KI-Methoden im Ingenieurwesen: Chancen und Grenzen

00:00:00: Stell dir vor, du öffnest an einem ganz normalen Dienstagmorgen dein E-Mail-Postfach.

00:00:05: Was siehst Du?

00:00:06: Wahrscheinlich eine absolute Flut von Nachrichten von irgendwelchen Softwareanbietern und in fast jeder Betreffzeile blinkt Dir dieses eine magische Wort entgegen – KI.

00:00:18: Oh ja das unvermeidliche Buzzword!

00:00:20: Genau.

00:00:21: Und besonders wenn du in der TGA-Planung, also der technischen Gebäudeausrüstung unterwegs bist da scheint es aktuell echt kein anderes Thema mehr zu geben.

00:00:30: Absolut nicht!

00:00:31: In den glänzenden Demos der Verkäufer sieht das alles nach reiner Magie aus.

00:00:36: Du wirfst einen Bauplan rein die KI ratert.

00:00:38: kurz und zack hast du eine perfekte Auswertung der gesamten Heizeanlage

00:00:43: Ja...in der Demo klappt das immer

00:00:46: Eben.

00:00:46: Aber dann kaufst du das Ganze, fütterst das System mit den echten leicht verschachtelten Plänen aus deinem eigenen Projekt und plötzlich bricht alles komplett zusammen.

00:00:55: Komplett!

00:00:56: Das System haluziniert Rohrdurchmesser, ignoriert ganze Heizkreise und nichts stimmt mehr.

00:01:03: Warum passiert das?

00:01:04: Weil die meisten KI's auf Baupläne schauen als wären sie... naja ein reiner Buchstabensalat.

00:01:11: Richtig

00:01:11: Wir zerlegen heute in diesem Deep Dive woran es liegt Und unser Ziel ist es, dir am Ende einen knallharten Filter mit auf den Weg zu geben.

00:01:20: Inklusive fünf essentieller Testfragen für deine eigenen Baupläne!

00:01:24: Das wird extrem wichtig ja?

00:01:26: Damit du in der nächsten Software-Demo die echten Werkzeuge von den reinen Marketingblendern unterscheiden kannst... Also ähm.. Lass uns das mal entpacken!

00:01:34: Gerne!

00:01:36: Die Fallhöhe zwischen dem was das Marketing da verspricht und der harte Realität im Engineersbüro, die ist momentan einfach gigantisch!

00:01:43: Wahnsinnig groß

00:01:44: oder?!

00:01:44: Ja Und das Verrückte ist halt, dass Problem liegt in den allermeisten Fällen gar nicht an einer mangelnden Intelligenz der eigentlichen KI-Modelle.

00:01:52: Echt nicht?

00:01:53: Nee!

00:01:54: Der fundamentale Fehler passiert viel früher – nämlich genau in dem Moment, in dem der Bauplan überhaupt in das System geladen wird.

00:02:04: Wir müssen uns mal ansehen wie diese klassische Datenaufbereitung eigentlich funktioniert.

00:02:09: Die etablierten Systeme nutzen fast alle noch die herkömmliche Texterkennung also OCR

00:02:16: Optical Character Recognition.

00:02:18: Genau die!

00:02:19: Das System sucht da im Prinzip ja nur nach Kontrasten, die irgendwie wie Buchstaben aussehen oder?

00:02:24: Richtig

00:02:25: und wenn du jetzt ein PDF von so einem detaillierten Hydraulikschema durch eine OCR Software jagst dieser Plan wird buchstäblich zu Text zermahlen.

00:02:34: Zermalen ist ein gutes Wort dafür.

00:02:36: Ja weil das Systemscanned Sturr von links oben nach rechts unten Und das extrahiert jeden Buchstaben und jede Zahl, die es da irgendwie findet.

00:02:45: Was dabei herauskommt ist halt keine Zeichnung mehr sondern ein endloser völlig unstrukturierter Textstrom.

00:02:52: Aus einer hochkomplexen technischen Zeichnung wird quasi eine eindimensionale Buchstabensuppe.

00:02:58: Das ist ja als ob ich ein riesiges Puzzle hab.

00:03:01: Also sagen wir mal einen extrem detaillierten Stadtplan.

00:03:04: Schöner Vergleich Ja!

00:03:05: Und anstatt mir den Plan im Ganzen anzusehen jag' ich ihn durch.

