Künstliche Intelligenz in der Bau- und Immobilienwirtschaft

Vorwort der Herausgeber – heute Zukunft bauen
Vorwort und Danksagung der Herausgeber 

TEIL I: Grundlagen

1 Grundlagen und Evolution der ­Künstlichen Intelligenz
1.1 Einleitung: Warum KI jetzt relevant ist
1.2 Wichtigste KI-Ansätze und Meilensteine der KI-Entwicklung
1.3 Aktuelle Entwicklungen
1.4 KI, Gesellschaft und Verantwortung
1.5 Fazit und Ausblick: Wie KI nicht nur den Bau- und ­Immobiliensektor verändern wird
1.6 Literaturverzeichnis 

2 Künstliche Intelligenz auf solidem Fundament: Die Rolle von Daten
2.1 Daten: ein Begriff – viele Bedeutungen
2.2 Die Herkunft von Daten 
2.3 Auftretensformen: Daten in verschiedener Gestalt
2.4 Diverse Daten im Kontext von Bau und Immobilie
2.5 Eigenschaften von Daten – Verfügbar, qualitativ hochwertig und sensibel
2.6 Datenverarbeitung – Methodik und Infrastruktur 
2.7 Zusammenfassung

3 Agentic AI: Wenn Maschinen eigenständig denken und handeln
3.1 Die Evolution der Künstlichen Intelligenz: Drei aufeinander aufbauende Paradigmen
3.2 Tool Calling: Die Brücke zwischen Denken und Handeln 
3.3 Multi-Agenten-Systeme: Intelligenz durch Zusammenarbeit
3.4 MCP: Standardisierte Integrationen für die vernetzte Agenten-Welt
3.5 Marktdynamik zwischen Potenzial und Realität
3.6 Die transformative Kraft verstehen und meistern 
3.7 Literaturverzeichnis

4 KI-basierte Geschäftsmodelle – Evolution, Disruption, Zukunft
4.1 Der systematische Transformationsansatz 
4.2 Lösungen werden zu lernenden Organismen: Eine neue Ära der Wertschöpfung
4.3 Die fünf größten Business- und Rendite-Hebel durch KI 
4.4 Was Gründerinnen und Start-ups wissen müssen
4.5 Die Transformation etablierter Unternehmen durch KI
4.6 Outcomes statt Outputs
4.7 Hybride Mensch–KI-Teams: Das neue Betriebsmodell der Wertschöpfung
4.8 KI Regulatorik und Compliance. Globale Marktunterschiede
4.9 Literaturverzeichnis

5 Der Mensch in einer KI-geprägten Arbeitswelt 
5.1 Einführung
5.2 Wie wird sich KI in der Zukunft entwickeln?
5.3 Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
5.4 Die Rolle der Unternehmen in der Gestaltung der Beziehung zwischen Mensch und Maschine
5.5 Fallbeispiel zum Skills-Based Management: Eine Fachkraft aus der Immobilienbuchhaltung im Wandel 
5.6 Vier Schlüsselqualifikationen für den Umgang mit technologischem Wandel 
5.7 Was können Menschen neben Lernen proaktiv tun, um sich auf die Zukunft vorzubereiten? 
5.8 Fazit
5.9 Literaturverzeichnis

6 Digitale Infrastruktur: Das Fundament erfolgreicher KI-Anwendungen 
6.1 Einführung
6.2 Der Weg zur digitalen Infrastruktur – Schritt für Schritt zur KI-Reife 
6.3 Digitale Infrastruktur: Die Voraussetzung für ­Wertschöpfung durch digitale Mitarbeiter
6.4 Skalierung und Weiterentwicklung
6.5 Literaturverzeichnis

