Schlagwort: kuenstliche intelligenz

  • Mehr KI löst keine Datenprobleme

    Mehr KI löst keine Datenprobleme

    Der Irrtum beginnt mit der Investition
    Es ist ein vertrautes Muster: Ein Unternehmen erkennt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, sichtet Lösungen, wählt ein Tool – und startet. Die Erwartung: Die neue Technologie räumt bestehende Datenprobleme irgendwie aus dem Weg. Die Realität: Sie tut es nicht. Sie macht sie sichtbarer.

    Das ist kein Zufall. Es ist die Konsequenz einer falschen Reihenfolge.

    Daten werden gesammelt – aber nicht nutzbar gemacht
    In den meisten Immobilienunternehmen sind Daten vorhanden. Objektdaten, Mieterdaten, Betriebskennzahlen, Wartungshistorien – sie existieren. Das Problem ist nicht ihre Abwesenheit, sondern ihre Verfassung. Sie liegen verteilt über Systeme, sind inkonsistent gepflegt, widersprüchlich definiert oder schlicht nicht miteinander verknüpfbar. Für dieselbe Kennzahl existieren mitunter drei verschiedene Versionen – in drei verschiedenen Systemen.

    Wer unter diesen Bedingungen ein KI-Modell aufsetzt, bekommt keine Antworten. Er bekommt Ausgaben, die bestehende Unschärfen verstärken – automatisiert und in hoher Geschwindigkeit. KI erkennt Muster in Daten. Sind die Daten inkonsistent, lernt das Modell aus Inkonsistenz. Sind sie unvollständig, operiert es auf lückenhafter Grundlage.

    Eine neue Schicht Komplexität
    Was in der Praxis entsteht, ist kein Effizienzgewinn. Es ist eine neue Schicht Komplexität: KI-Outputs, denen niemand vertraut. Fachabteilungen, die Ergebnisse manuell nachprüfen. Projekte, die ins Stocken geraten. Viel Aufwand, wenig Wirkung, wachsende Frustration.

    Das Fatale: Viele Unternehmen reagieren darauf mit dem nächsten Tool-Upgrade. Der Kreislauf beginnt von vorn.

    Ein Data Hub ist kein Tool – er ist eine Struktur
    Der Ausweg liegt nicht in besseren Modellen. Er liegt in einer strukturellen Entscheidung: der Schaffung einer gemeinsamen, harmonisierten Datenbasis. Ein Data Hub ist dabei kein weiteres System, das zur bestehenden IT-Landschaft hinzukommt. Er ist das Gegenteil – er ersetzt Fragmentierung durch zentrale Verfügbarkeit. Er integriert verteilte Datenquellen, löst Silos und Inkonsistenzen auf und schafft die Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen und automatisiertes Reporting.

    Entscheidend ist dabei nicht, wo Daten liegen. Entscheidend ist, wie sie nutzbar werden: einheitlich definiert, qualitätsgesichert, für unterschiedliche Anwendungsfälle zugänglich. Erst auf dieser Grundlage kann KI leisten, was sie verspricht.

    Datenqualität ist keine Vorarbeit – sie ist Daueraufgabe
    Selbst mit einem Data Hub bleibt eine zentrale Herausforderung bestehen: Datenqualität ist kein einmaliges Bereinigungsprojekt vor dem Go-live. Sie ist ein kontinuierlicher Prozess. Wer Datenqualität als Vorprojekt versteht, wird nach dem Launch feststellen, dass das eigentliche Problem erst beginnt.

    Ergänzt wird die Datenbasis durch einen Datenkatalog: Er dokumentiert transparent, welche Daten existieren, woher sie stammen und wie verlässlich sie sind. Er schafft die gemeinsame Sprache, die Fachabteilungen und Technologie verbindet – und gibt der Organisation die Kontrolle zurück.

