeinflussen. Als Beispiel die Unity Engine, die bereits für Lösungen in der Bauwirtschaft Anwendung findet (siehe hier).

Neben AR und VR hat die Gaming-Industrie aktuell durch die Entwicklung von KI-gesteuerten Spielen wie “Gran Turismo Sophy” neue Maßstäbe gesetzt (weiteres siehe Sony AI). Diese Technologie ermöglicht sehr realitätsnahe Simulationen und interaktive Umgebungen, die meiner Ansicht nach kurzfristig auch in der Bau- und Immobilienwirtschaft Anwendung finden können.

Nvidia, bekannt für seine fortschrittlichen Grafikprozessoren (GPU), hat ebenso bedeutende Fortschritte in der KI-gestützten Visualisierung gemacht (siehe hier). Lösungen von NVIDIA helfen bereits Architektinnen und Architekten wie auch Bauingenieurinnen und Bauingenieuren, detaillierte Modelle zu erstellen und zu simulieren (weiteres siehe AECO bei NVIDIA).

Der Einsatz solcher Technologien z.B. für die Erzeugung virtueller Erlebnisse ermöglichen den Nutzenden, Erfahrungen zu machen in einer nahezu realitätsnahen Umgebung. Dieses quasi-reale Erleben der Umwelt kann u.a. die (gemeinschaftliche) Entscheidungsfindung erheblich verbessern.

Möglichkeiten der Integration

Im folgenden möchte ich Ihnen kurz acht Möglichkeiten zeigen, in welchen Bereichen die Entwicklungen der Gaming-Industrie einen Mehrwert schaffen können. Dabei orientiere ich mich am Lebenszyklus in der Form: Planen, Bauen, Vermarkten und Betreiben.

1. Materialplanung

GPU-Technologien von NVIDIA können genutzt werden, für eine KI-gesteuerte Materialplanungssoftware zu. Diese Software könnte Bauprojekte in Echtzeit analysieren und den Materialbedarf optimieren, indem sie historische Daten und aktuelle Baufortschritte berücksichtigt. Dadurch könnten Materialverschwendung reduziert und Kosten gesenkt werden, was der Nachhaltigkeit und dem Lean Construction zuträglich wäre.

2. KI-gestützte Bauplanung

Denken wir noch weiter, können mit leistungsfähigen GPUs und Motherboards mit mehrfach GPU Steckplätzen umfassende KI-gestützte Bauplanungsprogramme entwickelt und genutzt werden. Diese können in der Planung und im Bau helfen, effizientere und nachhaltigere Bauwerke zu designen. Eine solche Software könnte umfangreiche Datenanalysen durchführen, um optimale Ressourcennutzung und Energieeffizienz zu gewährleisten. Durch die Integration von Sensoren und IoT-Technologien (Internet of Things) könnten Bauprojekte in Echtzeit überwacht und angepasst werden. Das minimiert wiederum den Material- und Energieverbrauch wie auch die Umweltbelastung.

3. Interaktive Projektsimulationen

Wer kennt ihn nicht, den Bau-Simulator von Astragon Entertainment. Obgleich der Simulator nicht ausdrücklich für die Praxis, die Lehre oder Weiterbildung vorgesehen ist, könnten die bisherigen Erfahrungen aus solchen Spielen nützlich sein. Denn damit könnten spezifischere und fachlich komplexere Simulationssoftware für Bauprojekte entwickelt werden. Eine solche Software könnte helfen, verschiedene Bauphasen und Szenarien basierend auf realen Planungsdaten (z.B. aus einem importierten Building Information Model) zu simulieren. Damit können z.B. Auswirkungen auf Zeitpläne und Budgets im zeitlichen Verlauf analysiert werden. Und durch die Integration von Echtzeit-Daten und fortschrittlicher Physik-Engine könnten diese Simulationen in der Bauausführung äußerst nützlich für die Risikobewertung sein. Dezenter Hinweis: Aktuell arbeiten wir an sowas. More to come 🙂

4. Virtuelle Baustellen

Mit VR/AR-Technologien wie bei Xbox und Playstation können Technologieanbieter oder auch Bauunternehmen selbst interaktive Baustellen-Apps entwickeln. Diese Apps könnten dem Baustellenpersonal Informationen und Echtzeit-Anweisungen direkt auf ihre VR/AR-Brillen projizieren. Dass kann die Effizienz und Sicherheit auf Baustellen erheblich verbessern. Solche Ansätze werden bereits in der Flugzeugwartung oder auch der Logistik angewendet. VR/AR kann auch genutzt werden, um Baufortschritte als Soll-Ist Vergleich zu visualisieren. Das kann helfen potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.

5. Gamifizierte Bauprojekte

Erfahrungen aus dem Bereich Game-Design könnten genutzt werden, um Bauprojekte zu gamifizieren. Durch die Einführung von Gamification Elementen wie z.B. Belohnungssystemen könnten Mitarbeitende motiviert werden, ihre Produktivität und Genauigkeit zu steigern. Gamifizierte Lernmodule könnten auch zur Schulung neuer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verwendet werden. Damit könnten sie schnell und effektiv in neue Aufgaben eingearbeitet werden.

Neben dem Bau könnte Gamification auch genutzt werden, um Sicherheitsregeln zu vermitteln und neue Technologien und Verfahren zu schulen. Durch die Integration von VR und AR könnten solche Schulungen noch realistischer werden, was zu sichereren und produktiveren Baustellen führt.

6. KI-gesteuerte Drohnenüberwachung

Nvidia, Xbox und DJI könnten zusammenarbeiten, um ein maximal leistungsfähiges KI-Drohnenüberwachungssystem zu entwickeln. Diese Drohnen könnten Baustellen eigenständig überwachen und dabei Bilder und Videos in Echtzeit übertragen und analysieren. Damit können z.B. potenzielle Sicherheitsrisiken und Baufehler frühzeitig “on the fly” identifiziert werden. Durch die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen könnte ein solches System kontinuierlich dazulernen. Das verbessert ihre Genauigkeit, was zu effizienteren und auch sichereren Baustellen führen wird. Hey, Nvidia, Xbox und DJI, wenn ihr das wirklich macht, möchte ich ‘ne Provision 😉 .

7. Personalisierte Immobilienerlebnisse

Mit den VR-Technologien von Playstation und Xbox könnten Immobilienfirmen immersive Verkaufsräume schaffen. Potenzielle Käuferinnen und Käufer könnten virtuelle Rundgänge durch Immobilien machen und dabei verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten und Möbelplatzierungen ausprobieren. Durch die Kombination VR und KI könnten die virtuellen Touren weiter auf individuelle Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden zugeschnitten werden. All das könnte die Kaufentscheidung erleichtern und das Kundenerlebnis erheblich verbessern.

8. KI-gestützte Smart Buildings

Mit den GPUs von Nvidia könnten KI-gestützte Systeme für Smart Buildings entwickelt werden. Diese Systeme könnten verschiedene Sensorik und Datenquellen nutzen. Damit kann die Gebäudeeffizienz optimiert werden, Energieverbrauch reduziert und der Komfort der Bewohnerinnen und Bewohner erhöht werden. Durch die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen könnten diese Systeme kontinuierlich dazulernen, um sich an die Bedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner anzupassen.

Und nun?

Sie sehen, die Integration von Technologien und Erfahrungen aus der Gaming-Industrie bietet ein enormes Potenzial für die Bau- und Immobilienwirtschaft. Unternehmen, welche diese Technologien frühzeitig adaptieren, können mit Sicherheit erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Von daher mein Appell, nutzen Sie die Chancen und gestalten Sie den Wandel aktiv mit. Gehen Sie in Kommunikation mit Akteurinnen und Akteuren der Gaming-Industrie und nutzen Sie bisher ungeahnte Synergien. Ich bin überzeugt, Sie werden überrascht sein was noch alles möglich ist.

Und dass durch Computerspiele Fähigkeiten gefördert werden, die auch für die Arbeitswelt von Interesse sind, belegt eine aktuelle Studie der ManpowerGroup. Damit hat sich dann auch bewiesen, dass die Zockerei mit Carsten durchaus sinnvoll war. In diesem Sinne: Test Drive for ever! Für die Nostalgiker unter uns gibt es hier ein 20 minütiges Gameplay 🙂

Schlagwörter:  Künstliche Intelligenz, Gaming-Industrie, Nvidia, Xbox, Sony, Playstation, Electronic Arts, Internet of Things, Virtual Reality, Augmented Reality

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Gaming-Industrie und die Bau- und Immobilienwirtschaft [Blog-Beitrag]. 25.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Video-to-Audio Tools für die Bau- und Immobilienbranche

Wer meinen Blog verfolgt weiß bereits gut, dass es in der Bau- und Immobilienwirtschaft so einige Herausforderungen gibt. Eine davon ist die Kommunikation zwischen verschiedenen Projektbeteiligten. Oft fehlt es an effektiven Mitteln, um örtliche Situationen, komplexe Sachverhalte oder auch Begründungen für Nachträge klar, verständlich und vor allem überzeugend zu vermitteln. Genau hier können Video-to-Audio Tools helfen, wie z.B. das KI-Tool von Google DeepMind, das automatisch Ton zu Videos hinzufügt (Details dazu hier.).

Stellen Sie sich vor, eine Bauleiterin oder ein Bauleiter nimmt ein Video einer Baustelle auf, um den Fortschritt zu dokumentieren. Anstatt eine separate Audioaufnahme oder eine schriftliche Beschreibung anzufügen, generiert die KI automatisch passende Kommentare und Erklärungen zum Video. Diese werden dann nur noch geprüft und ggf. etwas angepasst und schon ist die Video Dokumentation fertig. Das könnte die Arbeit massiv erleichtern, den Informationsfluss erheblich verbessern und vor allen Dingen Missverständnisse weiter minimieren.

Bisherige Erfahrungen mit Bildanalysen durch GPT

Bereits aktuell verfügbare KI-Systeme (Generative Pre-Trained Transformer, kurz GPT) sind sehr gut in der Lage Bilder zu beschreiben. Ich habe verschiedenste Experimente durchgeführt und mir z.B. Eigenschaften von Mauern oder auch Schadensbilder beschreiben lassen. Es ist in der Tat verblüffend, was ein GPT bereits alles erkennt und zuordnen kann. Auch die Ableitung von möglichen Ursachen für identifizierte Schäden waren zum großen Teil fachlich korrekt. Da liegt es natürlich nah, dass die bisherigen Textausgaben von den Entwicklern der GPT weiterverarbeitet werden, um mit entsprechenden Decodern eine Audio Datei zu generieren. Natürlich ist das Verffahren um einiges komplexer und feinteiliger. Sogar so feinteilig, dass es auf Pixeleben geht. Aber so tief wollen wir hier nicht eingehen. Was ich sagen will ist, dass der Schritt hin zu Video-to-Audio Tools ein völlig logischer ist und sich daraus interessante Anwendungsmöglichkeiten ergeben.

Anwendungsmöglichkeiten von Video-to-Audio Tools

1. Fortschrittsberichte und Kontrollen

Traditionell müssen Bauleiterinnen und Bauleiter ihre Beobachtungen schriftlich festhalten oder Audioaufnahmen machen, die später ggf. transkribiert werden müssen. Mit Video-to-Audio Tools können Videos von der Baustelle direkt mit erklärendem Ton versehen werden. Beispielsweise könnte ein Video eines fertiggestellten Fundaments aufgenommen werden, während die KI automatisch den Inhalt des Videos erklärt. Und noch einen Schritt weiter, das Video selbst wird auch automatisch aufgenommen, z.B. mit fest installierten Kameras, einer Drohne oder eines Roboters, der über bzw. durch die Baustelle geht.

2. Virtuelle Baustellenführungen

In Zeiten zunehmender Digitalisierung und Remote-Arbeit wird es zukünftig immer öfter vorkommen, dass Bauprojekte auch aus der Ferne überwacht werden können. Mit KI-generiertem Audio könnten virtuelle Baustellenführungen erstellt werden, welche den aktuellen Status und Fortschritt des Baus detailliert erklären. Das wäre besonders nützlich für Investoren oder das Projektmanagement, die nicht vor Ort sein können. Auch für die Information gegenüber der interessierten Öffentlichkeit wäre das eine gute Möglichkeit.

3. Schulung und Weiterbildung

Für die Ausbildung von neuen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern oder die Weiterbildung von Fachkräften in der Bau- und Immobilienwirtschaft könnten Videos mit automatisch generiertem Audio eine wertvolle und einfach zu erstellende Ressource werden. Ein Video, das die Installation einer bestimmten Systemkomponente zeigt, könnte durch die KI mit einer detaillierten Schritt-für-Schritt-Anleitung versehen werden, die wichtige Sicherheits- und Installationshinweise umfasst. Auch könnten sich Auszubildende durch eine solche Technologie unterstützen lassen, in dem sie sich erklären lassen, was in dem Video zu sehen ist und wie ein bestimmter Arbeitsprozess funktioniert.

4. Marketing und Vertrieb

Auch im Bereich Marketing und Vertrieb könnten Immobilienvideos mit automatischem Audio eine Erleichterung sein. Immobilienmaklerinnen und Immobilienmakler könnten Video-Touren von Objekten erstellen, die durch die KI mit professionellen Kommentaren ergänzt werden. Dabei wäre es sogar möglich mit dem entsprechenden Prompt auf die Bedürfnisse, Wünsche und Vorlieben der Kundschaft individuell einzugehen, um den Verkaufserfolg zu maximieren.

5. Technische Dokumentation und Archivierung

Ein weiterer Vorteil der KI-gestützten Video-to-Audio Tools liegt in der technischen Dokumentation und Archivierung. Bauprojekte erfordern eine umfangreiche Dokumentation aller Arbeitsschritte (die dann aus verschiedenen Gründen schließlich doch mangelhaft sein kann und dann – gibt’s Streit :- ( ). Videos mit automatischem Audio können diese Dokumentation erheblich vereinfachen, indem sie visuelle und auditive Informationen kombinieren – und das frühzeitig! Das macht es einfacher, den Verlauf eines Projekts nachzuvollziehen und zum Beispiel bei späteren Wartungsarbeiten auf präzise Daten zurückzugreifen. Im Falle eines Baumangels könnte dann auf diese Ressource zurück gegriffen werden, um sich ggf. vor einem Rechtsstreit einigen zu können.

Und nun?

Die Nutzung von KI-gestützten Video-to-Audio Tools für aufgenommene Videos kann eine Vielzahl von neuen Möglichkeiten mit sich bringen. Sie finden das Thema spannend für Ihr Unternehmen? Dann legen sie los, sobald Google oder wer auch immer sein Tool frei verfügbar macht! Entweder probieren Sie selbst aus oder finden in Ihrem Team eine interessierte und fähige Person und starten ein Pilotprojekt, um die Technologie in der Praxis zu testen. Nehmen Sie sich erstmal nur eine Teilaufgabe, um erste Erfahrungen damit zu sammeln. Wachsen geschiet Schritt für Schritt und nicht von heute auf morgen.

Was vor allem wichtig ist. Sie sollten eigene Standards, Richtlinien und Prozesse entwickeln, um die erstellten Audios zu verifizieren und sicherzustellen, dass die erzeugten Informationen genau und zuverlässig sind. Denn auch ein noch so tolles Video und ein noch so ausgefeilter Prompt kann nicht garantieren, dass die KI in der Lage ist fachlich alles 100% korrekt zu vertonen. Naja, irgendwas müssen wir ja auch selber machen 🙂 .

Schlagwörter:  DeepMind, Video-to-Audio, Künstliche Intelligenz, GPT, Baustellendokumentation, virtuelle Baustelle, Digitalisierung

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Video-to-Audio Tools für die Bau- und Immobilienbranche [Blog-Beitrag]. 24.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




DeepSeek Coder: Ein neuer Meilenstein in der Open-Source KI

Sowohl in unserem Projekt KI4Edu als auch im Projekt DigiTeamsBau sind die aktuellen und zukünftigen Entwicklungen in der digitalen Welt ein zentraler Punkt. Ein besonderes Anliegen ist dabei die Erfassung und stetige Verfolgung von technologischen Fortschritten (Technologieradar) wie z.B. in der Welt der künstlichen Intelligenz. Obgleich unser Blick aktuell durch die Fußball-Europameisterschaft (EM) eher auf den Kontinent Europa gerichtet ist und heute für die Mannschaften der Slowakei, Ukraine, Polen oder Österreich mitgefiebert wird, richtet sich mein Augenmerk gerade auf Asien. Denn dort hat es kürzlich einen bedeutenden Durchbruch gegeben: DeepSeek Coder ist das erste Open-Source Modell, das OpenAIs GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus and Gemini 1.5 Pro übertrifft. Nach eigenen Angaben von DeepSeek sei dies das erste Mal, dass ein offenes Modell diese Leistung erreicht habe, und dass es damit dem Llama 3-70B und anderen Modellen dieser Kategorie weit voraus sei. Dieser Fortschritt markiert einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von KI-Modellen und stellt eine bemerkenswerte Leistung in der Open-Source Entwicklung dar.

Was ist DeekSeek Coder?

DeepSeek Coder ist ein leistungsfähiges Codiermodell, das dazu entwickelt wurde, verschiedene Aufgaben im Bereich der Softwareentwicklung und Code-Generierung zu unterstützen und zu optimieren. DeepSeek-Coder-V2 unterstützt 338 Programmiersprachen und kann Kontexte von bis zu 128.000 Tokens verarbeiten. Das Modell wurde mit insgesamt 10,2 Billionen Tokens trainiert, davon 60 % Quellcode, 10 % mathematische Daten und 30 % natürliche Sprache. DeepSeek Coder unterstützt 338 Programmiersprachen, die auf 87 % Code und 13 % natürlicher Sprache in Englisch und Chinesisch trainiert wurden.

Was macht DeepSeek Coder so besonders?

1. Leistungsstärke und Vielseitigkeit

DeepSeek Coder, Teil der DeepSeek LLM-Familie, verfügt über 67 Milliarden Parameter. Diese große Anzahl ermöglicht es dem Modell, Aufgaben in verschiedenen Bereichen wie Programmierung, Mathematik und Sprachverständnis effizient zu bewältigen. Das Modell wurde umfassend auf einem umfangreichen Datensatz von 2 Billionen Tokens in Englisch und Chinesisch trainiert, was seine Vielseitigkeit und Leistung weiter verbessert.

2. Präzise Programmierleistung

Ein weiteres Merkmal des DeepSeek Coder ist seine Fähigkeit, Programmieraufgaben mit hoher Präzision zu lösen. Das Modell erzielte solide 73,78 % in der HumanEval-Bewertung, einem Benchmark, der speziell für die Bewertung der Fähigkeiten von KI-Modellen in der Programmierung entwickelt wurde. Diese Leistung ist beachtlich und zeigt die Effizienz von DeepSeek im Vergleich zu anderen Modellen ähnlicher Größe.

3. Stark in Mathematik und Sprachverständnis

Neben der Programmierung zeigt DeepSeek Coder auch in mathematischen Aufgaben starke Leistungen. Es erreichte beachtliche Werte im GSM8K Benchmark und in der One-Shot Bewertung. Zudem zeigte das Modell in Tests zur chinesischen Sprachkompetenz bessere Ergebnisse als andere hochentwickelte Modelle, was seine Fähigkeit zeigt, komplexe Sprachverarbeitungsaufgaben zu bewältigen.

Und nun?

DeepSeek Coder setzt neue Maßstäbe in der Welt der Open-Source-KI-Modelle. Mit seiner sehr guten Leistung in Programmierung, Mathematik und Sprachverständnis zeigt das Modell, dass Open-Source-Entwicklungen mit den führenden proprietären Modellen konkurrieren können. Das hilft vor allem bei der breiteren Nutzung und Weiterentwicklung von KI-Technologien.

Was aus meiner Sicht ganz besonders ist, ist die Entscheidung der Entwickler, DeepSeek Coder als Open-Source verfügbar zu machen. Das gilt sowohl für die 7-Milliarden- als auch die 67-Milliarden-Parameter-Versionen des Modells. Ein solcher Schritt fördert nicht nur die Anwendung in der Praxis und den öffentlichen Diskurs sondern auch die Zusammenarbeit in der Forschung und ermöglicht damit auch vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Inwiefern wir das in unseren Projekten einbinden werden, steht noch aus. Naja, eine grundlegende Idee haben wir schon, aber dazu später mehr 🙂 .

