Wie Generative KI den Gebäudebetrieb auf ein neues Level hebt

Generative künstliche Intelligenz (englisch: Generative Artificial Intelligence, kurz: Gen AI) ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf Basis vorhandener Informationen und spontanen Vorgaben eigenständig neue Inhalte und Lösungen erzeugt – darunter Texte, fotorealistische Bilder, Videos oder Audioinhalte. Im Unterschied zu klassischer KI, die Muster erkennt und vordefinierte Aufgaben löst, erstellt Gen AI Lösungen, die zuvor nicht existierten.

Spätestens seit dem Durchbruch von ChatGPT ist klar: Die Technologie verändert unsere Arbeitsweise grundlegend. Die Immobilienbranche ist dabei keine Ausnahme: Laut einer aktuellen Trendumfrage von aedifion und Rueckerconsult setzen bereits 86 Prozent der befragten Unternehmen künstliche Intelligenz ein, und die Mehrheit nutzt generative Anwendungen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity.

Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch im nächsten Schritt. Einzelne Tools sind schnell im Einsatz, doch nur 27 Prozent der befragten Unternehmen integrieren KI systematisch in ihre Unternehmens- und Gebäudeprozesse über Plattformen, die auf eigene Datenquellen zugreifen können. Genau hier liegt das größte Potenzial: Wer Gen AI mit echten Betriebsdaten verbindet, kann Gebäude nicht nur analysieren, sondern gezielt verbessern.

In diesem Beitrag zeigen wir, welche Potenziale generative KI im Gebäudebetrieb heute schon eröffnet und worauf Eigentümer und Betreiber bei der Einführung achten sollten.

Was ist generative KI?

Generative KI geht über die Anwendungen klassischer KI hinaus. Während herkömmliche Systeme Daten analysieren, kategorisieren und zusammenfassen, erstellt Gen AI aus bestehenden Informationen und neuen Vorgaben völlig neue Inhalte in natürlicher Sprache. Dazu zählen beispielsweise Texte, fotorealistische Bilder, Videos oder Audioinhalte.

Möglich wird das durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs), die Wörter kontextualisieren und daraus kohärente Texte erzeugen können. Multimodal Large Language Models (MLLM) erweitern diese Fähigkeiten, indem sie verschiedene Datentypen gleichzeitig verarbeiten und erzeugen. Diese Fähigkeit macht generative KI zu einem wahren Produktivitätsbooster für nahezu jeden Wirtschaftsbereich.

Laut einer Studie der Unternehmensberatung McKinsey könnten Gen AI-Technologien weltweit einen jährlichen Produktivitätszuwachs von umgerechnet 2,4 bis 4,1 Billionen Euro ermöglichen.

In der Nutzungspraxis zeigt die weiter oben zitierte Trendumfrage jedoch ein deutliches Gefälle: 60 Prozent der Teilnehmenden nutzen KI bereits für strategische Analysen wie Portfolioanalysen, Marktrecherche oder ESG-Reporting. In der operativen Gebäudesteuerung, etwa beim Energiemanagement, bei Predictive Maintenance oder bei der Anlagenregelung, sind es dagegen erst 23 Prozent. Die Branche schöpft damit ihre vorhandenen Möglichkeiten nur teilweise aus. Die folgenden Beispiele sollen daher aufzeigen, wo der Unterschied zwischen generativer und “klassischer” KI liegt, und wie Eigentümer und Betreiber die Vorteile der Technologie optimal nutzen.

Generative KI vs. klassische KI : Was ist der Unterschied?

Klassische KI analysiert vorhandene Daten, erkennt bestehende Muster und löst vordefinierte Aufgaben. Im Gebäudebetrieb kann sie beispielsweise:

• große Mengen an Betriebsdaten in Echtzeit auswerten,
• vorausschauende Analysen durchführen,
• maßgeschneiderte Handlungsempfehlungen geben.

Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der Optimierung von Materialien und Gebäudeentwürfen über die bedarfsgerechte und vorausschauende Regelung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HLK) bis hin zur Entwicklung neuer Ressourcenkonzepte. Ein Beispiel dafür ist intelligentes Lastmanagement, bei welchem der Strombezug mit Hilfe spezieller Algorithmen gezielt gesteuert wird, um Kosten zu reduzieren und das Netz zu entlasten.