    Im Webinar: Von der Datenbasis zur skalierbaren KI
    Wie Immobilienunternehmen diese Transformation konkret angehen können – von der Datenarchitektur über Qualitätssicherung bis zum produktiven KI-Einsatz – zeigen wir in unserem kostenlosen Webinar «Die optimale AI-Architektur: Wie Data Hub, Datenqualität und Datenkatalog den Unterschied machen». Mit Praxiseinblicken, konkreten Lösungsansätzen und Zeit für Ihre Fragen.

    Jetzt kostenlos anmelden

  • Zürich testet KI im Baubewilligungsverfahren

    Zürich testet KI im Baubewilligungsverfahren

    Der Kanton Zürich verpflichtet ab April 2027 sämtliche Gemeinden zur Nutzung der Plattform eBaugesucheZH. Damit ist die Basis für die Digitalisierung gelegt, aber eben erst die Basis. Die inhaltliche Bearbeitung der Gesuche läuft weiterhin in unterschiedlichen Systemen ab, je nach Gemeinde oder Kanton. Diese historisch gewachsene Systemlandschaft führt zu Medienbrüchen, manuellen Abstimmungsrunden und Dateninkonsistenzen.

    Was die FHNW-Studie zeigt
    Die Baudirektion beauftragte das Institut Digitales Bauen der FHNW mit einer Potenzialstudie entlang der gesamten Prozesskette. 15 Handlungsfelder wurden identifiziert, von der digitalen Erstinformation bis zur Bauabnahme. Das grösste kurzfristige Potenzial liegt ganz am Anfang.  Chatbots für die Erstberatung, strukturierte Eingabebegleitung und automatisierte Vorabprüfungen könnten die Qualität der eingereichten Gesuche sofort steigern und Rückfragen deutlich reduzieren. Viele Verbesserungen lassen sich bereits mit regelbasierten Systemen erzielen, ohne generative KI.

    Prototyp mit der Stadt Kloten
    Die Innovation-Sandbox für KI des Amts für Wirtschaft testete gemeinsam mit Praxis- und Technologiepartnern, darunter die Stadt Kloten, einen KI-basierten Vorabcheck für das Meldeverfahren. Für einfache Vorhaben wie Solaranlagen oder Wärmepumpen klärt ein regelbasiertes System automatisch Zulässigkeit und Verfahrenswahl, eine KI überprüft anschliessend Vollständigkeit und Qualität der Eingaben. 3336 Tests wurden ausgewertet. Das Resultat stimmt zuversichtlich, auch wenn die zuverlässige Interpretation komplexer Plandarstellungen noch eine offene Herausforderung bleibt.

    Mensch bleibt verantwortlich
    Beide Studien sind sich einig, dass eine vollständige Automatisierung derzeit nicht realistisch ist. Wo Entscheidungslogiken klar definiert sind, sind regelbasierte Systeme der generativen KI vorzuziehen. Die behördliche Entscheidungshoheit bleibt beim Menschen. Rechtliche Fragen rund um Datenschutz, Haftung, Transparenz und die urheberrechtlich geschützten Baupläne als KI-Trainingsmaterial müssen vor jeder Umsetzung vertieft geprüft werden.

    Die Ergebnisse fliessen nun in die Weiterentwicklung von eBaugesucheZH ein. Einzelne Anwendungen sollen in Pilotgemeinden getestet werden. Zürich zeigt damit, wie ein sorgfältiger, schrittweiser Einsatz von KI in einer komplexen Verwaltungsdomäne funktionieren kann.

  • Von Daten zu KI in der Immobilienwelt

    Von Daten zu KI in der Immobilienwelt

    Gerade deshalb lohnt sich der Blick zurück. Denn in den letzten 30 Jahren hat sich die Art, wie Immobilien geplant, betrieben und gesteuert werden, grundlegend verändert.