Schlagwörter:  Künstliche Intelligenz, Open-Source, DeepSeek Coder, GPT, Maschinelles Lernen, Programmierung, Sprachverarbeitung, Technologieradar

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). DeepSeek Coder: Ein neuer Meilenstein in der Open-Source KI [Blog-Beitrag]. 21.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




30 Tipps, um BIM optimal zu nutzen

Aktuell dreht sich alles um König Fußball. Die Fußball-EM hat uns voll im Griff und einige von Ihnen drücken heute der Mannschaft aus Georgien oder der Mannschaft der Türkei die Daumen. Was bei allen Mannschaften elementar ist, ist die Zusammenarbeit – der Teamgedanke. Und genau das wird aktuell immer mehr in den Fokus gerückt in der Bau- und Immobilienwirtschaft durch die Nutzung der Building Information Modeling (BIM) Methode.

BIM bietet zahlreiche Vorteile für Designer, Fachplanende, Bauunternehmen und Endnutzer (Schauen Sie zu diesem Thema auch in diesen Beitrag.). Durch die Integration dieser Methode können Bauwerke effizienter gestaltet, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen verbessert und schließlich die Nachhaltigkeit der Bauwerke weiter gefördert werden. Die Nutzung der BIM-Methode fördert somit eine Baupraxis, die sowohl ökologischen als auch ökonomischen Anforderungen gerecht wird und den Menschen in den Mittelpunkt der gebauten Umwelt stellt.

In diesem Beitrag stelle ich Ihnen 30 Tipps vor, wie Sie BIM sinnvoll nutzen können. Dabei berücksichtige ich die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen unterschiedlicher Akteure, welche den gesamten Lebenszyklus eines Bauprojekts abdecken.

10 Tipps für Designer und Fachplanende

Tipp 1: BIM-Software beherrschen

Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in führenden BIM-Softwarelösungen wie Autodesk Revit, ArchiCAD von Graphisoft, Allplan von Nemetschek oder Software von Bentley Systems. Nehmen Sie regelmäßig an Schulungen und Webinaren teil, um die neuesten Funktionen und Updates kennenzulernen. Durch das Erlernen erweiterter Techniken, wie der Erstellung parametrisierter Familien und der Nutzung von Worksharing-Funktionen, können Sie Ihre Projekte effizienter gestalten und die Zusammenarbeit im Team verbessern. Beispielsweise ermöglicht Ihnen das Beherrschen von Dynamo, komplexe geometrische Formen und automatisierte Aufgaben zu erstellen, die sonst zeitaufwendig wären.

Tipp 2: Modellierungsrichtlinien entwickeln

Erstellen Sie klare und detaillierte Richtlinien für die Modellierung, um Konsistenz und Qualität in Ihren BIM-Projekten sicherzustellen. Diese Richtlinien sollten Standards für die Benennung von Bauteilen, die Nutzung von Ebenen und die Strukturierung von Daten beinhalten. Entwickeln Sie eine Vorlage für Ihre Projekte, die diese Standards integriert und sicherstellt, dass alle Teammitglieder dieselben Richtlinien befolgen. Beispielsweise könnte eine Modellierungsrichtlinie festlegen, wie Wandtypen benannt und kategorisiert werden, um eine einheitliche Darstellung in allen Projekten zu gewährleisten. Versuchen Sie auch bereits bestehende Richtlinien zu sichten und für das eigene Vorhaben auszuwählen und anzupassen, z.B. Leitfaden des BIM Institut an der BUW, Modellierungsrichtlinie für den BIM-basierten Bauantrag, Modellierungsrichtlinie zur Prüfung von BIM-Modellen, Muster-Modellierungsrichtlinie für Pilotprojekte.

Tipp 3: Integriertes Design fördern

Bei diesem Tipp geht es um die Nutzung der BIM-Methode, um eine engere Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Disziplinen wie Architektur, Ingenieurwesen und Facility Management zu fördern. Entwickeln Sie integrierte Designlösungen, bei denen alle Beteiligten frühzeitig in den Planungsprozess eingebunden werden. Dies kann durch die regelmäßige Durchführung von Koordinationssitzungen und die Nutzung von Kollaborationsplattformen wie BIM 360 erreicht werden. Beispielsweise kann ein strukturelles Ingenieurteam seine Modelle direkt in das architektonische Modell integrieren, um Konflikte frühzeitig zu erkennen und zu lösen (Azhar, Khalfan, & Maqsood, 2012).

Tipp 4: Nachhaltigkeitsanalyse nutzen

Verwenden Sie BIM für umfassende Nachhaltigkeits- und Energieeffizienzanalysen Ihrer Entwürfe. Tools wie Autodesk Insight oder Green Building Studio ermöglichen es Ihnen, die Energieperformance Ihrer Gebäude zu simulieren und zu optimieren. Führen Sie Sonnenstandsanalysen und thermische Simulationen durch, um den Energieverbrauch zu reduzieren und die Nachhaltigkeit Ihrer Projekte zu erhöhen. Beispielsweise kann eine Sonnenstandsanalyse dabei helfen, die optimale Ausrichtung von Solarpaneelen zu bestimmen und somit die Energieeffizienz Ihres Gebäudes zu maximieren (Azhar, 2011).

Tipp 5: Datenmanagement integrieren

Implementieren Sie effektive Datenmanagement- und Datenaustauschprozesse, um die Integrität und Sicherheit der Projektinformationen zu gewährleisten. Nutzen Sie cloudbasierte Plattformen wie BIM 360 oder Trimble Connect, um den Zugriff auf aktuelle Daten für alle Projektbeteiligten sicherzustellen. Entwickeln Sie eine klare Struktur für die Ablage und Versionierung von Dateien, um Missverständnisse und Fehler zu vermeiden. Beispielsweise können Sie durch die Verwendung eines Common Data Environment (CDE) sicherstellen, dass alle Beteiligten stets Zugriff auf die aktuellsten Projektinformationen haben (Kensek, 2014).

Tipp 6: Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR)

Integrieren Sie VR und AR, um Entwürfe zu visualisieren und Auftraggebenden sowie Nutzerinnen und Nutzern präzisere Einblicke zu bieten. Nutzen Sie VR-Headsets und AR-Apps, um immersive Erfahrungen zu schaffen, die es ermöglichen, durch ein geplantes Gebäude zu gehen und Designentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Beispielsweise können Sie mit VR-Software wie Enscape oder Unity Ihre BIM-Modelle in eine virtuelle Umgebung übertragen, in der Nutzende das Gebäude erleben und Feedback geben können (Whyte, 2002).

Tipp 7: Fortbildung und Zertifizierung

Beteiligen Sie sich an Fortbildungsprogrammen und streben Sie Zertifizierungen in BIM an, um Ihre Fachkenntnisse zu erweitern und Ihre beruflichen Möglichkeiten zu verbessern. Organisationen wie DIN Certco und buildingSMART bieten Zertifizierungen an, die Ihre Kompetenz und Ihr Engagement für die Anwendung von BIM-Technologien nachweisen. Beispielsweise können Sie durch den Abschluss eines anerkannten BIM-Kurses Ihre Fähigkeiten offiziell anerkennen lassen und sich von der Konkurrenz abheben. Achten Sie dabei darauf, dass die Fortbildung auf fundierten Richtlinien basieren, beispielsweise VDI/bS 2552 Blatt 8.1-8.3.

Tipp 8: Lean Design Praktiken implementieren

Implementieren Sie Prinzipien des Lean in Ihre Designprozesse, um Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz des Projektes zu steigern. Nutzen Sie Methoden wie Value Stream Mapping und Kaizen, um kontinuierliche Verbesserungen in Ihren Arbeitsabläufen zu identifizieren und umzusetzen. Beispielsweise kann die Anwendung von Lean-Prinzipien Ihnen helfen, den Informationsfluss in Ihrem Team zu optimieren und unnötige Schritte zu eliminieren, wodurch die Gesamteffizienz Ihrer Projekte verbessert wird (Ballard & Howell, 2003).

Tipp 9: 3D-Scanning und Modellierung nutzen

Nutzen Sie 3D-Scanning-Technologien für genaue Bestandsaufnahmen und zur Integration in BIM-Modelle. Durch den Einsatz von Laserscanning und Photogrammetrie können Sie präzise digitale Zwillinge bestehender Gebäude erstellen, die als Grundlage für Renovierungs- und Erweiterungsprojekte dienen. Beispielsweise kann ein 3D-Scan eines historischen Gebäudes Ihnen helfen, detaillierte und maßgenaue Modelle zu erstellen, die den Erhalt und die Restaurierung des Bauwerks unterstützen (Klein, Li & Becerik-Gerber, 2012).

Tipp 10: Innovationskultur stärken

Fördern Sie eine Kultur der Innovation innerhalb Ihres Teams, um neue Technologien und Arbeitsmethoden zu erkunden und anzunehmen. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeitenden, an Hackathons, Innovationsworkshops und Konferenzen teilzunehmen, um sich über die neuesten Entwicklungen in der Branche zu informieren. Beispielsweise können regelmäßige Team-Meetings zur Diskussion neuer Technologien und deren potenzieller Anwendungen in Ihren Projekten beitragen und das Innovationspotenzial Ihres Unternehmens steigern (Chesbrough 2003).

Was sollten Designer und Fachplanende tun?

Basierend auf den Tipps sollten konkrete Aktivitäten ins Auge fassen. Dazu gehört beispielsweise die Teilnahme an BIM-Software-Schulungen, um technische Fähigkeiten zu vertiefen. Als nächstes das Entwickeln interner Modellierungsrichtlinien für konsistente Qualität und das Fördern von integrierten Designlösungen durch interdisziplinäre Workshops. Weiterhin ist es wichtig, Nachhaltigkeitsbewertungen für Entwürfe durchzuführen und entsprechend zu optimieren. Dabei sollten auch Lean Design Prinzipien Anwendung finden. Planen und praktizieren Sie auch effektives Datenmanagement. Für detaillierte Einblicke in die eigenen Arbeitsprozesse und Ergebnisse nutzen Sie innovative Technologien wie VR und AR. Ebenfalls zu empfehlen wären: Experimente mit 3D-Scanning und die Förderung einer Innovationskultur durch regelmäßige Kreativmeetings. Ein Innovations-Workshop unter externer Beteiligung einer Expertin oder eines Experten kann in der Anfangsphase auch sehr gewinnbringend sein.

10 Tipps für Bauunternehmen

Tipp 1: Digital-first-Ansatz

Verankern Sie einen digital-first-Ansatz in Ihrer Unternehmenskultur, um die Akzeptanz und Nutzung von BIM und Echtzeitdaten zu fördern. Beginnen Sie damit, alle relevanten Prozesse zu digitalisieren und sicherzustellen, dass digitale Werkzeuge und Methoden in jeder Phase eines Projekts integriert sind. Ermutigen Sie Ihr Team, digitale Tools zu verwenden, indem Sie Schulungen und Anreize anbieten. Ein erster Schritt hierfür könnte die Einführung einer digitalen Projektmanagement-Software sein, die alle Projektdaten zentralisiert und den Zugang für alle Teammitglieder erleichtert (Eastman, Teicholz, Sacks.& Liston, 2011).

Tipp 2: Schulung des Personals

Investieren Sie in die Schulung Ihres Personals, um das Verständnis für BIM-Prozesse und -Werkzeuge zu fördern. Organisieren Sie regelmäßige Workshops und Trainingssessions, in denen Ihre Mitarbeitenden die Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der Methode erlernen. Dies kann durch Partnerschaften mit Schulungsanbietern oder durch interne Weiterbildungsprogramme geschehen. Ein Beispiel ist die Teilnahme an Kursen der DIN Akademie oder anderen zertifizierten Anbietern, um sicherzustellen, dass Ihr Team immer auf dem neuesten Stand der Technik ist.

Tipp 3: BIM für Logistik nutzen

Setzen Sie BIM ein, um die Baustellenlogistik und das Materialmanagement zu optimieren. Durch die detaillierte Planung und Modellierung können Sie den Materialfluss effizienter gestalten und Engpässe vermeiden. Nutzen Sie BIM, um die genaue Menge und den Zeitpunkt der Materiallieferungen zu planen, wodurch Verschwendung reduziert und Kosten gesenkt werden. Beispielsweise können Sie mithilfe von BIM den Lagerplatz auf der Baustelle besser verwalten und sicherstellen, dass Materialien nur bei Bedarf an einen bestimmten Platz geliefert werden (Azhar, Khalfan, & Maqsood, 2012).

Tipp 4: Digitale Baustellenüberwachung

Implementieren Sie Systeme zur digitalen Überwachung der Baustelle, um den Fortschritt in Echtzeit zu verfolgen und die Produktivität zu steigern. Nutzen Sie Kameras, Drohnen und IoT-Sensorik, um aktuelle Bilder und Daten zu sammeln, die Ihnen einen Überblick über den Fortschritt geben. Mit diesen Informationen können Sie Probleme frühzeitig erkennen und sofortige Korrekturmaßnahmen ergreifen. Ein Beispiel ist der Einsatz von Baustellenüberwachungssystemen wie OpenSpace oder HoloBuilder, die 360-Grad-Bilder der Baustelle liefern (Whyte, 2002).

Tipp 5: Qualitätskontrollen

Nutzen Sie BIM-basierte Tools für präzise Qualitätskontrollen und zur frühzeitigen Vermeidung von Bauabweichungen. Erstellen Sie digitale Modelle, die als Referenz für die Bauausführung dienen, und vergleichen Sie regelmäßig den aktuellen Bauzustand mit diesen Modellen. Durch den Einsatz von BIM können Sie Abweichungen sofort erkennen und korrigieren. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von Laser-Scanning-Technologien zur Überprüfung der Genauigkeit der Bauausführung im Vergleich zum digitalen Modell (Klein, Li & Becerik-Gerber, 2012).

Tipp 6: Risikomanagement

Integrieren Sie Risikomanagement-Praktiken in Ihre BIM-Strategie, um potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu mindern. Nutzen Sie BIM-Modelle, um Risiken zu visualisieren und Szenarien durchzuspielen, die mögliche Gefahren aufzeigen. Entwickeln Sie Pläne zur Risikominderung und setzen Sie diese aktiv um. Ein Beispiel ist die Durchführung von Risikoanalysen mithilfe von BIM, um Bereiche zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit erfordern, wie etwa die statische Integrität von Strukturen bei extremen Wetterbedingungen (Azhar, 2011).

Tipp 7: Kollaborative Projektmanagement-Tools

Fördern Sie die Nutzung von kollaborativen Projektmanagement-Tools, die mit BIM-Systemen interagieren können, um die Kommunikation und Koordination zu verbessern. Nutzen Sie Plattformen wie BIM 360 oder Procore, um alle Projektbeteiligten miteinander zu vernetzen und den Informationsaustausch zu erleichtern. Diese Tools ermöglichen es Teams, in Echtzeit an Modellen zu arbeiten und Änderungen sofort zu sehen und zu kommentieren. Ein Beispiel ist die gemeinsame Nutzung von Plänen und Fortschrittsberichten in einer zentralen Datenbank, die jederzeit zugänglich ist.

Tipp 8: Nachhaltige Baupraktiken

Nutzen Sie BIM, um nachhaltige Baupraktiken zu planen und umzusetzen. Verwenden Sie die Daten aus BIM-Modellen, um den Materialverbrauch zu optimieren und Abfall zu reduzieren. Führen Sie Umweltanalysen durch, um die Auswirkungen Ihrer Bauprojekte zu minimieren. Ein Beispiel ist die Verwendung von BIM zur Planung von energieeffizienten Gebäuden, bei denen die Sonnenausrichtung und die natürliche Belüftung berücksichtigt werden, um den Energieverbrauch zu senken.

Tipp 9: Feedback- und Lernzyklen

Etablieren Sie Feedback- und Lernzyklen, um aus jedem Projekt zu lernen und kontinuierliche Verbesserungen in Ihren BIM-Prozessen vorzunehmen. Sammeln Sie regelmäßig Feedback von Ihrem Team und den Projektbeteiligten, um Schwachstellen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Nutzen Sie dieses Feedback, um Ihre Prozesse anzupassen und effizienter zu gestalten. Ein Beispiel ist die Durchführung von Analysen nach Projektabschluss, um erfolgreiche Strategien und Fehler zu dokumentieren und zukünftige Projekte davon profitieren zu lassen.

Tipp 10: Partnerschaften mit Technologieanbietern und Forschungseinrichtungen

Bauen Sie Partnerschaften mit Technologieanbietern und akademischen Forschungseinrichtungen auf, um direkten Zugang zu den neuesten Entwicklungen und Innovationen zu erhalten. Kooperieren Sie mit Universitäten und Forschungsinstituten, um von deren Fachwissen und Forschungsergebnissen zu profitieren. Ziehen Sie auch die finanzielle Förderung von Forschungsprojekten in Betracht, um langfristig Ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen. Ein Beispiel ist die Zusammenarbeit mit einer Universität, um neue BIM-Technologien zu testen und zu implementieren, welche speziell auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.

Was sollten Bauunternehmen tun?

Zur Umsetzung der o.g. Tipps sollten Bauunternehmen folgende Schlüsselaktivitäten priorisieren. Der Beginn wären Workshops zum grundlegenden Verständnis der digitalen Transformation. Danach die Initiierung eines umfassenden BIM-Schulungsprogramms, um die digitale Kompetenz des Teams zu stärken. Je nach Ausrichtung des Unternehmens z.B. erste Digitalisierungsprojekte für die Logistik und das Materialmanagement in Kombination mit BIM. Oder die Einführung digitaler Überwachungssysteme für Echtzeit-Insights und die Implementierung präziser Qualitätskontrollen mittels BIM-basierter Tools. Risikomanagement-Workshops, der Einsatz kollaborativer Projektmanagement-Tools und regelmäßige Nachhaltigkeitsbewertungen helfen, Risiken zu minimieren und die ökologischen Auswirkungen besser zu verstehen. Der Aufbau interner Feedback- und Lernforen fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung. Daneben kann der Aufbau von Netzwerken und die Entwicklung von Partnerschaften mit Technologieanbietern und Forschungseinrichtungen den Zugang zu Innovationen sichern. Durch die Fokussierung auf diese Aktivitäten können Bauunternehmen ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit steigern und gleichzeitig nachhaltige Praktiken vorantreiben.

10 Tipps für Nutzerinnen und Nutzer

Tipp 1: Verständnis von BIM erwerben

Informieren Sie sich über die Grundlagen und Vorteile von BIM (Building Information Modeling), um auf Augenhöhe mit Architektinnen, Architekten, Ingenieurinnen, Ingenieuren und Bauunternehmen kommunizieren zu können. Nehmen Sie an Einführungskursen oder Webinaren teil, welche die grundlegenden Konzepte und Anwendungen von BIM erklären. Dadurch können Sie besser verstehen, wie BIM den Planungs- und Bauprozess optimiert und wie Sie sich aktiv in Projekte einbringen können. Ein Beispiel ist der Besuch von Online-Kursen auf Plattformen wie Coursera oder LinkedIn Learning, die spezifische Module zu BIM anbieten.

Tipp 2: Beteiligung am Designprozess

Nutzen Sie BIM-Visualisierungstools, um aktiv am Designprozess teilzunehmen und konstruktives Feedback zu geben. Sprechen Sie mit Ihren Planerinnen und Planern, um Zugang zu diesen Tools zu erhalten. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, die geplanten Strukturen in einer virtuellen Umgebung zu betrachten und Ihre Meinung zu äußern, bevor der Bau beginnt. Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung von BIM-Viewern, welche interaktive 3D-Modelle bereitstellen, in denen Sie verschiedene Perspektiven und Details des Projekts untersuchen können. Diese werden von verschiedenen Softwareherstellern angeboten (Whyte, 2002).

Tipp 3: Anforderungen klar definieren

Arbeiten Sie eng mit dem Projektteam zusammen, um Ihre Anforderungen und Erwartungen im BIM-Prozess klar zu definieren. Erstellen Sie eine detaillierte Liste Ihrer Bedürfnisse und stellen Sie sicher, dass diese im BIM-Modell berücksichtigt werden. Dies fördert eine klare Kommunikation und verhindert Missverständnisse während der Projektlaufzeit. Beispielsweise können Sie in regelmäßigen Meetings die Fortschritte und Änderungen am Modell besprechen, um sicherzustellen, dass Ihre Anforderungen stets im Mittelpunkt stehen.

Tipp 4: Smart Building Technologien verstehen

Informieren Sie sich über Smart Building Technologien und deren Integration, um den Betrieb und die Wartung Ihres Gebäudes zu optimieren. Diese Technologien umfassen Systeme zur Energieverwaltung, Sicherheit, Komfort und Kommunikation, welche alle miteinander vernetzt sind. Verstehen Sie, wie diese Systeme in das BIM-Modell integriert werden können, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit des Gebäudes zu steigern. Ein Beispiel ist die Integration von Smart Lighting und HVAC-Systemen, welche bereits im BIM-Modell eingeplant werden können (Kensek, 2014).

