Künstliche Intelligenz verschiebt die Digitalisierung am Bau von „Dokumentieren und Koordinieren“ hin zu „Analysieren, Optimieren und (teil-)Automatisieren“. Grundlage bleibt dabei BIM: Erst strukturierte Modell- und Projektdaten machen KI im Baualltag wirklich wirksam – von Ausschreibung und Vergabe bis zur Baufortschrittskontrolle und dem späteren Betrieb.
BIM liefert den Datenpool – KI macht daraus Entscheidungen
Ein zentraler roter Faden ist die Rollenverteilung: BIM erzeugt früh einen umfassenden Daten- und Informationspool; KI (insb. maschinelles Lernen) nutzt diese Daten, um Muster zu erkennen, Vorschläge zu generieren und Entscheidungen vorzubereiten. Als besonders „KI-geeignet“ werden standardisierte, wiederkehrende Abläufe beschrieben – etwa im Ausschreibungs- und Vergabeprozess, wo datenbankgestützte Workflows bereits weitverbreitet sind.
Wo KI in BIM-Prozessen gerade konkret ansetzt
Die Anwendungen konzentrieren sich derzeit auf vier Felder entlang des Lebenszyklus:
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Planung/Entwurf: Automatisierung repetitiver Teilschritte, Variantenbildung und parametergestützte Optimierung (Generative Design). Der Nutzen liegt vor allem in schnellerer Variantenprüfung und geringerer „Vergessensquote“ bei komplexen Anforderungen.
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Ausführung/Baustelle: KI-gestützte Baustellenautomatisierung und Robotik werden als nächste Entwicklungsstufe adressiert – inklusive organisatorischer und technischer Hürden.
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Baufortschritt & Qualität: Bild-/Sensor-basierte Erkennung (z. B. Materialerkennung, Fortschrittskontrolle) und die Kopplung mit Modell-/Projektdaten werden als relevante Hebel für Effizienz und Qualität beschrieben.
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Betrieb & Instandhaltung: BIM-basierte Daten werden als Basis gesehen, um Betriebsszenarien zu simulieren und Instandhaltung vorausschauender zu planen – besonders dort, wo digitale Zwillinge über die Zeit mit Betriebsdaten „gefüttert“ werden.
Erfolgsfaktoren: klein starten, Kompetenz aufbauen, Datenqualität sichern
Die Quellen sind sich auffällig einig, dass der Engpass weniger die Algorithmen als die Organisation ist: Viele Unternehmen kämpfen mit unstrukturierten/isolierten Daten, fehlendem Kompetenzaufbau und offenen Fragen zu Haftung/Transparenz. Als pragmatischer Einstieg werden Pilotprojekte empfohlen (z. B. Dokumentation oder Bildanalyse), verbunden mit gezielter Weiterbildung und der Einbettung in eine übergeordnete Digitalstrategie (BIM, Datenmanagement, Automatisierung).
Branchensignal: KI wird „Mainstream-Thema“ – aber mit Realitätscheck
Dass KI inzwischen als Branchenthema „gesetzt“ ist, zeigen auch Formate wie die Online-Veranstaltung von BIM Deutschland (16.12.2025). Dort werden KI-Einsatzfelder explizit entlang des BIM-Prozesses diskutiert – inklusive automatisierter BIM-Datenauswertung, Optimierung von Bauabläufen sowie Anwendungen für Betrieb/Instandhaltung.
Parallel positioniert die digitalBAU KI als Leitthema und argumentiert mit erheblichen Effizienz- und Automatisierungspotenzialen – verweist dabei auch auf Markt- und Wertschöpfungsprognosen (mit dem Hinweis, dass der tatsächliche Mehrwert im Einzelfall schwer exakt zu beziffern ist).
Fazit: BIM bleibt das Rückgrat – KI wird zum Verstärker. Wer die Kombination ernsthaft nutzen will, braucht weniger „Tool-Hype“, sondern belastbare Datenstrukturen, klare Prozesse, messbare Pilotziele und Kompetenzen im Team.
Quelle: BIM Deutschland ; digitalBAU