    Vor 30 Jahren waren viele Prozesse noch erstaunlich analog. Daten lagen in Ordnern und Papierdokumenten, Entscheidungen basierten stark auf Erfahrung, weniger auf systematischen Analysen. Bald begann eine Phase, in der sich die Branche Schritt für Schritt entwickelte: Prozesse wurden digitaler, Daten wichtiger, Gebäude und Unternehmen zunehmend vernetzt.

    In diesem Umfeld entstand Mitte der 1990er-Jahre auch pom+ als Spin-off der ETH Zürich – mit der Idee, Aufgaben, Daten und Prozesse im Bau- und Immobilienbereich stärker zu integrieren. Dreissig Jahre später feiert pom+ Jubiläum und die Grundfrage ist nach wie vor sehr aktuell: Wie lassen sich Immobilien, Organisation und Technologie sinnvoll zusammendenken?

    Technologisch stehen wir heute an einem neuen Wendepunkt. Die Digitalisierung der Immobilien schreitet weiter voran: Cloud-Technologien, IoT und digitale Modelle ermöglichen immer präzisere Abbildungen von Gebäuden. Der sogenannte Digital Twin entwickelt sich zunehmend zur Realität und schafft neue Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen.

    Parallel dazu verändert sich die Art, wie Unternehmen arbeiten. Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren viele Prozesse verändern – insbesondere dort, wo grosse Mengen Informationen verarbeitet und Entscheidungen heute noch manuell getroffen werden müssen. Unterschiedliche Daten können einfacher analysiert, fertige Ergebnisse automatisiert erstellt und Entscheidungen auch mit Einbezug des Menschen massiv beschleunigt werden. Assistenzsysteme, sogenannte Agents, werden Teil des Arbeitsalltags.

    Gleichzeitig zeigt der Blick auf die Branche ein interessantes Spannungsfeld: Die technologische Entwicklung schreitet schnell voran, die Umsetzung in den Unternehmen hingegen deutlich langsamer.

    Seit 2016 misst die pom+Consulting AG jedes Jahr im Rahmen der Digital Real Estate & Construction Studie den digitalen Reifegrad der Bau- und Immobilienwirtschaft. Aktuell liegt der Digital Real Estate Index bei 4,3 von 10 Punkten – eine leichte Erholung gegenüber dem Vorjahr, aber definitiv kein Quantensprung.

    Künstliche Intelligenz rückt, wenig überraschend, immer stärker in den Fokus. Gemäss der aktuellen Studie zählt Artificial Intelligence & Machine Learning, neben Platforms & Portals sowie Data Analytics erneut zu den am häufigsten eingesetzten Technologien. Die Bewertung von KI fällt jedoch deutlich differenzierter aus als in Vorjahren: Rund zwei Drittel der Befragten sehen darin einen hohen Nutzen. In der letztjährigen Erhebung waren es noch 75 Prozent. Mit häufigerem Einsatz von KI werden zwar die Möglichkeiten der Technologie, aber auch ihre Grenzen deutlich sichtbarer und dadurch Erwartungen realistischer.

    Technologie allein entscheidet also nicht über den Erfolg. Der entscheidende Faktor bleibt die Organisation: Datenqualität, Umsetzungsstärke, klare Verantwortlichkeiten – und die Bereitschaft, bestehende Arbeitsweisen zu hinterfragen.

    Vielleicht liegt genau darin die eigentliche Parallele zu den letzten 30 Jahren.

    Auch damals ging es nicht nur um neue Technologien, sondern um neue Denkweisen. Künstliche Intelligenz könnte damit zum nächsten grossen Entwicklungsschritt der Branche werden – nicht, weil sie alles verändert, sondern weil sie hilft, die wachsende Komplexität von Immobilien und Organisationen besser zu beherrschen.