Tipp 5: Langfristige Wartungsplanung

Nutzen Sie die BIM-Modelle aus der Planungsphase für die langfristige Wartungsplanung und das Facility Management. Mit einem detailliert definierten BIM-Modell haben Sie Zugang zu relevanten Informationen über die Bauweise, Materialien und Installationen Ihres Bauwerks, was die Planung und Durchführung von Wartungsarbeiten erleichtert. Dies hilft, langfristig Kosten zu reduzieren und die Lebensdauer des Bauwerks zu erhöhen. Ein Beispiel ist die Verwendung der Daten aus dem BIM-Modell, um im Vorgriff präventive Wartungspläne zu erstellen und somit langfristig kostenintensive Reparaturen zu vermeiden.

Tipp 6: Datensicherheit und -privatsphäre

Achten Sie auf die Sicherheit und Privatsphäre Ihrer Daten, insbesondere wenn im Bauwerk IoT-Geräte und Sensoren zum Einsatz kommen. Stellen Sie sicher, dass alle Daten, die in das BIM-Modell integriert werden, durch robuste Sicherheitsprotokolle geschützt werden. Arbeiten Sie mit IT-Experten zusammen, um regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Updates durchzuführen. Ein Beispiel ist die Implementierung von Verschlüsselungstechnologien und die Verwendung sicherer Netzwerkverbindungen, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Tipp 7: Nutzerorientiertes Design fördern

Betonen Sie die Bedeutung eines nutzerorientierten Designs, das sich an Ihren Bedürfnissen als Nutzerin und Nutzer orientiert. Beteiligen Sie zukünftige Nutzergruppen frühzeitig im Designprozess und sammeln Sie deren Feedback, um sicherzustellen, dass das Bauwerk ihren Anforderungen entspricht. Ein nutzerzentriertes Design erhöht die Zufriedenheit und Nutzungseffizienz. Ein Beispiel ist die Durchführung von Nutzerbefragungen und Workshops während der Planungsphase, um wertvolle Einblicke und Vorschläge zu erhalten.

Tipp 8: Feedback-Schleifen einrichten

Stellen Sie sicher, dass Feedback-Schleifen eingerichtet werden, um die Nutzungserfahrung kontinuierlich zu verbessern. Implementieren Sie Mechanismen, mit denen Nutzerinnen und Nutzer regelmäßig ihre Erfahrungen und Anregungen teilen können. Diese Rückmeldungen sollten in den BIM-Prozess einfließen, um auch zukünftige Projekte zu optimieren. Ein Beispiel ist die Einrichtung eines digitalen Feedback-Portals, in welchem Nutzerinnen und Nutzer ihre Meinungen und Verbesserungsvorschläge direkt einbringen können.

Tipp 9: Technologische Flexibilität

Seien Sie offen für technologische Anpassungen und Upgrades, um den Wert und die Funktionalität Ihres Bauwerks langfristig zu erhalten. Halten Sie sich über neue Entwicklungen und Trends im Bereich der Bau- und Gebäudetechnologie auf dem Laufenden und prüfen Sie regelmäßig, welche Innovationen für Ihr Bauwerk von Vorteil sein könnten. Ein Beispiel ist die regelmäßige Evaluierung und Implementierung neuer Software-Updates und -Tools, welche die Effizienz und Funktionalität der BIM-Modelle verbessern können.

Tipp 10: Nachhaltigkeitsziele setzen

Berücksichtigen Sie Nachhaltigkeitsziele in Ihrem Projekt und nutzen Sie die BIM-Methode, um energieeffiziente und umweltfreundliche Lösungen zu identifizieren. Verwenden Sie BIM, um die Umweltbelastungen Ihres Bauwerks zu analysieren und nachhaltige Materialien und Techniken zu integrieren. Das trägt zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks bei und fördert langfristig nachhaltige Baupraktiken. Ein Beispiel ist die Durchführung von modellbasierten Lebenszyklusanalysen, um den Energieverbrauch und die CO2-Emissionen eines Gebäudes zu bewerten und wo möglich zu minimieren.

Was sollten Nutzerinnen und Nutzer tun?

Vor allem für Nutzerinnen und Nutzer ist es wichtig, sich durch Bildung und aktive Teilnahme im Projekt zu engagieren. Beginnen Sie mit der Teilnahme an BIM-Grundlagenkursen oder bilden Sie sich durch Online-Tutorials weiter. Damit entwickeln Sie ein Verständnis der Methoden und Technologien. Engagieren Sie sich in Design-Meetings und nutzen Sie aktiv BIM-Visualisierungstools, um direkt Feedback an die am Projekt Beteiligten zu geben. Damit machen Sie Ihr Interesse und vor allem Ihre Anforderungen deutlich. Informieren Sie sich über Smart Building Technologien und deren Integration. Dadurch können Sie die Effizienz Ihres Bauwerks steigern. Arbeiten Sie mit Expertinnen und Experten zusammen, um eine langfristige Wartungsstrategie für Ihr Bauwerk zu entwickeln. Nur so können Effizienzgewinne im Betrieb optimal genutzt werden. Achten Sie auf Datenschutz und die Sicherheit Ihrer Daten sowohl in Planung und Bau, als auch im Betrieb. Zudem sollten Sie auf ein nutzerzentriertes Design hinwirken in dem effektive Feedback-Mechanismen eingerichtet sind.

Und nun?

Die fortschreitende Integration von BIM verspricht eine Zukunft, in welcher die Effizienz von Bauprojekten stark gesteigert, die Qualität der Bauwerke verbessert und der Betrieb nachhaltiger gestaltet werden kann. Durch die 30 Tipps zur Nutzung der BIM-Methode und digitaler Technologien eröffnen sich für Designer, Fachplanende und Bauunternehmen neue Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Arbeitsprozesse, zur Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit, zur Minimierung von Risiken und schließlich Reduzierung von Kosten. Gleichzeitig ermöglicht es den Endnutzerinnen und Endnutzern, sich aktiv und informiert in den Gestaltungsprozess einzubringen, ihre Anforderungen präzise zu kommunizieren und den Mehrwert ihrer Immobilien langfristig zu sichern. Es bildet sich also ein Kokreativer Prozess zwischen allen Akteuren (siehe die Definition von BIM in diesem Beitrag).

More to come …

In naher Zukunft wird die weitere Verbreitung und Vertiefung des Wissens um BIM in Kombination mit der die Nutzung von Echtzeit-Daten nicht nur die Art und Weise, wie wir bauen, grundlegend verändern, sondern auch die Rolle der Beteiligten im Planungs-, Bau- und Nutzungsprozess neu definieren. Die digitale Transformation ist dabei nicht als Problem, sondern als Chance zu begreifen, um den Menschen wieder in den Mittelpunkt der Bauwerke zu stellen. Damit wird es möglich sein, die Vision von intelligenten, nachhaltigen und nutzerorientierten Bauwerken Wirklichkeit werden zu lassen.

Die Zukunft des Bauens ist digital, nachhaltig und integrativ, und jede Akteurin und jeder Akteur in der Wertschöpfungskette hat die Möglichkeit, diese aktiv mitzugestalten.

Quellenverzeichnis:

Azhar, S. (2011). Building Information Modeling (BIM): Trends, Benefits, Risks, and Challenges for the AEC Industry. Leadership and Management in Engineering, 11(3), 241-252. online

Azhar, S., Khalfan, M., & Maqsood, T. (2012). Building Information Modeling (BIM): Now and Beyond. Australasian Journal of Construction Economics and Building, 12(4), 15-28. online

Ballard, G., & Howell, G. (2002). Lean Project Management. Building Research & Information, 31(2), 119-133. online

Chesbrough, H. (2003). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Harvard Business Review Press.

Eastman, C., Teicholz, P., Sacks, R., & Liston, K. (2011). BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors (2. Auflage). Wiley.

Kensek, K. (2014). Building Information Modeling. Routledge.

Klein, L., Li, N., & Becerik-Gerber, B. (2012). Image-based Verification of As-Built Documentation of Operational Buildings. Automation in Construction, 21, 161-171. online

Whyte, N. (2002). Virtual Reality and the Built Environment. Architectural Press.

Schlagwörter:  Digitale Transformation, Building Information Modeling, BIM, Echtzeit-Daten, Real-Time Data, Nachhaltigkeit im Bauwesen, Zusammenarbeit, Kokreation.

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). 30 Tipps um BIM optimal zu nutzen [Blog-Beitrag]. 18.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Künstliche Intelligenz und ihre dunklen Seiten

Künstliche Intelligenz

Zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) haben Sie in meinem Blog wahrscheinlich schon einige Beiträge gelesen (wie z.B. diese hier). KI hat in der Tat das Potenzial, viele Aspekte unseres Lebens zu transformieren, von der Art und Weise, wie wir arbeiten, bis hin zu unserem Wohnraum. Doch wer mich kennt, der weiß auch, dass ich nicht zu denen gehöre, die Technologie unreflektiert hypen.

Einerseits versuche ich immer eine offene und positive Grundeinstellung zu allem Neuen einzunehmen. Andererseits behalte ich mir immer auch vor in die andere Richtung zu schauen und zu versuchen Hindernisse und Herausforderungen zu sehen. Und das weniger, um die Innovationskraft zu schmälern. Im Gegenteil: Wenn wir wissen, welche Barrieren der Innovation entgegenstehen, können wir der Durchdringung noch am besten helfen. Und gerade beim Thema KI kommen zahlreiche Herausforderungen und unbeabsichtigte Konsequenzen auf uns zu.

In diesem Blog-Beitrag diskutiere ich 15 dunkle Seiten der Künstlichen Intelligenz. Dabei versuche ich anhand von Beispielen jeden Punkt in einen praxisrelevanten Kontext zu stellen und auch Hinweise zu geben, wie wir damit umgehen können.

1. Ausbeutung von Klickarbeitern durch Künstliche Intelligenz

Während die Künstliche Intelligenz als eine der bedeutendsten technologischen Errungenschaften des 21. Jahrhunderts gefeiert wird, bleibt eine ihrer grundlegendsten Unterstützungen im Schatten verborgen: die mühsame und schlecht bezahlte Klickarbeit (Tagesschau, 2024). Diese unsichtbaren Arbeitskräfte spielen eine fundamentale Rolle bei der Entwicklung und Verfeinerung von KI-Systemen, von der Bilderkennung bis hin zu komplexen Algorithmen für maschinelles Lernen. Doch die Bedingungen, unter denen diese Menschen arbeiten, werfen ernsthafte ethische Fragen auf (Spiegel, 2023). Auch in der Bau- und Immobilienwirtschaft werden die Folgen und Herausforderungen dieser Praxis sichtbar.

Die unsichtbare Armee hinter der Künstlichen Intelligenz

Klickarbeiter führen Aufgaben aus, die für das Training von KI-Systemen unerlässlich sind. Sie taggen Bilder, kategorisieren Daten und führen andere repetitive Aufgaben aus, die Algorithmen das „Lernen“ ermöglichen. Ihre Arbeit ist zeitaufwendig, oft monoton und wird in der Regel schlecht entlohnt. Trotz ihrer zentralen Rolle in der Entwicklung von KI erhalten sie selten Anerkennung oder angemessene Vergütung. Die Ausbeutung von Klickarbeitern wirft schwerwiegende ethische Fragen auf. Es geht um faire Löhne, Arbeitsbedingungen und die Anerkennung ihrer Beiträge zur KI-Entwicklung. Die Diskrepanz zwischen dem Wert, den ihre Arbeit für Unternehmen und Nutzende schafft, und ihrer Entlohnung und Behandlung ist beträchtlich. Diese Diskrepanz zeigt, dass unser Fortschritt in der digitalen Ära auf prekären und ungerechten Grundlagen beruhen kann.

Beispiel aus der Bau- und Immobilienwirtschaft

Beispiele für die Rolle von Klickarbeitern im Kontext der Künstlichen Intelligenz findet sich auch in der Bau- und Immobilienwirtschaft. Betrachten wir die Nutzung von KI zur Analyse von Satellitenbildern für die Bewertung von Grundstücken. Klickarbeiterinnen und Klickarbeiter taggen Bilder mit spezifischen Merkmalen wie Gebäude, Straßen und Grünflächen, um Algorithmen zu trainieren, die dann automatisiert den Wert eines Grundstücks einschätzen können. Diese Technologie verspricht Effizienzsteigerung und Kostensenkung, baut aber auf der mühsamen Arbeit von Menschen auf, die unter Bedingungen arbeiten, welche oft wenig mit den glänzenden Versprechen der Technologieindustrie gemein haben.

Herausforderungen

  1. Ungerechte Entlohnung und Arbeitsbedingungen: Klickarbeiter erhalten häufig sehr niedrige Löhne und arbeiten unter prekären Bedingungen, ohne soziale Absicherung oder Arbeitsrechte. Dies steht in starkem Kontrast zum hohen wirtschaftlichen Nutzen, den ihre Arbeit für Unternehmen generiert.
  2. Ethische Bedenken: Die Diskrepanz zwischen der wichtigen Rolle, die Klickarbeiter bei der Entwicklung von KI spielen, und der mangelnden Anerkennung und Entlohnung ihrer Arbeit wirft schwerwiegende ethische Fragen auf. Es geht um die gerechte Verteilung von Wohlstand und die Einhaltung menschenwürdiger Arbeitsbedingungen.
  3. Soziale Ungleichheit: Die fortschreitende Automatisierung und Digitalisierung könnten bestehende soziale Ungleichheiten weiter verstärken, wenn die fundamentalen Beiträge von Klickarbeitern nicht entsprechend gewürdigt und entlohnt werden. Dies könnte zu einer noch stärkeren Kluft zwischen den Gewinnern der digitalen Revolution und denjenigen, die im Schatten arbeiten, führen.
  4. Rechtliche und regulatorische Risiken: Unternehmen, die auf Klickarbeiter setzen, könnten sich rechtlichen Risiken aussetzen, wenn diese Arbeitskräfte unter fragwürdigen Bedingungen beschäftigt werden. Regulierungsbehörden könnten Maßnahmen ergreifen, um faire Arbeitspraktiken zu erzwingen, was zu zusätzlichen Kosten und rechtlichen Herausforderungen führen kann.
  5. Reputationsrisiken: Unternehmen, die von der Arbeit schlecht bezahlter Klickarbeiter profitieren, riskieren Reputationsschäden, wenn die Arbeitsbedingungen dieser Menschen öffentlich bekannt werden. Dies kann das Vertrauen der Kunden und Investoren beeinträchtigen und langfristig negative Auswirkungen auf das Geschäft haben.
  6. Nachhaltigkeit und langfristige Effekte: Eine auf Ausbeutung basierende Arbeitskraftstrategie ist nicht nachhaltig. Die langfristigen Effekte könnten in Form von erhöhter Mitarbeiterfluktuation, sinkender Arbeitsmoral und potenziellen Boykotten oder Protesten auftreten, was letztlich die Effizienz und Produktivität der betroffenen Unternehmen beeinträchtigen kann.

Gegenmaßnahmen

Es gibt einen wachsenden Ruf nach ethischer Verantwortung in der KI-Entwicklung, der die Bedingungen, unter denen Klickarbeiter arbeiten, miteinschließt. Unternehmen, die KI-Technologien entwickeln und nutzen, müssen sicherstellen, dass ihre Praktiken ethischen Standards entsprechen, die faire Löhne, humane Arbeitsbedingungen und die Anerkennung der Beiträge von Klickarbeitern umfassen.

  1. Transparenz: Unternehmen sollten offenlegen, wie ihre Daten annotiert werden und unter welchen Bedingungen die Klickarbeiter tätig sind.
  2. Faire Vergütung: Es muss ein System etabliert werden, das sicherstellt, dass Klickarbeiter fair für ihre Beiträge entlohnt werden.
  3. Arbeitsbedingungen: Die Arbeitsbedingungen von Klickarbeitern müssen verbessert werden, einschließlich der Bereitstellung angemessener Pausen und des Schutzes vor übermäßiger Arbeitsbelastung.
  4. Regulierung: Es könnte notwendig sein, gesetzliche Rahmenbedingungen zu schaffen, die Mindeststandards für die Arbeit von Klickarbeitern festlegen.

Während die KI das Potenzial hat, unsere Welt zu verbessern, dürfen wir nicht übersehen, wie und zu welchem Preis diese Technologien entwickelt werden. Die Bau- und Immobilienwirtschaft, wie viele andere Sektoren, die auf Künstliche Intelligenz setzen, muss sich aktiv mit den dunklen Seiten dieser Technologie auseinandersetzen und ethisch verantwortungsvolle Praktiken fördern. Nur so kann sichergestellt werden, dass der Fortschritt nicht auf der Ausbeutung der am wenigsten Geschützten beruht.

2. Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch Künstliche Intelligenz

KI-Systeme, welche auf historischen Daten basieren, können vorhandene Vorurteile verstärken und zu sozialen Ungleichheiten führen (Lopez, 2021). Soziale Ungleichheiten entstehen, wenn Ressourcen, Chancen und Macht ungleich verteilt sind, oft entlang von Linien wie Einkommen, Rasse, Geschlecht und geografischer Lage. KI-Systeme, die auf historischen Daten trainiert werden, laufen Gefahr, existierende Vorurteile und Diskriminierungsmuster zu “lernen” und weiter zu verstärken. Das liegt daran, dass Algorithmen Muster in den Daten nachbilden, ohne den Kontext oder die sozialen Ungerechtigkeiten, die diese Muster geformt haben, zu verstehen. Sie erinnern sich vieleicht noch an den Chatbot Tay von Microsoft, der mit Twitter Usern interagieren sollte. Tay´s Aufgabe war über Twitter die Jugendsprache zu lernen. Das war zumindest die ursprüngliche Idee für den selbstlernenden Algorithmus. Im Jahr 2016 wurde Tay auf Twitter gestellt und bereits nach 16 Stunden wieder entfernt. Grund war, dass Tay in dieser Zeit eines sehr gut gelernt hatte: Hassrede. Das Phänomen der Verstärkung sozialer Ungleichheiten kann auch in der Bau- und Immobilienwirtschaft relevant werden.

Die Rolle von Daten

Das Herzstück des Problems liegt in den Daten, die zum Trainieren der Algorithmen der Künstlichen Intelligenz verwendet werden. Diese Daten spiegeln oft jahrzehntelange sozioökonomische Ungleichheiten und diskriminierende Praktiken wider. Ohne angemessene Korrekturmaßnahmen lernen KI-Systeme, diese Muster zu replizieren und in ihren Antworten und Entscheidungen umzusetzen. Dadurch wird die digitale Spaltung vertieft, und soziale Ungleichheiten werden in neuen und subtileren Formen zementiert. Im Falle von Tay wurde es durch die direkte Interaktion mit den Twitter-Usern ersichtlich, doch wenn ein KI-System womöglich für sich gelassen wird, und wir nur die reinen Ergebnisse betrachten können, ist es uns kaum noch möglich Effekte sozialer Ungleichheiten zu erkennen.

Beispiel aus der Bau- und Immobilienwirtschaft

Ein Beispiel für die Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch Künstliche Intelligenz könnten wir in der Immobilienbranche bei der Bewertung von Immobilien und der Vergabe von Krediten finden. KI-Algorithmen, die zur Einschätzung der Kreditwürdigkeit oder des Wertes einer Immobilie verwendet werden, können unbeabsichtigt diskriminierende Praktiken gegenüber bestimmten Bevölkerungsgruppen verstärken. Ein Algorithmus könnte beispielsweise niedrigere Kreditwürdigkeitsbewertungen für Antragsteller aus bestimmten Postleitzahlenbereichen generieren, die historisch benachteiligte Gemeinschaften umfassen. Diese Praxis kann dazu führen, dass Menschen aus diesen Gebieten schlechtere Konditionen erhalten oder ganz von der Möglichkeit, ein Eigenheim zu erwerben, ausgeschlossen werden. Solche Effekte sind nicht unbekannt, wenn wir uns den Schufa-Score ins Gedächtnis rufen, der laut Urteil des EuGH nicht mehr ausschließlich zur Bewertung der Kreditwürdigkeit herangezogen werden darf (NDR, 2023).