TEIL II: Bauwertschöpfung

1 Digitale Transformation der Planungsphasen und Wertschöpfungsketten 
1.1 Einleitung
1.2 Klassische Planungsphasen nach HOAI 
1.3 Digitale Werkzeuge in der Planung
1.4 Veränderungen der Planungsphasen durch Digitalisierung 
1.5 Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette
1.6 Frühzeitige Informationsverfügbarkeit und ­Entscheidungsfindung
1.7 Interdisziplinäre Integration und Zusammenarbeit 
1.8 KI als Antwort auf wachsende Komplexität
1.9 Neue Kompetenzen und Rollenbilder für Planende
1.10 Best Practices
1.11 Schlussfolgerungen und Ausblick
1.12 Literaturverzeichnis

2 Zukunft der Projektentwicklung: Frontloading und GenDesign
2.1 Ausgangslage
2.2 Lösung – Symbiose aus Methodik und GenDesign 
2.3 Praxisbeispiel anhand von rehub® 
2.4 Fazit 
2.5 Literaturverzeichnis

3 BIM trifft KI-Daten als Schlüssel
3.1 Daten als Basis der digitalen Transformation
3.2 Datenarten im Bauwesen: Strukturiert vs. unstrukturiert 
3.3 IFC und IDS: Strukturierte Daten für KI nutzbar machen
3.4 KI trifft auf Daten: Potenziale und Anwendungsbeispiele
3.5 Fazit und Ausblick
3.6 Literaturverzeichnis

4 KI in der Tragwerksplanung – Realität, Potenziale und Perspektiven
4.1 Einleitung – Der Wandel hat begonnen
4.2 Die Tragwerksplanung in ihrer heutigen Form – ein ­vielschichtiges Berufsbild
4.3 Zwischen Zeitdruck und Transformationszwang – die Realität der Tragwerksplanung
4.4 Was KI heute tatsächlich leistet – ein realistischer Blick auf die Werkzeuge 
4.5 Acht konkrete Anwendungsfelder – Wo KI die ­Tragwerksplanung konkret verändert
4.6 Grenzen und Voraussetzungen – wo KI an ihre Grenzen stößt
4.7 Was das für unser Berufsbild bedeutet – Tragwerksplanung im Wandel
4.8 Empfehlungen für Büros und Ausbildungsstätten – wie man jetzt handeln kann
4.9 Fazit und Ausblick – Wohin entwickelt sich die ­Tragwerksplanung?
4.10 Quellen

5 Moderne Künstliche Intelligenz für ­Baustatik und Tragwerksplanung
5.1 Historischer Abriss zu KI in Baustatik und ­Tragwerksplanung
5.2 Surrogatmodellierung und Parametrisches Entwerfen
5.3 Generative KI (GenAI)
5.4 Multimodale KI-Agenten für die Tragwerksplanung 
5.5 Zusammenfassung und Fazit
5.6 Literaturverzeichnis

6 KI in der Bauphysik: Mehr Effizienz in Planung und Betrieb von Gebäuden
6.1 Einleitung
6.2 KI als Werkzeug für die Bauphysik
6.3 Fazit und Ausblick
6.4 Literaturverzeichnis

7 KI in der Technischen Gebäudeausrüstung – Einsatzmöglichkeiten und Ausblick
7.1 Einführung
7.2 Herausforderungen
7.3 Datengrundlagen für den KI-Einsatz in der Technischen Gebäudeausrüstung 
7.4 Anwendungsfälle von KI in der TGA
7.5 Veränderungen im Büroalltag
7.6 Assistierende KI-Systeme 
7.7 Ausblick auf die nächsten Jahre 
7.8 Fazit

8 Flächen- und Raumdesign im Kontext Generativer KI 
8.1 Der Computer und die Generative KI als Werkzeuge zur Steigerung der Kreativität und Produktivität 
8.2 Paradigmenwechsel in architektonischen Gestaltungsprozessen
8.3 Anwendungsbeispiele aus Forschung, Entwicklung und Praxis 
8.4 Ausblick und Fragen
8.5 Hinweis zur Verwendung von KI bei der Texterstellung 
8.6 Literaturverzeichnis

