BIM & KI - das neue Dreamteam?

Macht die Künstliche Intelligenz BIM-Manager und Planer demnächst überflüssig oder werden BIM und KI sogar das neue Traumpaar der Bauwelt? Das Bier: And Union „Friday“.

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Transcript

“Bim und KI wird dann zum Dreamteam, wenn der Mensch im Mittelpunkt steht und die KI zum Werkzeug wird.

BIM & BIM Hallo und herzlich Willkommen zu einer neuen Folge von BIM & Bier. Heute wird es mal richtig intelligent, aber auch irgendwie künstlich. Wir reden heute über KI im Bauwesen und ob sie zusammen mit BIM das neue Dream Team ist.

Dazu spreche ich heute mit meinen beiden Lieblingsformitas-Kollegen in alphabetischer Reihenfolge, Karas Flatten.

Bevor wir jetzt in dieses super intelligente Thema einsteigen, wäre es ganz gut, wenn unsere lieben Zuhörer erfahren, wer ihr denn seid. Deswegen stelle ich noch mal kurz vor, Karas.

Hi, ich bin Karas. Ich habe an der RWTH studiert, Wirtschaftsingenieurswesen. Und in dieser Zeit habe ich auch festgestellt, dass ich eine große Begeisterung für Technologie und Entwicklung im Generellen habe.

Und da sind natürlich so Themen wie Künstliche Intelligenz oder Blockchain, mal um ein anderes zu nennen, natürlich immer in meinem Fokus. Privat, ich spiele gern Klavier und bin sonst gerne auf Reisen.

“Ja, vielen Dank erst mal für die Einladung. Philipp Knollmann ist mein Name. Ich habe Umweltingenieurswissenschaften, auch an der RWTH studiert und schon immer Spaß daran gehabt, die Umwelt in Daten zu wiesen und mache momentan auch Softwareentwicklung und Themenbereich Künstliche Intelligenz bei der Formitas.

Also, der Karas ist auch bei der Formitas. Das ist hinterher einer bezweifelt. Aber heute sind wir ja quasi nicht als Formitas hier, sondern als drei Leute, die sich mit dem Thema KI schon beschäftigt haben.

Jeder sicherlich unterschiedlich tief. Die beiden sind hier, weil sie das schon länger, sich angucken, das ganze Thema. Und wir uns ja die Frage stellen, was können wir jetzt damit machen fürs Bauwesen?

Was ist das Besondere heute? Das sind eigentlich keine originären BIM-Themen, sondern es ist eigentlich ein globaleres Thema. Deswegen sind die beiden Kollegen Karis und Philipp auch aus unserem Bereich Digitale Transformation und nicht aus dem Bereich Bildeding Information Modeling.”

“Wir müssen natürlich noch kurz darüber sprechen, welches Bier wir heute trinken. Heute haben wir was sehr Schlichtes vom Optischen her ausgesucht, nämlich von And Union ‒ das Friday. Wer sich mit E-Pass beschäftigt, kennt das Bier sicherlich, weil das sicherlich im oberen Bereich engagiert, was das Geschmackliche angeht.

Das IPA ist natürlich wieder mehrfach gehopft, geht auch in eine tropische Zytus-Richtung, Bernstein-Farben, also das, was man so ein bisschen erwartet. Aber ich kann es nicht genau erklären, warum es ist einfach ein anderes Level an Craft Beer. Kommt in der roten Dose daher, wo einfach nur Friday draufsteht.

Und das witzige ist, finde ich, bei And Union, die haben halt ein Bier für jeden Tag gemacht. Und damit meine ich nicht, dass man jeden Tag das gleiche trinkt, sondern alle ihre Biere sind nach Wochentagen benannt. Jedenfalls die es aktuell so gibt.”

“Es gab auch mal ein paar Ausnahmen. Und man kann also das Wednesday trinken, man kann das Thursday trinken, man kann das Sunday trinken und so weiter. Und wen es interessiert, sollte sich auf jeden Fall immer durch die Woche durchtrinken, weil es ist wirklich beeindruckend, was die da geschaffen haben.

Und gehört zu den wenigen Bieren, wo ich finde, die auch aus einer Dose gut trinkbar sind. Und heute, ich glaube, die Kollegen haben sich alle eingeschränkt. Man kann es aber auch aus der Dose trinken.

Also kann ich nur empfehlen, And Union „Friday unbedingt ausprobieren.