Herausforderungen

  1. Vorurteile und unsichtbare Diskriminierung: KI-Systeme, die mit historischen Daten trainiert werden, übernehmen oft die darin enthaltenen Vorurteile und Diskriminierungsmuster. Das kann zu diskriminierenden Entscheidungen führen, da die Algorithmen die Muster nachbilden, ohne den Kontext oder die sozialen Ungerechtigkeiten, welche diese Muster geformt haben, zu verstehen. Erschwerend kommt hinzu, dass wir kaum nachvollziehen können, wie ein KI-System zu einer Entscheidung kommt, wodurch Effekte sozialer Ungleichheiten subtiler und schwerer zu erkennen sind.
  2. Ungleiche Verteilung von Ressourcen und Chancen: KI-Systeme können bestehende soziale Ungleichheiten vertiefen, indem sie Entscheidungen treffen, die bestimmte Bevölkerungsgruppen benachteiligen. Dies führt zu einer weiteren Ungleichverteilung von Ressourcen, Chancen und Macht.
  3. Bewertung von Immobilien und Vergabe von Krediten: KI-Algorithmen, die zur Bewertung von Immobilien verwendet werden, können diskriminierende Praktiken gegenüber bestimmten Bevölkerungsgruppen verstärken. Ein Beispiel wäre die Bewertung von Immobilien in historisch benachteiligten Gebieten, was zu niedrigeren Immobilienwerten führt oder die Einschätzung der Kreditwürdigkeit bei historisch benachteiligte Gemeinschaften beeinflusst.
  4. Erhöhte soziale Spannungen: Die Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch KI kann zu erhöhten sozialen Spannungen führen, da benachteiligte Gruppen weiter marginalisiert werden. Dadurch kann es zu langfristiger gesellschaftlicher Ungerechtigkeit kommen, was den sozialen Zusammenhalt und die Chancengleichheit beeinträchtigt.

Gegenmaßnahmen

Um die Verstärkung sozialer Ungleichheiten durch Künstliche Intelligenz zu bekämpfen, sind mehrere Ansätze denkbar:

  1. Bewusstsein und Transparenz: Es ist wichtig, sich der potenziellen Vorurteile bewusst zu sein, die in KI-Systemen vorhanden sein können. Unternehmen müssen Transparenz in ihren Algorithmen schaffen und offenlegen, welche Daten dem Training zu Grunde liegen.
  2. Diversifizierung der Datensätze: Durch die Einbeziehung vielfältigerer und umfassenderer Datensätze können Entwickler dazu beitragen, dass ihre Algorithmen ein realistischeres Bild der Gesellschaft abbilden und nicht unbeabsichtigt diskriminierende Muster verstärken.
  3. Ethische Richtlinien und Regulierung: Die Entwicklung ethischer Richtlinien für KI-Anwendungen und deren Regulierung durch unabhängige Stellen kann dazu beitragen, den Missbrauch von KI-Technologien zu verhindern und sicherzustellen, dass sie im Dienste der Gesellschaft eingesetzt werden.
  4. Beteiligung der Betroffenen: Die Einbeziehung von Gemeinschaften und Individuen, die von KI-Entscheidungen betroffen sein könnten, in den Entwicklungsprozess hilft, die Bedürfnisse und Perspektiven derjenigen zu berücksichtigen, die am stärksten von sozialen Ungleichheiten betroffen sind.

Die KI bietet unbestreitbare Vorteile für die Gesellschaft, birgt jedoch auch das Risiko, bestehende soziale Ungleichheiten zu verstärken. Insbesondere in der Bau- und Immobilienwirtschaft manifestieren sich diese Risiken in Form von diskriminierenden Kreditvergabeprozessen und Immobilienbewertungen. Um diese dunklen Seiten der Künstlichen Intelligenz anzugehen, ist ein koordinierter Ansatz erforderlich, der Bewusstsein, ethische Überlegungen, Regulierung und die aktive Einbeziehung betroffener Gemeinschaften umfasst. Nur so kann die KI ihr volles Potenzial entfalten, ohne die soziale Kluft zu vertiefen.

3. Verlust von Arbeitsplätzen durch Künstliche Intelligenz

Die Einführung der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Branchen hat die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und unser tägliches Leben gestalten, grundlegend verändert. Doch während diese technologischen Fortschritte in vielen Bereichen zu einer Steigerung der Effizienz und Produktivität geführt haben, werfen sie auch Schatten auf den Arbeitsmarkt. Einer der am meisten diskutierten Aspekte ist der potenzielle Verlust von Arbeitsplätzen durch Automatisierung und KI-gesteuerte Systeme. Denn KI ist in der Lage, auch die Tätigkeiten von Fachkräften kostengünstiger auszuführen (Kaufmann, 2024). Diese Entwicklung stellt insbesondere in traditionellen und arbeitsintensiven Branchen wie der Bau- und Immobilienwirtschaft eine erhebliche Herausforderung dar.

Beispiel: Automatisierung in der Bau- und Immobilienwirtschaft

Ein Beispiel für die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Arbeitsplätze in der Bau- und Immobilienwirtschaft ist der Einsatz von Drohnen und automatisierten, KI-gestützten Überwachungssystemen zur Überwachung von Baustellen. Diese Technologien können die Fortschritte eines Projekts in Echtzeit erfassen, was die Notwendigkeit manueller Kontrollen und damit verbundener Arbeitskräfte reduziert. Zudem ermöglichen fortschrittliche Softwarelösungen für das Design und Management von Bauvorhaben eine erhebliche Reduktion des Zeitaufwands für Planungs- und Verwaltungsaufgaben, was traditionell von Fachkräften wie Architektinnen und Architekten bzw. Bauingenieurinnen und Bauingenieuren ausgeführt wurde.

Diese Beispiele zeigen, dass der Einsatz von KI nicht nur einfache, repetitive Tätigkeiten automatisiert, sondern zunehmend auch komplexere Aufgaben übernehmen kann, die bisher qualifizierten Arbeitskräften vorbehalten waren. Die Folge ist ein breites Spektrum an Herausforderungen für den Arbeitsmarkt, die von der Umschulung der Belegschaft bis hin zur Neugestaltung sozialer Sicherungssysteme reichen.

Herausforderungen

  1. Verlust manueller Aufgaben: Der Einsatz von automatisierten KI-gestützten Systemen auf Baustellen verringert die Notwendigkeit manueller Tätigkeiten. Das führt zu einem Rückgang der Arbeitsplätze, die bisher für diese Aufgaben benötigt wurden.
  2. Ersetzung qualifizierter Arbeitskräfte: Automatisierte Planungs- und Verwaltungsaufgaben: KI-gestützte Softwarelösungen reduzieren den Zeitaufwand für Planungs- und Verwaltungsaufgaben. Aufgaben, die traditionell von Fachkräften wie Architektinnen/ Architekten und Bauingenieurinnen/ Bauingenieuren ausgeführt wurden, können nun von KI übernommen werden. KI kann zudem zunehmend komplexere Aufgaben übernehmen, die bisher qualifizierten Arbeitskräften vorbehalten waren, was zu einem Verlust hochqualifizierter Jobs führt.
  3. Weniger repetitive Tätigkeiten: Einfache, repetitive Tätigkeiten werden durch automatisierte KI-gestützte Systeme verdrängt, was besonders manuelle Arbeiten betrifft.
  4. Keine zeitnahe Re-Quelifizierung: Es kann zu Effizienzverlusten kommen, wenn der Bedarf an zeitnahen Umschulungsprogrammen nicht addressiert wird, um die betroffenen Arbeitskräfte auf neue, technologieorientierte Aufgaben frühzeitig vorzubereiten. Ebenso müssen die bereits in Ausbildung befindlichen Menschen auf die kommenden Veränderungen zeitnah vorbereitet werden.
  5. Erhöhte Arbeitslosigkeit und soziale Ungleichheit: Der Verlust von Arbeitsplätzen kann zu einer erhöhten Arbeitslosigkeit führen, was wirtschaftliche und soziale Spannungen in der Gesellschaft verstärkt. Die Ungleichheit zwischen denjenigen, die von technologischen Fortschritten profitieren, und denjenigen, die ihre Arbeitsplätze verlieren, kann weiter zunehmen.

Gegenmaßnahmen

Um den Verlust von Arbeitsplätzen durch Künstliche Intelligenz zu bekämpfen, sind folgende Ansätze denkbar:

  1. Förderung von Weiterbildung und Umschulung: Eine der effektivsten Maßnahmen, um den Herausforderungen des Arbeitsplatzverlustes durch Künstliche Intelligenz zu begegnen, ist die Investition in Weiterbildungs- und Umschulungsprogramme. Diese sollten darauf abzielen, die Fähigkeiten der Arbeitskräfte an die Bedürfnisse eines zunehmend digitalisierten Arbeitsmarktes anzupassen.
  2. Schaffung neuer Arbeitsplätze durch Innovation: Gleichzeitig ist es wichtig, dass sowohl die öffentliche Hand als auch die Privatwirtschaft in neue Technologien und Geschäftsmodelle investieren, die neue Arbeitsplätze schaffen können. In der Bau- und Immobilienwirtschaft könnte dies beispielsweise die Entwicklung von nachhaltigen Bautechnologien oder innovativen Wohnkonzepten umfassen.
  3. Anpassung sozialer Sicherungssysteme: Die potenziellen Arbeitsplatzverluste durch KI erfordern eine Überarbeitung bestehender sozialer Sicherungssysteme. Dies könnte die Einführung von Mechanismen wie einem bedingungslosen Grundeinkommen oder flexibleren Arbeitslosenversicherungen beinhalten, um den Übergang für betroffene Arbeitskräfte zu erleichtern.
  4. Stärkung der sozialen Dialoge: Der Dialog zwischen Regierungen, Unternehmen, Gewerkschaften und Bildungseinrichtungen spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung einer Arbeitswelt, die durch KI verändert wird. Gemeinsam können diese Akteure Strategien entwickeln, die sowohl den wirtschaftlichen als auch den sozialen Herausforderungen gerecht werden.
  5. Ethische Richtlinien für den Einsatz von KI: Schließlich ist es wichtig, ethische Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen zu etablieren. Diese sollten nicht nur technische Aspekte berücksichtigen, sondern auch die potenziellen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Gesellschaft insgesamt.

Der Verlust von Arbeitsplätzen durch die Einführung der Künstlichen Intelligenz ist eine der drängendsten Herausforderungen unserer Zeit. Insbesondere in der Bau- und Immobilienwirtschaft zeigt sich, wie KI-gesteuerte Technologien traditionelle Arbeitsweisen verändern können. Durch proaktive Maßnahmen wie die Förderung von Weiterbildung, die Schaffung neuer Arbeitsplätze, die Anpassung sozialer Sicherungssysteme, den sozialen Dialog und ethische Richtlinien können wir jedoch sicherstellen, dass der Übergang in eine von KI geprägte Zukunft gerecht und inklusiv gestaltet wird.

4. Künstliche Intelligenz und Datenschutz/ Privatsphäre

Die Fähigkeit der Künstlichen Intelligenz, große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen, birgt das Risiko eines Missbrauchs dieser Daten und einer Verletzung der Privatsphäre von Individuen. Diese Bedenken sind besonders in der Bau- und Immobilienwirtschaft relevant, wo der Einsatz von KI-Technologien zunimmt und sensible Informationen über Gebäude und deren Bewohnerinnen und Bewohner im Mittelpunkt stehen. Besonders schutzwürdige Daten können sein: Personendaten, Daten des Zahlungsverkehrs und Transaktionen, Baudaten, Abrechnungen, Mails, Protokolle und Gesprächsaufzeichnungen. Hinzu kommen Daten, die nicht offensichtlich sind, wie Sensordaten, Telefonate, Fotos, Positionsdaten oder Bewegungsprofile (Spengler & Karl, 2018). 

Beispiel: Smart Building

Ein Beispiel für die Herausforderungen des Datenschutzes und der Privatsphäre durch Künstliche Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft sind Smart Buildings. Diese Gebäude nutzen KI-Systeme, um verschiedene Aspekte des Gebäudebetriebs zu steuern, von der Energieeffizienz bis zur Sicherheit. Während die Automatisierung dieser Prozesse erhebliche Vorteile mit sich bringt, erfordert sie auch die Sammlung und Analyse von Daten über die Gewohnheiten und Vorlieben der Bewohner. Dies umfasst Informationen darüber, wann und wie Räume genutzt werden, bis hin zu persönlichen Präferenzen in Bezug auf Beleuchtung und Raumtemperatur.

Die Sammlung dieser Daten wirft Fragen darüber auf, wer Zugang zu diesen Informationen hat, wie sie gespeichert und verwendet werden und welche Kontrolle die Bewohner über ihre eigenen Daten haben. Ohne angemessene Datenschutzmaßnahmen könnten sensible Informationen missbraucht werden, was zu einem Eingriff in die Privatsphäre und möglicherweise zu gezielten Sicherheitsverletzungen führt.

Herausforderungen

  1. Missbrauch gesammelter Daten: Ohne angemessene Sicherheitsmaßnahmen können unbefugte Personen oder Organisationen Zugang zu den gesammelten Daten erhalten, was zu Missbrauch und Identitätsdiebstahl führen kann. Zudem könnten Unternehmen die gesammelten Daten ohne Zustimmung der Betroffenen weitergeben/ verkaufen, was deren Privatsphäre gefährdet und sie potenziell schädlichen Nutzungen aussetzt.
  2. Verletzung der Privatsphäre und Vertrauensverlust: KI-Systeme in Smart Buildings sammeln kontinuierlich Daten über die Bewohnerinnen und Bewohner, einschließlich ihrer Gewohnheiten und Vorlieben. Das kann als invasive Überwachung empfunden werden und das Gefühl der eigenen Privatsphäre beeinträchtigen.
  3. Mangelnde Kontrolle über persönliche Daten: Bewohnerinnen und Bewohner haben oft wenig Kontrolle darüber, welche Daten gesammelt werden und wie sie genutzt werden. Dies führt zu Bedenken hinsichtlich der Datenhoheit und der Fähigkeit, die Nutzung ihrer eigenen Informationen zu steuern. In manchen Fällen sind Opt-out-Optionen für die Datensammlung begrenzt, was die Nutzerinnen und Nutzer dazu zwingt, ihre Daten preiszugeben, um grundlegende Funktionen nutzen zu können.
  4. Sicherheitsverletzungen und Datenlecks: Smart Buildings, die auf vernetzten Systemen basieren, sind anfällig für Hackerangriffe, die nicht nur persönliche Daten gefährden, sondern auch die Sicherheit der Nutzenden direkt bedrohen können. Unzureichend geschützte Datenbanken können zu Lecks sensibler Informationen führen, was schwerwiegende Konsequenzen für die betroffenen Personen haben kann.

Gegenmaßnahmen

Um die Risiken für den Datenschutz und die Privatsphäre zu minimieren, die mit dem Einsatz von KI in der Bau- und Immobilienwirtschaft einhergehen, sind folgende Maßnahmen erwägenswert:

  1. Strenge Datenschutzrichtlinien: Unternehmen sollten klare Richtlinien für die Sammlung, Speicherung und Verwendung von Daten festlegen. Diese Richtlinien müssen in Übereinstimmung mit nationalen und internationalen Datenschutzgesetzen stehen und transparent für die Nutzenden sein (siehe auch diesen Beitrag zur EU KI-Verordnung).
  2. Datensparsamkeit: Prinzipiell sollten nur die Daten gesammelt werden, die für den beabsichtigten Zweck unbedingt notwendig sind. Durch die Begrenzung der Datensammlung auf das Wesentliche lässt sich das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern.
  3. Verschlüsselung und Sicherheitsmaßnahmen: Um die gesammelten Daten zu schützen, sollten fortschrittliche Verschlüsselungstechniken und andere Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden. Dies hilft, die Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
  4. Einbindung der Betroffenen: Nutzer sollten die Kontrolle über ihre eigenen Daten haben. Dies umfasst die Möglichkeit, Einwilligungen zu erteilen oder zu widerrufen, sowie das Recht auf Auskunft, Berichtigung und Löschung ihrer Daten.
  5. Ethische KI-Entwicklung: Entwickler von KI-Systemen sollten ethische Überlegungen in den Entwicklungsprozess einfließen lassen. Dies beinhaltet die Berücksichtigung der potenziellen Auswirkungen ihrer Technologien auf den Datenschutz und die Privatsphäre.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft bietet enormes Potenzial für Effizienzsteigerungen und Innovationen. Doch dürfen dabei Datenschutz und Privatsphäre nicht auf der Strecke bleiben. Durch die Implementierung strenger Datenschutzmaßnahmen, die Förderung von Transparenz und die Stärkung der Rechte der Nutzer können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden und das Vertrauen der Nutzer gewinnen. Nur so lässt sich das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz ausschöpfen, ohne die Grundrechte der Menschen zu gefährden.

5. Homogenisierung des städtischen Raums durch Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz als Werkzeug der Stadtentwicklung kann helfen, die Lebensqualität zu verbessern, Teilhabe zu stärken und die kommunale Verwaltung effizienter zu machen (Schweitzer, 2022). Demgegenüber kann die Optimierung von Planungswerkzeugen auf Effizienz und Rentabilität aber auch zu einer Vereinheitlichung der gebauten Umwelt führen, wodurch Städte an architektonischer und kultureller Vielfalt verlieren. Ein solches Phänomen kann zur Homogenisierung des städtischen Raums führen. Diese Entwicklung hat weitreichende Implikationen für die Bau- und Immobilienwirtschaft und betrifft die Gestaltung unserer Städte und Wohngebiete. Die KI-getriebene Planung und Entwicklung von Immobilienprojekten könnte dazu führen, dass individuelle Charakteristika und die kulturelle Vielfalt urbaner Räume verloren gehen.

Beispiel: KI in der Stadtplanung

Ein Beispiel findet sich in der Nutzung von KI-Systemen für die Stadt- und Raumplanung. Durch den Einsatz von Algorithmen zur Optimierung von Bauprojekten nach bestimmten Kriterien wie Kosten, Zeit und Energieeffizienz könnten individuelle und kulturelle Aspekte vernachlässigt werden. Beispielsweise könnten Algorithmen, die für die Planung neuer Wohnkomplexe eingesetzt werden, dazu neigen, wiederholbare und standardisierte Designs zu favorisieren, die zwar effizient, aber wenig anpassungsfähig an den lokalen Kontext sind. Das Ergebnis wären Städte und Viertel, die sich in ihrer ästhetischen und funktionellen Gestaltung immer weniger voneinander unterscheiden und somit einen Verlust an Identität und Vielfalt erleiden.

Herausforderungen

  1. Verlust an kultureller Identität: Städte reflektieren die Geschichte, Kultur und Identität ihrer Bewohner. Eine homogenisierte Stadtgestaltung, die durch KI-Systeme gefördert wird, könnte die einzigartigen Merkmale, die eine Stadt oder ein Viertel prägen, untergraben.
  2. Vernachlässigung sozialer Bedürfnisse: Standardisierte Lösungen berücksichtigen möglicherweise nicht die spezifischen sozialen und kulturellen Bedürfnisse der lokalen Bevölkerung. Dies kann zu einer Entfremdung der Bewohner von ihrem eigenen Lebensumfeld führen.
  3. Reduzierte Vielfalt: Die Vielfalt in der Architektur und im Städtebau ist ein Spiegelbild menschlicher Kreativität und Innovation. Eine Überbetonung von Effizienz und Standardisierung könnte diese Vielfalt einschränken.

Gegenmaßnahmen

Um die negativen Auswirkungen der KI-getriebenen Homogenisierung zu bekämpfen, sind gezielte Strategien erforderlich:

  1. Integration lokaler Stakeholder: Die Einbindung lokaler Gemeinschaften, Kulturträger und Stadtplaner in den Planungsprozess kann dazu beitragen, dass KI-Systeme vielfältige Perspektiven und Bedürfnisse berücksichtigen.
  2. Förderung von Diversität in der KI-Entwicklung: Die Teams, die KI-Systeme entwickeln, sollten selbst vielfältig sein und unterschiedliche kulturelle, soziale und fachliche Hintergründe einbringen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die entstehenden Lösungen eine breitere Palette an Bedürfnissen abdecken.
  3. Ethik und KI-Governance: Die Entwicklung von ethischen Richtlinien und Governance-Strukturen für den Einsatz von KI in der Stadtplanung und Immobilienentwicklung ist entscheidend. Diese sollten den Schutz kultureller und sozialer Werte explizit berücksichtigen.
  4. Technologie als Werkzeug, nicht als Meister: KI sollte als Werkzeug betrachtet werden, das menschliche Entscheidungsträger unterstützt, nicht ersetzt. Der Schwerpunkt sollte auf der Ergänzung menschlicher Kreativität und Expertise liegen, nicht auf deren Substitution.
  5. Förderung von Innovation: Schließlich sollte der Einsatz von KI in der Stadtplanung auch innovative Ansätze zur Bewahrung und Förderung der kulturellen und architektonischen Vielfalt unterstützen.

