Künstliche Intelligenz und das Bauen der Zukunft

In der Bauwirtschaft und im Handwerk trifft das enorme Potenzial der KI auf eine Branche, die bislang noch überwiegend analog und konventionell organisiert ist. Gleichzeitig befindet sich die Branche in unumkehrbaren Veränderungsprozessen, die direkte Auswirkungen auf Entwurf, Planung, Bau und Betrieb, Umbau, Sanierung, Rückbau und das Baustoffrecycling haben. Ein gewünschter wie wichtiger Nebeneffekt: Der Bauwerkslebenszyklus rückt damit stärker in den Mittelpunkt.

Er wird zukunftsfähig digitalisiert, ganzheitlich betrachtet und intelligent strukturiert. KI unterstützt hierbei bereits. Doch wo steckt die Baubranche in diesem „Change-Prozess“? Welche Entwicklungen zeichnen sich ab, welche KI-Tools stehen zur Verfügung? Um diese Fragen zu beantworten, müssen wir das Phänomen generative KI (GenAI) zunächst genauer betrachten, denn sie ist der Schlüssel für die breite Anwendung von KI beim Planen, Bauen und Betreiben.

Hype Cycle als Orientierungsmodell

Wenn sich eine neue, potenziell disruptive Technologie von der frühen Entwicklungsphase in eine breitere Marktwahrnehmung bewegt und erste wirtschaftlich erfolgreiche Anwendungen hervorbringt, wird immer wieder der sogenannte „Gartner Hype Cycle“ zitiert. Den gibt es natürlich auch für die generative KI (GenAI) [1]. Von einer international tätigen IT-Beratungsfirma Mitte der 1990er Jahre entwickelt, ist der Gartner Hype Cycle am einfachsten mit einer „Achterbahnfahrt für neue Technologien“ zu vergleichen. Kurz gesagt beschreibt er, wie unsere Begeisterung und Erwartungen mit der wachsenden Etablierung einer neuen Technologie schwanken.

Am Anfang steht in Phase 1 eine bahnbrechende Idee oder auch ein erstes Modell (Innovation Trigger). Medienberichte, Fachartikel und Konferenzen sorgen zu diesem Zeitpunkt für Aufregung, internationale Bekanntheit und Neugier. Phase 2 symbolisiert den Gipfel der überzogenen Erwartungen (Peak of Inflated Expectations), verbunden mit unrealistischen Versprechungen zu Potenzialen und Problemlösungsoptionen. Darauf folgt das Tal der Enttäuschung (Trough of Disillusionment): Die Realität kann nicht erfüllen, was Wunschvorstellungen suggerieren. Stagnation und Misserfolg stellen sich ein, neue, unbekannte Probleme tauchen auf. Phase 4 ist der Pfad der Erleuchtung (Slope of Enlightenment). In ihr reift die Technologie, sie wird verbessert, praktische und sinnvolle Anwendungen entstehen und es zeichnet sich ein klares Bild der Potenziale, Vorteile und Herausforderungen ab. Erste Erfolge stellen sich ein und die Technologie ist so weit entwickelt, dass sie in die breite Anwendung gehen kann. Das Plateau der Produktivität (Plateau of Productivity) stellt die 5. und finale Phase im Hype-Zyklus dar. Die betreffende Technologie hat sich in diesem Stadium flächendeckend etabliert. Sie ist im Alltag angekommen, bringt messbare Vorteile und ermöglicht nachhaltig erfolgreiche Geschäftsmodelle.

Zwischen Erwartungshaltung und Marktreife

Den einprägsamen und einfach zu verstehenden „Hype Cycle“ auf das Thema Artificial Intelligence, auf KI, angewendet, befinden wir uns aktuell irgendwo zwischen Gipfel (Phase 2) und dem Tal der Enttäuschungen (Phase 3). Das würde erklären, warum – trotz vieler positiver, vielversprechender und hilfreicher KI-Tools in einer digitalen Prozesskette – keine flächendeckende Etablierung in der Baubranche zu beobachten ist. Mit Blick auf die Kraftanstrengungen, GenAI wirtschaftlich zu machen, wird deutlich: Das funktioniert nicht so schnell, wie erhofft und ist dazu sehr teuer. Die enormen Investitionen in KI, das finanzielle Engagement großer Tech-Konzerne in den massiven Ausbau von Rechenzentren und Infrastruktur sowie die parallele Entwicklung eigener, aufwendiger KI-Lösungen untermauern das eindrucksvoll. Dazu ein paar Beispiele aus der jüngeren Zeit: Seit dem Jahr 2023 investierte Alphabet (Google) bisher über 3 Mrd. US-$ in das AI-Start-Up Anthropic [2]. Weitere Investoren sind u. a. Amazon (8 Mrd. US-$) und in nicht bekannter Höhe Apple, Microsoft und Nvidia. Ein weiteres, aktuelles Beispiel: Im Juni 2025 gab Mark Zuckerberg den Kauf von 49 % am KI-Spezialisten Scale AI für unglaubliche 14,3 Mrd. US-$ bekannt [3].