Diese herkömmlichen Anwendungen sind äußerst nützlich, aber in ihrer Anpassungsfähigkeit begrenzt. Was wäre also, wenn es einen digitalen Gebäudeassistenten gäbe, der nicht nur Informationen analysiert, sondern täglich neue Lösungen für die sich stetig ändernden Herausforderungen im Betriebsablauf entwickelt und in Echtzeit auf Anfragen von Asset Managern und Betreibern reagiert?

So funktioniert generative KI im Gebäudebetrieb

Durch den Einsatz generativer KI ist der digitale Copilot für den Gebäudebetrieb nicht mehr nur eine ferne Utopie, sondern bereits heute Realität. Und das funktioniert so:

Umfangreiche Datenquellen als Grundlage

Grundlage für den Einsatz generativer KI im Gebäude ist eine Cloud-Plattform, die kontinuierlich Betriebsdaten aus dem Gebäude erfasst, strukturiert und aufbereitet. Der KI-Assistent ist dabei direkt in die Plattform integriert und greift in Echtzeit auf diese kuratierte Datenbasis zu. Das Modell wird vom jeweiligen Softwareanbieter zunächst mit riesigen Datenmengen trainiert. Diese bestehen aus öffentlichen Quellen, wie beispielsweise:

• technischen Dokumentationen
• Betriebsanleitungen
• Bauplänen
• Sensorinformationen
• Datenbanken
• wissenschaftlichen Veröffentlichungen
• Erfahrungsberichten

Durch diese große Vielfalt an Datenquellen verfügt Gen AI über ein umfassendes fachliches Wissen, das weit über das hinausgeht, was herkömmliche KI-Modelle bieten - und auch die Branche erkennt dieses Potenzial zunehmend: 63 Prozent der Teilnehmer unserer Umfrage halten Echtzeit-Gebäudedaten für KI-gestützte Entscheidungen für wichtig oder sehr wichtig.

„Auf der technischen Seite brauchen wir Live-Daten aus den Objekten. Viele Informationen aus Wartung, Prüfung oder Betrieb werden heute noch mit hohem manuellem Aufwand erhoben. Gerade bei der anschließenden Auswertung dieser Daten kann KI einen großen Beitrag leisten: Wir können schneller erkennen, in welchem Zustand sich ein Objekt befindet, wie sich Energieverbräuche entwickeln und wo Handlungsbedarf besteht.“  Thomas Wiese, Technischer Objektmanager bei B&L Property Management

Interaktive Kommunikation via Chat oder Spracheingabe

Auf Basis dieser Informationen kann der digitale Gebäudeassistent dann auf sogenannte „Prompts“ – Eingabeaufforderungen in alltäglicher Sprache – reagieren. Über eine intuitive Benutzerschnittstelle, wie zum Beispiel ein Chatfenster, können technische Betreiberteams Fragen stellen oder konkrete Anweisungen eingeben.

Agentenbasierte Systeme entscheiden dabei selbstständig, welche zusätzlichen Informationen – etwa der aktuelle Anlagenzustand – aus der Datenbank abgerufen werden müssen. So beantworten sie nicht nur allgemeine Fragen, sondern lösen auch konkrete, aktuelle Probleme im Gebäude.

Beispiele:

• Wie stelle ich den korrekten Sollwert ein?
• Welche offenen Aufgaben stehen aktuell im Projekt an?
• Was sind die größten Optimierungspotenziale im Gebäude?
• Wie können diese Potenziale gehoben werden?

Maßgeschneiderte Vorschläge zur Betriebsoptimierung

Unmittelbar nach Erhalt der Frage greift das System auf das hinterlegte Wissen über das Gebäude zu, aktiviert die relevanten Informationen aus dem Trainingsbestand und gibt individuelle Empfehlungen:

Die Antworten sind präzise auf die Voraussetzungen im jeweiligen Gebäude zugeschnitten. Wenn der digitale Gebäudeassistent auf seine Antwort Feedback erhält, kann er diese neuen Informationen bis zu einem gewissen Umfang kontextbasiert in seine zukünftigen Antworten mit einfließen lassen.

Doch nicht nur das Facility Management kann von Gen AI profitieren. Auch für Asset Manager bietet die Technologie eine einfache und schnelle Möglichkeit, um über die Performance ihres Portfolios auf dem Laufenden zu bleiben:

Die Technologie dort einsetzen, wo Menschen ohnehin arbeiten

Moderne Cloud-Plattformen sind keine geschlossenen Systeme mehr – sondern offene Data Hubs. Bei aedifion gibt es deshalb zwei Wege, generative KI im Gebäudebetrieb zu nutzen:

1. Der aedifion AI Assistant

Mit dem AI Assistant von aedifion bekommen technische Betreiber und Asset Manager einen intelligenten Copiloten an die Hand, der direkt in der aedifion Plattform arbeitet. Er ist für alle gemacht, die dort täglich arbeiten, etwa technische Betreiber.