00:03:09: den Schredder Sammle die ganzen kleinen Schnipsel auf und gebe der KI nur eine alphabetische Liste aller Straßennamen.

00:03:16: Exakt so ist das!

00:03:17: Die KI weiß dann zwar, aha es diibt ne Hauptstraße und ne Bahnhofstraße aber sie hat absolut keine Ahnung mehr ob die Hauptstraßen in die Bahnhofstrasse mündet oder ob die zehn Kilometer voneinander entfährt liegen.

00:03:30: Und was hier wirklich faszinierend ist im Kontext von einem TGA-Bauplan bedeutet dieser Schreddervorgang, dass die absolute Essenz der Zeichnung unwiederbringlich verloren geht.

00:03:42: Weil die visuelle Information weg ist?

00:03:44: Genau!

00:03:44: Die visuell kodierte Informationen wird einfach weggeworfen.

00:03:48: Lass uns mal genau aufschlüsseln welche vier elementaren Dinge da verschwinden.

00:03:53: Okay, schieß los.

00:03:55: Erstens – die Zuordnung Im extrahierten Text steht dann irgendwo völlig isoliert... ähm ... Achtzig-sechzig Grad Celsius.

00:04:02: Ok

00:04:03: Auf dem Papier wusste jeder Ingenieur sofort, ah dieser Temperaturwert steht genau neben dem Vorlauf vom zweiten Heizkreis.

00:04:11: Weil die räumliche Nähe die Bedeutung schafft?

00:04:13: Ganz genau!

00:04:14: Im reinen Textstrom ist diese Verbindung aber komplett weg

00:04:18: weil das System eben nur weiß dass der Text da irgendwo auf der Seite existiert aber nicht mehr wo er im Verhältnis zu den anderen Elementen steht.

00:04:24: richtig und zweitens verschwindet die komplette Topologie.

00:04:28: also was ist vor der hydraulischen Weiche installiert?

00:04:31: was kommt danach?

00:04:33: Wie sind der Kessel und der Pufferspeicher miteinander verbunden?

00:04:37: Eine gezogene Linie zwischen zwei Bauteilen ist für eine Texterkennung schlichtweg unsichtbar.

00:04:43: Klar,

00:04:44: sind ja keine Buchstaben!

00:04:45: Eben!

00:04:46: Das heißt die Leitungen selbst also die Rohre, die das ganze System überhaupt erst zu einer funktionalen Anlage machen, die existieren für die Maschine an diesem Punkt gar nicht

00:04:56: mehr.

00:04:56: Sie sind komplett gelöscht einfach weg.

00:04:59: Und dass bringt uns zur Punkt drei Die Symbolik.

00:05:02: Okay, was genau meinste da?

00:05:04: Ein Dreivägeventil ist im Plan ja ein kleines normiertes Bild.

00:05:09: Zwei sich kreuzende Dreiecke zum Beispiel Ja Es ist ja kein geschriebenes Wort dreivägewentil.

00:05:15: Ein reiner Textextraktor scant er einfach drüber hinweg als wäre es ein Kaffeefleck auf dem Papier.

00:05:21: Wahnsinn.

00:05:22: Und viertens gehen sämtliche Richtungsangaben verloren.

00:05:26: Ein kleiner Pfeil der die Strömungsrichtung vom Wasser im Rohr angibt Physikalisch entscheidend für das Verständnis der Anlage.

00:05:34: Absolut!

00:05:35: Nach der Texterkennung ist dieser Pfeil Geschichte, wenn das KI-Modell am Ende also versagt dann eigentlich nur deshalb weil man ihm vorher die Augen verbunden hat.

00:05:44: Okay

00:05:45: krass.

00:05:46: Wenn diese Texterkennung also offensichtlich der völlig falsche Weg ist um Baupläne zu verarbeiten wie bringen wir da Maschine dann dieses Sehen bei?

00:05:54: Das ist die entscheidende Frage.

00:05:56: Das führt uns ja unweigerlich dazu, was diese KI, die uns da immer verkauft wird eigentlich technisch genau ist.

00:06:03: In den Medien wird das ja oft so hingestellt als gäbe es da dieses eine riesige allwissende Superhirn – dass einfach alles

00:06:09: kann!

00:06:10: Ja und das ist wahrscheinlich das allergrößte Grundmissverständnis in der aktuellen Debatte.

00:06:14: KI im Bauwesen isst kein Monolith.