Während die Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Bau- und Immobilienwirtschaft zu transformieren, muss ihr Einsatz sorgfältig gesteuert werden, um eine ungewollte Homogenisierung des städtischen Raums zu vermeiden. Durch die Beachtung der genannten Strategien können wir sicherstellen, dass unsere Städte auch in Zukunft Orte der Vielfalt und Kreativität bleiben.

6. Ethische Bedenken bei Entscheidungsfindungen durch Künstliche Intelligenz

Durch die zunehmende Autonomie von KI-Systemen, welche das Leben von Menschen und die Entscheidungsfindung direkt beeinflussen, können Intransparenz und ethische Bedenken hervorgerufen werden, insbesondere wenn sie zu Diskriminierung oder Ungerechtigkeit führen. Damit KI langfristig angewendet und KI-Lösungen erfolgreich vertrieben werden können, ist es daher unerlässlich, dass Organisationen eine ethisch-angemessene Richtung einschlagen (Barton & Pöppelbuß, 2022). In der Bau- und Immobilienwirtschaft, wo Entscheidungen weitreichende soziale und ökonomische Konsequenzen haben können, sind solche Bedenken besonders akut.

Beispiel: KI in der Immobilienbewertung

Ein Beispiel für die ethischen Herausforderungen von KI-gestützten Entscheidungen in der Bau- und Immobilienwirtschaft ist der Einsatz von Algorithmen zur Immobilienbewertung und -finanzierung. KI-Systeme, die darauf trainiert sind, Immobilienpreise zu schätzen oder Kreditwürdigkeit zu bewerten, können auf historischen Daten basieren, die unbeabsichtigt diskriminierende Tendenzen widerspiegeln. Beispielsweise könnte ein Algorithmus, der aus historischen Verkaufsdaten “lernt”, systematisch niedrigere Werte für Immobilien in bestimmten Postleitzahlenbereichen zuweisen, die traditionell von Minderheiten bewohnt werden. Solche Voreingenommenheiten können zu einer Perpetuierung oder sogar Verstärkung bestehender sozialer Ungleichheiten führen.

Herausforderungen

  1. Intransparenz: Eines der Hauptprobleme bei der Verwendung von KI ist die mangelnde Transparenz ihrer Entscheidungsfindungsprozesse. KI-Systeme, insbesondere solche, die auf tiefen Lernmodellen basieren, werden oft als “Black Boxes” betrachtet, weil selbst ihre Entwickler nicht immer nachvollziehen können, wie genau diese Systeme zu bestimmten Entscheidungen kommen.
  2. Probleme Verantwortlichkeit festzustellen: Wenn Fehlentscheidungen auftreten, ist es schwierig, die Verantwortlichkeit zu klären. In einem System, das wesentlich von KI-Entscheidungen abhängt, ist es herausfordernd, Personen oder Organisationen für Fehler oder Schäden zur Rechenschaft zu ziehen, was rechtliche und moralische Fragen aufwirft.
  3. Gerechtigkeit und Diskriminierung: KI-Systeme können vorhandene Vorurteile verstärken, wenn sie mit voreingenommenen Daten trainiert werden. Dies führt zu gerechtigkeitsrelevanten Bedenken, besonders in Bereichen wie Kreditvergabe und Immobilienbewertungen, wo solche Voreingenommenheiten schwerwiegende Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben können.

Gegenmaßnahmen

Um die ethischen Herausforderungen in der Entscheidungsfindung durch Künstliche Intelligenz zu bewältigen, sind mehrere Ansätze denkbar:

  1. Entwicklung ethischer Richtlinien: Organisationen sollten klare ethische Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln und implementieren. Diese Richtlinien sollten Transparenz, Gerechtigkeit und Verantwortlichkeit in den Mittelpunkt stellen.
  2. Einsatz von Erklärbarkeits-Tools: Die Entwicklung und Nutzung von Tools, die die Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar und verständlich machen, können helfen, das Problem der “Black Box” zu mindern.
  3. Regelmäßige Überprüfung und Auditierung von KI-Systemen: Durch regelmäßige Überprüfungen kann sichergestellt werden, dass KI-Systeme nicht unbeabsichtigte diskriminierende Entscheidungen treffen. Diese Audits sollten von unabhängigen Dritten durchgeführt werden, um Objektivität zu gewährleisten.
  4. Förderung der Diversität in KI-Entwicklungsteams: Diverse Teams können dabei helfen, unterschiedliche Perspektiven einzubringen und die Wahrscheinlichkeit von voreingenommenen Daten, die in Trainingsdatensätzen verwendet werden, zu reduzieren.
  5. Stärkung der gesetzlichen Rahmenbedingungen: Die Schaffung und Durchsetzung von Gesetzen, die den fairen Einsatz von KI regeln, ist fundamental, um Missbrauch zu verhindern und Vertrauen in diese Technologien zu fördern.

Während Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Effizienz in vielen Bereichen der Bau- und Immobilienwirtschaft zu steigern, müssen wir proaktiv die ethischen Herausforderungen angehen, die mit ihrer Implementierung einhergehen. Nur durch einen verantwortungsbewussten Umgang mit diesen mächtigen Werkzeugen können wir sicherstellen, dass ihre Vorteile allen Mitgliedern der Gesellschaft zugutekommen, ohne die Grundrechte und -freiheiten zu gefährden.

7. Künstliche Intelligenz und technologische Abhängigkeit

Die zunehmende Abhängigkeit von KI birgt Risiken wie Cyberangriffe oder technische Störungen, die schwerwiegende Folgen haben können (EU Parlament, 2023). Diese Folgen können in kritischen Sektoren wie der Bau- und Immobilienwirtschaft besonders problematisch sein, wo sie nicht nur operationale Risiken erhöht, sondern auch die Resilienz gegenüber Systemausfällen und Cyberangriffen vermindert.

Beispiel: Automatisierte Gebäudeverwaltungssysteme

Ein Beispiel für die Abhängigkeit von Technologie in der Bau- und Immobilienwirtschaft sind automatisierte Gebäudeverwaltungssysteme (Building Management Systems, BMS), die zunehmend Künstliche Intelligenz nutzen werden, um alles von Heizung und Lüftung bis hin zu Sicherheitssystemen zu steuern. Diese Systeme verbessern die Energieeffizienz und den Komfort in Gebäuden erheblich, machen die Gebäudebetreiber und Bewohner jedoch auch stark abhängig von der ständigen Verfügbarkeit und korrekten Funktion dieser technologischen Lösungen. Bei einem Ausfall oder einer Fehlfunktion dieser Systeme können ganze Gebäude oder sogar Gebäudekomplexe funktionsunfähig werden, was zu erheblichen Sicherheitsrisiken und Unannehmlichkeiten führen kann.

Herausforderungen

  1. Vulnerabilität durch Systemausfälle: Je abhängiger wir von technologischen Systemen werden, desto anfälliger werden wir für deren Ausfälle. In der Bau- und Immobilienwirtschaft kann dies besonders kritisch sein, da Ausfälle nicht nur finanzielle Verluste, sondern auch reale Gefahren für die physische Sicherheit der Menschen bedeuten können.
  2. Cyber-Sicherheitsrisiken: Mit zunehmender Vernetzung von Gebäudetechnologien steigt auch das Risiko von Cyberangriffen. Hacker könnten theoretisch Kontrolle über wesentliche Funktionen von Gebäuden erlangen, was Datenschutz- und Sicherheitsbedrohungen mit sich bringt.
  3. Verlust von menschlichem Know-how: Die Überlassung von Entscheidungen und Managementfunktionen an KI-Systeme kann zu einem Verlust von Fachwissen und kritischen Fähigkeiten bei menschlichen Mitarbeitern führen. Dies wird problematisch, wenn Menschen eingreifen müssen, besonders in Krisensituationen, wenn die Technologie versagt.
  4. Ethische und soziale Implikationen: Die Abhängigkeit von Technologie wirft auch Fragen der sozialen Gerechtigkeit und Zugänglichkeit auf. Nicht alle Gemeinschaften haben gleichen Zugang zu den neuesten Technologien, was zu einer Vertiefung sozialer und wirtschaftlicher Ungleichheiten führen kann.

Gegenmaßnahmen

Um die Risiken der Abhängigkeit von Technologie zu minimieren, sollten Unternehmen und Organisationen in der Bau- und Immobilienwirtschaft folgende Maßnahmen erwägen:

  1. Redundanz schaffen: Es ist wichtig, Systeme so zu gestalten, dass bei einem Ausfall alternative Lösungen zur Verfügung stehen. Dies könnte die Implementierung von manuellen Steuerungssystemen oder die Installation von Backup-Systemen umfassen.
  2. Robuste Cybersecurity-Maßnahmen: Angesichts der zunehmenden Cyber-Bedrohungen ist eine starke Sicherheitsinfrastruktur entscheidend. Dies schließt regelmäßige Sicherheitsaudits, die Schulung der Mitarbeiter in Cybersecurity-Best Practices und die Implementierung von End-to-End-Verschlüsselungstechniken ein.
  3. Kontinuierliche Schulung und Entwicklung: Um den Verlust von menschlichem Know-how zu verhindern, sollten regelmäßige Schulungen und Weiterbildungsmaßnahmen für Mitarbeiter angeboten werden, die den Umgang mit KI-Systemen und die Behebung von Problemen abdecken.
  4. Ethische Richtlinien entwickeln: Organisationen sollten ethische Richtlinien für den Einsatz von Technologie entwickeln, die Aspekte wie Fairness, Zugänglichkeit und Datenschutz berücksichtigen.
  5. Stakeholder-Engagement: Es ist wichtig, alle relevanten Stakeholder in den Prozess der Technologieimplementierung einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Systeme den Bedürfnissen aller Nutzer gerecht werden.

Die zunehmende Abhängigkeit von KI und anderen Technologien in der Bau- und Immobilienwirtschaft bietet zwar erhebliche Vorteile, birgt jedoch auch signifikante Risiken. Durch die Implementierung durchdachter Strategien können diese Risiken minimiert und ein sicherer, verantwortungsbewusster Umgang mit Technologie gefördert werden, der die Resilienz und Sicherheit aller Beteiligten gewährleistet.

8. Unvorhergesehene ökologische Auswirkungen durch Künstliche Intelligenz

Gemäß dem Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) hat KI beispielsweise das Potenzial, die Abfallsortierung zu optimieren und damit Recyclingquoten von Kunststoffen, Textilien oder Gewerbeabfällen zu erhöhen (BMUV, 2024). Während solche positiven Aspekte von KI, wie auch die Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung, breit diskutiert werden, könnte der bedeutende Energieverbrauch für das Training und den Betrieb von KI-Systemen trotzdem unbeabsichtigte ökologische Fußabdrücke hinterlassen. Diese umfassen nicht nur den direkten Energieverbrauch, den KI-Systeme benötigen, sondern auch indirekte Folgen, welche durch die Art und Weise entstehen, wie KI-Technologien eingesetzt werden. Wussten Sie, dass eine Suche mit ChatGPT vier- bis fünfmal mehr Energie als eine konventionelle Websuche verbraucht (Deutscher Bundestag, 2024)? In der Bau- und Immobilienwirtschaft, wo Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung zunehmend an Bedeutung gewinnen, sind diese Fragen besonders relevant.

Beispiel: KI-gesteuerte Gebäudeautomation

Ein Beispiel für die ökologischen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft ist die Implementierung von KI-gesteuerten Gebäudeautomationssystemen. Diese Systeme steuern Heizung, Lüftung, Klimaanlage und Beleuchtung in Echtzeit, um Energieeffizienz zu maximieren. Während solche Systeme auf den ersten Blick dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken und Gebäude nachhaltiger zu gestalten, können sie auch unbeabsichtigte Folgen haben. Beispielsweise kann die für den Betrieb der KI notwendige Hardware signifikante Mengen an Energie verbrauchen. Zudem kann die Herstellung, der Betrieb und die Entsorgung dieser Systeme zu einem erhöhten ökologischen Fußabdruck führen, insbesondere wenn die verwendeten Materialien nicht nachhaltig beschafft oder recycelt werden.

Herausforderungen

  1. Hoher Energieverbrauch: KI-Systeme, insbesondere jene, die auf intensiven maschinellen Lernverfahren basieren, erfordern enorme Rechenleistungen. Große Datenzentren, die für das Training von KI-Modellen benötigt werden, verbrauchen bedeutende Mengen an Strom, oft generiert aus nicht erneuerbaren Energiequellen.
  2. Elektronischer Abfall: Mit der schnellen Entwicklung neuer KI-Technologien werden Hardware-Komponenten häufig ersetzt, was zu einem Anstieg des Elektroschrotts führt. Diese Abfallprodukte können schädliche Chemikalien enthalten, die, wenn sie nicht ordnungsgemäß entsorgt werden, Umweltschäden verursachen können.
  3. Ressourcenintensive Produktion: Die Herstellung der Hardware, die für KI-Systeme erforderlich ist, wie spezialisierte Prozessoren und Speichergeräte, erfordert bedeutende Mengen an Rohstoffen und Energie. Die Extraktion und Verarbeitung dieser Materialien kann erhebliche Umweltbelastungen verursachen.
  4. Auswirkungen auf die Landnutzung: Der Ausbau der Infrastruktur, der zur Unterstützung von KI-Systemen benötigt wird, insbesondere Datenzentren und Netzwerkinfrastruktur, kann zu einer veränderten Landnutzung führen, die lokale Ökosysteme und die biologische Vielfalt beeinträchtigen kann.

Gegenmaßnahmen

Um die ökologischen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz zu minimieren, sollten folgende Maßnahmen in Betracht gezogen werden:

  1. Effizienzsteigerung: Durch die Optimierung der Algorithmen können KI-Systeme effizienter gestaltet werden, was den Energieverbrauch reduziert. Fortschritte in der Hardwareentwicklung, wie energieeffizientere Prozessoren, sind ebenfalls entscheidend.
  2. Nachhaltige Energiequellen: Der Betrieb von Datenzentren und anderen infrastrukturellen Komponenten sollte, wo möglich, mit erneuerbaren Energiequellen erfolgen.
  3. Recycling und Wiederverwendung: Eine verbesserte Recyclinginfrastruktur für Elektronikprodukte und die Förderung der Wiederverwendung von Komponenten können helfen, den Elektroschrott zu reduzieren.
  4. Regulatorische Maßnahmen: Gesetzliche Vorgaben können Unternehmen dazu anhalten, Umweltstandards in der Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien einzuhalten.
  5. Bewusstsein und Bildung: Die Aufklärung der Öffentlichkeit und der Stakeholder über die ökologischen Auswirkungen von KI ist entscheidend, um das Bewusstsein für diese Themen zu schärfen und nachhaltige Praktiken zu fördern.

Die Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Bau- und Immobilienwirtschaft grundlegend zu verändern und nachhaltiger zu gestalten. Doch dürfen dabei die ökologischen Auswirkungen nicht übersehen werden. Durch bewusste Anstrengungen zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks von KI-Technologien können wir sicherstellen, dass der Fortschritt nicht auf Kosten unserer Umwelt erfolgt.

9. Manipulation und Kontrolle durch Künstliche Intelligenz

Die Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz, Verhalten vorherzusagen, kann für viele Anwendungen extrem hilfreich sein. Doch solch eine Unterstützung kann in subtiler Weise zur Manipulation von Nutzerinnen und Nutzern führen, was ethische Fragen aufwirft. Dieser Aspekt ist bereits in der Öffentlichkeit unter dem Begriff “Deep Fake” bekannt (zum Umgang mit Deep Fakes siehe BSI, 2024). In einer aktuellen Ausgabe der Zeitschrift Science sprechen führende KI-Experten, u.a. Geoffrey Hinton, Andrew Yao und Dawn Song, sogar von einer gesellschaftlichen Manipulation durch KI (Bengio et al., 2024). In der Bau- und Immobilienwirtschaft, wo Entscheidungen weitreichende finanzielle und persönliche Konsequenzen haben können, sind solche Aspekte ebenfalls relevant.

Beispiel: KI in der Immobilienvermarktung

Ein Beispiel für die potenzielle Manipulation durch KI findet sich in der Immobilienvermarktung. Hier können KI-gesteuerte Algorithmen genutzt werden, um potenzielle Käufer oder Mieter basierend auf einer Vielzahl von Daten zu identifizieren und anzusprechen. Durch die Analyse von Online-Verhalten, Kaufgewohnheiten und sogar persönlichen Präferenzen können diese Systeme hochgradig personalisierte Werbung schalten, die darauf abzielt, die Entscheidungsfindung der Nutzerinnen und Nutzer massiv zu beeinflussen. Während dies aus Marketingsicht effektiv sein mag, wirft es ernste Fragen hinsichtlich der Privatsphäre und der Autonomie der betroffenen Personen auf.

Herausforderungen

  1. Verlust der Privatsphäre: KI-Systeme, die in der Lage sind, umfangreiche Datenmengen zu sammeln und zu analysieren, können ein detailliertes Bild einer Person erstellen. Dies kann zu einem Eingriff in die persönliche Privatsphäre führen, wenn Individuen ohne ihr Wissen oder ihre Zustimmung überwacht werden.
  2. Zielgerichtete Beeinflussung: Durch die Analyse von Verhaltensdaten können KI-Modelle genutzt werden, um spezifische Bevölkerungsgruppen gezielt zu beeinflussen oder zu manipulieren. Dies kann von der Förderung bestimmter Produkte bis hin zur Beeinflussung von Wohnungsentscheidungen reichen, was ethische Bedenken hinsichtlich der Fairness und Transparenz aufwirft.
  3. Verstärkung von Bias: Wenn die Daten, die zur Training von KI-Systemen verwendet werden, voreingenommen sind, kann dies zu Entscheidungen führen, die bestehende soziale Ungleichheiten verstärken. In der Immobilienwirtschaft könnte dies bedeuten, dass bestimmte Gruppen benachteiligt werden, was den Zugang zu Wohnraum oder Krediten betrifft.

Gegenmaßnahmen

Um die Risiken der Manipulation und Kontrolle durch KI zu mindern, sollten folgende Maßnahmen in Betracht gezogen werden:

  1. Transparenz und Offenlegung: Unternehmen sollten transparent machen, welche Daten gesammelt werden und wie sie verwendet werden. Nutzer sollten klar darüber informiert werden, wie ihre Daten zur Beeinflussung von Entscheidungen verwendet werden könnten.
  2. Datenschutzbestimmungen stärken: Starke Datenschutzbestimmungen sind entscheidend, um zu gewährleisten, dass persönliche Daten nicht missbraucht werden. Dies schließt Gesetze ein, die den unautorisierten Zugriff auf oder die Verwendung von persönlichen Daten verbieten.
  3. Ethische Richtlinien für den KI-Einsatz: Die Entwicklung und Durchsetzung ethischer Richtlinien für den Einsatz von KI kann helfen, die Integrität von Entscheidungsprozessen zu wahren. Diese Richtlinien sollten Fairness, Genauigkeit und Unparteilichkeit betonen.
  4. Förderung von KI-Kompetenz: Bildungsinitiativen, die das Bewusstsein und Verständnis von KI fördern, können Individuen besser darauf vorbereiten, die Möglichkeiten und Risiken dieser Technologien zu verstehen und sich davor zu schützen.
  5. Regulatorische Überwachung: Regierungen und Aufsichtsbehörden sollten aktive Rollen in der Überwachung der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien übernehmen, um sicherzustellen, dass diese Technologien im besten Interesse der Öffentlichkeit eingesetzt werden.

Durch den verantwortungsbewussten Umgang mit KI und die Implementierung von Maßnahmen zur Sicherstellung der Privatsphäre und Autonomie können wir sicherstellen, dass diese Technologien zum Wohle aller eingesetzt werden, ohne unerwünschte Manipulation und Kontrolle zu fördern.

10. Verlust von menschlichem Urteilsvermögen durch Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz beeinflusst zahlreiche Bereiche mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und daraus komplexe Entscheidungen abzuleiten. Während diese Technologie unbestreitbare Vorteile bietet, gibt es auch ernsthafte Bedenken, insbesondere hinsichtlich des Verlustes von menschlichem Urteilsvermögen. Unter anderem der Verlust von menschlichen Kompetenzen und Fertigkeiten ein ernstzunehmendes Risiko (Deutscher Ethikrat, 2023). Der Verlust des menschlichen Urteilsvermögens hat bedeutende Implikationen für alle Sektoren, wo Entscheidungen weitreichende soziale, ökonomische und ökologische Auswirkungen haben können. Die Abhängigkeit von KI-Entscheidungen könnte dazu führen, dass menschliches Urteilsvermögen und Intuition vernachlässigt werden, besonders in Bereichen, die ein tiefes Verständnis für komplexe Kontexte erfordern.