Als analytisches Modell ist der Gartner Hype Cycle nicht unumstritten. Und auch die Ähnlichkeiten der grafischen Kurve nebst der fünf Phasen, z. B. im Vergleich mit dem Dunning-Kruger-Phänomen, fallen auf. Es ist aber unbestritten, dass viele neue Technologien, die bereits fest in unserem Alltag verankert sind, zuvor die Phasen des Hype Cycles durchlaufen haben.

Globale KI-Dynamik: Talente, Macht und neue Akteure

Die rasante Entwicklung von KI wird nicht allein durch technologische Fortschritte bestimmt, sondern zunehmend durch die Verfügbarkeit hochqualifizierter Fachkräfte und geopolitische Rahmenbedingungen. Ein kleiner Kreis spezialisierter Entwicklerteams prägt heute maßgeblich das Innovationstempo, was zu einer starken Konzentration von Know-how bei wenigen Akteuren führt.

Gleichzeitig zeigen neue Anbieter, dass technologische Durchbrüche nicht zwingend aus den etablierten Innovationszentren kommen müssen. Entwicklungen wie das chinesische KI-Modell „DeepSeek“ verdeutlichen, dass alternative Ansätze und Rahmenbedingungen bestehende Marktannahmen infrage stellen können [4]. Amerikanische und europäische Tech-Unternehmen mussten teilweise zweistellige Kursverluste hinnehmen. Und mit dem KI-Agenten „Manus“ steht seit Frühjahr 2025 bereits der nächste leistungsstarke KI-Assistent aus China in den Startlöchern [5].

Die Menge von KI-Agenten wird in den kommenden Monaten (und Jahren) noch weiterwachsen. Davon ist auch deshalb auszugehen, weil viele Unternehmen weltweit in der Entwicklung individueller „AI Assistants“ stecken. Und über die wenigsten dieser Innovationen werden wir in 5 oder 10 Jahren noch sprechen. Die Evolutionsökonomik liefert den Rahmen, um die wahrscheinliche Durchsetzung von KI-Entwicklungen zu analysieren, jedoch erlaubt sie keine präzisen Vorhersagen. Stattdessen lassen sich anhand verschiedener Prinzipien (Adaptierbarkeit, Selektion, Replikation und Variation) Faktoren sowie Tendenzen identifizieren, die die Erfolgswahrscheinlichkeit von KI-Entwicklungen erhöhen.

Warnungen vor einer KI-Blase

Seitdem KI verstärkt in den Medien auftaucht und wachsenden Einfluss auf unseren Alltag nimmt, werden die kritischen Stimmen immer lauter. Zu Recht, denn dort, wo erhebliche wirtschaftliche Potenziale vermutet werden, entstehen erfahrungsgemäß auch Übertreibungen, spekulative Geschäftsmodelle und unrealistische Erwartungen – wie das Beispiel der Dotcom-Blase zeigt. So hat die Bank of England (BoE) im Oktober 2025 eine deutliche Warnung vor dem wachsenden Risiko einer „plötzlichen Korrektur” an den globalen Märkten geäußert. Die Notenbank sprach mit besonderer Besorgnis über die rasant überhöhten Bewertungen der führenden KI-Technologieunternehmen und identifizierte sie als kritischen Risikofaktor. Der überbordende Optimismus hinsichtlich des KI-Potenzials habe in den vergangenen zwölf Monaten zu einem massiven Anstieg der Unternehmenswerte geführt. So hat z. B. OpenAI seinen Wert mehr als verdreifacht (von 157 Mrd. US-$ im Oktober 2024 auf 500 Mrd. US-$ im Oktober 2025) und auch Anthropic verzeichnete einen immensen Sprung von 60 Mrd. US-$ im März auf 170 Mrd. US-$ im September 2025.