00:06:17: Okay

00:06:17: Es ist eher ein Sammelbegriff für ganz unterschiedliche Technologien, die völlig verschiedene Stärken und Schwächen haben.

00:06:26: Im Wesentlichen reden wir da über vier verschiedene Kernbausteine.

00:06:30: Vier

00:06:30: Stück?

00:06:30: Okay!

00:06:30: Was ist der erste?

00:06:31: Nummer eins sind die großen Sprachmodelle – Die LLMs.

00:06:35: Die sind unfassbar stark wenn es um Bedeutung, Formulierung und das Erkennen von Mustern in Texten geht.

00:06:42: Aber Und das ist ein massives Aber.

00:06:45: Sie haben kein echtes, logisches Verständnis und sind extrem schwach beim Rechnen!

00:06:50: Sie raten quasi nur das nächste plausible Wort.

00:06:52: Wir haben also diese Sprachmodelle für den reinen Text.

00:06:55: Was ist dann der zweite Baustein?

00:06:57: Man hört ja oft von so System die riesige Normandatenbanken durchsuchen können.

00:07:01: Das ist Nummer zwei Retrieval In der Fachwelt oft RAG genannt Retrievel Augmented Generation.

00:07:09: Der Mechanismus dahinter ist eigentlich recht simpel.

00:07:12: Das System nimmt eine riesige Dokumentensammlung, zerteilt die in kleine Abschnitte und legt einen Index an.

00:07:20: Wenn du dann eine Frage stellst suchtest nach den relevantesten Textstücken und frittert das Sprachmodell damit.

00:07:25: Das funktioniert hervorragend für Fließtext wie Bedienungsanleitungen oder Verträge Aber

00:07:31: es scheitert sofort an allem was kein Text ist, oder?

00:07:34: Exakt!

00:07:35: Du kannst eine Vektorzeichnung von einer Rohrleitung nicht einfach als Textstück in der Kvieren.

00:07:40: Das erklärt natürlich, warum die ersten beiden Ansätze für unsere verschachtelten Hydrorikschemata in der TGA völlig nutzlos sind.

00:07:47: Richtig!

00:07:48: Damit kommen wir dann wahrscheinlich zu der Technologie, die uns aus dieser Sackgasse herausholt.

00:07:52: Genau – Baustein Nummer drei und das ist der eigentliche Quantensprung für die Branche.

00:07:57: Multimodale Modelle besser bekannt als

00:08:00: Vision-Modelle.

00:08:01: Okay… Der Mechanismus hier ist komplett anders.

00:08:04: Diese Modelle versuchen nicht vorab, irgendwie Text zu extrahieren.

00:08:08: Sie betrachten das PDF oder das Bild nativ als eine zweidimensionale Fläche.

00:08:14: Die schauen

00:08:14: sich das also wirklich als Bild an?

00:08:15: Genau!

00:08:16: Sie analysieren die Pixel, die Kontraste und vor allem die räumliche Anordnung.

00:08:22: Ein Vision-Modell sieht dass der Text Achtzig Grad Zensius nur zwei Millimeter von einer roten Linie entfernt ist... Und es versteht durch diese geometrische Nähe die semanthische Verbindung.

00:08:33: Es erkennt die Dreiecke als drei Wegeventil und es sieht die Strömungsfeile.

00:08:39: Das

00:08:39: heißt, die KI kann den Plan also endlich lesen wie ein menschlicher Zeichner?

00:08:42: Ganz genau!

00:08:43: Und Baustein vier?

00:08:44: Nummer vier ist die Deterministische Berechnung.

00:08:47: Okay

00:08:47: was heißt das genau?

00:08:48: Das bedeutet feste mathematische Formeln if-then regeln echter Code

00:08:54: Handfestes programmieren.

00:08:56: Richtig

00:08:56: Warum packen wir das hier in eine Aufzählung von KI Technologien?

00:09:00: Das hat doch mit künstlicher Intelligenz überhaupt nichts zu tun, oder?

00:09:03: Exakt.

00:09:04: Es ist absolut keine KI!

00:09:06: Aber es ist der mit Abstand wichtigste Baustein in einem ernst zunehmenden professionellen Werkzeug.

00:09:11: Ein seriöses Tool nutzt nicht einfach die KI für alles sondern kombiniert diese Techniken arbeitsteilig.

00:09:18: Verstehe...

00:09:19: Und was das Vision-Modell angeht da müssen wir auch noch mit einem Mythos aufräumen.