Ja, ich trinke es übrigens aus der Dose.

Okay, wir haben uns natürlich im Zuge der ganzen GPD-Thematik mit diesem Thema auseinandergesetzt und uns vor allen Dingen die Frage gestellt, was davon macht man jetzt? Weil einfach nur losrennen macht dann auch nicht so viel Sinn. Und es gibt natürlich auch so gewisse Fallstricke bei dem ganzen Thema KI.”

“Aber vielleicht reden wir kurz drüber, was eigentlich dieses Thema KI für uns ist. Karis, was würdest du sagen, wie stellt sich das für dich dar?

Ja, das Thema KI. Es hat ganz, ganz viele Facetten. Ich glaube, wir hatten in der Vergangenheit, hatten wir in der Entwicklung einfach immer diesen sehr spezifischen Anwendungsfall von Künstlicher Intelligenz oder von Machine Learning, alles auf der Basis von diesen neuronalen Netzen.

Und das konnte man halt in jeden Anwendungsbereich reinziehen. Man konnte das auf der Ebene machen von Bewegungen. Man konnte das auf der Ebene machen von Vorhersagen, von Sentimenten, also von Empfindungen, wenn man einen Text analysiert.

Und da ist einfach insgesamt die Entwicklung jetzt dahingegangen, dass sich diese großen Sprachmodelle als der oder das Allgemeine in diesem ganzen Künstlichen Intelligenz-Thema herauskristallisiert haben. So gibt es jetzt nicht mehr einzelne Disziplinen, sondern die werden alle zusammengeführt in diese eine. Und ja, das ist für mich Künstliche Intelligenz aktuell große Sprachmodelle, Modelle mit Vorhersagen von Texten, würde ich es jetzt mal nennen.”

“Ja, genau, das ist es eigentlich. Also das Interessante ist ja wirklich die Zugänglichkeit über Sprache. Das macht natürlich, also das öffnet die Welt für all diejenigen, die erstmal mit dem Thema Programmierung nichts am Hut haben.

Also man kennt das aus dem Smart Home Bereich vielleicht. Da haben die Sprachassistenten, man kennt sie alle, Siri Alexa und Google Home und wie sie alle heißen. Die machen ja eigentlich das Gleiche.

Die schaffen die Möglichkeit, per Sprache einen Befehl auszuführen, ohne dass man weiß, wie man das der Maschine beinbringt. Da ist es jetzt die Sprache in Textform, man schreibt das rein und ich kriege irgendein Ergebnis, was ich dann so haben will. Was die meisten jetzt kennen, ist, dass man da irgendwas eingebt und diese KI sucht etwas, also macht praktisch schon eine Recherchearbeit.

Es gibt die Möglichkeit, sich Texte formulieren zu lassen. Das machen viele im E-Mail-Bereich, dass sie sagen, der und der Kontext, machen wir einen Text da draußen und er macht einen Text. Und dann gibt es dann so Spielchen, dass man sich dem Text auch in der Gedichtsform des 18.”

“Jahrhunderts schreiben lassen kann und solche Späße. Das ist ja erstmal irgendwie nett, um sich dem Thema zu nähern, aber damit kann man natürlich noch keine echten Mehrwerte erzeugen, die jetzt speziell für das Thema Bau ausschlaggebend sind. Da gibt es sicherlich andere Wegründe, sich damit zu beschäftigen.

Bevor wir da tiefer einsteigen, bei dem Thema KI gibt es natürlich ein Sicherheitsproblem aus meiner Sicht, weil wir natürlich hier über Modelle reden, die teilweise irgendwelchen Firmen gehören, die also auf ganz anderen Server unterwegs sind. Philipp, wie bewertest du das Thema Sicherheit bei den KIs, die gerade so unterwegs sind?

Ja, Thema Sicherheit ist auf jeden Fall ein kritisches, auch weil es teilweise auch um unternehmensrelevante Daten geht, mit denen dann KI-Modelle gefüttert werden sollen und auch datenschutzrechtlich relevante Daten und wenn diese Daten da beispielsweise das Haus verlassen, muss da schon definiert werden im Vorhinein, inwieweit mit diesen Daten umgegangen werden kann, inwieweit können da auch andere Unternehmen noch darauf zugreifen, unterliegen diese Daten beispielsweise Verschwiegenheitsklauseln, die verletzt werden könnten, wenn jetzt KI dann auch in Cloud-Plattformen eingesetzt wird.”

