Formen der künstlichen Intelligenz – und wie wir sie bei CAALA einsetzen
Doch zunächst mal: Was ist KI eigentlich, welche Formen werden unterschieden und wie setzen wir sie in CAALA um?
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff für die Simulation menschlicher Intelligenz. Es gibt verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz (KI), die je nach Anwendungsfall unterschiedlich geeignet sind. Grundsätzlich kann zwischen zwei Formen unterschieden werden:
- Schwache KI ist auf spezifische Tätigkeiten trainiert, die mit hoher Genauigkeit ausgeführt werden, etwa Bild- und Spracherkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie basiert auf spezifischen Algorithmen und großen Datensätzen, wodurch Ergebnisse hochpräzise, jedoch auf ihre Kompetenzbereiche beschränkt sind.
CAALA nutzt ML-Modelle für TGA-Systemberechnungen, die auf einem großen Datensatz zu Gebäudetypen, Größen, Energiebedarf und Heizsystemen basieren. Diese Methode liefert mit minimalen Eingaben präzise Ergebnisse, indem sie auf Schätzwerte der KI zurückgreift, die den Status Quo des Projekts verdeutlichen. Die Ergebnisse sind jederzeit rückverfolgbar, und CAALA verwendet ausschließlich eigene Daten, wobei nur grundlegende Informationen wie Größe, Lage und Nutzungstyp erforderlich sind.
- Allgemeine oder starke KI basiert auf der Fähigkeit, Tätigkeiten zu verstehen, erlernen und auszuführen. Allgemeine KI zielt darauf ab, die Intelligenz und das logische Denken des Menschen nachzubilden.
Auch wenn es im täglichen Sprachgebrauch schnell passiert, sollten diese Ansätze nicht vermischt werden. Jede der Formen ist für unterschiedliche Probleme konzipiert und bietet jeweils spezifische Lösungen. Entscheidend ist es vor allem, den optimalenAnsatz für die Lösung des jeweiligen Problems zu wählen.
So gelangen die Daten in die Software
Problem ist hierbei das Stichwort, denn: Künstliche Intelligenz ist am sinnvollsten eingesetzt, wenn sie menschliche Herausforderungen vereinfachen oder sogar ganz lösen kann. Die Herausforderung in der Baubranche etwa, vor der auch CAALA steht, ist, wie die Daten in unsere Software gelangen.
Diese sind in der Baubranche in der Regel sehr verstreut und stammen aus vielen verschiedenen Datenquellen, wie Excel-Tabellen, PDFs, gedruckten und gescannten Dokumenten. Mit dem Einsatz von KI an diesem Punkt soll auf lange Sicht sichergestellt werden, dass Nutzer:innen der Einstieg in die Software so einfach wie möglich gemacht wird. Das Zeit-Nutzen-Verhältnis steht hierbei im Fokus: In möglichst kurzer Zeit soll der größtmögliche Nutzen mit bestmöglichem Outcome erzeugt werden.
KI und die Immobilienbranche – wann sie Sinn macht
Es gibt Bereiche, in denen KI in der Immobilienbranche eingesetzt werden kann, wenn hochwertige, überprüfbare Daten zur Verfügung gestellt werden und die KI für einen bestimmten Anwendungsfall trainiert wird. Es existieren bereits zahlreiche Anwendungen von maschinellem Lernen und KI in heutigen Prozessen, zum Beispiel vorausschauende Wartung, Bild-zu-Text oder Bilderkennung.
Das Ziel von CAALA ist es, die Zugänglichkeit zur Software zu erleichtern und Datenauswertung und -interpretation zu verbessern, damit User:innen sie besser verstehen und nachvollziehen können.
Dabei möchten wir sicherstellen, dass die Einstiegshürden so weit reduziert werden können, dass User:innen keine wiederkehrenden Tasks erledigen müssen – etwa in der Arbeit mit Modellen oder bei Datenqualitätschecks. Die eigentlichen Berechnungen und Kernaktivitäten in CAALA basieren dabei auf der Grundlage der Bauphysik und der Norm DIN 18599, mit dem Einsatz von maschinellem Lernen in der Endenergiebedarfsprognose.
Was beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz beachtet werden sollte
KI kann zwar in vielen Aufgaben nützlich sein, birgt jedoch auch Risiken: Die heutige Technologie ist nicht zuverlässig genug für komplexe oder individuelle Entscheidungen. Sie verarbeitet Daten ohne tiefes Verständnis und reproduziert lediglich bereits bekannte Fakten, statt neue Lösungen zu entwickeln. Daher treten oft fehlerhafte oder irreführende Aussagen auf, die selbstbewusst präsentiert werden.