00:09:23: Das ist heute absoluter Branchenstandard.

00:09:26: Echt?

00:09:26: Nichts

00:09:26: Exklusives?!

00:09:27: Nein Es gibt Basismodelle, die jeder nutzen kann.

00:09:31: Wenn dir ein Verkäufer das als seine proprietäre streng geheime Wundertechnologie verkaufen will, dann ist da absolute Vorsicht geboten!

00:09:38: Vor allem und das ist ja der Knackpunkt nur weil so ein Visionsmodell auf dem Plan optisch erkennt dass da ein Symbol für einen Pufferspeicher eingezeichnet ist.

00:09:48: Das heißt doch noch lange nicht, dass es versteht ob die gesamte hydraulische Verschaltung physikalisch überhaupt Sinn ergibt.

00:09:55: Absolut richtig Zwischen ein Symbol optisch auf einem Plan erkennen und einen technisches System funktional verstehen, da liegt ein gigantischer Unterschied.

00:10:04: Ja

00:10:04: Die KI kennt die Thermodynamik nicht.

00:10:07: Sie weiß nicht wie sich Druckverluste in so einem komplexen Rohrnetz addieren

00:10:11: Und genau dieses fehlende funktionale Verständnis bringt uns ja zu einem massiven Risiko.

00:10:16: Wir reden hier über Halluzinationen und handfeste Haftungsprobleme.

00:10:20: Ganz großes Thema Mhm, der Standard.

00:10:23: Genau und eine XML-Datei hat ja für jede Schraube, jede Menge und jeden Preis schon das perfekte maschinenlesbare Etikett – alles ist exakt da wo es sein soll!

00:10:32: Ein Traum für jedes Software eigentlich.

00:10:34: die Daten sind ja bereits zu hundert Prozent strukturiert.

00:10:37: Ja und dann gibt es tatsächlich Workflows.

00:10:40: Da wandeln die Leute diese perfekten XML Datei in ein PDF um Damit sie für den Menschen schön lesbar aussieht.

00:10:46: Oh nein!

00:10:48: Und anschließend jagen Sie eine KI über dieses PDF, um die Daten wieder herauszuziehen und in eine neue Tabille zu pressen.

00:10:54: Das ist wirklich Wahnsinn!

00:10:57: Als würde man einen perfekt sortierten Akten-Schrank auf den Boden kippen nur um eine teure KI dafür zu bezahlen ihn wieder einzuräumen Wobei sie dann garantiert die Hälfte falsch abheftet.

00:11:07: Man macht ein bereits gelöstes Problem wieder zu einem ungelösten.

00:11:11: Es ist verrückt...und es zeigt dass auf der grundlegende Verstand dafür fehlt, wo KI überhaupt das richtige Werkzeug ist.

00:11:18: Eben!

00:11:19: Wo maschinenlesbare Struktur schon vorhanden ist – da muss sie direkt über Schnittstellen ausgelesen werden.

00:11:25: Da hat KI einfach nichts zu suchen weil sie nur Fehlerpotenzial hinzufügt.

00:11:29: Richtig

00:11:30: Aber das größte Risiko lauert wie du sagst in der Haftungsfrage bei Auslegungen Wenn wir es mit dem großen Ganzen verbinden wie wir vorhin etabliert haben.

00:11:38: Sprach- und Visionsmodelle Rechnen nicht.

00:11:41: Sie generieren Zahlen, die im Kontext des Textes plausibel aussehen – hier wird es nämlich wirklich interessant!

00:11:48: Wenn ich also die Heizlast von einem Gebäude berechnen lasse und das System redet die Zahl einfach nur so zusammen dass sie aussieht wie ein typisches Ergebnis?

00:11:57: Wer haftet denn am Ende wenn das Gebäud in Januar eiskalt bleibt?

00:12:02: Tja gute Frage

00:12:03: Die KI wird mir ja kaum den Frostschaden oder die umgerüstete Wärmepunke bezahlen, oder?

00:12:08: Bei einer Pumpe oder einem Stellventil gelten strenge VDI-Richtlingen.

00:12:12: Da gilt pure Physik – da gibt es null Spielraum für plausibles Schätzungen!

00:12:17: Deswegen ist die Softwarearchitektur hinter dem Tool so kriegsentscheidend.

00:12:21: Eine saubere professionelle Architekturt trennt das strikt.

00:12:25: Wie

00:12:25: genau?!