“Jetzt muss man sich ja fragen, warum sollte das jetzt ein Unternehmen, was im Bausektor unterwegs ist, sich da Sorgen machen. So könnte der sagen, ja, gib ihm doch das, was ich da frage oder das Wissen. Und dann, was soll da groß passieren?

Wer soll jetzt anhand irgendeiner Tür rausfinden, zu welchem Kunden das gehört? Das ist also das Thema Datensicherheit. Aber was ja viel schlimmer ist, ist eigentlich so der Bumerang, der zurückkommen könnte.

Wenn ich dem System praktisch beibringe, wie ich arbeite, wird es irgendwann das, was ich kann, für andere kostenlos anbieten, wenn man es so sagen kann, oder? Also das ist doch das Problem eigentlich.

Eben. Und man muss dazu auch sagen, es handelt sich ja häufig auch nicht um irgendwelche willkürlichen Datensätze, sondern schon um klar strukturierte Daten, die im Zweifelsfall auch schon ziemlich gut annotiert sind. Das heißt, da lässt sich jetzt beispielsweise beim Lageplan direkt Rückschlüsse darauf ziehen, zu was gehört dieser Lageplan.

Wenn man diese strukturierten Daten dann anderen, dann Start-ups oder Unternehmen zur Verfügung stellt, kann das natürlich durchaus kritisch sein.”

“Das Problem besteht wirklich darin, dass Daten, sobald sie in diese Modelle reinkommen, nicht mehr so richtig kontrolliert werden können, weil man das eben gar nicht kann. Das hängt halt mit der gesamten, mit dem Design dieser neuronalen Netze zusammen, dass man da nicht die Kontrolle, die volle Kontrolle hat. Was kommt da raus?

Und das beste Beispiel dafür sind eigentlich diese ganzen Chat-GPT Leaks, die wir so in den letzten Monaten beobachtet haben. Wenn Chat-GPT dann halt auf andere Sachen macht, die man nicht will, dass sie es machen, also die wir als gefährlich oder sonst wie einschätzen. Und das zeigt einfach die Unkontrollierbarkeit dieser Modelle.

Und in dem Moment, wo wir halt Daten liefern, damit sich ein anderes Modell damit trainiert werden kann, müssen wir davon ausgehen, dass diese Daten nicht mehr keinem Datenschutz mehr zugunterliegen.”

“Also du sprichst so was an wie diesen Samsungs Fall, wo anscheinend irgendjemand bei Samsung Baupläne in der GPT reingeschoben hat und leider ist es dann irgendwann aufgefallen und im Prinzip hat die Konkurrenz dann Zugriff auf diese Baupläne, wie sie geheim die jetzt waren, sei mal dahingestellt, aber trotzdem, also das muss einem halt klar sein, man schiebt das Ganze quasi für alle, für jeden in so ein System rein. Also das wäre die eine Seite. Die andere Seite ist, glaube ich, auch diese Frage der Urheberschaft, die ich auch schwierig finde.

Also wenn ich da jetzt, bisher reden wir darüber nur beim Thema Schule, was ist, wenn einer eine Arbeit schreibt und lässt die jetzt von einem KI-System schreiben, ist es dann noch seine Arbeit? Wo kommt überhaupt der Inhalt her? Wie soll ich denn da jetzt eine Zitierweise wählen?

“Was zitiere ich denn da? Chat-GPT oder was, also das ist ja im Baubereich auch extrem wichtig. Also wenn wir über ein Gebäude sprechen, dann ist es am Ende so, dass der Architekt die Urheberschaft für das Design hat und wenn jetzt einer anfängt, das zu kopieren im Sinne von einer Künstlichen Intelligenz, dann wird es halt irgendwie schwierig.

Ja, ich glaube, du hast absolut recht, also dieses Thema der Urheberschaft ist auch eins, was noch völlig unbeleuchtet ist. Also die rechtliche Lage dazu ist sehr unklar, die EU hat da versucht, einen Vorstoß zu machen. Aber ja, insgesamt sind die Tools, wo man jetzt AI einsetzen möchte um seinen Entwurf, um sein, was auch immer man für eine Planung macht, im Normalfall führt das ja dazu, dass man seine Daten teilen muss, ansonsten kann kein Modell irgendein Feedback liefern.”