9 KI im Bauprojektmanagement – Automatisierung administrativer Prozesse
9.1 Prozesse im Bauprojektmanagement 
9.2 Symbiose KI und Bauprojektmanagement
9.3 Use Case: Multimodale KI-Architekturen zur effizienten Datennutzung
9.4 Use Case: Bilderkennung, ML und DL für schnelle Datenerzeugung im Betrieb 
9.5 Das Zusammenspiel von Technologie und Mindset als strategisches Element im Bauprojektmanagement
9.6 Literaturverzeichnis 

10 Bauwertschöpfung durch autonome Herstellungsprozesse 
10.1 Einleitung 
10.2 Wertschöpfung im Bauwesen – Analoge und digitale Zusammenhänge 
10.3 Potenziale und Status quo zur Robotik auf Baustellen 
10.4 Fazit
10.5 Literaturverzeichnis

11 Künstliche Intelligenz bei Bauzulieferern: Praxisbeispiele und ­Zukunftstrends 
11.1 Einleitung
11.2 Zentrale KI-Einsatzgebiete
11.3 Langfristige Trends und Strategie 
11.4 Fazit
11.5 Literaturverzeichnis

12 KI als Hebel für nachhaltigere Materialien in der Bauwirtschaft
12.1 Einleitung: Nachhaltigkeit braucht Daten – und Daten brauchen KI 
12.2 Status quo: Manuelle Prozesse, verteilte Informationen, hohe Kosten 
12.3 Der KI-Hebel I: Datenextraktion und -strukturierung aus unstrukturierten Quellen – Das Potenzial von Large Language Models
12.4 Der KI-Hebel II: Automatisierte Materialaudits für Zertifizierungen – Intelligentes Lernen und Optimierung
12.5 Kontrolle durch Mensch und Maschine
12.6 Ein praktisches Beispiel: Wirkung in der Anwendung
12.7 Ausblick: KI als Schlüsseltechnologie für eine nachhaltige Transformation im Bauwesen 

13 LCA- und EPD-Entwicklungen mithilfe von Künstlicher Intelligenz 
13.1 Globales Erwärmungspotenzial (GWP – Global Warming Potential) 
13.2 Versauerungspotenzial (AP – Acidification Potential) 
13.3 Ozonabbaupotenzial (ODP – Ozone Depletion Potential)
13.4 Ressourcenverbrauch fossiler und mineralischer Rohstoffe (ADP – Abiotic Depletion Potential) 
13.5 Wasserverbrauch bzw. Wasserverknappung (Water Depletion/Water Scarcity Potential) 
13.6 Künstliche Intelligenz (KI) in LCA- und EPD-Prozessen
13.7 Ausblick

14 Einsatz von KI in der Vergabe von Bauleistungen nach VOB/A
14.1 Einleitung 
14.2 Grundlagen der HOAI und thematische Abgrenzung
14.3 Einsatz von KI zur Erzeugung einer Leistungsbeschreibung und Leistungsverzeichnis 
14.4 Status quo von Softwareprodukten zur Vorbereitung der Vergabe
14.5 Fazit und Ausblick
14.6 Literaturverzeichnis

TEIL III: Immobilienwirtschaft 

1 KI-gestützte Ermittlung des Zirkularitätspotenzials für Bestandsgebäude
1.1 Einleitung 
1.2 Stand der Forschung 
1.3 Methodik
1.4 Anwendung in Fallstudien
1.5 Fazit
1.6 Literaturverzeichnis

2 Daten statt Dokumente: Document Intelligence in der Immobilienwirtschaft 
2.1 Einordnung und Zielbild
2.2 Status quo und Schmerzpunkte
2.3 Fähigkeiten und Methodik moderner Document Intelligence
2.4 Operating Model, Architektur und Standards 
2.5 Reifegrad-Roadmap: Vom Dokument zum Datenprodukt 
2.6 Regulatorische Treiber und schlanke Guardrails 
2.7 Nutzenbilanz, Startpaket und Ausblick
2.8 Literaturverzeichnis

3 Smart Building
3.1 Definition
3.2 Anwendungsfälle 
3.3 Datenschnittstellen und -formate im Smart Building
3.4 Chancen und Herausforderungen von Smart Buildings
3.5 Nutzung von KI in Smart Buildings
3.6 Fazit und Ausblick 
3.7 Literaturverzeichnis

4 KI-Einsatz in der ­Immobilienbewertung und -analyse
4.1 Einleitung
4.2 Status quo der KI-Anwendungen in der ­Immobilienbewertung
4.3 Technologische Grundlagen und Methoden
4.4 Anwendungsfelder in der Immobilienbewertung 
4.5 Herausforderungen und Limitationen
4.6 Zukunftsperspektiven 
4.7 Regulatorische und ethische Aspekte 
4.8 Fazit
4.9 Literaturverzeichnis

5 KI-gestützte Analyse von Grundstücks- und Gebäudepotenzialen
5.1 Ausgangslage und Perspektive: Warum KI zur ­Schlüsseltechnologie werden kann 
5.2 Daten als Fundament: Was KI braucht, um Potenziale zu ­erkennen
5.3 Rahmenbedingungen: Warum Politik und Standardisierung entscheidend sind 
5.4 Von der Theorie zur Praxis: KI-gestützte Analyse mit syte
5.5 Fazit und Ausblick
5.6 Literaturverzeichnis 

6 Künstliche Intelligenz in Immobilientransaktions- und -investmentprozessen
6.1 KI-Anwendungen entlang des Immobilieninvestmentprozesses
6.2 Fazit
6.3 Literaturverzeichnis

7 KI im Facility Management
7.1 Potenziale und Anwendungsfelder von KI im Betrieb von Immobilien
7.2 Herausforderungen beim Einsatz von KI im Betrieb
7.3 Ausblick und Perspektiven
7.4 Literaturverzeichnis

8 Wie KI datenbasiertes Marktverständnis möglich macht
8.1 Ausgangslage: Fragmentierung als strukturelles Problem 
8.2 Chancen eines datenbasierten Marktverständnisses 
8.3 Daten und KI: Potenziale und Grenzen
8.4 Von der Datenarchitektur zur Marktintelligenz 
8.5 Literaturverzeichnis

TEIL IV: Implementierung & Ausblick 

1 Wie man eine digitale Transformation erfolgreich gestaltet 
1.1 Phase 0: Die Bereitschaft zur Veränderung herstellen
1.2 Phase 1: Warum überhaupt Veränderung? 
1.3 Phase 2: Wie sieht Veränderung aus? 
1.4 Phase 3: Wie setzen wir die Veränderung um?
1.5 Phase 4: Wie behalten wir die Veränderung bei?
1.6 Fazit: Transformation als Führungsaufgabe und Systemfrage
1.7 Literaturverzeichnis

2 Mit aktivem Change Management den ­KI-Ausbau planen und steuern
2.1 Die zentralen Komponenten des Change Managements und ihre Wechselwirkungen
2.2 Die operative Umsetzung als Zusammenspiel der Komponenten Wollen, Können und Dürfen
2.3 Werkzeuge und Best Practices
2.4 Abschließende Worte
2.5 Literaturverzeichnis 

3 KI in der Immobilienwirtschaft: Datenrisiken und KI-Sicherheit
3.1 Einleitung 
3.2 Rechtliche und ethische Risiken beim KI-Einsatz in ­der ­Immobilie
3.3 Regulierungsrahmen in Deutschland und Europa
3.4 Best-Practice-Empfehlungen für einen sicheren und ­verantwortungsvollen KI-Einsatz
3.5 Fazit und Zusammenfassung

4 Kostenfreie KI-Anwendungen für die Bau- und Immobilienwirtschaft
4.1 Projektentwicklung
4.2 Planung
4.3 Bauvorbereitung
4.4 Bauausführung
4.5 Fertigstellung und Übergabe – die Schlüsselphase für Qualität und Nachhaltigkeit
4.6 Nutzung/Betrieb
4.7 Rückbau/Recycling/Kreislaufwirtschaft
4.8 Allgemeine KI-Tools
4.9 Ausblick und Schlussbetrachtung
4.10 Literaturverzeichnis

Ausblick
Stichwortverzeichnis
Autorinnen und Autoren