  • Start up beschleunigt Ingenieurssimulationen mit KI

    Start up beschleunigt Ingenieurssimulationen mit KI

    Hardwareentwicklung und Materialtests stützen sich heute stark auf physikbasierte Simulationen für Design, Validierung und Fertigung. Diese Berechnungen dauern oft Stunden oder Tage und verursachen hohe Kosten, was Projekte verzögert und Serienstarts nach hinten schiebt. Ingenieure reduzieren deshalb häufig die Modellkomplexität, um Rechenzeiten zu verkürzen, auf Kosten der Genauigkeit und Nähe zu realen Betriebsbedingungen.

    Physikbewusste KI für schnellere Workflows
    Fainite entwickelt eine physikbewusste KI-Plattform, die bestehende Simulationsworkflows beschleunigt und vereinfacht. Die Engine lernt aus physikbasierten Simulationen und kann daraus präzise Vorhersagen ableiten, ohne auf grosse historische Datensätze angewiesen zu sein. Ingenieure richten neue Workflows in wenigen Minuten ein, führen Simulationen deutlich schneller aus und können frühere Ergebnisse intelligent wiederverwenden, selbst bei begrenzten Datenmengen. Ein integrierter KI-Agent begleitet sie durch komplexe Schritte, schlägt Einstellungen vor und macht erweiterte Analysen für breitere Teams nutzbar.

    150’000 Franken für Skalierung und Markteintritt
    Die 150’000 Franken aus dem Venture-Kick-Programm fliessen in die Erweiterung der Technologie auf zusätzliche Ingenieursdisziplinen und Anwendungsfälle sowie in den Aufbau einer skalierbaren Plattform mit Next-Generation-Funktionalitäten. Gleichzeitig stärken die Mittel Teamstruktur und Go-to-Market-Aktivitäten, um den Einsatz bei Industrieunternehmen zu beschleunigen. Das Unternehmen adressiert damit weltweit rund 9 Millionen Hardwareingenieure, deren Arbeit heute von langsamen, komplexen Simulationsprozessen gebremst wird.

    Gründungsteam mit Physik- und KI-Expertise
    Das Start-up wurde von Forschenden und Ingenieuren aus Caltech, ETH Zürich, Universität Cambridge und Google gegründet, darunter CEO Alex Donzelli, Chief Scientist Prof. Burigede Liu und ML Lead Matthias Bonvin. Ergänzt wird das Team durch frühere Führungskräfte etablierter Simulationssoftware-Hersteller, was fundiertes Know-how in Deep Learning, Computational Physics und industriellen Simulationsplattformen bündelt. Laut Alex Donzelli hat Venture Kick mit Finanzierung, Feedback und Netzwerk entscheidend dazu beigetragen, schnell von der technischen Validierung zu ersten industriellen Anwendungen zu gelangen.

  • Warum die Immobilienbranche ihre Digitalisierung angeht

    Warum die Immobilienbranche ihre Digitalisierung angeht

    Herr Caspar, pom+ gilt als eines der tonangebenden Consulting-Unternehmen in den Bereichen Digitalisierung, Transformation und nachhaltige Immobilienentwicklung. Wie würden Sie Ihre Rolle innerhalb dieses Ökosystems beschreiben?
    Wir verstehen uns bei pom+ als Intermediär zwischen Forschung, Entwicklung und der Praxis der Immobilienwirtschaft. Unsere Rolle ist es, neue Themen frühzeitig zu erkennen, Trends einzuordnen und ein Verständnis dafür zu entwickeln, was die Branche künftig bewegen wird. Dieses Wissen übersetzen wir in konkrete Anwendungsfälle, Empfehlungen und Entscheidungsgrundlagen für unsere Kunden. Dabei helfen wir Unternehmen, Wichtiges von Unwichtigem zu trennen und sich gezielt auf jene Methoden, Technologien und Daten zu fokussieren, die tatsächlich einen Mehrwert für ihre Rolle in der Immobilienwirtschaft schaffen.