“Und da es halt unklar ist bei den meisten Start-ups, wie diese Daten verarbeitet werden, beziehungsweise es fast schon üblich ist, dass diese Plattformen sich aufschreiben, hier alle Daten, die du hier reinlädst, die dürfen wir ohne Lizenz beachten zu müssen, also die dürfen wir royalty free, dürfen wir die einsetzen. Ja, und das...

Gib mir deine Daten, ich übernehme deinen Job dann.

Ist auch ein sehr guter Punkt, weil selbst bei sehr gutem Urheberschutzgesetzen in der EU, beispielsweise, wenn der User natürlich freiwillig, dann das Urheberrecht zu seinen Daten abgibt, weil das im Kleingedruckten von den AGBs von bestimmten Software oder Start-up vorhanden ist, dann kann das Urheberrecht dann noch so stark sein, weil die Sachen nun mal freiwillig dann aus der Hand gegeben wurden.

Und das Lümmere ist, dass es dann, wenn das passiert, meistens gar nicht diejenigen sind, die es verantworten, sondern es war irgendwie jemand anders, der meint, ich probiere das dann nochmal aus.”

“Nehmen wir einen weiteren Schluck aus der KI-Dose. Jetzt ist ja die Frage, KI hin oder her, was können wir da jetzt für die Bauwelt draus machen? Bauwelt besteht ja aus kreativen Prozessen, die immer über Kosten und Termine gesteuert werden.

Und unter der Oberfläche, die ja so wirkt, als würde man immer was Neues machen, sind darunter sehr, sehr viele repetitive Prozesse. Und damit auch sehr viele repetitive Fehler. Wo könnte man da jetzt ansetzen mit KI?

Ich weiß, wir haben schon ein paar Ideen und ein paar Ansätze. Und es gibt auch am Markt schon ein bisschen was. Karas, du hast dich damit auseinandergesetzt.

Was wäre für dich so der Highlight-Anwendungsfall vielleicht?”

“Ich bin tatsächlich so ein bisschen zwiegespalten. Ich glaube, aktuell sind die Modelle noch im Aufbau begriffen und wir sind noch nicht so richtig angekommen an den perfekten Use-Case und deswegen glaube ich, dass wir aktuell das stärkste Potenzial in diesem ganzen Entwurfsthema haben, also wo es darum geht, Bilder in Varianten darzustellen oder zu bearbeiten und weiterzuentwickeln. Das heißt, wir sind ganz früh in der Entwurfsphase von Gebäuden, wo man jetzt sein könnte auf Basis eines 3D-Modells, was ich gerade sehe, ich nehme einen Schnitt davon, lasse ich mir jetzt mal sieben C bis zehn verschiedene Varianten generieren.

Also ein Beispiel dafür, es gibt unterschiedliche Algorithmen, Stable Diffusion und Mid Journey sind so die, die glaube ich dafür am besten geeignetesten sind. Und mit diesen könnte man halt so eine Art Basisentwurf nehmen und den jetzt in zehn spezifischen, wie auch immer, Varianten weiter bearbeiten. Und ich glaube, das ist schon ein Kreativitätsboost für die Entwerfenden dort.”

“Die vielleicht auch einen gewissen, ja auch ein Ziel verfolgen, irgendwie einen gewissen Stil suchen. Und das wird denen viel Arbeit ersparen.

Ja, vor allen Dingen Varianten werden eigentlich im Baubereich selten wirklich bezahlt. Das heißt, die Honorierung ist da relativ schlecht. Und man beschränkt sich da immer auf weniger.

Und es werden aber immer viele gemacht trotzdem. Das ist natürlich eine Möglichkeit, sich sehr kostengünstig mit dem Thema auseinanderzusetzen. Das heißt aber, für die Vorstellungen wäre das zum Beispiel im Architekturbüro, würde jemand eben an einem Grundmodell arbeiten, könnte dem Ganzen textlich oder sprachlich verschiedene Parameter geben und dann die KI das Ganze durchspielen lassen.

Und das muss man ja auch sagen, desto öfter die Maschine das macht, desto mehr lernt sie, desto mehr Wahrscheinlichkeiten kann sie erzeugen. Und wenn du das sagst, nee, würdest du sagen, es ist anders?”

“Das hängt jetzt davon ab, wir können natürlich so ein Modell nehmen und dieses Modell mit Inhalten füttern und dann wird das auch in diese Richtung vorgelernt werden. Wenn wir das aber nicht wollen, wir können auch einfach nur ein sehr generelles Modell nehmen und immer nur Daten abfragen. Das heißt, es ist nicht so, dass man mit jeder Eingabe immer sofort das Modell anlernt.

