Künstliche Intelligenz bei Grundrissanalyse: So senkt sie Fehlerquote und steigert Nutzen

Stellen Sie sich vor, ein Architekturplan wird in Minuten auf Hunderte von Fehlern geprüft - von fehlenden Fluchtwegen bis zu unzulässigen Wandstärken. Kein Mensch schafft das in dieser Geschwindigkeit. Doch eine KI kann es. Und sie tut es bereits heute - mit einer Fehlerquote, die je nach Einsatzfall zwischen 3% und 45% schwankt. Was klingt wie Science-Fiction, ist Realität in deutschen Architekturbüros und Projektentwicklungen. Die Frage ist nicht mehr, ob KI bei der Grundrissanalyse Sinn macht, sondern wie man sie richtig einsetzt, ohne auf falsche Sicherheit zu verfallen.

Was KI bei der Grundrissanalyse wirklich kann

KI analysiert Grundrisse nicht wie ein Mensch, der nach Augenmaß und Erfahrung sucht. Sie rechnet. Sie vergleicht. Sie sucht Muster. Ein KI-System, das auf BIM-Daten und historischen Bauprojekten trainiert ist, kann in Sekunden prüfen, ob alle Brandschutzvorschriften erfüllt sind, ob die Fluchtweglängen gesetzlich zulässig sind oder ob die Barrierefreiheit korrekt umgesetzt wurde. Das sind regelbasierte Aufgaben - genau das, was KI besonders gut kann.

Laut Jan R. Krause, Experte für digitales Bauen, sind solche Aufgaben ideal für KI: „Sie können schnell überprüfen, ob alle Regeln beachtet sind - oder ob es innerhalb dieser Regeln noch interessante Varianten gibt.“ Das ist der echte Mehrwert: KI erzeugt nicht nur Fehlermeldungen, sie generiert auch alternative Lösungen. Ein Architekt entwirft einen Grundriss. Die KI prüft ihn, findet einen Konflikt mit der Lüftungsanlage, und schlägt automatisch drei alternative Raumaufteilungen vor - alle konform mit den Vorschriften, alle mit besserer Belichtung oder geringerem Materialverbrauch.

Ein konkretes Beispiel aus Stuttgart zeigt, wie das funktioniert: Ein Infrastrukturspezialist nutzt Drohnen, die täglich die Baustelle fotografieren. Die KI vergleicht diese Bilder mit dem digitalen BIM-Modell und meldet Abweichungen sofort - eine verlegte Leitung, ein falsch montierter Träger, eine zu enge Treppe. Im letzten Jahr hat das 650.000 Euro an Nachbesserungskosten eingespart. Kein Mensch hätte das rechtzeitig gesehen.

Die Fehlerquote: Von unter 0,3% bis über 80%

Hier kommt der Haken. Die Fehlerquote von KI ist nicht fest. Sie hängt davon ab, was sie tut. Bei der Erkennung von Ziffern auf Bildern - wie im MNIST-Datensatz - liegt die Fehlerquote bei unter 0,3%. Perfekt. Aber bei der Analyse von medizinischen Bildern? Da schwankt sie zwischen 8% und 83%. Warum? Weil die Daten, mit denen die KI trainiert wurde, schlecht oder unvollständig waren.

In der Architektur ist es ähnlich. Ein KI-Tool, das mit 10.000 sauber dokumentierten, fehlerfreien Grundrissen trainiert wurde, wird präzise arbeiten. Ein Tool, das auf Daten aus schlecht strukturierten Projekten gelernt hat, wird halluzinieren. Einige Startup-Lösungen, die Anfang 2024 auf den Markt kamen, hatten anfangs Fehlerquoten von bis zu 30%. Das lag nicht an der Technologie, sondern an den Daten. „Schlechter Input, schlechter Output“, sagt Wolfgang Kroll von Drees & Sommer SE. „Milliarden an Daten helfen nichts, wenn sie keine Struktur haben.“

Noch besorgniserregender: Die Fehlerquote von KI-Modellen insgesamt ist in den letzten 12 Monaten von 18% auf bis zu 45% gestiegen. Warum? Weil viele KI-Modelle jetzt auf Daten trainiert werden, die von anderen KI-Modellen generiert wurden - ein Phänomen, das Experten „KI-Verschmutzung“ nennen. Es ist wie ein Kopierer, der immer wieder ein Kopie einer Kopie macht. Jedes Mal wird das Bild unschärfer. Die KI lernt aus Fehlern, die sie selbst gemacht hat.

Warum KI besser ist als menschliche Planung - und wo sie scheitert

Ein menschlicher Architekt erstellt in einer Woche vielleicht drei bis fünf Entwurfsvarianten. Eine KI generiert in der gleichen Zeit bis zu 500. Eine KI kann 120 verschiedene Materialkombinationen bewerten - ein Mensch schafft drei oder vier. Die Materialoptimierung verbessert sich von einer Abweichung von ±25% auf ±7%. Die Projektlaufzeit sinkt von 420 auf 327 Tage. Das ist kein kleiner Vorteil. Das ist eine Revolution.

