In der heutigen Zeit ist nahezu jedes Softwarewerkzeug, das als Ergebnis der direkten menschlichen Manipulation seiner Fähigkeiten Ergebnisse und Daten basierend auf einer bestimmten Eingabemenge generiert, als „automatisiert“ zu bezeichnen. Dies gilt auch für die BIM-Tools (Building Information Modeling), die Architekten dabei unterstützen, ihre Entwürfe zu entwickeln. Ein Architekt, der mit einem BIM-Tool arbeitet, behält die vollständige Kontrolle über den Datenkreationsprozess. Sie entscheidet, dass ihr Projekt Türen, Wände, Fenster und Böden benötigt, und erstellt diese Elemente digital, indem sie das BIM-Softwaretool anweist, diese zu generieren. Jedes dieser Elemente ist algorithmisch codiert, um bestimmte Eigenschaften zu besitzen; eine Tür hat beispielsweise eine spezifische, eingeschränkte Beziehung zu einer Wand und in diesem Sinne eine spezifische „tectonische Intelligenz“, die der Architekt beim Erstellen des Modells einsetzt. Der Prozess der Bereitstellung dieser Tür ist automatisiert, da sie sie in ihr BIM-Modell integriert, und ihre Darstellung in verschiedenen Modalitäten – wie Plänen, Ansichten, Schnitten, Details, Zeitplänen – wird automatisch für sie ausgefüllt.
Solche automatisierten Prozesse sind auch in den meisten traditionellen Softwaretools vorhanden, die Architekten heute nutzen. Bei der Suche nach Produktinformationen im Internet beispielsweise nutzt die Suchmaschine ein KI-gesteuertes System, das das, was sie als Maschine „gelernt“ hat, kombiniert. Es analysiert nicht nur die vorherigen Suchanfragen der Architektin, sondern auch ihre spezifischen Interessen, basierend auf einem Modell ihrer vergangenen Suchen und den daraus gezogenen Schlussfolgerungen. In diesem Zusammenhang wird die Produktsuche und all jene Tools, die heute auf AI/ML-Systemen basieren, zu einem „autonomen“ Prozess, der sich von der direkten Gestaltung der BIM-Daten unterscheidet.
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Architektur entworfen und gebaut wird, grundlegend. Sie schafft eine neue Generation von Ergebnissen, die auf immer größeren und besser organisierten Datensätzen basieren. Diese Entwicklung ermöglicht neue, autonome Möglichkeiten für Architekten, die im kommenden Jahrzehnt noch weiter ausgebaut werden. So könnte es in Zukunft beispielsweise möglich sein, dass die Codeprüfung – die heute noch ein manueller Prozess ist – durch ein KI-gestütztes Tool erfolgt, das digitale Modelle analysiert und die Übereinstimmung mit Baurechtsvorschriften prüft. Diese Protokolle, die einst die direkte Intervention des Designers erforderten, könnten in naher Zukunft weitgehend autonom ablaufen.
Ein weiteres Beispiel für die Automatisierung und den Einsatz von KI im Designprozess ist die Generierung und Erkundung von Designalternativen. In der Vergangenheit wurden solche Alternativen durch direkte Manipulation von Designinformationen erstellt, etwa durch die Verwendung von Kartonmodellen. Heute unterstützen Skripte diesen Prozess, indem sie es ermöglichen, bestimmte digitale Parameter eines Modells zu variieren, um verschiedene Lösungen zu generieren. Diese Skripte werden oft mit Analysewerkzeugen kombiniert, wie etwa der Energieanalyse, um die Ergebnisse zu bewerten und zu optimieren. Zukünftig könnte KI eine noch weitergehende Rolle spielen und Designalternativen eigenständig entwickeln, basierend auf definierten Parametern und Zielen.
Die Bauindustrie wird ebenfalls von autonomen Systemen revolutioniert, insbesondere durch den Einsatz von Robotern, die durch KI und Computer Vision gesteuert werden. Ein Beispiel hierfür ist der PictoBot, ein KI-gesteuerter Roboter, der zusammen mit einem menschlichen Supervisor Innenwände streicht. Solche Systeme könnten dazu beitragen, Bauaufgaben zu automatisieren, die bislang ausschließlich von Menschen durchgeführt wurden. Die Übersetzung der Entwurfsintention eines Architekten in konkrete Bauaufgaben, etwa das Streichen einer Wand, könnte durch computergestützte Intelligenz effizienter gestaltet werden.