Beispiel: Automatisierte Projektmanagement-Tools

Ein Beispiel für den potenziellen Verlust von menschlichem Urteilsvermögen durch Künstliche Intelligenz findet sich in der zunehmenden Verwendung von automatisierten Projektmanagement-Tools in der Bauwirtschaft. Diese Systeme nutzen Algorithmen, um Projekte zu planen, Ressourcen zuzuweisen und den Baufortschritt zu überwachen. Während solche Tools die Effizienz steigern können, indem sie optimale Entscheidungen schneller als Menschen treffen, besteht die Gefahr, dass Nuancen und Kontext, die menschliches Urteilsvermögen bieten, verloren gehen. Zum Beispiel könnte ein KI-System entscheiden, bestimmte Baumaterialien aufgrund von Kosten- und Verfügbarkeitsalgorithmen zu verwenden, ohne die langfristigen Umweltauswirkungen oder die spezifischen Anforderungen des lokalen Klimas zu berücksichtigen, die ein erfahrener Planer oder eine Planerin erkennen würde.

Herausforderungen

  1. Übermäßige Abhängigkeit von Technologie: Wenn Entscheidungsträger zunehmend auf KI-Systeme vertrauen, besteht die Gefahr, dass menschliche Fähigkeiten zur kritischen Bewertung und Problemlösung verkümmern. Dies kann besonders problematisch sein, wenn Systeme fehlerhaft sind oder unvorhergesehene Situationen auftreten, die außerhalb des Trainingsdatensatzes der KI liegen.
  2. Verlust von Kontextsensitivität: KI-Systeme sind oft nicht in der Lage, den vollständigen Kontext einer Situation zu erfassen, insbesondere wenn subtile soziale, kulturelle oder emotionale Faktoren eine Rolle spielen. Im Bauwesen könnte dies bedeuten, dass ethische Überlegungen oder langfristige Auswirkungen von Entscheidungen nicht vollständig berücksichtigt werden.
  3. Verantwortungsdiffusion: Wenn Entscheidungen zunehmend von Algorithmen getroffen werden, kann es schwieriger werden, Verantwortung für Fehlentscheidungen zu übernehmen. Dies kann zu einer “Verantwortungslücke” führen, wo niemand direkt für Fehler oder deren Konsequenzen verantwortlich gemacht wird.

Gegenmaßnahmen

Um den Verlust von menschlichem Urteilsvermögen zu minimieren und die positiven Aspekte der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, sollten folgende Maßnahmen erwogen werden:

  1. Hybride Entscheidungsmodelle: Unternehmen sollten Modelle entwickeln, die KI-Systeme und menschliche Expertise kombinieren. Menschliche Aufsicht und Eingriffe sollten in allen Phasen des Entscheidungsprozesses vorgesehen werden, um sicherzustellen, dass KI-gestützte Entscheidungen kontinuierlich auf ihre Angemessenheit und Richtigkeit überprüft werden.
  2. Ständige Weiterbildung: Es ist entscheidend, dass Fachkräfte in der Bau- und Immobilienwirtschaft kontinuierlich geschult werden, um mit den neuesten Technologien Schritt zu halten und deren Grenzen zu verstehen. Weiterbildung in ethischen und kritischen Denkfähigkeiten ist ebenso wichtig.
  3. Entwicklung ethischer Richtlinien für KI: Organisationen sollten ethische Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln, die sicherstellen, dass Technologie nicht nur effizient, sondern auch verantwortungsbewusst und im Einklang mit den übergeordneten Zielen der Organisation eingesetzt wird.
  4. Förderung von Technologie-Assessment: Regelmäßige Bewertungen der eingesetzten KI-Systeme hinsichtlich ihrer Auswirkungen, Effektivität und potenzieller Risiken können helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu adressieren.
  5. Stärkung der Unternehmenskultur: Eine Kultur, die Wert auf menschliches Urteilsvermögen und ethische Überlegungen legt, kann dazu beitragen, dass Entscheidungsträger die von KI-Systemen bereitgestellten Empfehlungen kritisch hinterfragen.

Durch die Implementierung von Strategien, die sowohl die technologische Innovation fördern als auch das kritische und kontextuelle Denken schätzen, können Unternehmen sicherstellen, dass sie die Vorteile der KI voll ausschöpfen, ohne die menschliche Expertise und Ethik zu untergraben.

11. Homogenisierung von Wissen durch Künstliche Intelligenz

Die rasante Entwicklung von KI in zahlreichen Bereichen hat die Art und Weise, wie Wissen erzeugt, verteilt und genutzt wird, bereits sehr verändert. Während KI enorme Potenziale zur Erschließung neuer Erkenntnisse bietet, wächst die Sorge um eine mögliche Homogenisierung des Wissens. Der KI-Forscher Andrew J. Peterson spricht in diesem Zusammenhang von einem Wissenskollaps (im Original: Knowledge Collapse). Seiner Meinung nach kann der massive Einsatz von KI zur Wissensgenerierung und -vermittlung zu einer Homogenisierung und Einschränkung des öffentlich verfügbaren Wissens führen (Peterson, 2024). Diese Sorge bezieht sich auf die Tendenz von KI-Systemen, die Vielfalt der Perspektiven und Informationen zu reduzieren, indem sie Informationen bevorzugen, die als am relevantesten oder beliebtesten gelten. Der Bildungswissenschaftler Peter Gerjets vom Leibniz-Institut für Wissensmedien in Tübingen geht sogar noch weiter, in dem er die Meinung vertritt, dass ChatGPT den aktiven Lernprozess ausgelagert und das Gehirn nicht mehr gefordert wird, was dazu führt, dass ungenutzte Hirnareale geschwächt werden (Forschung & Lehre, 2024). In gewisser Form auch durchaus nachvollziehbar. Das kann zum Beispiel auch in Zukunft ein Grund dafür sein, dass neues Wissen kaum noch von Menschen selbst generiert werden kann. In diesem Kontext empfehle ich gerne eines der Bücher meines Kollegen Mario Herger: Wenn Affen von Affen lernen. In der Bau- und Immobilienwirtschaft können solche Entwicklungen ebenfalls tiefgreifende Konsequenzen haben.

Beispiel: KI-gestützte Forschung in der Bau- und Immobilienwirtschaft

Ein Beispiel für die Homogenisierung von Wissen durch Künstliche Intelligenz findet sich in der Nutzung von KI-Systemen zur Analyse und Prognose von Markttrends in der Immobilienwirtschaft. Beispielsweise sammelt und verarbeitet ein System große Mengen an Daten zu Immobilienverkäufen, Preisen, Käuferverhalten und wirtschaftlichen Indikatoren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Während diese Werkzeuge Entscheidungsträgern wertvolle Einblicke bieten können, neigen sie womöglich auch dazu, vorherrschende Trends zu verstärken und alternative, weniger offensichtliche Perspektiven zu übersehen. Das Ergebnis ist eine Standardisierung des Wissens, die innovative Ansätze und lokal spezifische Lösungen unterdrücken kann, insbesondere in dynamischen oder unkonventionellen Märkten.

Herausforderungen

  1. Reduktion der Vielfalt: KI-Systeme, die darauf trainiert sind, effizienzorientierte oder populäre Lösungen zu priorisieren, können dazu führen, dass weniger verbreitete, aber potenziell wertvolle Informationen und Ansätze vernachlässigt werden. Diese Einengung der Wissensbasis kann die Kreativität und Innovation einschränken.
  2. Verstärkung bestehender Vorurteile: Wenn die Daten, die zum Training von KI-Systemen verwendet werden, bereits Verzerrungen aufweisen, kann die Künstliche Intelligenz diese Vorurteile weiter verstärken. In der Immobilienwirtschaft könnte dies zu diskriminierenden Praktiken führen, wenn etwa bestimmte Stadtteile systematisch unter- oder überbewertet werden.
  3. Abhängigkeit von Technologie: Eine starke Abhängigkeit von KI-gestützten Analysen kann dazu führen, dass menschliche Fähigkeiten zur kritischen Bewertung und zum tiefgreifenden Verständnis von Marktdynamiken unterentwickelt bleiben oder verloren gehen. Die Fähigkeit des kritischen Denkens wird damit womöglich ebenso erheblich herabgesetzt.

Gegenmaßnahmen

Um den negativen Auswirkungen der Homogenisierung von Wissen durch Künstliche Intelligenz entgegenzuwirken, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Förderung von Diversität in Datenquellen: Es ist wichtig, eine breite Palette von Datenquellen zu nutzen, die verschiedene Perspektiven und Informationen widerspiegeln. Dies kann helfen, die Robustheit und Vielfalt der von KI-Systemen generierten Erkenntnisse zu erhöhen. Ähnlich dem Prinzip, dass Vielseitigkeit in einem Team bereichernd sein kann.
  2. Transparenz und Offenheit: Die Offenlegung der Funktionsweise von KI-Systemen und der Kriterien, die sie bei der Entscheidungsfindung verwenden, kann dazu beitragen, Nutzerinnen und Nutzer für mögliche Verzerrungen zu sensibilisieren und eine kritischere Nutzung der Technologie zu fördern.
  3. Interdisziplinäre Ansätze: Die Integration von Expertenwissen aus verschiedenen Disziplinen kann dazu beitragen, die Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen zu bereichern und zu einer umfassenderen Sichtweise auf Probleme und Lösungen zu führen. Verschiedenartige Sichtweisen und Interpretationen können dabei sehr hilfreich werden.
  4. Kontinuierliche Überprüfung und Anpassung: KI-Systeme sollten regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass sie relevante und diverse Daten angemessen berücksichtigen und nicht veraltete oder verzerrte Muster verfestigen.
  5. Bildung und Training: Die Förderung des Bewusstseins und des Verständnisses für die Funktionsweise und Grenzen von KI bei allen Stakeholdern – von Entwicklerinnen und Entwicklern bis zu Endnutzerinnen und Endnutzern – ist wichtig, um eine kritische und informierte Nutzung dieser Technologien zu gewährleisten. Das beginnt bereits in der Schule und sollte sich kontinuierlich in Studium und Ausbildung wie auch am Arbeiotsplatz oder im Privaten fortsetzen. Lebenslanges Lernen auch bei KI ist angesagt!

Durch eine bewusste Gestaltung und den Einsatz von KI-Technologien können wir sicherstellen, dass diese Werkzeuge die Vielfalt des menschlichen Wissens erweitern, anstatt sie zu beschränken. Dadurch wird nicht nur die Innovationsfähigkeit der Branche gestärkt, sondern auch ein umfassenderer und gerechterer Zugang zu Informationen gewährleistet.

12. Standardisierung von Marktanalysen durch Künstliche Intelligenz

Wer hat sie noch nicht gelesen, die großen Slogans und Versprechen: Umsatz steigern mit KI, Durch KI Wettbewerbsvorteile erhöhen, KI gestützte Marktforschung – Ihr Schlüssel zum Erfolg, KI-gestützte Einkaufsoptimierung durch Marktanalyse und so weiter und sofort. Was davon wirklich KI ist und was KI-Washing ist, lasse ich jetzt mal unkommentiert. Einen Beirag zum Thema KI-Washing und wie sie dieses Phänomen erkennen finden Sie übrigens hier [Update 26.06.2024: Nutzen Sie das KI-Washing Assessment].

Tatsächlich, in der Bau- und Immobilienwirtschaft können KI-gestützte Analysetools eine bisher unerreichte Effizienz bei der Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen ermöglichen. Während diese Technologien wertvolle Einblicke und Prognosen liefern, die Entscheidungsprozesse verbessern, führt die Homogenisierung von Wissen durch Künstliche Intelligenz (siehe Punkt 11) auch zu einer Standardisierung von Bewertungsmethoden, die wenig Raum für lokale Besonderheiten lassen. Diese Entwicklung kann zu einem Verlust an nuancierter Betrachtung und individueller Anpassung führen, was langfristig die Innovationskraft und Anpassungsfähigkeit des Marktes beeinträchtigen kann.

Beispiel: KI-gestützte Bewertungssysteme für Immobilien

Ein Beispiel, wo die Standardisierung durch Künstliche Intelligenz in der Immobilienwirtschaft offensichtlich werden kann, ist die Nutzung von KI-gestützten Bewertungssystemen. Diese Systeme analysieren eine Vielzahl von Datenpunkten – von vergangenen Verkaufspreisen über Nachbarschaftsdaten bis hin zu aktuellen Markttrends –, um den Wert von Immobilien zu schätzen. Obwohl solche Tools objektive und schnelle Bewertungen ermöglichen, können Sie dazu neigen, die einzigartigen Eigenschaften einzelner Immobilien und die besonderen Umstände der Umgebung zu übersehen. Beispielsweise könnte ein Algorithmus, der auf Daten aus vorwiegend städtischen oder hochentwickelten Märkten trainiert wurde, inadäquate Bewertungen für Immobilien in ländlichen oder weniger entwickelten Gebieten liefern. Und Nutzerinnen und Nutzern ohne ausgeprägtem kritischen Bewußstsein würde das nichtmal auffallen!

Herausforderungen

  1. Verlust der lokalen Expertise: Lokales Marktwissen und die Intuition erfahrener Immobilienexperten sind oft entscheidend für die Bewertung von Immobilien und die Beratung von Kunden. KI-Systeme, die hauptsächlich auf standardisierten Datenmodellen basieren, können diese feinen Nuancen missachten.
  2. Reduzierte Diversität der Marktstrategien: Wenn alle Marktteilnehmenden auf dieselben KI-Tools und -Daten zugreifen, kann dies zu einer Konvergenz von Strategien führen. Diese Uniformität vermindert die Wettbewerbsvielfalt und kann zu einem Markt führen, der weniger resilient gegenüber ökonomischen Schwankungen ist. KI gestützte Marktforschung kann dann eher kontraproduktiv werden und alle Marktakteure gefährden.
  3. Übermäßige Abhängigkeit von Technologie: Eine starke Abhängigkeit von KI-Analysen kann dazu führen, dass menschliche Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger ihre Fähigkeit zur kritischen Analyse und zum unabhängigen Denken verlieren. Das könnte insbesondere in Krisenzeiten problematisch werden, wenn schnelles und angepasstes Handeln erforderlich ist.

Gegenmaßnahmen

Um die negativen Auswirkungen der Standardisierung von Marktanalysen durch Künstliche Intelligenz zu minimieren, sind folgende Maßnahmen hilfreich:

  1. Integration menschlicher Überprüfung: Um die Genauigkeit und Relevanz von KI-Analysen zu gewährleisten, sollte regelmäßig eine menschliche Überprüfung der von KI-Systemen generierten Ergebnisse erfolgen. Sozusagen ein “Vier-Augen-Prinzip” wovon zwei Augen der Mensch beisteuern sollte. Das kann helfen, dass die Analysen den lokalen Gegebenheiten und spezifischen Marktbedingungen entsprechen.
  2. Förderung von Diversität in Datenquellen: Um eine breitere Perspektive zu gewährleisten, sollten Daten aus einer Vielzahl von Quellen in die KI-Modelle integriert werden. Das beinhaltet auch historische, soziale und kulturelle Daten, die helfen können, ein vollständigeres Bild des Marktes zu zeichnen.
  3. Weiterbildung und Entwicklung: Es ist wichtig, dass Fachkräfte in der Immobilienwirtschaft ständig geschult werden, um die Funktionsweise und vor allem Grenzen von KI-Systemen zu verstehen. Weiterbildung in datenwissenschaftlichen Grundlagen, Ethik und kritischer Analyse kann dazu beitragen, eine zu starke Abhängigkeit von automatisierten Systemen zu vermeiden.
  4. Regulatorische Rahmenbedingungen: Aufsichtsbehörden und Branchenverbände (z.B. VDI, IVD, BVI, BVFI , BID etc.) sollten Richtlinien und Standards für den Einsatz von KI in der Marktanalyse entwickeln, die Transparenz, Fairness und Diversität fördern.
  5. Förderung von Innovation und Wettbewerb: Durch die Unterstützung von Start-ups und die Förderung von Forschung in der Entwicklung und Nutzung neuen Technologien können frische Ideen und alternative Ansätze in die Branche eingebracht werden, welche die Tendenz zur Standardisierung durchbrechen.

Durch bewusste Anstrengungen zur Bewahrung der Diversität, Integration menschlicher Expertise und Entwicklung robuster regulatorischer Rahmenbedingungen können wir sicherstellen, dass KI-Technologien den Markt bereichern, ohne seine Komplexität und Vielfalt zu untergraben.

13. Verlust eigener Kreativität durch Künstliche Intelligenz

Während der ISARC Conference 2018 in Berlin habe ich mit meinen Kollegen unser Paper zum Einfluss von automatisierten Baukonstruktionssystemen auf die die berufliche Bildung vorgestell (Karl et al., 2018). Dabei hatte ich auch die Gelegenheit mit Kollegen aus der Architektur zu sprechen. Auf meine Frage hin, dass eine KI wohl nicht in der Lage sei die eigene Kreativität ersetzen zu können, wurde ich von der Antwort überrascht. Der eine oder andere Kollege war zu dem Zeitpunkt bereits der Ansicht, dass das für eine KI in naher Zukunft kein Problem mehr sei.

Im Hier und Jetzt überrascht mich die Antwort nun nicht mehr. Doch die übermäßige Abhängigkeit von KI-gestützten Lösungen kann in Zukunft dazu führen, dass individuelle kreative Prozesse und originelle Ideenfindung mehr und mehr in den Hintergrund treten. Dieser Verlust wird besonders in kreativen und designorientierten Branchen zum Tragen kommen. So auch in der Bau- und Immobilienwirtschaft, wo Künstliche Intelligenz zunehmend in den Entwurfs- und Planungsprozess integriert wird. In diesem Kontext empfehle ich, in das Themendossier “Künstliche Intelligenz in der Kultur und Kreativwirtschaft” des Kompetenzzentrum Kultur- und Kreativwirtschaft des Bundes reinzuschauen. Die Thesen und Inhalte sind sehr lesenswert.

Beispiel: KI in Architektur und Design

In der Architekturbranche werden zunehmend KI-Programme eingesetzt, um Gebäudeentwürfe zu optimieren, indem sie automatisch Planungsparameter anpassen, um Effizienz, Kosten und sogar ästhetische Aspekte zu optimieren. Ein konkretes Beispiel hierfür wären KI-Systeme, welche auf die Generierung von Gebäudemodellen spezialisiert sind und klimatische Bedingungen und Energieeffizienz in ihren Designs berücksichtigen. Während solche Tools Architektinnen und Architekten unterstützen können, indem sie schnell eine Vielzahl von Designoptionen erstellen, besteht die Sorge, dass sie letztendlich die Rolle menschlicher Designer in der kreativen Phase der Architektur ersetzen und zu einer Standardisierung der Baustile führen könnten. Das könnte schließlich dazu führen, dass innovative, unkonventionelle oder kulturell spezifische Designs, die aus dem tiefen, intuitiven Verständnis menschlicher Designerinnen und Designer entstehen, weniger werden.

Herausforderungen

  1. Reduzierung kreativer Vielfalt: KI-Systeme sind oft darauf programmiert, die “beste” Lösung basierend auf bestimmten Algorithmen zu finden, die möglicherweise nicht die kreativen und kulturellen Aspekte eines Bauwerks berücksichtigen, welche eben auch schwer zu quantifizieren und für ein KI-System erfassbar sind.
  2. Abhängigkeit von Technologie: Mit zunehmender Abhängigkeit von KI-Tools könnten kommende Generationen von Architektinnen und Architekten wichtige Fähigkeiten im Bereich des kreativen Denkens und der Problemlösung verlieren, da die Technologie die meiste “Denkarbeit” übernimmt.
  3. Verlust der persönlichen Note: In der Architektur und im Design ist die persönliche Note der Schöpferin und des Schöpfers oft das, was ein Bauwerk einzigartig und bedeutungsvoll macht. Übermäßige Automatisierung durch KI könnte diese individuellen Ausdrücke minimieren und Bauwerke verlieren an Persönlichkeit.

