Kompendium „Kann KI Architektur?“ Die Werkzeuge im Praxistest (Teil 2)

Kein einzelnes KI-Werkzeug liefert eine fertige Planung. Das ist die wichtigste Lektion aus dem Werkzeugteil des Kompendiums „Kann KI Architektur?“ von se·g architekten. Darum beschäftigt sich dieser Beitrag mit den KI-Tools, die uns jetzt zur Verfügung stehen.

Im ersten Teil ging es um Haltung und Berufsbild, jetzt wird es praktisch. Christina Gresser und Philipp Eichstädt sortieren die neuen KI-Werkzeuge in drei Familien:

• Chatbots und die darin integrierten Sprachmodelle (LLMs) für Text,
• Bildgeneratoren sowie
• parametrische Assistenten für konkrete Planungsaufgaben.

Allen Empfehlungen stellen sie eine Warnung voran, denn nutzbare Abläufe entstehen erst, wenn man die Werkzeuge sinnvoll miteinander in Verbindung bringt. Gute Abläufe entstehen, wenn Arbeitsschritte und Tools schrittweise und verkettet geplant werden.

In eigener Sache

Seit 2024 habe ich (Eric Sturm, Gründer und Herausgeber von „Internet für Architekten“) gemeinsam mit Philipp Eichstädt das Fortbildungsformat „Kann KI Architektur?“ entwickelt. Mehr dazu lesen Sie in Teil 1.

Text: Prompten wird zur Kulturtechnik

Für die textbasierte Arbeit gilt im Kompendium ein einfacher Satz: Für den produktiven Umgang mit KI zählen nicht Software-Skills, sondern Management-Kompetenzen – Aufgaben präzise zusammenstellen, Ergebnisse bewerten, komplexe Vorhaben in Teilschritte zerlegen.

Das Kapitel zum Prompten trägt entsprechend den Titel „Eine neue Kulturtechnik“ und stellt die These auf, Prompten reihe sich künftig neben Lesen, Schreiben und Rechnen ein. Der wichtigste praktische Rat lautet, den Chatbot wie einen Dialogpartner zu behandeln und nicht wie ein Formular.

Ein brauchbarer Prompt lässt sich dabei in vier Bausteine zerlegen:

• Rolle – aus welcher fachlichen Perspektive soll geantwortet werden?
• Kontext – welches Projekt, welche Randbedingungen, welche Unterlagen?
• Aufgabe – was genau soll getan werden?
• Format – in welcher Form soll das Ergebnis vorliegen?

Entscheidend ist für die Autor:innen aber nicht das Werkzeug, sondern der Kontext. Ihre Metapher dazu bringt es auf den Punkt:

„Ein Chatbot ohne Kontext ist wie ein neu eingestellter Mitarbeiter am ersten Arbeitstag.“

Zugleich mahnen sie zur Vorsicht: Kontext bereitzustellen sei nicht dasselbe wie Kontext zu verstehen. Das Werkzeug verarbeite Informationen, aber verstehen müsse sie weiterhin der Mensch.

Die wichtigsten Chatbots – und die Datenschutzfrage

Bei den Sprachmodellen benennt das Kompendium vier Systeme, die den Markt beherrschen, und ein fünftes, das aus europäischer Sicht besondere Aufmerksamkeit verdient:

• ChatGPT gilt als Ausgangspunkt und Referenz, an der alles andere gemessen wird.
• Claude ist der direkte Konkurrent mit besonderer Stärke bei langen Dokumenten – hilfreich für PDFs, Protokolle und umfangreiche Vergabeunterlagen.
• Perplexity ist ein spezialisiertes Recherchewerkzeug mit strukturierten Quellenverweisen. Sein Vorsprung hat sich relativiert, seit die anderen Systeme ebenfalls selbstständig im Netz suchen.
• Google Gemini punktet mit der Integration in Docs, Sheets, Gmail und Drive.
• Mistral aus Frankreich ist nach Einschätzung der Autor:innen der wichtigste europäische Anbieter. (Wie sich damit ein datenschutzfreundlicher Büro-Agent einrichten lässt, habe ich kürzlich hier im Magazin beschrieben.)

Am Rande sei erwähnt, dass mitunter die gleiche Funktion bei verschiedenen Anbieter anders heißt – Beispiel: Custom GPT bei OpenAI, Agent bei Mistral oder anderen. Ein weiteres Beispiel wäre das Sammeln von Chats zu einem Thema in einem Projekt. Das heisst bei fast allen Anbietern so, bei Microsoft Copilot wird die Funktion dagegen Notebook genannt.

