_Controlling und Management

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Arbeitsprozesse im Architekturbüro vereinfachen und beschleunigen. Aber die Umfrage der Bundesarchitektenkammer im Jahr 2025 zeigte auch: Bisher nutzt ein Großteil der Büros gar keine KI-Tools. Die Büros, die KI nutzen, tun dies überwiegend nur sporadisch und nur bei Text- und Kommunikationsarbeiten sowie bei der Recherche nach rechtlichen Fragen. Es sind vor allem große Büros, die ohnehin sehr digital agieren und die das Potenzial von KI nutzen. Dabei bietet KI auch kleinen Büros Entlastung, sofern man die Tools richtig anwendet. 

Standards für Text, Kommunikation, Recherche

ChatGPT ist sicher das bekannteste Tool, das sich für die Recherche und Texterstellung eignet. Es gibt zahlreiche weitere sogenannte Large Language Modelle wie Gemini, Claude und Copilot, die bei der Kommunikation und Dokumentation, bei Projekttexten und Leistungsbeschreibungen helfen können. Large Language Models (LLMs) bezeichnet KI-Sprachmodelle, die auf Basis von großen Textdatenmengen lernen. 

Diese KIs lassen sich auf die individuellen Bedürfnisse und Arbeitsstandards eines Büros anpassen. Besonders einfach gelingt das mit standardisierten Prompts, also textlichen Vorgaben für die KI, die im Büro einheitlich gespeichert und bei jeder Anfrage wieder neu eingesetzt werden. 

Aufwendiger, aber zuverlässiger ist das Trainieren der KI mit eigenen Daten (das sogenannte Fein-Tuning), mit firmeneigenen Dokumenten (Retrieval Augmented Generation, kurz RAG) oder mit einer Speicherfunktion bei Abfragen. Trainierte KIs greifen auf ausgewähltes Fachwissen und individuell festgelegte Bürostandards zurück, was den Wert und die Qualität ihrer Arbeit fürs Büro hebt. Allerdings muss der Datenstand der KI regelmäßig aktualisiert und besonders geschützt werden. Damit die in der KI hinterlegten Firmendaten nicht zur Angriffsfläche für Dritte werden, bedarf es einer sehr sorgfältigen Filterung und des Schutzes sensibler Daten. 

Visualisierung von Entwurfsideen

KI-Bildgeneratoren helfen, Konzepte, Stimmungen, Moodboards, erste Skizzen und frühe Entwurfsideen schnell zu visualisieren und zu überprüfen. Mitunter ersetzen sie auch aufwendige Renderings. Bildgeneratoren liefern keine genauen CAD/BIM-Visualisierungen. Für diese Anwendung bieten einige CAD-Programme eigene KI-Module (siehe unten). 

Bei der KI-Bilderstellung gibt es verschiedene Herangehensweisen, mit textlichen Bildbeschreibungen oder hochgeladenen Bildvorlagen: So lassen sich standardisierte Textvorlagen als Prompts eingeben, die dafür sorgen, dass die KI-erzeugten Bilder gleiche Qualitäten oder Stile aufweisen. Ebenso können Referenzbilder von der KI verarbeitet und so zur Stilvorgabe werden. Gebräuchlich sind hier vor allem Midjourney, Stable Diffusion und DALL·E. 

Auch KI-Bildgeneratoren lassen sich unterschiedlich stark trainieren, sodass sie sehr individuelle Vorgaben erfüllen können. Gebräuchliche Methoden zur Anpassung von KI-Bildgeneratoren sind LoRA (Low-Rank Adaptation), das Trainingsverfahren DreamBooth sowie vollständig individualisierte KI-Modelle, sogenannte Custom Checkpoints. 

Wichtig: Bei der Nutzung von KI-Bildgeneratoren müssen Urheber- und Persönlichkeitsrechte beachtet werden. Das gilt besonders für fremde, urheberrechtlich geschützte Bildvorlagen, deren Stil und Bildidee die KI kopiert und weiterverwendet. Rechtlich ungeklärt ist bisher auch, ob Bilder, die von der KI erzeugt wurden, ebenfalls urheberrechtlich geschützt sind.

Generative Entwurfsunterstützung

In den oben genannten Beispielen werden gewünschte Ergebnisse durch die Anwendenden möglichst klar vorab beschrieben und vorgegeben. Bei KI-Tools zur generativen Entwurfsunterstützung ist das anders; sie arbeiten regelbasiert: Hier definieren die Anwendenden ein Entwurfsziel anhand von geltenden Regeln und Parametern, die ein Entwurf erfüllen muss. Insofern ist das konkrete Ergebnis bei Aufgabenstellung noch unbekannt. Die KI errechnet vielmehr Szenarien, die mit unterschiedlichen Parametern variieren, sich vergleichen, analysieren und optimieren lassen. Ziel ist also nicht, ein festes Ergebnis zu erhalten, sondern Bedarfe, Konsequenzen und Abhängigkeiten offenzulegen, um so zu besseren Entscheidungen beim Entwurf zu gelangen.