Gegenmaßnahmen

Um den negativen Auswirkungen von KI auf die menschliche Kreativität entgegenzuwirken, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Ergänzende Nutzung von KI: Statt KI als Ersatz für menschliche Kreativität zu sehen, sollte sie als Werkzeug genutzt werden, das menschliche Fähigkeiten erweitert. Dies bedeutet, dass KI genutzt wird, um Routineaufgaben zu automatisieren, während kreative Entscheidungen weiterhin vom Menschen getroffen werden.
  2. Aus- und Weiterbildung: Bildungseinrichtungen und Unternehmen sollten darauf achten, dass die Ausbildung von Architektinnen und Architekten weiterhin Schwerpunkte auf kreativem Denken, innovativem Design und kritischer Bewertung legt, auch in einem technologiegetriebenen Umfeld.
  3. Interdisziplinäre Ansätze fördern: Durch die Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen können neue Perspektiven in den Designprozess einfließen. Das kann helfen, die Einschränkungen zu überwinden, welche durch eine zu enge Fokussierung auf technologiebasierte Lösungen entstehen.
  4. Kulturelle und kontextuelle Sensibilität: Es ist wichtig, dass KI-Systeme in der Lage sind, kulturelle und kontextuelle Nuancen zu erkennen und zu integrieren. Das erfordert die Einbeziehung von Experten aus verschiedenen kulturellen und geografischen Hintergründen in die Entwicklung von KI-Systemen.
  5. Ethische Richtlinien entwickeln: Organisationen sollten ethische Richtlinien für den Einsatz von KI in kreativen Prozessen entwickeln. Diese Richtlinien sollten den Schutz der kreativen Freiheit und die Förderung der kulturellen Vielfalt als zentrale Werte betonen. Bestehende Richtlinien sollten dahingehen überprüft und ggf. erweitert werden. Einen Beitrag zur EU KI-Verordnung finden Sie hier.

Während Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, den Design- und Bauprozess zu transformieren, ist es wichtig, dass wir uns des möglichen Verlustes von Kreativität im Klaren sein sollten. Durch den bewussten und ethisch verantwortlichen Einsatz von KI können wir sicherstellen, dass Technologie die menschliche Kreativität ergänzt und bereichert, anstatt sie zu ersetzen.

14. Mangel an individueller Ausdrucksform durch Künstliche Intelligenz

Die Zusammenarbeit des Menschen mit KI muss nicht immer direkt über einen ziel- und ergebnisorientierten spezifischen Algorithmus erfolgen. Vielmehr können aus der Aufbereitung der Daten über Umwege auch zahlreiche „Nebenerzeugnisse” entstehen. Über die Flut von Daten entstehen dann sogar neue Einsichten auf Eigenheiten im menschlichen Verhalten. Durch solche Learnings können wir beispielsweise das Design oder die Struktur von Begegnungsräumen und Architekturen gestalten (Bodrožić-Brnić & Fitzek, 2023).

Demgegenüber kann die Nutzung von KI in der Architektur- und Designphase auch zu einer Überbetonung von vorgefertigten Lösungen führen, was die individuelle Ausdrucksform der Architektinnen und Architekten einschränken kann. Durch die Standardisierung von Designprozessen besteht somit die Gefahr, dass einzigartige architektonische Konzepte und persönliche Handschriften von Architektinnen und Architekten durch homogenisierte, algorithmisch generierte Designs ersetzt werden. Diese Entwicklung könnte zu einer Verarmung der architektonischen Vielfalt und der kulturellen Identität der gebauten Umwelt führen und auch die Wertschätzung der architektonsichen Arbeit in der Gesellschaft herabsetzen.

Beispiel: KI-gesteuerte Planungswerkzeuge in der Wohnungsbaubranche

Ein Beispiel für den potenziellen Mangel an individueller Ausdrucksform durch Künstliche Intelligenz kann sich in der Nutzung von KI-gesteuerten Planungswerkzeugen in der Wohnungsbaubranche finden. Diese Werkzeuge können Algorithmen mutzen, um Grundrisse und Gebäudeentwürfe basierend auf einer Reihe von vordefinierten Parametern wie Kosten, Flächeneffizienz und Umweltverträglichkeit zu optimieren. Während solche Systeme in der Lage sein werden, schnell eine große Anzahl von Designvarianten zu generieren, tendieren sie womöglich auch dazu, ästhetisch ähnliche Lösungen zu bevorzugen, welche alle auf denselben algorithmischen Grundlagen basieren. Das kann schließlich dazu führen, dass neue Wohngebiete, welche ausschließlich mit solcher Software entworfen wurden, einen uniformen und sterilen Charakter aufweisen, der wenig Raum für individuelle Präferenzen oder kulturelle Besonderheiten lässt.

Herausforderungen

  1. Reduzierte kreative Freiheit: Architektinnen und Architekten können sich zunehmend darauf verlassen, dass KI-Lösungen die meiste “Denkarbeit” übernehmen, was zu einer Verringerung ihrer eigenen kreativen Beteiligung führt. Das Ergebnis sind standardisierte Designs, die sich weniger durch künstlerische oder kulturelle Überlegungen als durch algorithmische Effizienz auszeichnen.
  2. Verlust von kultureller Relevanz: Architektur ist ein Spiegel der Gesellschaft und drückt oft lokale Traditionen, Geschichte und soziale Werte aus. KI-Modelle, welche globale Daten verwenden und nicht auf lokale Kontexte zugeschnitten sind, können unfähig sein, diese Nuancen in ihren Entwürfen zu berücksichtigen.
  3. Homogenisierung des städtischen Raums: Wenn immer mehr Projekte mit denselben algorithmischen Werkzeugen geplant werden, könnte dies zu einer Homogenisierung der gebauten Umwelt führen, in der Städte und Gemeinden weltweit zunehmend ähnlich aussehen.

Gegenmaßnahmen

  1. Hybride Designansätze: Eine Kombination aus KI-gestützten Tools und traditionellen, handgeführten Designmethoden könnte helfen, die Vorteile der Technologie zu nutzen, während gleichzeitig Raum für individuelle Kreativität gelassen wird. Architektinnen und Architekten sollten Künstliche Intelligenz als ein Werkzeug betrachten, das ihre Fähigkeiten erweitert, nicht als Ersatz.
  2. Anpassung der KI an lokale Bedürfnisse: Die Entwicklung von KI-Systemen, die lokale architektonische Stile, Materialien und kulturelle Kontexte berücksichtigen, könnte helfen, die Relevanz und Akzeptanz der Technologie zu verbessern.
  3. Förderung von Innovation und Vielfalt: Architekturschulen und -firmen sollten Innovation und experimentelles Design fördern, um sicherzustellen, dass die nächste Generation von Architekten sowohl technisch versiert als auch kreativ unabhängig ist.
  4. Regulatorische und ethische Rahmenbedingungen: Die Entwicklung von Richtlinien und Standards, welche die Nutzung von KI in der Architektur regeln, kann dazu beitragen, dass Technologie im Sinne des öffentlichen Interesses und unter Wahrung der kreativen Vielfalt eingesetzt wird.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in der Architektur bietet bedeutende Möglichkeiten, wirft jedoch auch wichtige Fragen hinsichtlich des Erhalts der kreativen und kulturellen Dimensionen des Bauens auf. Durch einen ausgewogenen Ansatz, welcher die technologischen Innovationen mit einem breiten Verständnis und notwendigen Respekt für lokale Traditionen und individuelle Kreativität verbindet, können Architektinnen und Architekten sicherstellen, dass unsere gebaute Umwelt in Zukunft sowohl intelligent ist als auch inspirierend für uns bleibt.

15. Untergrabung kultureller und architektonischer Vielfalt durch Künstliche Intelligenz

Die Punkte 13. und 14. haben uns bereits Hinweise darauf gegeben, dass das Verhältnis zwischen Kultur und Kunst zu Künstlicher Intelligenz sehr ambivalent ist. Aktuell stellt sich zum Beispiel die Frage, ob KI-Technologien eine Bereicherung oder eine Herausforderung für die menschliche Kreativität und die Kulturproduktion ist. Erste Auswirkungen zeigen sich bereits: In den USA hat die “Writers Guild of America” (WGA) mit den großen amerikanischen Filmproduzenten vereinbart, dass KI-Technologien nicht für die Erstellung von Drehbüchern genutzt werden dürfen (Anguiano & Beckett, 2023). Weitere interessante Informationen zu diesem Teilbereich finden Sie auf der entsprechenden Webseite der WGA.

Und auch in der Bau- und Immobilienbranche tut sich einiges. Als Beispiel sei der RIBA Artificial Intelligence Report des Royal Institute of British Architects (RIBA) genannt. Dieser Report beschreibt detailliert die Ergebnisse einer Befragung unter mehr als 500 RIBA-Mitgliedern über KI und ihre Bedeutung für die Praxis und den Beruf. Der Bericht zeigt, dass 41 % der befragten Architektinnen und Architekten in Großbritannien bereits KI-Software nutzen, um ihre Entwürfe zu verbessern und effizienter zu gestalten.

Und gerade dort sehe ich auch eine Gefahr. Denn die Tendenz, dass KI-gestützte Entwurfsprogramme wiederholt Muster favorisieren, könnte zu einer Landschaft führen, in welcher neue Bauwerke einen Mangel an Originalität aufweisen. KI-Systeme, welche in der Regel auf Standards und Optimierung ausgelegt sind, können dazu führen, dass einzigartige lokale Baustile, kulturelle Identitäten und traditionelle Bauweisen in den Hintergrund gedrängt werden. Und das kann zu einer Untergrabung der kulturellen und architektonischen Vielfalt führen.

Beispiel: KI in der städtischen Entwicklungsplanung

Ein Beispiel für diese Problematik bietet die Umsetzung der städtischen Entwicklungsplanung durch Künstliche Intelligenz. Hier können KI-Algorithmen eingesetzt werden, um Flächennutzungspläne zu optimieren und die Bebauungsdichte zu maximieren. In einem Fall könnte ein KI-System vorschlagen, ein historisches Viertel mit niedriger Bebauungsdichte durch ein Hochhauskomplex zu ersetzen, um die Wohnraumkapazität zu erhöhen. Während dies aus einer rein ökonomischen und raumplanerischen Perspektive sinnvoll erscheinen mag (und auch mehr dringend benötigten Wohnraum schaffen würde), könnte es die Zerstörung architektonisch einzigartiger Strukturen bedeuten, die Teil des kulturellen Erbes der Stadt sind.

Herausforderungen

  1. Verlust kultureller Identität: Architektur ist ein Ausdruck kultureller Identität und Geschichte. Wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die ausschließlich auf quantitativen Daten und Wahrscheinlichkeiten basieren, kann das zur Vernachlässigung kultureller Werte führen, was letztlich den Verlust von Bauwerken zur Folge haben kann, die eine Gemeinschaft prägen.
  2. Homogenisierung des Städtebaus: Die globale Verbreitung ähnlicher KI-gesteuerter Entwurfs- und Planungsmethoden kann zu einer visuellen und funktionalen Homogenisierung führen, bei der Städte weltweit immer ähnlicher aussehen und spezifische lokale Bedürfnisse und Traditionen ignoriert werden.
  3. Mangelnde Berücksichtigung lokaler Gegebenheiten: KI-Modelle, die nicht speziell auf regionale Unterschiede in Klima, Topographie oder sozioökonomischen Bedingungen angepasst sind, können Lösungen vorschlagen, die in bestimmten Umgebungen nicht praktikabel oder nachhaltig sind.

Gegenmaßnahmen

Um die negativen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die kulturelle und architektonische Vielfalt zu minimieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Einbeziehung lokaler Experten: Bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen sollte das Wissen und die Erfahrung lokaler Architektinnen und Architekten wie auch weiterer Kulturschaffender einbezogen werden. Durch sie könnte sichergestellt werden, dass die KI-Lösungen lokale Besonderheiten und kulturelle Werte berücksichtigen und respektieren.
  2. Diversifizierung der Datensätze: Die Verwendung diversifizierter und kulturell sensibler Datensätze in KI-Modellen kann helfen, die kulturelle Relevanz der generierten Lösungen zu verbessern. Daten sollten aus einer Vielzahl von Quellen stammen und die kulturelle Vielfalt der Gesellschaft für welche die gebaute Umwelt erschaffen wird widerspiegeln.
  3. Regulatorische Rahmenbedingungen: Gesetzliche Vorgaben können dazu beitragen, dass bei der Stadtplanung und Architektur kulturelle, historische und soziale Aspekte berücksichtigt werden müssen. Das könnte (zu recht) den Einsatz von KI-Systemen einschränken, welche diese Faktoren nicht adäquat berücksichtigen.
  4. Förderung von Innovation durch Diversität: Die Förderung von KI-Entwicklungen, welche innovative Ansätze zur Integration kultureller Vielfalt in den Entwurfsprozess verfolgen, kann helfen, die Homogenisierung zu vermeiden.
  5. Bewusstsein und Bildung: Die Schulung von allen an Planung, Bau und Betrieb beteiligten Fachkräften wie auch die allgemeine Bewusstseinsbildung in der Gesellschaft über die Bedeutung der Erhaltung kultureller und architektonischer Vielfalt kann zu einem verantwortungsbewussteren Einsatz von KI führen.

Durch bewusste Anstrengungen und regulative Maßnahmen können wir sicherstellen, dass unsere gebaute Umgebung sowohl innovativ als auch repräsentativ für die kulturelle Vielfalt und Identität bleibt, die unsere Städte und Gemeinschaften einzigartig macht.

Und nun?

Die Künstliche Intelligenz bietet eine Fülle von Möglichkeiten, unsere Arbeitsweisen und Lebensräume zu verbessern, steht aber auch vor erheblichen Herausforderungen und ethischen Fragestellungen. Diese dunklen Seiten der Künstlichen Intelligenz unterstreichen die Notwendigkeit, technologische Entwicklungen mit ethischen Überlegungen und sozialer Verantwortung zu verbinden. Es bedarf eines kritischen Diskurses und konkreter Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung und Anwendung von KI das Wohl aller berücksichtigt und unbeabsichtigte Schäden minimiert.

Ein besonders kritischer Aspekt dabei ist meiner Meinung nach die Ausbeutung von Klickarbeitern, deren mühsame und schlecht bezahlte Arbeit oft im Schatten der Technologiefortschritte verborgen bleibt. Gerade in der Bau- und Immobilienwirtschaft zeigt sich, wie wichtig ihre Rolle ist, beispielsweise bei der Analyse von Satellitenbildern oder der Zuordnung von umfangreichen Datensätzen. Diese Arbeit wird oft unter prekären Bedingungen verrichtet, die dringend adressiert und verbessert werden müssen.

Uns steht es nun offen, diesen Herausforderungen entgegenzutreten. Durch faire Arbeitsbedingungen, angemessene Bezahlung und Anerkennung der Klickarbeiter können wir nicht nur die ethischen Grundlagen unserer technologischen Fortschritte stärken, sondern auch sicherstellen, dass die Entwicklung von KI nachhaltig und gerecht erfolgt. Es ist an der Zeit, dass Unternehmen und Gesellschaften gemeinsam Verantwortung übernehmen und für Transparenz, Gerechtigkeit und Respekt im Umgang mit allen Beteiligten sorgen. Denn auch das gehört zum Nachhaltigkeitsgedanken! Nur so kann die KI ihr wahres Potenzial entfalten, ohne dabei diejenigen zu übersehen, die im Hintergrund die Räder am Laufen halten.

Quellenverzeichnis:

Anguiano, D & Beckett, L. (2023). How Hollywood writers triumphed over AI – and why it matters, The Guardian, online

Barton, M.-C., Pöppelbuß, J. (2022). Prinzipien für die ethische Nutzung künstlicher Intelligenz. HMD 59, 468–481, online

Bodrožić-Brnić, K; Fitzek, H. (2023). Kreativität & Künstliche Intelligenz . Der Mensch als treibende Kraft der KI, Hrg. BSP Business and Law School – Hochschule für Management und Recht, Projekt Mittelstand-Digital Zentrum Zukunftskultur, online

BSI (2024). Deepfakes – Gefahren und Gegenmaßnahmen, Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, online

BMVU (2024). Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima, online

Deutscher Bundestag (2024). Ökologische Auswirkungen Künstlicher Intelligenz begrenzen. Parlamentarischer Beirat für nachhaltige Entwicklung — Ausschuss — hib 156/2024, online

Deutscher Ethikrat (2023). Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz, Stellungnahme, online

EU Parlament (2023). Künstliche Intelligenz: Chancen und Risiken, Veröffentlicht: 29.09.2020, letzte Aktualisierung: 20.06.2023 um 12:15 Uhr, online

Forschung & Lehre (2024). Entlastet die KI das Gehirn zu sehr, baut es ab, online

Karl, C. K.; Spengler, A.; Bruckmann, T. und Ibbs, C. W. (2018). Influence of automated building construction systems on vocational education and training In: The Future of Building Things: 35th International Symposium on Automation and Robotics in Construction and International AEC/FM Hackathon / International Symposium on Automation and Robotics in Construction ; ISARC 2018; 20.-25.07.2018, Berlin / Teizer, Jochen; König, Markus; Hartmann, Timo (Hrsg.) 2018, S. 236 – 243, online

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Lopez, P. (2021). Diskriminierung durch Data Bias Künstliche Intelligenz kann soziale Ungleichheiten verstärken, WZB Mitteilungen, Heft 171, 03/202, online

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Peterson, A. J. (2024). AI and the Problem of Knowledge Collapse, arxiv, Cornell University, online

Schweitzer, E. (2022). KI und Stadtentwicklung – Einsatzfelder künstlicher Intelligenz in der Stadtentwicklung, Fachbeitrag, Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) Referat RS 5 „Digitale Stadt, Risikovorsorge und Verkehr“, 06.04.2022, online

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Spiegel (2023). Training für künstliche Intelligenz – So sieht die Arbeit von Clickworkern aus, online

Tagesschau (2024). Weit, weit weg vom Silicon Valley, online

Schlagwörter: KI-Ethik, Klickarbeit, FairTech, digitale Gerechtigkeit, ZukunftDerArbeit, ZukunftBau, Datenschutz, nachhaltige Stadtentwicklung, algorithmische Vorurteile

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Künstliche Intelligenz und ihre dunklen Seiten [Blog-Beitrag]. 18.06.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Einfluss der Digitalisierung auf den Katastrophenschutz

Der eine oder andere wird bereits wissen oder gelesen haben, dass mir die Balance zwischen Beruf, Familie und Ehrenamt sehr wichtig ist. Da liegt es natürlich nahe, dass sich mein berufliches Treiben mit meiner ehrenamtlichen Tätigkeit bei der DLRG auch mal kreuzen. Und wenn ich mich schon um die Digitalisierung im Zusammenhang mit unserer gebauten Umwelt kümmere, ist es nur ein logischer Schluss, sich darüber Gedanken zu machen, was die Digitalisierung für die Resilienz von Bauwerken und schließlich für den Katastrophenschutz bedeuten kann. Die Digitalisierung revolutioniert die Art und Weise, wie wir Gebäude planen, bauen und instand halten. Ob z.B. mit Smart Home Komponenten in unseren vier Wänden (siehe dieser Beitrag) oder auch an unserem Arbeitsplatz (siehe dieser Beitrag). Die Digitalisierung ist gefühlt allgegenwärtig.

Da bleibt es nicht aus, dass die Digitalisierung auch im Bereich des Katastrophenschutzes neue Möglichkeiten zur Risikominderung und effizienten Krisenbewältigung eröffnet. In dem folgenden Beitrag möchte ich Ihnen fünf Aspekte aufzeigen, wie digitale Werkzeuge und Methoden dazu beitragen können, Bauwerke und Infrastrukturen resillienter und sicherer zu gestalten bzw. wie diese den Katastrophenschutz positiv beeinflussen können. Zudem werde ich Empfehlungen geben sowohl für Akteure und Entscheidungstragende und auch Vorschläge machen für die Weiterentwicklung der akademischen Ausbildung.

Unterschied zwischen Katastrophenschutz und Zivilschutz (ausführlich)

Der Hauptunterschied zwischen Katastrophenschutz und Zivilschutz liegt in den Zielen und dem Umfang der Maßnahmen.

Katastrophenschutz bezieht sich auf die Planung, Organisation und Durchführung von Maßnahmen zur Verhütung, Abwehr und Bewältigung von Katastrophen und schweren Unglücksfällen. Diese Maßnahmen werden oft von staatlichen oder lokalen Behörden und Organisationen durchgeführt und umfassen Notfallplanung, Rettungsdienste, Evakuierungen und Wiederherstellungsmaßnahmen. Der Fokus liegt darauf, das Leben und Eigentum der Menschen vor natürlichen oder von Menschen verursachten Katastrophen zu schützen und zu retten.