00:12:26: Die eisene Regel muss lauten, dass KI-Modell darf dir ausschließlich sagen was auf dem Blatt Papier steht... Es fungiert als extrem schneller Extraktor für unstrukturierte Daten.

00:12:37: Aber alles, was daraus folgt – also jede Heizlastauslegung, jede Druckverlustberechnung und jede Normprüfung – das muss zwingend deterministisch gerechnet werden!

00:12:46: Mit festem Code?

00:12:47: Genau

00:12:47: Das TGA-Fachwissen muss infesten Code gegossen sein.

00:12:52: Wenn dir ein Werkzeug anbietet Sprachmodelle wirklich rechnen zu lassen Dann verkauft es dir ein gigantisches Haftungsrisiko.

00:12:59: als Innovation getan

00:13:01: Genau das wird ja oft verschleiert.

00:13:03: Wenn ich mir die Webseiten von vielen Start-ups ansehe, wird von dieser Schwäche oft mit unglaublich schillernden Marketingbegriffen abgelenkt.

00:13:10: Ohja!

00:13:11: Da fällt dann extrem auf das Wort Multiagentensysteme.

00:13:15: Das klingt wahnsinnig futuristisch und intelligent.

00:13:18: Was steckt da technisch wirklich dahinter?

00:13:20: Ja, das ist gerade das große Modewort.

00:13:22: Ein Agent ist in der KI-Welt ein System, dass nicht nur eine feste Aufgabe abarbeitet sondern einen gewissen Grad an Autonomie besitzt.

00:13:30: Okay es entscheidet selbst?

00:13:32: Genau!

00:13:32: Es bekommt ein Ziel und entscheidet dann selbst welche Schritte es als nächstes ausführt, welche Werkzeuge es aufruft und wie es auf Zwischenergebnisse reagiert.

00:13:42: Klingt ja eigentlich cool.

00:13:43: Das klingt in der Theorie faszinierend.

00:13:46: Und für kreative Aufgaben mag das auch toll sein, aber im Ingenieurwesen macht es das System extrem unvorhersehbar.

00:13:54: Stell dir das mal als Assistenten im Büro vor!

00:13:57: Du hast einen Assistent, der extrem kreativ arbeitet?

00:14:00: Er ändert ständig seine Arbeitsweise, improvisiert bei der Datenablage und wenn er einen Wert im Bauplan nicht findet, rät er einfach anstatt nachzufragen.

00:14:11: Perfekter Vergleich...

00:14:13: Ja, autonom das Ziel erreichen will.

00:14:15: So ein Assistent ist im Planungsbüro doch brandgefährlich!

00:14:19: Auf den kannst du dich bei der Qualitätskontrolle null verlassen.

00:14:21: Genau das ist der Punkt – Ein Assistent, der Fehler überspielt und rät, ist gefährlich.

00:14:27: Einer, der sagt Chef hierbei diesen drei Werten bin ich unsicher.

00:14:31: bitte prüfen, er isst Gold wert.

00:14:33: Absolut

00:14:34: Für eine verlässliche Planprüfung in Bauwesen braucht man diese angebliche Flexibilität von Agenten überhaupt nicht.

00:14:41: Was braucht man dann?

00:14:42: Was man braucht, ist ein starrer festgelegter Workflow.

00:14:45: Planreihen, optische Extraktionen, harte deterministische Prüfung gegen das Regelwerk und dann strukturierter Bericht raus.

00:14:52: Klingt langweiliger aber sicherer!

00:14:55: Das ist vorhersehbar und vor allem es ist testbar.

00:14:58: was in der Praxis wirklich Qualität bringt sind viel unspektapulärere Ansätze.

00:15:03: Was zum Beispiel?

00:15:04: Mehrfach Durchläufe?

00:15:05: Die KI scannt den Plan zweimal auf völlig unterschiedlichen Wegen und eine übergeordnete Logik gleicht die Ergebnisse dann ab.

00:15:13: Und zudem müssen Fachregeln außerhalb der KI in Datenbanken liegen!

00:15:18: Die KI weiß nicht von sich aus, dass ne moderne Wärmepunkte ne völlig andere Temperaturspreizung benötigt als so ein klassischer Gaskessel aus den Neunzigern.

00:15:28: Solches Expertenwissen gehört in eine hart kordierte Datenbank, auf die der Workflow dann zugreift.

00:15:34: Und das aller wichtigste Feature um bei deinem Assistentenbeispiel zu bleiben ist die Fähigkeit Zweifeln anzumelden – Eine ehrliche Restliste.