Ein eigenes Kapitel des Kompendiums widmet sich der Deep Research, bei der das System einen eigenen Rechercheplan entwickelt und mehrere Minuten autonom arbeitet.

Anwendungsfall: Eine Grundstücksrecherche, die früher einen halben Tag kostete, sei so in rund zehn Minuten erledigt – allerdings nur mit der nötigen Disziplin: Bebauungsplan selbst einsehen, beim Bauamt anrufen, nichts blind übernehmen. Denn Information, so die Autor:innen, sei noch kein Wissen.

Bilder: vom Text-zu-Bild zum echten Bildverständnis

Bei den Bildgeneratoren zeichnet das Kompendium eine rasante Entwicklung nach – von der reinen Textsteuerung über ControlNets, die eine übergebene Liniengrafik geometrisch steuern, bis zum eigentlichen Quantensprung, dem semantischen Bildverständnis. Anweisungen wie „Räume das Büro auf“ führen heute zu einem sinnvoll neu berechneten Bild statt zu einer beliebigen Neuerfindung.

Drei Systeme heben die Autor:innen als aktuelle Spitzenreiter hervor: Google Gemini mit dem Bildmodell „Nano Banana“, ChatGPT mit GPT Image 2 und der Bildgenerator Flux von Black Forest Labs aus Freiburg.

Midjourney bleibt trotzdem unverzichtbar, wo es um die finale ästhetische Veredelung geht. Den Unterschied zur älteren Schule bringen sie prägnant auf den Punkt:

„Midjourney ist ein generativer Künstler, die neuen Systeme sind digitale Bild-Editoren.“

Zwei Punkte sind für die Praxis besonders wichtig:

• Zum einen kehrt sich die Reihenfolge um, denn früher stand die Visualisierung am Ende des Entwurfs, heute beginnen die Autor:innen oft mit Bildern – am Ende des Prozesses steht dann die Zeichnung, nicht am Anfang.
• Zum anderen wird der Umgang mit der schieren Menge zur Herausforderung, denn wenn beliebig viele Bilder in kurzer Zeit entstehen, wird die Auswahl zur eigentlichen Aufgabe.

Für den Weg vom CAD- oder BIM-Modell zum fotorealistischen Bild nennt das Kompendium unter anderem Veras, das Kölner Typus.AI und die RWTH-Ausgründung PeliCAD, die IFC-Daten verarbeitet.

Wer maximale Kontrolle und Datenschutz braucht, findet mit Tools wie ComfyUI lokal betreibbare Lösungen, allerdings mit spürbarer Lernkurve. Beim Urheberrecht bleiben die Autor:innen nüchtern, denn für Bilder aus ChatGPT, Gemini, Flux oder Midjourney lasse sich in der Regel kein Urheberrecht reklamieren.

Parametrische Assistenten: die dritte Familie

Die dritte Werkzeuggruppe wird oft mit KI verwechselt, funktioniert aber anders: Es sind aufgabenspezifische, algorithmische Assistenzsysteme für klar umrissene Teilaufgaben, die kein BIM ersetzen, sondern eine zusätzliche Schicht darüberlegen.

Ein Grundsatz zieht sich durch das Kapitel – „Städtebau ist kein Optimierungsproblem“ –, denn vollautomatische Generatoren liefern formal korrekte, aber kontextuell unbefriedigende Ergebnisse. Besser seien Werkzeuge, bei denen der Algorithmus Ausgangspunkt ist und nicht Ergebnis.

Die Bandbreite ist groß:

• Grundstück und Standort: kommunale Geodatendienste, das auf den deutschen Kontext ausgerichtete Plan4Better, das Nachverdichtungswerkzeug Syte, Autodesk Forma, das diverse Analysen ermöglicht, und Infrared.City für mikroklimatische Prognosen.
• Städtebauliche Baumassen: unter anderem Spacio und das deutsche Urbanistic, das 3D-Stadtmodelle mit einer Echtzeitprüfung der Bauordnung verbindet.
• Grundriss und Raumprogramm: Finch und PlanFinder füllen eine Gebäudehülle mit Nutzungseinheiten, das browserbasierte Snaptrude folgt der Logik „erst das Raumprogramm, dann die Kubatur“, Hypar generiert aus einer Raumtabelle vollständig ausgestattete Räume.
• Nachhaltigkeit, Bauausführung, Produktivität: das Münchner Energiewerkzeug CAALA, Drohnen- und LiDAR-Erfassung mit Airteam und Lumoview sowie Plattformen wie Phase0 für Kostenplanung und Bautagesberichte.