    Welche Themen beschäftigen Ihre Kunden aktuell am stärksten: Daten, Prozesse, Organisation oder Technologie?
    Eine einfache Antwort gibt es darauf nicht. In den vergangenen Jahren lag der Fokus stark auf Technologie. Viele Unternehmen haben neue Systeme eingeführt und zahlreiche Digitalisierungsprojekte gestartet. Das hat durchaus Fortschritte gebracht, gleichzeitig aber auch zu einer gewissen Ernüchterung geführt. Projekte waren aufwendiger, teurer und komplexer als erwartet. Oft lag das daran, dass Daten und Prozesse unterschätzt wurden. Wir beobachten aktuell einen klaren Wandel: weg von rein technologiegetriebenen Projekten hin zu stärker daten- und prozessorientierten Ansätzen. Der aktuelle KI-Hype verstärkt diese Entwicklung zusätzlich.

    pom+ betont, dass Daten das Fundament moderner Immobilienbewirtschaftung sind. Wo stehen Schweizer Unternehmen heute in der Data Readiness?
    Grundsätzlich stehen Schweizer Immobilienunternehmen nicht schlecht da. Die meisten verfügen über eine ausreichende Data Readiness, um ihre Kernprozesse zuverlässig zu betreiben und relevante Stakeholder-Fragen zu beantworten.Entwicklungsbedarf sehen wir insbesondere bei der Automatisierung. Dafür müssen Daten strukturiert, konsistent und unternehmensweit verfügbar sein. Spätestens bei datenintensiven Themen wie ESG zeigt sich, wo die Grenzen liegen. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg. Die Immobilienwirtschaft war schon immer stark vernetzt. Eine höhere Data Readiness ist entscheidend, um diese Zusammenarbeit künftig effizienter, digitaler und automatisierter zu gestalten.

    Was sind die häufigsten Missverständnisse bei der Digitalisierung von Immobilienportfolios?
    Oft werden Aufwand und Komplexität unterschätzt. Insbesondere die Bereitstellung und Aufbereitung der benötigten Daten wird zu optimistisch eingeschätzt. Zwar sind Daten vorhanden, aber häufig nicht in der notwendigen Qualität oder Struktur. Das führt zu Verzögerungen, Mehrkosten und zusätzlicher Belastung der Fachabteilungen, die eigentlich ihr Kerngeschäft erledigen sollten. Ein weiteres Missverständnis ist, dass Digitalisierungsprojekte «nebenbei» umgesetzt werden können. Häufig fehlen professionelle Projektstrukturen und entsprechendes Know-how. Das wirkt sich negativ auf Motivation, Akzeptanz und letztlich den Projekterfolg aus.

    Welche technologischen Entwicklungen werden die Immobilienbranche in den nächsten 5–10 Jahren am stärksten verändern?
    Grundsätzlich unterscheiden wir zwei Ebenen: die Digitalisierung der Immobilie selbst und die Digitalisierung der Unternehmen, die diese Immobilien betreiben. Auf Gebäudeebene sehen wir grosse Fortschritte bei Cloud, IoT und digitalen Modellen. Die digitale Abbildung von Immobilien, oft als Digital Twin bezeichnet, wird zunehmend zum Standard und ermöglicht neue Formen der Automatisierung.Auf Unternehmensebene wird die Entwicklung stark durch KI und Prozessdigitalisierung geprägt sein. Wenige Kernapplikationen, kombiniert mit flexiblen Low-Code-Plattformen, werden es ermöglichen, Prozesse effizient und auch unternehmensübergreifend zu automatisieren.

    Viele Unternehmen experimentieren mit KI. Wo sehen Sie realistische Einsatzfelder in den nächsten 24 Monaten?
    Kurzfristig liegt grosses Potenzial in der Analyse und Auswertung von Dokumenten und unstrukturierten Daten. Inhalte können schneller zusammengefasst, ausgewertet und erstellt werden. Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Integration von KI-Tools in den Arbeitsalltag, etwa als Assistenzlösungen. In einem nächsten Schritt werden diese Systeme zunehmend mit unternehmensspezifischen Daten verknüpft. Auch Reporting und Analyse werden sich verändern: Statt fix definierter Reports werden Informationen situativ und bedarfsgerecht zusammengestellt.