Ein weiterer Schritt in diese Richtung ist die Automatisierung von Gebäudefunktionen. Das BIM-Modell eines Architekten ist nicht nur ein funktionaler Entwurf des Gebäudes, sondern umfasst auch die Leistungsziele der Systeme, die das Gebäude steuern – wie etwa Luft-, Wasser-, Abfall- und Signalversorgungssysteme. Diese Systeme können durch KI-basierte Echtzeitanalysen optimiert werden, um ihre Effizienz zu steigern, was nicht nur zu einer besseren Leistung des Gebäudes führt, sondern auch den Energieverbrauch und den CO2-Ausstoß reduziert.
Mit der zunehmenden Autonomie solcher Prozesse könnte sich ein positiver Kreislauf entwickeln, in dem KI-basierte Systeme zusätzliche Datenquellen generieren, die wiederum zur Optimierung der Bau- und Designprozesse beitragen. Dieses selbstverstärkende Datenmodell könnte zu einer signifikanten Steigerung von Produktivität, Effizienz und Effektivität in der Architektur führen. Der Schlüssel dazu wird jedoch sein, wie Architekten, Bauherren und andere Beteiligte digitale Informationen generieren und intelligent nutzen, um aus den riesigen Datenmengen tatsächlich nutzbares Wissen zu extrahieren.
Die Transformation, die wir in der Architektur erleben, wird von den fortschreitenden Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz getrieben. Die Verschmelzung von Automatisierung und Innovation wird den architektonischen Berufsstand in den kommenden Jahren tiefgreifend verändern. Wichtig ist dabei, dass die Branche proaktiv auf diese Veränderungen reagiert, die Möglichkeiten der KI aktiv ergreift und ein klares Verständnis dafür entwickelt, wie KI und Datenanalysen die Gestaltung von Gebäuden weiter optimieren können.
Wie Künstliche Intelligenz Architekturbüros zu neuen Geschäftsmodellen führen kann
Die Architekturwelt hat lange Zeit eine eher traditionelle Sicht auf den Wert von Dienstleistungen gehabt, die auf festen Stundensätzen oder Pauschalpreismodellen basierte. Doch mit der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Möglichkeiten für Architekten, ihre Rolle zu überdenken und innovative Geschäftsstrategien zu entwickeln. Anstatt nur auf bestehende Modelle zurückzugreifen, die durch den Einsatz von KI gefährdet sein könnten, könnten Architekten diese Technologien nutzen, um den Wert ihrer Arbeit neu zu definieren und zusätzliche Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.
Ein Ansatz, der in den letzten Jahren an der Yale University erforscht wurde, besteht darin, Studierenden beizubringen, die Geschäftsmodelle der Architektur mit dem Ziel zu hinterfragen, diese zu verbessern. In einem Kurs namens „Exploring New Value Propositions of Design Practice“ wird den Studierenden die Aufgabe gestellt, neue Geschäftsmodelle für Architektur zu entwickeln, bei denen der Wert von Architektur-Dienstleistungen nicht auf traditionellen Preismodellen beruht. Stattdessen wird erwartet, dass die vorgeschlagenen Modelle innovative Wege finden, wie Architekten für ihre Arbeit entlohnt werden können, ohne auf feste Honorare oder Stundensätze zurückzugreifen. Diese Herausforderung führt zu Ideen, die weit über die traditionellen Praxismodelle hinausgehen und den Weg für zukünftige Chancen ebnen können.
Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Kurs ist, dass neue Wertvorschläge für Architektur auf drei grundlegenden Strategien basieren können: Vertikalisierung, Unterstützung und Überbrückung. Bei der Vertikalisierung übernimmt der Architekt nicht nur seine traditionelle Rolle, sondern auch zusätzliche Aufgaben, wie zum Beispiel das Bauprojektmanagement. Die Unterstützung beinhaltet den Einsatz von spezialisierten Fähigkeiten und Technologien, um einen Beitrag zur Wertschöpfung in anderen Bereichen der Lieferkette zu leisten. Schließlich geht es bei der Überbrückung darum, dass ein Architekt durch die Schaffung von Verbindungen zwischen verschiedenen Sektoren des Bauprozesses einen Mehrwert schafft.