Ihre Entscheidungen sind zudem schwer nachvollziehbar. Bei Entscheidungen mit geringem Risiko können sie hilfreich sein, für wichtige Entscheidungen sollten jedoch fundierte und nachvollziehbare Methoden genutzt werden.
„KI [sollte] eher zur Verbesserung bestehender Arbeitsabläufe genutzt werden, anstatt als alleinige Grundlage für wichtige Entscheidungen zu dienen.“
So sieht CAALAs Innovationsstrategie aus
Forschung und Innovation gehören zu den Säulen von CAALAs Mission – aus diesem Grund ist CAALA in einigen Forschungsprojekten zum Thema Künstliche Intelligenz involviert. Diese zielen darauf ab, mithilfe von KI und maschinellem Lernen den Prozess der Gebäudesanierung zu optimieren.
Eines davon hat beispielsweise das Ziel, Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von KI-Technologien zur objektiven Bewertung und Optimierung von Sanierungsmaßnahmen auf einer digitalen Plattform zu verknüpfen. Ein Schwerpunkte der Forschung liegt dabei unter anderem auf der Digitalisierung von Bestandsgebäuden, indem mithilfe von Maschinellem Lernen (ML) und humanzentrischen Ansätzen schwer zugängliche Gebäudedaten erfasst werden.
Durch die Beteiligung an Forschungsprojekten wie diesem entwickelt CAALA die Technologien in unserer eigenen Software weiter und treibt dabei den Abbau von Barrieren für Nutzer:innen aktiv voran.
„CAALA vereinfacht die Jobs unserer User:innen – sie erhalten qualitativ hochwertige Daten und Ergebnisse, ohne dafür über Nacht zum Datenwissenschaftler werden zu müssen. Somit können sie sich voll und ganz auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren, während CAALA den Rest für sie erledigt.“
Unsere Innovationsstrategie bei CAALA dreht sich um die nahtlose Integration von KI-Tools in unsere Anwendung, um Aufgaben zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu verfeinern und Benutzer effektiver zu unterstützen. Ein wichtiges Beispiel dafür, wie wir die Qualität der Nutzung verbessern, ist das KI-gestützte Mapping, das die Materialzuordnung innerhalb des IFC-Modells erheblich verbessert: Anstatt manuelle Eingaben zu erfordern, ordnet unsere KI die Materialinformationen eines IFC-Modells automatisch den Umweltproduktdeklarationen (EPDs) zu, wie z. B. den ökologischen Materialdaten aus der Ökobau.dat. Dies gewährleistet einen nahtlosen und genauen Zuordnungsprozess, sodass sich Nutzer:innen auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Sobald die Zuordnung abgeschlossen ist, können sie die von der KI generierten Ergebnisse überprüfen und validieren, bevor sie mit ihrer Arbeit fortfahren. Das spart Zeit und erhöht gleichzeitig die Effizienz und Genauigkeit.
Was CAALA von anderen Anbietern abhebt, ist unser unermüdliches Engagement für Nachvollziehbarkeit und Compliance. Unsere Berechnungen stützen sich auf solide Methoden und Industrienormen, die Transparenz und Zuverlässigkeit gewährleisten – entscheidend für die Sorgfaltspflicht und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Da sich die KI in rasantem Tempo weiterentwickelt, bleibt die Zukunft der Technologie unvorhersehbar. Indem wir jedoch unseren Kernprinzipien treu bleiben – Nachvollziehbarkeit, strenge Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, codebasierte Compliance und Transparenz – stellen wir sicher, dass unsere Nutzer immer auf die Integrität unserer Ergebnisse vertrauen können, egal wie sich die Technologie weiterentwickelt.
So wird KI die Bau- und Immobilienbranche beeinflussen
KI wird zweifellos die Bau- und Immobilienbranche beeinflussen, doch ihr konkreter Einsatz und Wert hängen von der weiteren Entwicklung der Technologien ab. Wichtig ist, dass KI als unterstützendes Werkzeug eingesetzt wird, während entscheidende Prozesse, insbesondere im Bereich der Dekarbonisierung und Investitionen, weiterhin auf verlässlichen, überprüfbaren Daten basieren sollten.
Bei CAALA liegt der Fokus darauf, die Nutzerfreundlichkeit durch KI zu verbessern, ohne dass sie in den Vordergrund tritt. Sie ist vielmehr eine natürliche und selbstverständliche Komponente unserer Plattform, die ein naht- und reibungsloses Nutzererlebnis garantieren soll und keine aktive Interaktion der Nutzer:innen mit der KI erfordert. Die KI in unserer Plattform soll Nutzer:innen helfen, komplexe Aufgaben effizienter zu bewältigen, indem sie qualitativ hochwertige Daten und Analysen liefert. Dadurch können sie sich auf ihre Kerntätigkeiten konzentrieren, während die CAALA im Hintergrund die notwendigen Berechnungen übernimmt.
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