Aber für jemanden, der sowas betreiben möchte im kommerziellen Sinne, ist das natürlich absolut ein gutes und generelles Ziel. Es ist natürlich absolut essenziell das zu tun, das trotzdem zu tun. Und deswegen heißt es nicht, ich arbeite jetzt ‒ also wir nennen ja diese Eingabe, nennen wir ja Prompt ‒ und wenn ich jetzt mit einem Bildgenerator arbeiten würde, dann würde ich meinen Prompt immer weiter verfeinern und immer weiter verbessern.”

“Das heißt aber nicht, dass das Modell danach unbedingt besser versteht, wer ich bin oder sonst irgendwas. Aber wenn ich jetzt dieses Modell mit meinen ganzen Entwürfen anlerne, dann kann ich auch spezifischere Ausgaben bekommen, die zu meinem Anwendungsverfahren gelassen sind.

Da kommen wir gleich noch auf das Thema. Das finde ich nämlich super spannend. Aber gucken wir uns vielleicht noch einen anderen Anwendungsfall an.

Also das wäre jetzt mal in der Entwurfsphase. Ich weiß, es gibt aber auch Anwendungsfälle, die einfach mehr im Projekt sind, Philipp. Wo wir auch schon irgendwie uns was zu angeguckt haben.

Ja, also ich finde allgemein auch das Thema Large-Language-Models sehr spannend. Und da gibt es auch unterschiedlichste Anwendungsfälle. Also man könnte sich beispielsweise ein Chatbot für BIM-Modelle vorstellen oder für Unternehmensdaten.”

“Chatbot, der dann vielleicht auch mit anderen Bots oder KI-Modellen verknüpft ist und dann so ein Vorhersage-Modelle durchführen kann oder auch Geschäftszahlen plotten kann oder allgemein Informationen auch zu Projekten ausgeben kann. Es gibt natürlich auch schon einige Tools, die beispielsweise dann Annotierungsleistungen übernehmen jetzt im Bereich Architektur und BIM. Und da auch auf jeden Fall eine Zeitersparnis in erster Hand für den User darstellen.

Aber natürlich auch immer damit verbunden sind, dass da Daten irgendwo hin transferiert werden, wo dann die entsprechenden Modelle angelernt werden. Ich glaube, wir sollten uns möglichst schnell dahin bewegen, sowohl sprachfähiger zu werden insgesamt als als Branche beim Thema KI, als auch mehr Modelle wirklich speziell auf unsere Use Cases zugeschnitten. Und im Zweifelsfall vielleicht sogar auf lokaler Basis, sodass wir da wirklich das Ein-

und Ausgehen der Daten sehr gut nachvollziehen können.”

“Okay, also das ist auf jeden Fall ein sehr wichtiges Thema, was jetzt mit dem Gesamtthema zu tun hat. Wie kann man es jetzt eigentlich als Unternehmen einsetzen? Wie kann man es auch datensicherheitstechnisch einsetzen, datenschutztechnisch einsetzen?

Und wie kann man es auch mit seinen Kunden einsetzen? Weil das kann ja auch ein großes Problem sein, wenn man jetzt über das nachdenkt, was Philipp gerade erzählt hat. Da kann man sich selber alle möglichen Rahmenbedingungen setzen und kann bestimmte Regeln im Unternehmen implementieren, die bestimmte Grenzen für KI setzen.

Aber am Ende sind da Kunden, die natürlich auch nochmal ihre Ansprüche an Datensicherheit haben. Und es kann sein, dass das mein ganzes Setup torpediert. Wie geht man jetzt damit um?

Also wir sind da unterwegs im Internet und da sind diese ganzen KI's jetzt kostenlos. Es ist jetzt gerade wieder eine Cloth 2, ist glaube ich seit gestern in den USA jetzt raus. Also das hört jetzt nicht mehr auf.”

“Das geht jetzt immer so weiter. Und wir wissen aber, eigentlich können wir die unternehmstechnisch alle nicht wirklich nutzen. Jedenfalls nicht sicher und vor allen Dingen auch nicht spezifisch angelernt.

So, was mache ich jetzt mit dem spezifisch angelernt? Caris hat eben schon gesprochen, dass man seine Designsprache hat, die man dann mit diesen Versionen entwickeln kann. Und so sehe ich es auch, macht das jedes Planungsbüro.