Der Grundriss bleibt dabei die härteste Nuss, denn er lässt sich laut se·g architekten bislang nicht zufriedenstellend delegieren. Bemerkenswert finde ich, dass auch das französische Zeichenwerkzeug Rayon seinen Platz in der Wissenssammlung bekommt – gerade weil es bewusst auf generative KI verzichtet. Das Tool bietet so einen kleinen „KI-Detox-Moment“ 😊.

Die verbindende Idee fasst einen Grundgedanken der ganzen Sammlung zusammen: nicht bessere Berechnungen, sondern frühere Berechnungen – mehr belastbare Information früher im Prozess.

Europäische Anbieter, lokale Modelle, Konnektoren und Skills

Drei Themen, die in einzelnen Kapiteln des Kompendiums besprochen werden, bleiben in der öffentlichen Diskussion meist unter dem Radar, sind für Planungsbüros aber besonders relevant:

Neben Mistral führen die Autor:innen Plattformanbieter aus dem deutschsprachigen Raum auf, die große Sprachmodelle über Schnittstellen einbinden und innerhalb des europäischen Rechtsraums bereitstellen: Langdock aus Berlin, Veritas GPT aus München und Logicc aus Hamburg.

Diese Dienste kosten spürbar mehr als direkte Lizenzen bei den großen Anbietern – der Aufpreis bezahlt Infrastruktur, Rechtssicherheit und Support. Ob sich das lohnt, hängt vom einzelnen Büro ab.

Noch einen Schritt weiter gehen vollständig autarke Open-Source-Systeme, die mit Werkzeugen wie Ollama oder Open WebUI lokal auf dem eigenen Rechner oder einem gemieteten Virtual Private Server (VPS) laufen.

Daten verlassen das Büronetz nicht, dafür braucht es Hardware, IT-Kompetenz und Wartung, und die Leistung liegt weiter unter der kommerzieller Cloud-Dienste. Für klar umrissene Aufgaben reicht sie aber aus, wie sich etwa an meinem lokalen Workflow für Baustellenprotokolle zeigt.

Und ein weiteres Kapitel behandelt Konnektoren und Skills, mit denen KI direkt in Cloud-Speicher und Office-Anwendungen greift – etwa über Skills für Word und Excel oder über Verbindungen zu CAD-Software wie beim SketchUp-Connector. Die Autor:innen warnen davor, einfach alles anzubinden, denn KI kann organisatorische Defizite nicht ausgleichen:

„Je ungeordneter die Datenlage, desto diffuser werden die Ergebnisse.“

Warum das KI-Kompendium Planungsbüros hilft

Die Werkzeugliste, die Gresser und Eichstädt vorstellen (und gestestet haben!), ist beeindruckend. Besonders wichtig und zu bedenken: Das Kompendium versteht sich ausdrücklich nicht als Einkaufszettel.

Die meisten der vorgestellten Systeme stammen von Startups, einige von großen Konzernen. Alle sind in schneller Bewegung, ihre Funktionen, Preise und Verfügbarkeit ändern sich laufend, und viele kommen aus dem angelsächsischen Raum, wo deutsche amtliche Daten und der Datenschutz nicht im Zentrum stehen.

Der Wert dieser frei verfügbaren Zusammenstellung liegt für mich vor allem in der Sortierung und inhaltlichen Einordnung, denn das Kompendium macht die drei oben beschriebenen Werkzeugfamilien unterscheidbar.

Aus meiner Beratungspraxis weiß ich, dass hier in vielen Büros durchaus Bedarf besteht, den das Kompendium bedient – kostenfrei! Es warnt vor der Verwechslung von parametrischen und generativen Systemen und erinnert daran, dass der Mensch moderiert. Das gehört zur Methode dazu.

Das vollständige Kompendium finden Sie auf se-g.com/de/digital/wissen.

Übrigens: In der Rubrik „KI-Werkzeuge“ stellen se·g architekten zusätzlich eine umfangreiche Datenbank mit KI-Software bereit – mit ihren eigenen Testergebnissen zu inzwischen 220 Anwendungen.

Demnächst: Im dritten und letzten Teil dieser Beitragsserie hier auf „Internet für Architekten“ geht es um die vielleicht wichtigste Frage: Wie eignet man sich all das an, und wie bringt man es ins ganze Büro?

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