    Welche Risiken sehen Sie beim Einsatz von KI in der Immobilienwirtschaft?
    Die grössten Herausforderungen sehen wir weniger im regulatorischen Bereich, sondern eher auf kultureller und technologischer Ebene. Viele Unternehmen verfügen noch nicht über die notwendigen Kompetenzen und Strukturen im Umgang mit Daten und Technologie. Zudem ist der Schweizer Markt stark fragmentiert und heterogen, was die Einführung standardisierter Lösungen erschwert. Die Immobilienwirtschaft funktioniert projektorientiert und mit wenig Serienlogik. Das verlangsamt die Einführung neuer Technologien zusätzlich.

    Rate of Adoption statt Technologie: Wo liegen die grössten kulturellen Hürden?
    Eine zentrale Hürde ist, dass Digitalisierung in vielen Unternehmen noch nicht als strategisches Thema verankert ist. Fehlende Kompetenzen, unklare Verantwortlichkeiten und die Erwartung, Digitalisierung «nebenbei» umzusetzen, bremsen die Umsetzung. Zudem fehlt oft die Bereitschaft, bestehende Arbeitsweisen konsequent zu hinterfragen und zu verändern.

    Wie verändert Digitalisierung die Rollen in Immobilienunternehmen?
    Digitale Kompetenzen werden künftig Teil der Grundqualifikation vieler Rollen sein. Der Fokus liegt dabei weniger auf tiefem Technikverständnis, sondern auf sicherem Anwenderwissen. Gleichzeitig entstehen neue Rollen, etwa für das Management von Digitalisierungsprojekten und digitalen Plattformen. Diese Funktionen sorgen dafür, dass Systeme sinnvoll eingesetzt, weiterentwickelt und betrieben werden.
    So können sich Asset-, Property- und Facility-Manager weiterhin auf ihr Kerngeschäft konzentrieren.

    Was macht ein digital reifes Unternehmen aus?
    Ein digital reifes Unternehmen verankert Digitalisierung, Technologie und Daten auf oberster Führungsebene. Es gibt eine klare strategische Haltung, definierte Ziele und Verantwortlichkeiten. Digitalisierung wird nicht an die IT delegiert, sondern als unternehmerische Aufgabe verstanden.
    Zudem verfügt ein solches Unternehmen über die notwendigen Rollen, Prozesse und Kompetenzen, um digitale Lösungen kontinuierlich weiterzuentwickeln und an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen.

    ESG und PropTech wachsen zusammen. Welche Technologien schaffen bereits echten Impact?
    ESG ist ein stark datengetriebenes Thema. Entlang der gesamten Datenkette, von der Messung bis zur Kennzahl, gibt es heute funktionierende Lösungen. Smart Meter, automatisierte Auswertungen von Energieabrechnungen und die Zusammenführung von Daten über mehrere Gebäude hinweg sind technisch gut lösbar. Die Herausforderung liegt weniger in einzelnen Bausteinen, sondern in der durchgängigen Integration und Automatisierung innerhalb der Unternehmen. Eine umfassende All-in-One-Lösung sehen wir derzeit noch nicht.

    Wo sehen Sie die grössten Lücken zwischen Anforderungen und Realität am Markt?
    Die grössten Lücken entstehen dort, wo Anforderungen nur punktuell umgesetzt werden, ohne die gesamte Wertschöpfungskette mitzudenken. Gerade bei datengetriebenen Themen zeigt sich, dass technische Möglichkeiten vorhanden sind, organisatorische und strukturelle Voraussetzungen jedoch oft fehlen.