Das Planungsbüro hat seinen Stil, seine Art zu planen, zu bauen. Und wenn ich jetzt ein globales Modell nehme und da meine Sachen einspeise, dann wird es nicht meine Sprache sein, sondern es wird eine globale, gemixte Sprache sein. Also muss ich ja eigentlich eine Umgebung schaffen, wo ich zwei Sachen mitmachen kann.

Ich kann sichere Umgebungen machen, indem ich sie praktisch abgrenze vom Rest und kriege damit zweitens eine Umgebung, die in meiner Sprache funktioniert. Also die meine Designsprache zum Beispiel nach außen trägt. Wie können wir das jetzt machen?”

“Also das klingt ja so, da brauchst du riesige Serverlandschaften und du musst NVIDIA leer kaufen und sonst hast du keine Chance. Ist es so? Also muss ich jetzt NVIDIA kaufen, wo die Aktie jetzt gerade so gestiegen ist?

Nein, also ganz sicher nicht. Wir haben ja zum Glück eine Vielzahl von Cloud-Anbietern, die irgendwo in der Lage dazu sind, diese Hardware, wenn sie auch in On-Demand notwendig ist, bereitzustellen, also zum Beispiel AWS oder sonst was. Natürlich wieder mit dem gleichen Problem behaftet, weil wenn ich da jetzt Unternehmensdaten über so einen Server steuer, was wird da alles mitgelesen und so weiter.

Jedenfalls an der Stelle ist es aber so, dass wir zunächst eigentlich davon ausgehen können, AWS hat jetzt nicht wie ein Modell, was dir speziell anbietet, du gibst uns alle recht an deinen Daten, das steht da nicht drin bei AWS. Da steht dann halt drin, du kannst hier diesen Service nutzen.

Also AWS sind Amazon Web Services, den der eine oder andere kennt, den Begriff vielleicht nicht.”

“Darüber lässt sich solche Hardware sehr flexibel buchen und einsetzen. Jetzt der Weg vorwärts, wie könnte man das umsetzen, was du da gerade beschrieben hast, ist für mich heißt das, man muss sich natürlich mit dem, was es gibt an Modellen beschäftigen. Diese Modelle liefern halt genau diesen generellen Kontext.

Die sind alle, eigentlich das Ziel dieser Modelle ist meistens, möglichst generell zu sein, um danach so eine Art Fine Tuning zu erfahren und auf unseren Anwendungsfall angepasst zu werden. Das ist auch genau der Bereich, in dem wir uns bewegen müssen. Also für Unternehmen wird es wichtig sein, Modelle selbst mit ihren Daten anzutrainieren und zu betreiben, um einfach sicher zu gehen, hier wird nicht in irgendein großes Modell reingearbeitet, hier werden nicht alle meine IP-rechtlichen, also Intellectual Property-rechtlichen Daten irgendwie behandelt, so wie ich das jetzt nicht möchte.”

“Und deswegen führt, glaube ich, langfristig kein Weg darum herum, jedes Unternehmen wird sein eigenes Modell betreiben, was speziell auf seinen Use-Case angepasst ist, weil nur dann sichergestellt werden kann, dass diese Daten beim Unternehmen bleiben und das Risiko für das Unternehmen in der Zukunft ersetzt zu werden, damit das möglichst gering gehalten wird.

Ja, ich glaube, das ist so ein großer Angstpunkt für viele. Diese Vorstellung, dass da kommt jetzt so eine Maschine und die nimmt ihn an den Job weg, was die Maschine alleine eigentlich nicht kann. Aber das ist so die Gefahr, wo wir das jetzt erwähnt haben.

Also seht ihr das auch so, dass das die große Gefahr ist? Also es wird sicherlich Jobs geben, die davon betroffen sind. Ja, keine Frage.

Aber ist es global so? Weil ich weiß, als es um das Thema BIM ging anfänglich, vor sechs, sieben Jahren, wo das so richtig nach oben ging, war die große Angst der Architekten, dass sie jetzt ersetzt werden. Wir sind jetzt sieben Jahre weiter, es ist nicht eingetreten.”

“Es ist kein Architekt, deswegen ersetzt worden. Also ist jetzt die Gefahr bei KI real? Sagt ihr, ja, ja, morgen sind wir alle arbeitslos?