Ein Hamburger Projektentwickler hat durch KI-gestützte Analyse von 300 abgeschlossenen Bauvorhaben seine Fehlkalkulationen um 40% reduziert. Warum? Weil die KI Muster erkannte, die Menschen übersehen: Ein bestimmter Bodenbelag in Wohnungen mit Balkon führte in 78% der Fälle zu späteren Rissen - weil er bei Sonneneinstrahlung zu stark expandierte. Niemand hatte das dokumentiert. Die KI hat es aus den Rechnungen, Fotos und Wartungsprotokollen herausgefunden.

Aber KI versteht keinen Kontext. Sie erkennt, dass eine Wand zu dick ist. Sie weiß aber nicht, warum sie dort steht - ob es ein tragendes Element ist, ob es eine historische Konstruktion ist, ob sie aus Gründen der Denkmalpflege erhalten bleiben muss. Das ist der Punkt, an dem KI versagt. Sie kann keine Entscheidung treffen. Sie kann nur Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Jan R. Krause sagt es klar: „Die KI versteht nicht im menschlichen Sinn - sie berechnet Wahrscheinlichkeiten.“ Und das ist der entscheidende Unterschied. Der Mensch entscheidet. Die KI hilft.

Was braucht man, um KI erfolgreich einzusetzen?

Es gibt keine Wunderformel. Aber es gibt klare Voraussetzungen.

Erstens: Strukturierte Daten. Die Daten aus alten Projekten müssen in einem klaren Format vorliegen - nicht als PDF, nicht als handgeschriebene Notizen, nicht als unstrukturierte Fotos. Sie müssen in BIM-Systemen gespeichert sein, mit klaren Attributen: Material, Abmessung, Nutzungsart, Bauphase, Kosten, Fehlerhistorie.

Zweitens: Ein spezialisiertes Team. Drees & Sommer SE hat seit Mitte 2023 ein sechsköpfiges Team nur für KI-Themen im Bauwesen eingestellt. Kein Architekt kann nebenbei KI trainieren. Es braucht Experten, die verstehen, wie man Daten vorbereitet, wie man Modelle auswählt und wie man Ergebnisse validiert.

Drittens: Menschliche Kontrolle. Jede KI-Empfehlung muss geprüft werden. Die KI sagt: „Diese Wand kann weg.“ Der Architekt prüft: „Ist sie tragend? Ist sie historisch? Ist sie in der Baugenehmigung verankert?“ Das ist kein Nachteil. Das ist Verantwortung.

Viertens: Die richtigen Tools. Nicht jede KI-Software ist gleich. Die besten Tools wie die von edrawsoft.com gelisteten KI-Grundriss-Ersteller 2025 bieten nicht nur Grundrisse, sondern auch Simulationen: Wie viel Licht fällt in welchen Raum? Wie laut ist es bei offener Tür? Wie wirkt sich ein Windstoß auf die Belüftung aus? Das sind Funktionen, die menschliche Planer oft übersehen.

Die Zukunft: KI als Standard - aber nicht als Ersatz

Drees & Sommer SE prognostiziert: „KI wird in allen Leistungsphasen des Bauens Einzug halten.“ Das ist keine Prophezeiung. Das ist eine Beobachtung. Die Vorteile sind zu groß: weniger Fehler, schnellere Projekte, geringere Kosten, bessere Gebäude.

Aber die Zukunft gehört nicht der KI. Sie gehört den Menschen, die sie richtig nutzen. Die Architekten, die ihre Daten ordentlich halten. Die Bauherren, die bereit sind, in gute Software zu investieren. Die Ingenieure, die lernen, mit KI zu arbeiten - nicht gegen sie.

KI ist kein Wundermittel. Sie ist kein Magier. Sie ist ein Werkzeug - und zwar eines, das so mächtig ist, dass sie die gesamte Branche verändert. Aber wie jedes Werkzeug: Wenn man sie falsch benutzt, verletzt man sich. Wenn man sie richtig benutzt, baut man etwas, das besser ist als alles, was vorher da war.

Was Sie jetzt tun können

Wenn Sie in der Bauwirtschaft tätig sind, ist es nicht mehr Zeit, abzuwarten. Es ist Zeit, anzufangen.

• Prüfen Sie Ihre Daten: Haben Sie digitale Grundrisse in BIM-Format? Sind sie strukturiert? Wenn nicht: Fangen Sie an, sie zu organisieren.
• Testen Sie eine KI-Software: Nutzen Sie kostenlose Demos von Tools wie Drees & Sommer’s KI-Assistenten oder anderen Anbietern. Probieren Sie aus, wie sie Ihren aktuellen Entwurf analysiert.
• Sprechen Sie mit Ihrem Team: Wer versteht Daten? Wer kann sie vorbereiten? Wer kann die Ergebnisse prüfen?
• Setzen Sie klare Regeln: Wer entscheidet, was die KI vorschlägt? Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht?

Die KI wird nicht Ihre Arbeit übernehmen. Sie wird Ihre Arbeit verbessern. Und wer sie heute nutzt, wird morgen die besseren Gebäude bauen - schneller, günstiger, sicherer.