    Wie beurteilen Sie den Reifegrad des Schweizer PropTech-Markts im internationalen Vergleich?
    Die Schweiz verfügt über eine sehr lebendige und innovative PropTech-Szene. Viele Lösungen sind international erfolgreich. Die grösste Herausforderung liegt in der Skalierbarkeit aufgrund der Marktgrösse und der föderalen Strukturen. Insgesamt ist der Reifegrad jedoch hoch und konkurrenzfähig.

    Welche PropTech-Bereiche sind unterentwickelt, welche überhitzt?
    Der Bereich ESG ist aktuell stark überhitzt. Es gibt eine Vielzahl von Lösungen, was zu einer gewissen Ernüchterung führt. Unterentwickelt ist im internationalen Vergleich insbesondere die konsequente Nutzung von BIM über den gesamten Lebenszyklus von Immobilien. Andere Länder sind hier weiter, insbesondere wenn es um institutionelle Investoren geht.

    Wo sehen Sie Potenzial für Partnerschaften zwischen etablierten Unternehmen und Startups?
    Partnerschaften bieten grosses Potenzial, sind aber anspruchsvoll. Etablierte Unternehmen denken langfristig, Startups agieren dynamisch und innovationsgetrieben. Erfolgreich sind Kooperationen dort, wo gegenseitiges Verständnis besteht und klare Erwartungen definiert werden, sei es in Projekten, Partnerschaften oder gezielten Fördermodellen.

    Welche Entwicklungen überraschen Sie aktuell besonders, positiv wie negativ?
    Der KI-Hype wirkt gleichzeitig positiv und herausfordernd. Positiv, weil er Innovation, Effizienz und neue Denkweisen fördert. Negativ, weil Erwartungen kurzfristig oft überschätzt werden. Nachhaltiger Erfolg erfordert eine vertiefte Auseinandersetzung mit Daten, Prozessen und Governance.

    Wenn Sie ein Thema in der Branche sofort verändern könnten, welches wäre das?
    Ich würde mir mehr Durchgängigkeit über den gesamten Lebenszyklus von Immobilien wünschen.
    Die projektbasierte, stark individualisierte Arbeitsweise erschwert den Einsatz skalierbarer digitaler Lösungen. Ansätze wie Vorfertigung und standardisierte Bauweisen könnten hier helfen, technologische Sprünge zu ermöglichen, ohne die Qualität und Gestaltungsfreiheit zu verlieren.

    Was treibt Sie persönlich an, die Transformation der Branche voranzutreiben?
    Mich motivieren Veränderung, neue Projekte und die Möglichkeit, Dinge weiterzuentwickeln.
    Die Immobilie ist dabei ein besonders spannendes Feld, weil sie unser tägliches Leben prägt, vom Wohnen bis zum Arbeiten. Digitalisierung und Transformation in diesem Kontext zu gestalten, empfinde ich als sinnstiftend und hoch relevant.

  • Wie Künstliche Intelligenz den Bauprozess absichert

    Wie Künstliche Intelligenz den Bauprozess absichert

    Der Benetics KI-E-Mail-Assistent soll laut einer Mitteilung eine der teuersten Fehlerquellen im Baualltag vermeiden helfen: die falsche Ausführung aufgrund von veralteten Planständen. Entwickelt wurde dieser Assistent von der Benetics AG. Das 2022 gegründete Zürcher Softwareunternehmen stellt ihn als Weltneuheit ab dem 20. Januar auf der Basler Swissbau vor.

    Nach dem ebenfalls auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Sprachassistenten für das Handwerk von 2024 „folgt mit dem KI-E-Mail-Assistenten die zweite Weltneuheit von Benetics AI“, wird CEO Ferdinand Metzler zitiert. „Damit kommen wir unserer Vision einen weiteren Schritt näher: Weniger zeitraubende Admin-Arbeiten, mehr Fokus auf das, was das Handwerk stark macht: die produktive Arbeit.“

    Der E-Mail-Assistent erkennt Bauplan-PDFs in eingehenden E-Mail-Anhängen und vergleicht diese mit vorhandenen Plänen in allen bestehenden Projekten. Er benachrichtigt automatisch, wenn ein neuer Planstand eingegangen ist. Und er stellt mit einem Knopfdruck sicher, dass niemand mehr auf dem alten Planstand arbeitet.