Ja, also ich glaube, die Antwort ist nicht ja oder nein, sondern die ist natürlich differenziert. Und die Gefahr besteht mit Sicherheit, dass man ersetzt wird, wenn man insbesondere dann, wenn man in einem Job ist, in dem man halt immer repetitiv das Gleiche tut und da auch nicht raus möchte. Ich glaube, das ist eigentlich eine Entwicklung der letzten 100 Jahre, dass sich Jobs immer weiter verändern.

Also wenn wir von einem Berufsbild reden, was es vor 100 Jahren gab, dann war das für 30 Jahre lang, war das, mindestens gab es das. Heutzutage wissen wir jetzt schon, es gibt Jobs, die hat man vielleicht 10 Jahre relevant oder so und dann sind sie schon wieder nicht mehr relevant. Das heißt, ich glaube, die Arbeitswelt wird sich durch KI verändern.”

“Ob sie uns ersetzen wird, ist unsere Entscheidung, wie wir damit umgehen. Wir müssen uns weiterentwickeln, um KI zu unserem Werkzeug zu machen und dann sind wir auch, glaube ich, nach wie vor unersetzbar.

Ja, absolut. Es gibt allerdings so Phänomene, das Phänomen der Bofrost-Mann, dem müsste es seit zwei, zehn Jahren mindestens nicht geben, aber es gibt den Mann immer noch. Also es gibt anscheinend auch Sachen, die halten sich einfach.

Genau, das führt eine Nische aus, ökologisch wertvoll.

Ja, aber da ist noch nicht mehr eine Nische. Also wer hat den Bedarf an dem Bofrost-Mann? Also ich habe noch nie eine Bofrost-Frau gesehen, deswegen sage ich jetzt Mann.

Den Bedarf habe ich noch nicht verstanden. Der Bedarf stammt aus der Zeit, als die Leute noch nicht jeder eine Tiefkühltruhe zu Hause hatten. Ist ja logisch.

Dann fährt ein Auto rum und kommt halt einmal die Woche und bringt Sachen, die eine Woche im Kühlschrank halten.”

“Aber vergleichsweise der Bedarf an Flink und Gorillas, das sind auch Sachen, die die Sachen liegen alle im Supermarkt und der ist 200 Meter weit weg. Ja, aber ich bin halt faul und deswegen... Aber wo bestellst du?

Also du musst dir das so vorstellen, die Analogie wäre, der Flink-Fahrradfahrer oder Fahrerin kommt zu dir gefahren, fragt dich, was du haben möchtest, fährt dann wieder und kommt ein paar Wochen später wieder und bringt es dir. So, und dann machst du natürlich nicht, du gehst in die App, klickst da drauf, die KI analysiert, was du die letzten zehn Mal gekauft hast, macht direkt die richtige Einkaufsliste und dann wird sie geliefert. Deswegen meine ich nur, also es gibt so Sachen, die verschwinden einfach nicht oder...

Du bist im Supermarkt und wir haben hier einen Supermarkt, der hat die normalen Kassen, die man so kennt, daneben hat er diese Selbstbedienungskassen. Die hat er bestimmt seit drei Jahren, die sind immer geschlossen, weil der Supermarkt offensichtlicher Meinung ist, die kann man nicht bedienen. Also es gibt so Sachen, die bleiben einfach, wie sie sind.

Die kannst du nicht ändern. Also du kannst KI kommen, wie sie will.”

“Das ist auch ein spannender Punkt. Ich denke, Gewohnheit ist auf jeden Fall eine sehr starke Kraft und vielleicht auch die Faulheit einiger Menschen und einige Veränderungen brauchen dann vielleicht doch etwas länger, als man dann vielleicht anfänglich erhofft hat. Auf der anderen Seite geht die Entwicklung natürlich immer weiter.

Und jetzt um das Ganze nochmal auf KI zu übertragen, da wird es bestimmt, also wir sind jetzt Mitte Juli 2023, in den kommenden Monaten werden ein Großteil der amerikanischen Hyperscaler, also Amazon, Google, Microsoft allen voran, ja auch ihre eigenen KI-Modelle immer weiter auf den Markt bringen. Und ich denke, viele Nutzer werden einfach aus Gewohnheit auch bei diesen Modellen bleiben, die vielleicht auch ganz gut funktionieren und im Zweifelsfall einen Teil der Datenrechte dann abgeben. Aber im Zweifelsfall auch nicht, je nachdem wie dann die Lizenzmodelle von Microsoft oder Amazon dann gestrickt sind.”