00:15:42: Das bedeutet dass das System muss erkennen wann seine eigene Konfidenz also seine Sicherheit bei einer Erkennung zu niedrig ist.

00:15:49: und da muss es sagen weiß ich nicht.

00:15:51: Exakt!

00:15:52: Die Vertrauenschwelle Wenn das System eine Beschriftung nicht zweifelsfreier einem Rohr zuordnen kann, darf es nicht einfach raten.

00:16:01: Es muss den Punkt auf eine separate To-do-Liste für den menschlichen Prüfer setzen – idealerweise mit genauer Fundstelle also Seite und XY-Koordinate auf dem Plan!

00:16:13: Ein System ohne diese Vertrauensschwelle dass immer einer Antwort liefert und nie Zweifel anmeldet ist nicht intelligenter.

00:16:21: Es ist schlichtweg unehrlicher und gefährlicher.

00:16:24: Okay, wir haben jetzt sehr tief unter die Motorhaube geschaut!

00:16:28: Wir kennen die Risiken von OCA, wir verstehen den Unterschied zwischen Wischenmodellen und echtem Code – und wissen warum KI nicht rechnen darf?

00:16:36: Was bedeutet das nun

00:16:37: alles?!

00:16:38: Jetzt kommt die Praxis!

00:16:39: Genau, wir bringen das Ganze auf die Straße….

00:16:42: Lass uns besprechen, wie man sich auf so eine Software-Demo als Käufer vorbereitet und welche Fragen man da stellen muss.

00:16:48: Denn der Grundsatz lautet ja Planqualität schlägt prompt.

00:16:52: Absolut!

00:16:52: Bevor

00:16:53: ich überhaupt teste, muss ich meine eigenen Pläne richtig exportieren oder?

00:16:56: Die gut

00:16:57: und klar lesen kann macht sie auch für das Visionmodell optimal lesbar.

00:17:01: Der größte Fehler ist da das Rastern.

00:17:04: Okay

00:17:05: Pläne müssen immer als Vektoren geplottet werden.

00:17:08: Wenn du einen Plan in ein Pixel-Bild rasterst, verlierst du unweigerlich Kantenschärfe und exakt an diesen ausgefransten Pixelkanten scheitert dann später die Symbolerkennung.

00:17:18: Also Vektor nutzen?

00:17:20: Was noch?

00:17:21: Falls es doch mal Pixel sein müssen, dann mindestens sixhundert DPI.

00:17:26: Und ganz entscheidend nutze differenzierte Linien stärken.

00:17:30: Der Bestand muss kräftiger oder anders farbig sein als die Neuplanung.

00:17:34: Das hilft der KI.

00:17:35: Ja, Leitungen müssen sich optisch klar von den Wänden oder den Symbolen unterscheiden.

00:17:40: Wenn alles auf dem Plan gleich dick gedruckt ist verschwindet die visuelle Hierarchie, die das Modell für die räumliche Zuordnung so dringend braucht.

00:17:49: Macht Sinn!

00:17:50: Und als letzter Tipp rücke die Beschriftungen im Katz so nah wie möglich an die Bauteile heran, die sie beschreiben.

00:17:56: Je weiter weg der Text steht, desto fehleranfälliger wird diese Zuordnung durch die KI.

00:18:01: Okay meine Pläne sind jetzt Perfekt exportiert?

00:18:05: Oder, und es ist ja fast noch besser.

00:18:07: Ich nehme ganz bewusst den hässlichsten leicht schief eingeschänden Bestandsschemaplan von Achtundneunzig, den ich immer hier finden konnte.

00:18:14: Ja

00:18:15: der Härtetest.

00:18:16: Hauptsache sind meine eigenen echten Projekte!

00:18:19: Man sollte sich in einer Demo ja niemals auf die perfekten handverlesenen Beispieldaten des Anbieters verlassen.

00:18:25: ne?

00:18:25: Niemals.

00:18:26: Gut

00:18:27: spielen wir das durch.

00:18:28: Ich setze jetzt im Meetingraum.

00:18:30: Der Verkäufer zeigt mir, wie seine KI sekundenschnell meine Heizlast berechnet und Rohre dimensioniert.

00:18:36: Wie decke ich auf ob das solides Engineering oder nur geraten ist?

00:18:40: Kommen wir zu den fünf Fragen!

00:18:42: Was ist Frage eins?