    Der KI-Assistent wird direkt in Microsoft Outlook eingebettet und kann von dort in weitere Systeme wie SharePoint oder andere DMS- und CDE-Lösungen integriert werden. Die offene API von Benetics AI sowie neue Konnektoren auf Make.com und Zapier ermöglichen den Angaben zufolge flexible Integrationen. „So entsteht erstmals ein durchgängiger digitaler Planfluss bis zum Monteur auf der Baustelle,“ heisst es in der Mitteilung.

    „Die Outlook-Integration bringt noch mehr Struktur in den Bauablauf“, so Bledar Beqiri. Er ist Leiter der Montage im Anlagenbau bei der Basler Rosenmund Haustechnik AG und Nutzer des KI-E-Mail-Assistenten. „Neue Planstände erreichen unsere Teams schneller und ohne Umwege. Das reduziert Fehlerquellen und gibt unseren Projektleitern mehr Sicherheit in der Ausführung.“

  • Millionenfinanzierung beschleunigt autonome Baustellentechnologie

    Millionenfinanzierung beschleunigt autonome Baustellentechnologie

    Risikokapitalgesellschaften aus drei Kontinenten haben sich an Gravis Robotics beteiligt: Die 2022 gegründete Ausgliederung der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich hat laut ihren Informationen in einer Frühfinanzierungsrunde 23 Millionen Dollar aufgebracht.

    Angeführt wurde die Runde von den Risikokapitalgesellschaften IQ Capital aus London und Zacua Ventures aus San Francisco. Beteiligt haben sich ausserdem Pear VC aus dem kalifornischen Palo Alto, Imad Ventures aus der saudi-arabischen Hauptstadt Riad, Sunna Ventures aus Miami und die Zürcher Firma Armada Investment sowie der weltweit tätige Zementhersteller Holcim aus Zug.

    Gravis Robotics bietet autonome Erdbewegungsmaschinen, die durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Sehen und menschlichen Schnittstellen den Durchsatz steigern, Abfall reduzieren und die Sicherheit auf Baustelle­n verbessern sollen, egal, ob sich die Ausführenden in der Kabine befinden oder die Arbeiten aus der Ferne koordinieren.

    Mit der jüngsten Finanzierung verfüge Gravis nun über die Technologie, die Partnerschaften und die globalen Vertriebskanäle in der gesamten Branche, um die Einführung echter Autonomie in grossem Massstab voranzutreiben, so das Unternehmen. Zusätzlich gibt es auch „eine Welle“ neuer Industriepartnerschaften bekannt. So hat Gravis Robotics etwa mit Taylor Woodrow in Grossbritannien bei einem grossen Infrastrukturprojekt am Flughafen Manchester die ersten autonomen Aushubarbeiten auf einer aktiven Grossbaustelle in dem Land vorgenommen. Auch mit Holcim und der südkoreanischen HD Hyundai gebe es Vereinbarungen.

    Der schnellste Weg zur Autonomie führe über die Steigerung der Produktivität, wird CEO Dr. Ryan Luke Johns zitiert. „Indem wir den Betreibenden Echtzeit-3D-Intelligenz und die Möglichkeit bieten, nahtlos zwischen Autonomie und erweiterter Steuerung zu wechseln, decken wir einen grösseren Teil der Arbeit ab, beschleunigen die Anwendung und schaffen die Datenpipeline, die erforderlich ist, um aus den schwierigsten Aufgaben der Branche neue Fähigkeiten zu lernen. Als Vorteil betrachtet es die Firma, ihren Zürcher Sitz „im Herzen des renommierten Ökosystems für Robotik und Automatisierung“ zu haben.