“Aber genau da ist eigentlich wichtig anzusetzen, nämlich dass wir und da nicht den gemütlichen, leichten Weg oder zu einfachen Weg, vermeintlich einfachen Weg gehen und uns einfach bei diesen großen Hyperscalern bedienen, sondern da wirklich noch die extra Kilometer laufen und eigene Modelle lernen, auch wenn es vielleicht etwas aufwändiger ist.

“Ja, ich glaube, das ist ein heeres Ziel, weil die berühmten Hyperscaler werden natürlich alles dafür tun, um das Gegenteil zu erreichen und das werden sie machen, wie sie es immer machen, nämlich geben die erst mal ein kleines Stückchen umsonst, dann probierst du und dann kannst du nicht mehr ohne. Also im Falle von Microsoft & Co wird es einfach so sein, die packen so ein KI-Ding in die E-Mail-Bereiche rein, ob jetzt Outlook oder was auch immer und dadurch werden die Leute es einfach nutzen, das gleiche in Word und ich weiß, ich habe jetzt schon ein Mail im Programm auf dem Handy, was so eine AI-Funktion hat, also oder KI-Funktion. Das wird, glaube ich, sich ganz klar durchsetzen, aber worauf wir uns fokussieren können bei der Frage, ja kostet uns die KI alle unsere Jobs, ist auf jeden Fall diese spezialisierten Anwendungen.

“Also auch irgendwelche Regelprüfungen im Bau, die heute sehr komplex sind und vor allen Dingen keine Änderungen vertragen. Bau heißt immer Umplanung, heißt immer Veränderung, heißt immer Anpassung und das ist immer ein Problem für diese ganzen Gewerke wie Brandschutz und so, die einfach dann ständig wieder geprüft werden müssen. Und so was kann, glaube ich, eine KI sogar wesentlich besser, weil sie exakt alle Inhalte kennt, also genau weiß, was muss eingehalten werden.

Und aber auch die Fähigkeit hat, zu interpolieren. Und das war bisher immer die Aufgabe des Sachverständigen, der musste möglichst alles im Kopf haben und konnte dann das, was er sieht, gegen die Regeln prüfen und dann praktisch einschätzen. Wenn ich mir jetzt vorstelle, da werden wir schneller, da werden wir flexibler, das heißt der Sachverständige verschwindet nicht, weil am Ende muss jemand nämlich, das vergisst man immer, die KI prüfen.”

“Das wird noch eine sehr lange Zeit so sein, weil die ist einfach komplett dumm. Also sie heißt zwar Künstliche Intelligenz, aber erst mal ist sie dumm. Das dauert halt sehr lange, bis sie intelligent ist.

Genau, der Prüfer ist sozusagen der, der langsam die KI anlernt, indem er immer weiter prüft, vielleicht mit Hilfe einer KI. Und dann ist er irgendwann überflüssig.

Ja, aber dann ist er in Rente. Genau, nur seine Kinder sind dann überflüssig. Das ist halt ärgerlich.

Nein, glaube ich nicht. Also ich glaube, bei allem, was da kommt, das ist wie bei allen Revolutionen, die es gegeben hat in dem Bereich. Also ich sage mal jetzt auf den Arbeitsbereich bezogen.

Es wird sich verändern, sonst werden wieder neue Sachen entstehen und andere Sachen entstehen. Und ich glaube, es ist ein sehr spannendes Feld. Und wir beschäftigen uns da sehr intensiv mit, weil wir glauben, das hat ein hohes Potenzial für uns, für unsere Kunden, für das Bauen an sich, das Bauen noch einfacher zu machen, das Bauen weniger fehleranfällig zu machen.”

“Und das sind genau die Ziele, die BIM immer verfolgt. Wir machen sicherlich noch eine Folge zu KI. Das war jetzt erstmal, um noch mal näher ranzukommen an das Thema.

Ich danke dir, Karis und dir, Philipp, fürs Mitmachen und drüber quatschen. Und vielen Dank fürs Zuhören. Bis zum nächsten Mal.

Danke, ciao!

BIM & Bier ist eine Produktion der Formitas AG. Unsere Musik-Tracks, New Front bei McKay Beats und Drop of Water in the Ocean bei Broke for Free. Habt ihr Fragen, Feedback oder einen Themenvorschlag?

Dann schreibt uns eine Mail an bimundbier at formitas.de und wir sehen uns dann wieder.”

Von BIM & Bier: BIM & KI - das neue Dreamteam?, 14. Aug. 2023
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