Falls KI die Nachfrage nach traditionellen architektonischen Dienstleistungen reduzieren sollte, bieten diese Strategien dennoch eine Möglichkeit, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, die nicht nur die Rolle der Architekten neu definieren, sondern auch den gesamten Bauprozess effizienter und innovativer gestalten. Ein Beispiel hierfür wäre die Einführung eines robusten, KI-unterstützten Entwurfsschemas, das auf vorgefertigte Bauweisen und industrialisierte Konstruktion abzielt. Ein solches Modell könnte es Architekten ermöglichen, Aufgaben wie Subunternehmermanagement oder sogar Bauleitung zu übernehmen, indem sie sich stärker mit den Methoden und Techniken der Bauproduktion auseinandersetzen.
Ein weiteres interessantes Beispiel aus der Praxis zeigt, wie KI-basierte Entscheidungshilfen genutzt werden können, um den architektonischen Entwurfsprozess zu verbessern. Architekten, die eine tiefe Expertise in einem speziellen Bereich wie der Gesundheitsarchitektur entwickelt haben, könnten KI-gestützte Systeme entwickeln, um Entwurfslösungen zu analysieren und zu generieren. Ein Architekturbüro, das sich auf den Entwurf von Krankenhäusern spezialisiert hat, könnte ein KI-Tool entwickeln, das auf globalen Daten basiert, um die optimale Anordnung von OP-Sälen zu ermitteln. Diese KI könnte dann nicht nur für ihre eigenen Projekte verwendet werden, sondern auch an andere Firmen verkauft oder als Dienstleistung angeboten werden, um die Effizienz und Qualität anderer Krankenhausbauten zu verbessern. Diese Art der Wissensweitergabe könnte ein neues, profitables Geschäftsfeld für Architekten darstellen.
Darüber hinaus könnten Architekten, die langfristige Beziehungen zu institutionellen Kunden pflegen, wie zum Beispiel Universitäten oder große Einzelhandelsketten, durch die Sammlung von Daten aus bestehenden Gebäuden und deren Betriebsabläufen wertvolle KI-Tools entwickeln. Diese Tools könnten nicht nur den Entwurfsprozess für zukünftige Projekte optimieren, sondern auch den Betrieb bestehender Gebäude verbessern, indem sie Energieverbrauch und Wartungskosten optimieren. In einem solchen Modell würde der Architekt weiterhin eine jährliche Servicegebühr erhalten, aber auch eine Beteiligung an den durch diese Optimierungen erzielten Einsparungen.
In diesem Zusammenhang hat das Unternehmen EskewDumezRipple ein innovatives Modell entwickelt, bei dem 2% der Honorare für post-occupancy Dienstleistungen reserviert werden. Hierbei handelt es sich um eine langfristige Zusammenarbeit, die darauf abzielt, kontinuierlich Verbesserungspotenziale zu identifizieren und umzusetzen, um die Qualität und Nachhaltigkeit der gebauten Umwelt zu erhöhen.
Was bei diesen neuen Geschäftsmodellen entscheidend ist, ist der Wandel von einem rein projektbasierten Modell hin zu einer langfristigen Partnerschaft mit dem Kunden. KI ermöglicht es Architekten, nicht nur ihre Entwürfe zu verbessern, sondern auch aktiv am gesamten Lebenszyklus eines Gebäudes teilzunehmen – von der Planung über die Ausführung bis hin zur Nutzung und Optimierung im laufenden Betrieb. Die Möglichkeit, durch datenbasierte Entscheidungen zur Steigerung der Effizienz und Nachhaltigkeit beizutragen, bietet Architekten nicht nur ein neues Geschäftsfeld, sondern auch die Chance, sich als langfristige Partner ihrer Kunden zu positionieren.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, den Architekten in diesem Kontext verstehen müssen, ist die Notwendigkeit, ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Es reicht nicht aus, sich auf bestehendes Wissen zu verlassen – vielmehr müssen Architekten ihre digitalen und technologischen Kompetenzen ausbauen, um KI effektiv zu nutzen und den Wert ihrer Arbeit kontinuierlich zu steigern. Auch die Fähigkeit, mit anderen Fachbereichen wie Ingenieuren, Bauherren und IT-Spezialisten zusammenzuarbeiten, wird immer wichtiger werden, da der Bauprozess zunehmend technologiegetrieben wird.
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