Zusätzlich zu den damit verbundenen wirtschaftsökonomischen Risiken warnt auch die Politik vor einer „drastischen Neubewertung von US-Dollar-Anlagen”. Dieses Szenario könnte eintreten, wenn die US-Notenbank Fed ihre Glaubwürdigkeit bei internationalen Investoren verlieren würde. Das Risiko hierfür „wächst durch die Angriffe Donald Trumps auf die US-Notenbank und die daraus resultierende Gefährdung ihrer Unabhängigkeit“, ordnet der britische Guardian im Oktober 2025 die Wahrscheinlichkeiten einer „AI Bubble“ ein [6].

Baubranche setzt global verstärkt auf KI-Technologie

Das Potenzial von KI-Tools für den Bausektor ist enorm. So schätzt das kanadisch/indische Marktforschungsinstitut Precedence Research die weltweite Größe des KI-Marktes im Bauwesen im Jahr 2025 auf 1,63 Mrd. US-$ (vgl. 2024: 1,21 Mrd. US-$) [7]. 2034 sollen es rund 20,62 Mrd. US-$ sein. Damit läge die jährliche globale Wachstumsrate (CAGR) bei fast 33 %. Dieser Ausblick ist realistisch und deckt sich mit anderen Schätzungen: Die Marktgröße von KI, allein in Nordamerika, überstieg im Jahr 2024 bereits 424 Mio. US-$ (35 % vom Globalmarkt) und wächst im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Rate von 32,77 %. Mit Blick auf die möglichen Anwendungsbereiche wird erwartet, dass das Cloud-Segment in nächster Zeit am schnellsten wächst.

Der aktuelle Markt wird dabei vor allem von großen, international agierenden Unternehmen dominiert, die KI-Werkzeuge intensiv und wertschöpfend einsetzen. Precedence Research prognostiziert, dass der asiatisch-pazifische Raum in den kommenden Jahren das größte Wachstum aufweisen wird. Die Gründe hierfür sind vor allem in der schnellen Urbanisierung, dem raschen Wachstum der Volkswirtschaften und den umfassenden Investitionen in die Infrastruktur zu sehen. In China, Indien und Japan wird KI bereits im Projektalltag genutzt, um die Effizienz in Bauprojekten zu steigern, die Baukosten zu senken und die Sicherheit auf den Baustellen zu erhöhen. Hinzu kommt der Ausbau der Ballungsräume zu Smart Cities und die Aspekte des nachhaltigen Bauens, was die KI-Einführung zusätzlich beschleunigt.

Auch Europa erkennt Nutzen von KI

Wie positioniert sich der Bausektor in Europa in Bezug auf den Einsatz von KI? Nach Nordamerika (35 %) und dem asiatisch-pazifischen Raum (29 %) liegt Europa mit 26 % auf Platz 3. Dies ist beachtlich, insbesondere vor dem Hintergrund, dass das Bauen in Deutschland, Österreich und in der Schweiz nach wie vor sehr analog ist und die Architekturbüros sowie Bauunternehmen sich mitten im digitalen Transformationsprozess befinden: Sie sind mit der fortlaufenden Digitalisierung ihrer Unternehmensprozesse und Projektabläufe beschäftigt.

KI unterstützt sie hierbei tatkräftig. 41 % der britischen Architekten setzen KI zumindest gelegentlich für ihre Projekte ein. Dies geht aus einer Umfrage des Royal Institute of British Architects (RIBA) von 2024 hervor [8]. 43 % der Befragten, die KI-Tools nutzen, gaben an, dass parallel dazu ihre Effizienz im Entwurfsprozess wuchs. Neben KI-Tools für Konzeption und Entwurf waren es vor allem die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben und die Verringerung des CO₂-Abdrucks von Projekten in Verbindung mit digitalen Bauwerkszwillingen, die in der Umfrage genannt wurden. Eine aktuelle Umfrage von Bausoftwarehersteller Bluebeam [9], der von einem unabhängigen Meinungsforschungsinstitut mehr als 400 Entscheidungsträger aus Architektur- und Ingenieurbüros sowie Bauunternehmen (u. a. USA, Kanada, UK und Deutschland) befragen ließ, zeigt eine noch größere Verbreitung: Fast drei Viertel der Befragten (74 %) gaben an, dass sie KI in mindestens einer Etappe oder sogar in mehreren Phasen ihrer Bauprojekte einsetzen. Jedoch äußern mehr als die Hälfte (54 %) von ihnen parallel die Besorgnis, dass gesetzliche Regulierungen fehlen, was den breiteren Einsatz von KI tatsächlich hemmt.