Seine Stärke ist die Tiefe: Nutzer finden alle Fehlermeldungen, Datenpunkte, Handbücher, Projektdokumente und Analysen an einem Ort und erhalten dadurch konkrete Unterstützung bei alltäglichen Entscheidungen im Immobilienbetrieb.

2. Der aedifion MCP

MCP steht für Model Context Protocol, ein offener Standard, über den KI-Assistenten an andere Systeme angebunden werden. Der aedifion MCP bringt die Daten aus der aedifion Plattform in die Unternehmens-KI, die ein Unternehmen ohnehin nutzt, etwa ChatGPT, Claude oder Langdock. Er ist für alle gemacht, die nicht immer direkt in der Plattform arbeiten, etwa das Asset Management, ESG-Verantwortliche, oder die Geschäftsführung.

Seine Stärke ist der Anschluss: Die Antwort geht direkt weiter, in den Bericht, die Vorstandsvorlage oder die Email an den Property Manager.

Damit eine allgemeine KI Gebäudedaten richtig liest, liefert der aedifion MCP nicht nur Zahlen, sondern auch die Regeln, nach denen sie zu deuten sind.

Beispiel: Eine grüne Ampel heißt dann „beim letzten Analysedurchlauf unauffällig“ und nicht „alles in Ordnung“. Die Kontrolle bleibt dabei beim Unternehmen. Das bedeutet, der Zugriff ist ausschließlich lesend, und jede Person sieht nur die Daten, für die sie ohnehin freigeschaltet ist. Kurz gesagt: Der aedifion AI Assistant arbeitet in unserer Umgebung. Der aedifion MCP arbeitet in der Umgebung unserer Kunden.

Die Beispiele zeigen, wie wichtig es ist, KI-Anwendungen nicht isoliert zu betrachten, sondern dorthin zu bringen, wo Menschen ohnehin arbeiten. Dabei geht es weniger um einzelne Tools als um die Frage, wie Arbeitsprozesse insgesamt funktionieren.

„Viele Menschen nutzen ChatGPT, Perplexity oder andere Anwendungen längst und vereinfachen damit ihre tägliche Arbeit. Der große Schritt steht aber noch bevor. Wir müssen die notwendigen Daten verfügbar machen und Organisationen so verändern, dass KI nicht nur einzelne Mitarbeitende effizienter macht, sondern ganze Prozesse. Erst dann können beispielsweise KI-Agenten strukturierte Aufgaben selbstständig übernehmen.“ Prof. Dr. Kunibert Lennerts, Professor für Facility Management am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Generative KI im Gebäude muss State-of-the-Art werden

Ob über den integrierten AI Assistant oder über den aedifion MCP in der eigenen Unternehmens-KI: Generative KI macht den Gebäudebetrieb schneller, effizienter und zukunftsfähiger. Angesichts wachsender Komplexität in der Technischen Gebäudeausrüstung und zunehmendem Fachkräftemangel ist Gen AI kein optionales Extra mehr. Sie ersetzt den Menschen nicht, sondern ist ein strategischer Hebel für bessere Entscheidungen und ein wettbewerbsfähiges Portfolio.

Die Unternehmen unserer Umfrage sehen das ähnlich: 77 Prozent der KI-Nutzer planen, mit der Technologie bessere Analysen und Entscheidungsgrundlagen schaffen und 67 Prozent die Qualität ihrer Leistungen steigern. Prozesse zu automatisieren nennen 50 Prozent als Ziel, Innovation und Ideenentwicklung 43 Prozent.

„Der Effizienzgewinn durch KI ist so groß, dass Unternehmen davon ausgehen müssen, dass Mitarbeitende solche Werkzeuge nutzen wollen. Deshalb sollten sie möglichst schnell geeignete Tools bewerten, sichere Lösungen bereitstellen und klare Regeln für Datenhaltung und Datenverarbeitung schaffen.“ Dr.-Ing. Johannes Fütterer, CEO von aedifion

Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr ob – sondern wie KI-ready ein Gebäudeportfolio bereits ist.