Entwerfen anhand von Parametern und Regelwerken 

Eine solche generative KI-Unterstützung kann bereits bei der Bedarfsermittlung in Leistungsphase Null starten. Systeme wie TestFit oder Autodesk Forma (Nachfolger von Spacemaker) erstellen in sehr frühen Leistungsphasen Grundstücks- und Machbarkeitsanalysen, vergleichen Szenarien oder bewerten Umweltfaktoren wie Wind, Sonne oder Tageslicht. Auch in späteren Phasen unterstützen KI-Module die Auswertung von Volumen, Flächen, Gebäudekonfigurationen oder Klimadaten. Tools wie Hypar 2.0 bieten eine cloudbasierte generative Raumplanung. 

Algorithmische Systeme wie Grasshopper, Dynamo oder Houdini nutzen ebenfalls Regeln und Parameter zur automatisierten Modellgenerierung. Mit Hilfe von entsprechenden KI-Plug-Ins lassen sich Volumen, Bauteile, Tragwerke und Flächenausnutzungen ermitteln und überprüfen, Klima-, Solar- und Tageslichtanalysen erstellen und vergleichen und Szenarien vielschichtiger Zusammenhänge entwickeln. Das Forschungsprojekt BIMKIT zeigt, wie Bestandsdaten, z. B. Punktwolken von Gebäuden, in KI-Tools eingegeben und analysiert werden. Die KI-Ergebnisse lassen sich geometrisch oder numerisch darstellen und in den weiteren Entwurfsprozess einbinden.

KI bei CAD und BIM 

Auch klassische CAD- und BIM-Programme wie Autodesk Revit, Archicad und Allplan haben KI-Module, mit deren Hilfe sich Parameter überprüfen oder CAD-getreue Visualisierungen erstellen lassen. Integrierte Chatbots vereinfachen den Entwurfsprozess. Vor allem die Einbindung von KI in BIM bündelt Synergien: Sie ermöglicht eine bessere Kontrolle im 3D-Entwurfsprozess komplexer Projekte und hilft, Fehler zu reduzieren und Designs zu optimieren. 

Immer speziellere Lösungen

Derzeit kommen zahlreiche KI-Module oder eigene KI-Software auf den Markt, die spezialisierte Anforderungen wie verschiedene Planungen, Genehmigungsverfahren, Ausschreibungen oder die Rechnungsprüfung unterstützen. So helfen zum Beispiel KI-Chatbots bei der Mengenermittlung mit Grava connect oder bei der Ausschreibung und Vergabe mit Avanti. Auch Szenarien von Stadtplanungen lassen sich mit KI analysieren, Nachhaltigkeitskriterien überprüfen und in einigen Pilotprojekten auch Bauanträge erarbeiten. Selbst bei Partizipationsverfahren kann KI helfen, Datenmengen und Befragungen zu analysieren.

Wann lohnt sich KI?

Wieviel Arbeit und Zeit KI wirklich spart, ist abhängig von den büroeigenen Arbeitsabläufen. Grundsätzlich verspricht eine KI besonders viel Unterstützung in den frühen Leistungsphasen, bei der Entwicklung von Entwurfsvarianten und bei Datenanalysen. Aber auch bei Verwaltungsaufgaben mit wiederkehrenden Arbeitsroutinen können KI-Tools sehr effektiv unterstützen und helfen, viel Zeit zu sparen. Bei späteren Leistungsphasen und bei rechtsverbindlichen Entscheidungen bedarf es zunehmend mehr menschlicher Kontrolle. Aber auch außerhalb des Architekturbüros kommt es vermehrt zum Einsatz von KI, etwa auf der Baustelle oder beim Facility Management.

Fazit

KI im Architekturbüro ermöglicht Effizienzsteigerung, Zeitersparnis, fundierte Entscheidungsgrundlagen und neue kreative Ausdrucksformen. Es bleiben jedoch Risiken bei der Haftung, beim Datenschutz und beim Urheberrecht sowie bei der Abhängigkeit von Softwareanbietern. Einige große Architekturbüros setzen daher auf eigens entwickelte, bürointerne KI-Lösungen und auf datenschutzbewusste Anwendungsstandards. Wer KI als Hilfsmittel, als „Praktikant“, betrachtet und sie richtig anzuwenden weiß, der muss Kontrollverlust nicht fürchten und gelangt zu schnelleren Prozessen. Die eigentlich kreative Leistung, die Entscheidungen, Anleitung und Kontrolle bleiben Aufgabe des Menschen. 

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