Die passenden Werkzeuge entwickeln

Die Umfragen in der Architektenschaft verdeutlichen zwei zentrale Problempunkte beim gezielten Einsatz von KI-Tools im Bauwesen: Zum einen die notwendige Entwicklung von Werkzeugen, die sich für die ständig wiederholenden (repetitiven) Aufgaben in einem Bauprojekt einsetzen lassen (Prüfung auf Normenkonformität oder das Einhalten von Nachhaltigkeitsanforderungen, Ausfüllen von Standardformularen, digitaler Abgleich von Soll- und Ist-Stand in der Projektplanung und -ausführung etc.). Auf der anderen Seite fehlt der rechtliche Rahmen zum Einsatz von KI in der Projektbearbeitung. Das hat vor allem Auswirkungen auf Haftung und Gewährleistung für die Planenden. Hinzu kommen Urheberrechtsfragen und undefinierte Nutzungsszenarien und -grenzen (ethisch und ökonomisch), z. B. für die Entwicklung eigener Algorithmen, die auf bereits vorhandenen KI-Modellen basieren. In all diesen Bereichen besteht derzeit noch ein erheblicher Klärungs- und Regelungsbedarf.

KI ist längst im Projektalltag angekommen

Dennoch ist festzuhalten, dass es längst nicht nur KI-Assistenten wie „ChatGPT“, „Copilot“ und „Gemini“ sind, die für Recherchearbeit verwendet werden oder Hilfestellung bei der Texterstellung geben. KI-Tools finden in allen Bereichen Anwendung, angefangen bei der Planung über das Bauen und Betreiben bis hin zu Sanierungs- und Rückbaumaßnahmen sowie Recycling und Wiederverwendung. Ein aktuelles Beispiel für ein KI-gestütztes Werkzeug ist der „AI Visualizer“. Er ist eine Erweiterung für die Planungssoftware „Archicad“, die Varianten eines Konzeptmodells erzeugt und hierfür die KI-Bildgenerierungstechnologie von „Stable Diffusion“ einsetzt. Das Tool kann auf der Basis von Textbeschreibungen somit vielfältige hochwertige 3D-Visualisierungen erstellen. Damit unterstützt es Planende vor allem in frühen Entwurfsphasen dabei, Optionen zu erarbeiten, abzuwägen, weiterzuverfolgen oder Ansätze zu verwerfen. Im Oktober 2025 folgte auf der Graphisoft Ignite Conference in Budapest mit der Vorstellung des „AI Assistant“ (Beta) ein weiteres Tool: Der in „Archicad“, „DDScad“ und „MEP Designer“ integrierte Chatbot beantwortet Fragen zu Werkzeugen, Prozessen und Funktionen. Zukünftig soll er eine Vielzahl von unterstützenden Aufgaben in der Architekturplanung übernehmen.

Um den Einsatz von KI-Werkzeugen im Bauwesen in den kommenden Jahren deutlich zu beschleunigen, muss der aktuelle Wandel, in technologischer sowie kultureller Hinsicht, schneller voranschreiten. Hierbei ist es von entscheidender Bedeutung, eine solide Grundlage für die Integration von KI zu schaffen. Ein wesentliches Zwischenziel stellt dabei die flächendeckende Einführung und Standardisierung von BIM dar. Die dabei gewonnenen, modellbasierten Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung intelligenter, KI-basierter Werkzeuge, die im Arbeitsalltag von jedem Architekturbüro eingesetzt werden können.

Wandel beschleunigen und Innovationsfreude fördern

Zudem ist eine Investition in Bildung und Qualifizierung unerlässlich, was durch den demografischen Wandel und die damit verbundenen großen Herausforderungen in der Baubranche begründet ist. Es ist essenziell, dass Fachkräfte in der Zukunft in der Lage sind, KI-Werkzeuge nicht nur zu bedienen, sondern auch deren Ergebnisse kritisch zu interpretieren.

Forschung und Politik spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle. Zum einen sind zielgerichtete Investitionen in KI-Anwendungen für den Bausektor wichtig, um a) innovative Lösungen zu entwickeln und b) ihre Praxistauglichkeit nachzuweisen. Parallel dazu sind regulatorische Rahmenbedingungen und Gesetze notwendig, die den Einsatz von KI im Bauwesen rechtlich absichern und gleichzeitig Innovationen fördern. Erste Anwendungen für eine größere Community aus Nutzern stehen zur Verfügung. Fachspezifische Lösungen und die langfristige Investition in tragfähige KI-Strategien von Bausoftwarekonzernen lassen weitere leistungsstarke Lösungen erwarten. Wichtig hierfür ist, eine Kultur der Offenheit für Innovationen zu schaffen. Dann kann das enorme Potenzial von KI im Bauwesen voll ausgeschöpft werden.