Zivilschutz hingegen konzentriert sich mehr auf den Schutz der Zivilbevölkerung in Kriegszeiten, einschließlich Maßnahmen gegen Bedrohungen durch militärische Angriffe oder terroristische Akte. Der Zivilschutz umfasst oft die Errichtung und Unterhaltung von Schutzräumen, die Ausbildung der Bevölkerung in Verhaltensweisen bei Angriffen und die Bereitstellung von Informationen über die Minimierung von Schäden durch Kriegseinwirkungen. In friedlichen Zeiten kann der Zivilschutz auch in die allgemeine Katastrophenvorsorge und -bewältigung eingebunden sein.

In Kurzform: Der Katastrophenschutz ist breit angelegt und deckt alle Arten von Notfällen ab, während sich der Zivilschutz speziell auf militärische Bedrohungen und deren Auswirkungen auf die Zivilbevölkerung konzentriert.

1. Digitale Modellierung und Simulation im Katastrophenschutz

Modellierung und Simulation ist im Zusammenhamg mit dem Katastrophenschutz nichts bahnbrechend Neues. Battelle, eine gemeinnützige, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsorganisation, hat z.B. eine Simulation genutzt zur Katastrophenmodellierung (AnyLogic, 2024). Ein weiteres Beispiel ist die Software viscloud (vrvis, 2024). Damit kann der Verlauf von Unwettern und Extremwetterereignissen simuliert werden. Durch den Einsatz von Building Information Modeling (kurz: BIM, weiteres dazu in diesem Beitrag) können beispielsweise sämtliche relevanten Daten eines Bauwerks digital erfasst, verwaltet und visualisiert werden. Damit kann ermöglicht werden, Hochwasserrisiken oder Auswirkungen von Erdbeben bereits in der Planungsphase zu identifizieren und zu berücksichtigen. So können etwa durch Simulationen verschiedene Szenarien durchgespielt werden, um die Resilienz eines Bauwerks gegenüber Extremwetterereignissen zu testen und entsprechend anzupassen. Denken wir noch einen Schritt weiter, hin zu Smart Cities, dann wird das Potential um ein vielfaches Größer.

Beispiel: In einer Stadt wird für die Planung und Optimierung einer Flutabwehranlage ein durchgängiges digitales Bauwerksmodell eingesetzt. Dabei werden verschiedene Hochwasserszenarien durchgespielt, um zu verstehen, wie sich Änderungen im Design der Anlagen auf die Sicherheit der angrenzenden Stadtteile auswirken würden. Wie wertvoll eine solche digitalisierte Planung ist, kann ich durch meine Erfahrung mit Rijkswaterstaat (Ministerium für Infrastruktur und Umwelt/ Niederlande) nur bestätigen.

2. Sensorgestützte Überwachungssysteme im Katastrophenschutz

Auch wenn es in vielen Städten bereits Videosysteme gibt, sind sie für den Katastrophenfall nur begrenzt geeignet. Im Katastrophenschutz werden sensorgestützte Überwachungssysteme (IoT – Internet of Things, Infos dazu in diesem Beitrag) in Zukunft eine zentralere Rolle spielen. Sie ermöglichen es, kritische Infrastrukturen wie Dämme, Brücken und Schutzanlagen in Echtzeit zu überwachen. Sensoren können Veränderungen wie Bewegungen, Risse oder Wassereintritte frühzeitig erkennen und Warnungen aussenden. Diese Daten werden in digitalen Dashboards aggregiert, mit welchen Entscheidungstragende schnell und fundiert reagieren können.

Beispiel: Dämme werden mit IoT-Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich relevante Daten erfassen, z.B. zur Wasserhöhe, Druckverteilung im Dammkörper und Bodenfeuchtigkeit. Diese Informationen helfen, vorzeitige Warnungen bei drohenden Dammbrüchen auszugeben und schnelle Evakuierungen einzuleiten. Eine Erweiterung der Sensoren über ein gesamtes Stadtgebiet kann den entsprechenden Behördern wertvolle Echtzeitdaten liefern über einen noch größeren Bereich und z.B. dabei helfen Einsatzkräfte frühzeitig für einzelne Gebiete zu disponieren.

3. Geoinformationssystem (GIS) im Katastrophenschutz

Mit Hilfe von Geoinformationssystemen (GIS) können verschiedene räumliche Daten zusammengeführt werden. Damit ermöglicht GIS-Technologie, geografische Daten und Risikoanalysen miteinander zu verknüpfen. Ein Beispiel einer solchen Entwicklung ist das NexSIS Projekt. In diesem wurden Open Source Lösungen zu einem komplexen GIS-basierten System kombiniert (Jobst & Sommer, 2022). Im Falle eines Hochwassers können zum Beispiel durch GIS ermittelte Daten dazu verwendet werden, Überschwemmungsgebiete genau zu kartieren und Evakuierungspläne zu optimieren. Solche Systeme sind besonders wertvoll für die Risikobewertung, die Vorbereitung von Präventionsmaßnahmen wie auch die Planung und Durchführung von Rettungseinsätzen.

Beispiel: Behörden und Hilfsorganisationen nutzen GIS-Technologie, um betroffenen Gebiete genau zu kartieren und die Logistik für Rettungs- und Hilfsmaßnahmen zu koordinieren. Solche Informationen wie auch die daraus generierten Karten werden immer relevanter für die Planung der Verteilung von Hilfsgütern und die Organisation von Rettungseinsätzen. Vor allem für Einheiten, die in ein fremdes Land entsendet werden, sind die lokalen Gegebenheit in der Regel unbekannt und eine schnelle Informationsbereitstellung hinsichtlich der räumlichen Lage wie auch der aktuellen Lagesituation ist für Rapid Deployment Units, wie z.B. dem FRB-Modul (Flood Rescue with Boats) von THW und DLRG elementar wichtig.

4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Katastrophenschutz

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) bieten Potenziale, Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen, welche für menschliche Entscheidungstragende nicht offensichtlich sind (einen Beitrag zu KI und Robotik finden Sie hier). So können beispielsweise Vorhersagemodelle für Wetterentwicklungen und Hochwasserrisiken verbessert werden. An der Friedrich-Schiller-Universität Jena wird beispielsweise an der Vorhersage von Extremwetter-Auswirkungen mit Hilfe von KI geforscht (Zeit Online, 2024). Doch nicht nur in der Vorhersage, auch in der Nachbereitung von Katastrophen kann KI eingesetzt werden. Das ist hilfreich, um Schäden schnell zu bewerten und die effizienteste Nutzung von Ressourcen für den Wiederaufbau zu planen.

Beispiel: Ein KI-gestütztes System, welches Daten von Wetterstationen und historischen Überschwemmungen analysiert, kann dabei helfen präzisere Vorhersagen über Hochwasserrisiken für eine Region zu treffen. Ein solches System ermöglicht es lokalen Behörden, frühzeitig Warnungen herauszugeben und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

5. Digitale Kommunikation und Informationsverteilung im Katastrophenschutz

Moderne Kommunikationstechnologien ermöglichen eine schnelle und breite Informationsverteilung während Krisensituationen (Wer ins Detail gehen möchte: Die grundlegende Vorschrift dazu ist die FwDV800, 2017). Plattformen und Apps können genutzt werden, um sowohl die Bevölkerung als auch die Einsatzkräfte in Echtzeit zu informieren und zu koordinieren. Die Einsatzkräfte müssen dann keinen Meldeempfänger mehr mitführen und auch die Nachalarmierung wird vereinfacht. Die Digitalisierung ermöglicht hierbei eine noch zielgerichtete Alarmierung, umfassendere Informationsweitergabe und effektivere Kommunikation zwischen allen Beteiligten. Für Einsatzkräfte gibt es verschiedene Anbieter, doch sollten Apps wie NINA und KATWARN heutzutage auf keinem Mobiltelefon mehr fehlen. Noch nicht installiert? Dann nach Lesen dieses Beitrags direkt nachholen!

Neben der Alarmierung ist die digitale Lageunterstützung ein weiterer wichtiger Bereich im Katastrophenschutz. Denn gerade die digitale Lageerkundung (siehe zuvor zum Thema GIS), die Analyse der Daten wie auch die Kommunikation (u.a. auch auf sozialen Netzwerken) stellt Behörden und Hilfsorganisationen vor eine große Herausforderung. Nicht ohne Grund haben Behörden und Organisationen eigens ausgebildete IuK- Teams (Information und Kommunikation). Beispielsweise das THW das Virtual Operations Support Team (VOST) oder die DLRG das Team Presse- und Medienarbeit (PuMa).

Beispiel: Der heftige Dauerregen mit Überschwemmungen und Hochwasser im Juli 2021 hatte dramatische Folgen in NRW. Dabei wurden mobile Apps und soziale Medien genutzt, um betroffene Bürgerinnen und Bürger über sich nähernde Gefahren zu informieren und Anweisungen zur Evakuierung zu geben. Diese digitalen Kanäle spielten eine wichtige Rolle bei der Reduzierung von Verletzten und Todesfällen. Zur Sicherstellung solcher Kommunikationskanäle muss jedoch auch daraufhin gearbeitet werden, dass entsprechende Netze wieder ad hoc in Stand gesetzt oder adäquat ersetzt werden können. By the way: Die Problematik der “unkontrollierbaren” freiwilligen Helfer lasse ich jetzt mal außen vor, muss aber auch immer mitgedacht werden.

Handlungsempfehlungen für Akteure und Entscheidungstragende

Durch Berücksichtigung der nachfolgenden Punkte können Akteure und Entscheidungstragende sicherstellen, dass die Vorteile der Digitalisierung effektiv zum Schutz der Bevölkerung vor Katastrophen genutzt werden können:

  • Integration von weiteren digitalen Tools in Frühwarn- und Entscheidungsunterstützungssysteme: Implementierung und ständige Aktualisierung von Bauwerksdaten, GIS und sensorbasierten Systemen zur Echtzeitüberwachung und -warnung. Zudem können weitere Technologien wie z.B. Drohnen, autonome Roboter und Virtual Reality/ Augmented Reality (VR/AR) in solche Systeme integriert werden. Herausforderung ist in dem Fall z.B. die Interoperabilität der Einzelkomponenten innerhalb eines Gesamtsystems.
  • Weiterentwicklung von Schulung und Weiterbildung: Kontinuierliche Weiterentwicklung von Aus- und Weiterbildungen wie auch regelmäßige Schulungen zur Sensibilisierung für Ingenieurinnen, Ingenieure, Architektinnen und Architekten. Desweiteren für Mitarbeitende in Katastrophenschutzorganisationen insbesondere hinsichtlich der Nutzung digitaler Daten und Modelle. Zur Unterstützung sollten digitale Lösungen bereits in Ausbildungsszenarien und Großübungen genutzt und intensiv auf ihre Nutzbarkeit getestet werden. Das Feedback sollte strukturiert gesammelt und den Entwicklerstudios zurückgespiegelt werden.
  • Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit: Stärkung der Zusammenarbeit zwischen Bauplanenenden, Bauausführenden, IT-Spezialisten und Katastrophenschutzorganisationen. Oder auch zwischen Personenkreise verschiedener Behörden und Hilfsorganisationen. Die Umsetzung von gemeinsam durchgeführten Planspielen ist hier eine besonders empfehlenswerte Methode. Eine Möglichkeit dafür bietet das Planspiel Einsatz in Grimhausen (Karl & Germes, 2023). Dabei kann nicht nur interdisziplinär ausgebildet werden, es ist auch möglich die Vorbereitung von Präventionsmaßnahmen wie auch die Planung und Durchführung von Rettungseinsätzen in verschiedenen Szenarien durchzuspielen, um die besten Optionen herauszuarbeiten.
  • Investition in Forschung und Entwicklung: Förderung von Forschungsprojekten, welche sich mit der Entwicklung neuer digitaler Lösungen für den Katastrophenschutz beschäftigen. Hier sind besonders politische Entscheiderinnen und Entscheider wie auch Fördermittelgebende gefragt, um Innovationen in diesem Bereich realisieren zu können.
  • Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit: Bei allem, was mit der Digitalisierung und der Verarbeitung von Daten zu tun hat, darf dieses Thema nicht fehlen. Die Gewährleistung der Sicherheit und der Schutz der gesammelten Daten muss Priorität 1 sein. Vor allem im Hinblick auf personenbezogene und andere sensible Informationen. Vor allem Daten von kritischen Infrastrukturen möchten wir nicht in falschen Händen wissen!
  • Optimierung der Krisenkommunikation: Ausbau digitaler Kommunikationskanäle und -mittel, um sicherzustellen, dass Informationen schnell, sicher und effizient an die beteiligten Akteure oder auch die betroffene Öffentlichkeit gelangen können. Dazu gehört auch die weiterführende Entwicklung, Beschaffung und Umsetzung von ad hoc Kommunikationsmöglichkeiten. Das heißt neben TETRA, Festnetz und Mobilfunk auch mobile Ad-Hoc-Netzwerke (MANet).

Empfehlungen für die akademische Ausbildung

Als Mitglied einer der jüngsten und größten Universitäten Deutschlands (Universität Duisburg-Essen) denke ich natürlich immer auch an die Ausbildung der nächsten Generation. Grundsätzlich müssen Universitäten die Integration digitaler Technologien verstärkt und kontinuierlich in ihren Studienplänen adressieren, um die zukünftigen Fach- und Führungskräfte auf die Herausforderungen und Möglichkeiten neuer Technologien frühzeitig vorzubereiten. Die jüngsten Entwicklungen zeigen, dass dort wo möglich, auch das Themenfeld des Katastrophenschutzes mit einbezogen werden sollte. Im Folgenden zeige ich Ihnen Beispiele, wie das in verschiedenen Formaten umgesetzt werden könnte.

Dabei sollte stets der Grundsatz “von Klein zu Groß” bzw. “vom Allgemeinen zum Besonderen” berücksichtigt werden, denn ohne die Vermittlung notwendiger Grundlagen wird es schwer fallen vertiefte Kenntnisse, Fähig- und Fertigkeiten aufzubauen. Bitte beachten Sie: Die Beschreibungen stellen lediglich Inspirationen dar und geben kein vollständiges Bild einer ausführlichen Studienmodulbeschreibung. Wer sowas braucht, kann mich gerne anschreiben 🙂

Grundlagen und erste Vertiefung

Einführung in digitale Bauwerkstechnologien
Dieses Studienmodul bietet eine Übersicht über grundlegende digitale Technologien wie BIM (Building Information Modeling), GIS (Geoinformationssysteme), IoT (Internet der Dinge), KI (Künstliche Intelligenz), VR/AR (Virtual und Augmented Reality) und ihre Anwendung in der Planung, Ausführung und Instandhaltung von Bauwerken.
Simulationstechniken im Bauwesen
Studierende lernen, wie komplexe Modellierungen und Simulationen durchführt werden, um die Auswirkungen von Naturkatastrophen wie Hochwasser und Erdbeben auf Bauwerke zu analysieren und entsprechende Anpassungen im Bauwerksdesign vorzunehmen.

Vertiefungen in GIS und KI

Geospatialtechnologien im Katastrophenschutz
Dieses Studienmodul konzentriert sich auf die Anwendung von GIS-Technologien zur Analyse und Visualisierung von räumlichen Daten, Risikobewertung und Erstellung von Evakuierungsplänen sowie zur Koordination von Rettungsmaßnahmen bei Katastrophen.
Künstliche Intelligenz in der Risiko- und Katastrophenanalyse
Dieses Studienmodul behandelt die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen und deren Einsatz zur Vorhersage und Analyse von Katastrophenrisiken, inklusive der Entwicklung von Algorithmen zur Optimierung von Bau- und Evakuierungsplänen.

Service Learniung Projekte

Neben solchen Studienmodulen sollten praxisorientierte Projekte im Sinne des Service Learning umgesetzt werden.

Praxisprojekt: Digitales Bauwesen und Katastrophenschutz
In diesem Studienmodul arbeiten Studierende mit Partnern aus dem Bereich des Katastrophenschutzes an realen Projekten, welche den Einsatz digitaler Technologien im Bauwesen und Katastrophenschutz umfassen. Das fördert praktische Erfahrungen und das Verständnis für die Komplexität der Einsatzgebiete und Dynamik der Einsatzlage.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit und Workshops

Für eine fachübergreifende Ausbildung sollten ebenso Projekte in Betracht gezogen werden, die Studierende mit unterscheidlichen fachlichen Expertisen und Fachkulturen aus verschiedenen Studiengängen zusammenbringen.

Interdisziplinäres Projekt: Bauingenieurwesen und IT
Dieses Studienmodul fördert die Zusammenarbeit zwischen Bauingenieur- und IT-Studierenden. Ziel ist es, gemeinsame Lösungen für die Herausforderungen im digitalisierten Bauwesen unter Berücksichtigung des Katastrophenschutzes zu entwickeln und zu implementieren.

Daneben können auch Workshops angeboten werden, in denen sowohl Studierende als auch bereits in der Praxis tätige zusammenkommen.

Workshop zu digitaler Innovation im Bauwesen
Workshop mit Gastvorträgen von Expertinnen und Experten aus dem Bauwesen, dem Katastrophenschutz und Technologieanbietern, um die neuesten Trends und Technologien vorzustellen und gemeinsam Lösungen für zukünftige Herausforderungen zu diskutieren.

Durch die Integration solcher Studienmodule in den Lehrplan können Universitäten einen wichtigen Beitrag leisten, um die zukünftigen Fach- und Führungskräfte nicht nur mit den neuesten technologischen Werkzeugen vertraut zu machen, sondern auch die kritischen Denk- und Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln, die notwendig sind, um in einer sich rapide verändernden Welt tragfähige Lösungen für die Sicherheit der Gesellschaft zu entwickeln.

Und nun?

Die effiziente Krisenbewältigung und die Erhöhung der Resilienz unserer gebauten Umwelt und inbesondere unserer Infrastrukturen kann durch den Einsatz digitaler Werkzeuge und Methoden verbessert werden. Die zunehmende Digitalisierung im Bauwesen bietet dabei auch vielseitige Chancen für den Katastrophenschutz. Durch den Einsatz digitaler Technologien können a) Risiken besser erkannt und bewertet, b) Krisen effektiver verwaltet und c) die Resilienz von Bauwerken und Infrastrukturen erhöht werden.

Es ist an der Zeit, dass wir die Chancen der Digitalisierung im Querschnittsbereich Bauwesen und Katastrophenschutz vollständig nutzen. Universitäten, Behörden, Unternehmen, Hilfsorganisationen und die Zivilgesellschaft müssen gemeinsam daran arbeiten, die Resilienz unserer gebauten Umwelt und insbesonderer der kritischen Infrastrukturen zu erhöhen und die Sicherheit der Bevölkerung zu gewährleisten.

Die Expertisen aus den verschiedenen Bereichen, ob nun aus dem Hauptamt oder dem Ehrenamt, müssen gebündelt und Synergien geschaffen werden. Entscheiderinnen und Entscheider müssen zunehmend auf digitale Innovationen setzen, in Bildung und Forschung investieren und die interdisziplinäre Zusammenarbeit über Fachgrenzen hinweg einfordern und finanziell fördern. Nur so können wir den Herausforderungen der Zukunft begegnen und eine sicherere und widerstandsfähigere Umwelt für alle schaffen.

Quellenverzeichnis:

AnyLogic (2024). Katastrophenschutz mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung, online

FwDV 800 (2017). Informations- und Kommunikationstechnik im Einsatz, online

Jobst, A., Sommer, F. (2022). Das NexSIS Projekt: Ein Open-Source GIS für den Zivil- und Katastrophenschutz, FOSSGIS Konferenz 2022: Online-Event, 09. – 12. März 2022, online

Karl, C. K., Germes, J. (2023). Planspiele für den Katastrophenfall : Sensibilisierung, Ausbildung und Professionalisierung von Fach- und Führungskräften Europäisches Planspielforum 2023, Heilbronn, Planspiel ausgezeichnet mit dem Deutschen Planspielpreis 2023 (3. Platz), online

vrvis (2024). Simulationssoftware viscloud, VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH, online

Zeit Online (2024). Forscher wollen Extremwetter-Auswirkungen mit KI vorhersagen, 05.01.2024, online

Schlagwörter: Katastrophenschutz, Digitale Transformation, Hochwasserresilienz, Flood Rescue with Boats, Krisenmanagement, Disaster Preparedness

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Einfluss der Digitalisierung auf den Katastrophenschutz [Blog-Beitrag]. 23.05.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar