In einem Satz: AI ist im Bauwesen von einer Neuheit zum Thema jeder Kaffeepause geworden. Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob die Werkzeuge funktionieren, sondern wohin Ihre Projektdaten gehen, sobald Sie sie nutzen. Für die meisten BIM-Teams ist diese Antwort gerade vom Schreibtisch der IT auf ihren eigenen gewandert.
„Alle im Raum wollten AI. Niemand wollte etwas hochladen.“, BIM-Koordinator, Stuttgart
Vor einem Jahr stand AI in unseren Räumen kaum auf der Agenda. Im vergangenen Monat verschlang es jede Kaffeepause, und die Frage, die etwa zehn Sekunden nach jeder Demo folgt, ist nicht, ob die Werkzeuge funktionieren. Es ist die Frage, wo Ihre Daten landen, sobald Sie sie nutzen. Für die meisten Teams ist diese Antwort gerade vom Schreibtisch der IT auf Ihren eigenen gewandert.
Im vergangenen Monat war das Catenda-Team in Paris, Vilnius und Stuttgart: auf der Ausstellungsfläche der BIM World, in einem vollen Saal in Litauen und 150 Meter hoch auf der Aussichtsplattform des Stuttgarter Fernsehturms. Die Räume und die Getränke waren bei jeder Veranstaltung anders, aber ein Gespräch kehrte überall wieder, wohin wir auch kamen.
Willkommen zurück bei Common Ground. Wie zuvor ist dieser Newsletter dazu da, das zu teilen, was wir von BIM-Praktikern in ganz Europa hören, statt für das zu werben, was wir tun.
Vor einem Jahr waren die Menschen nicht gegen AI; die meisten hatten nur nichts Konkretes genug gesehen, um sich in die eine oder andere Richtung eine echte Meinung zu bilden. Jetzt hat sich das Gespräch geteilt.
Manche Teams, meist solche mit hoher digitaler Reife, stellen pointierte Fragen:
Die anderen Teams stehen an einem anderen Punkt. Sie haben die Demos gesehen und wissen, dass etwas kommt, aber sie wissen noch nicht, wie es ihren Arbeitsalltag berührt, und deshalb sind sie unsicher, was sie fragen sollen.
Wohin gehen die Daten? Vor einem Jahr landete diese Frage in einem Helpdesk-Ticket. Heute liegt sie auf dem Schreibtisch des BIM-Managers, die Antwort müssen Sie kennen, nicht die IT.
Für Generalunternehmer gibt es eine zweite Ebene: Die eigentliche Frage ist nicht, wo Sie Projektdaten ablegen können, sondern wohin der Auftraggeber sie überhaupt lässt.
Wenn Sie eine AI-Integration bewerten, stehen vier Fragen am Anfang:
Die ersten drei sind Grundvoraussetzungen. Die vierte entscheidet meist darüber, ob ein Pilotprojekt an den Start geht. Für Generalunternehmer unter strengen Vertraulichkeitsauflagen klärt sie oft, was möglich ist, bevor überhaupt eine technische Bewertung beginnt.
Die meisten Verträge behandeln die Verarbeitung durch AI noch gar nicht; in diesem Fall ist die sicherere Grundannahme, dass nichts erlaubt ist, solange es nicht ausdrücklich gestattet wurde.
Dieser Teil taucht in der Demo selten auf, doch er entscheidet darüber, ob ein Pilotprojekt jemals die Sandbox verlässt. Wenn ein Anbieter eine dieser vier Fragen nicht klar beantworten kann, werten Sie das als Nein, bis Sie eine klarere Antwort haben.
Das Muster, auf das sich Teams unserer Beobachtung nach einigen, ist das Model Context Protocol (MCP), zumindest vorerst.
Was ist MCP? Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, mit dem Sie AI-Werkzeuge mit Ihren bestehenden Systemen verbinden, etwa Ihrem CDE. Das bedeutet, Sie können das Modell wählen, das von der IT und von den Auftraggebern bereits freigegeben ist, ob Copilot, Claude, Gemini oder etwas anderes. Es fügt sich natürlich in unser Verständnis von BIM- & Datenkoordination und die offenen Standards hinter the open way ein.
Der Kern ist Kontrolle: MCP trennt das Modell von der Verbindung, sodass das Modell zu einer austauschbaren Komponente wird und nicht zu einer Lock-in-Entscheidung.
Letztes Jahr war es OpenAI, dieses Jahr dreht sich alles um Claude. Welches Modell in diesem Quartal die Benchmarks anführt, tut es im nächsten vielleicht nicht mehr. Das ist kein Grund zu warten, sondern ein Grund, mit dem Suchen aufzuhören.
Die führenden Modelle verbessern sich alle rasch, aber die Unterschiede zwischen ihnen sind geringer als der Unterschied zwischen einer IT-Freigabe und keiner. Wenn Ihre Organisation bereits eine Enterprise-Vereinbarung mit einem Anbieter abgeschlossen hat, nutzen Sie sie. Sechs Monate, in denen Sie für eine zweite Freigabe werben, weil ein Modell zwei Prozent besser abschneidet, sind sechs Monate, die Sie damit hätten verbringen können, zu lernen, was AI tatsächlich mit Ihren Arbeitsabläufen macht.
Die Werkzeuge werden vielfach vorgeführt und erprobt, doch die Einführung wird weniger durch die Leistungsfähigkeit als durch Data Governance begrenzt. Auf den jüngsten BIM-Veranstaltungen in Paris, Vilnius und Stuttgart war das wiederkehrende Hindernis nicht, ob AI funktioniert, sondern die Unsicherheit darüber, wohin die Projektdaten gehen, sobald sie genutzt werden.
Vier Fragen stehen am Anfang: wo die Daten verarbeitet werden, wer das Modell kontrolliert, was mit Ihren Eingaben geschieht, nachdem die Sitzung endet, und was der Vertrag des Auftraggebers erlaubt. Wenn ein Anbieter eine davon nicht klar beantworten kann, werten Sie das als Nein, bis er es kann.
Sie ist von der IT zum BIM-Manager gewandert. Vor einem Jahr war sie ein Helpdesk-Ticket; heute liegt sie bei der Person, die die Modelle betreut. Für Generalunternehmer ist die bindende Einschränkung oft der Vertrag des Auftraggebers und nicht die interne Richtlinie.
MCP ist ein offener Standard, um AI-Werkzeuge mit bestehenden Systemen wie einer gemeinsamen Datenumgebung (CDE) zu verbinden. Er erlaubt es Teams, jedes Modell einzubinden, das von der IT und den Auftraggebern bereits freigegeben ist, Copilot, Claude, Gemini oder ein anderes, ohne die Integration jedes Mal neu aufzubauen, wenn sich das Modell ändert.
Nein. Die Unterschiede zwischen den führenden Modellen sind geringer als der Unterschied zwischen einer IT-Freigabe und keiner. Wenn Ihre Organisation bereits einen Anbieter freigegeben hat, nutzen Sie ihn, und verbringen Sie die Zeit damit, zu lernen, was AI mit Ihren Arbeitsabläufen macht, statt für eine Alternative zu werben, die nur geringfügig besser abschneidet.
BIM-Einführungen scheitern selten am Anfang. Sie geraten später ins Stocken, in der Talsohle, in der die Arbeit zugenommen hat, der Nutzen sich aber noch nicht eingestellt hat. Warum die Einführung stockt, und zwei praxiserprobte Maßnahmen, um darüber hinauszukommen: Schützen Sie Ihre Champions und schaffen Sie die „Aha“-Momente.
Artikel lesenIm März 2022 erhielten Catenda (Norwegen), Ingecid (Spanien) und Createc (Großbritannien) den großen und langfristigen Auftrag, Software und Dienstleistungen für Rückbau und Abfallwirtschaft an Norwegian Nuclear Decommissioning (NND) zu liefern. Gemeinsam gründeten die drei Unternehmen das Konsortium ICCircle.
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