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 – und die Immobilienbranche ist dabei keine Ausnahme.

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.

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.

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:

Offene API-Integration vs. spezialisierter KI-Assistent?

Moderne Cloud-Plattformen sind keine geschlossenen Systeme mehr – sondern offene Data Hubs. Sie verfügen einerseits über einen integrierten KI-Assistenten und lassen sich bei bedarf aber auch über offene Schnittstellen (APIs) direkt von Enterprise-KI-Tools wie Microsoft Copilot oder Langdock abfragen.

Das bedeutet: Betreiber können zukünftig wählen, ob sie einen spezialisierten Gebäudeassistenten nutzen oder generative KI-Abfragen direkt in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung stellen – und erhalten in beiden Fällen Antworten auf Basis live erfasster, strukturierter Gebäudedaten.

Für viele Betreiber bleibt der integrierte KI-Assistent jedoch das Mittel der Wahl. Der Grund: Immobilienbetrieb ist komplex – mit vielen Stakeholdern, fragmentierten Dienstleisterstrukturen und heterogenen Datenquellen. Generische KI-Tools holen hier zwar auf, erreichen aber heute nicht die Antwortqualität, die kuratierte, gebäudespezifische Daten “aus einer Hand” ermöglichen.

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

Ob über einen spezialisierten KI-Assistenten oder eine offene API-Integration – 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 entscheidende Frage lautet daher nicht mehr ob – sondern wie KI-ready ein Gebäudeportfolio bereits ist.