00:18:43: Du greifst genau dort an wo wir vorhin die Architektur besprochen haben.

00:18:47: du fragst den Anbieter ganz direkt Wo genau in ihrem Workflow arbeitet ein KI-Modell und wo übernimmt fester deterministischer Code?

00:18:57: Und wenn er rumdruckst

00:18:59: Wer die Datenextraktion und die mathematische Berechnung nicht sauber in zwei völlig getrennte Systeme auslagert, der hat die Gefahr von Halluzinationen nicht im Griff.

00:19:09: Wenn die Antwort fahre gebleibt oder behauptet wird – Die KI mache alles intelligent!

00:19:15: Dann ist das ein massives Warnsignal.

00:19:17: Du willst hören?

00:19:18: Die KI liest?

00:19:20: Unser Code rechnet.

00:19:21: Das leuchtet absolut ein.

00:19:23: Okay.

00:19:24: Frage Zwei Was mache ich, wenn in der Demo auch mit strukturierten Daten handiert wird?

00:19:29: Nehmen wir an es geht auch um den Import von GAB-Dateien oder Stücklisten.

00:19:33: Dann

00:19:33: prüfst du die technische Reife der Architektur mit Frage zwei was passiert in ihrem System?

00:19:38: bei strukturierte Eingangsdaten werden ohnehin schon maschinenlesbare XML Dateien künstlich verkompliziert und von einem Modell geraten weil die Software vielleicht gar keine echten Schnittstellen hat?

00:19:50: Oh das wäre peinlich!

00:19:51: Ja Oder ließ das System die vorhandene Struktur direkt, deterministisch und fehlerfrei aus.

00:19:57: Wer XML durch eine KI jagt versteht sein eigenes Handwerk nicht

00:20:01: Verstanden.

00:20:02: Dann kommt unweigerlich der Moment in dem der Verkäufer mir zeigt wie fehlerfreie Ergebnisse auf meinem Plan sind.

00:20:08: Da muss ich an unseren kreativen Assistenten von vorhin denken.

00:20:11: Frage drei Wie zwinge ich das System zu zeigen wo seine Grenzen

00:20:14: liegen Indem du nach der Vertrauensschwelle fragst?

00:20:21: Lasst dir in der Live-Demo explizit zeigen, wo die Restliste ist.

00:20:26: Wo sammelt die Software die Unklarheiten bei denen die Konfidenz zu niedrig war?

00:20:31: Ein seriöser Verkäufer wird dir diese Ansicht stolz zeigen weil sie für deine Qualitätssicherung essentiell ist!

00:20:38: Und wenn er sagt unser System weiß immer alles...

00:20:41: Dann sollten bei dir sofort alle Alarmglocken schrillen.

00:20:44: Gut Viertens müssen wir über das Fachwissen sprechen.

00:20:48: Wenn die KI mir plötzlich sagt, dass ein bestimmtes Rohr nicht der aktuellen Dien-Norm entspricht oder einen bestimmten Marktpreis hat.

00:20:55: Sprachmodelle haben doch immer ein Trainingsende also einen festen Stichtag in der

00:20:58: Vergangenheit.".

00:20:59: Genau das ist Frage vier!

00:21:01: Modelle kennen keine Norman Updates oder Marktpreise, die gestern erst veröffentlicht wurden.

00:21:07: Deshalb musst du fragen woher stammt die Normen oder Preisgrundlage gegen die hier geprüft wird?

00:21:12: Was ist die falsche Antwort?

00:21:14: Wenn die Antwort lautet, dass das im Wissen der KI verankert ist.

00:21:18: Dann taugt das System nichts für die aktuelle Planung.

00:21:22: Ein seriöser Werkzeug muss für solche Prüfungen in Echtzeit auf externe gepflegte Datenbanken oder API-Schnittstellen zu Normeninstituten zugreifen.

00:21:32: Okay bleibt noch ein letzter oft unterschätzter Punkt.

00:21:36: da geht es gar nicht um Technik sondern um die rechtliche Seite.

00:21:39: Frage fünf Ich lade da als Planer hochsensible, detaillierte Pläne von Krankenhäusern, Rechenzentren oder Industrieanlagen in irgendeine Klaut hoch.

00:21:49: Ja und das ist der absolute Knackpunkt den viele in der Euphorie einfach vergessen!

00:21:54: Datenschutz ist kein nerviges Juristenthema sondern ein fundamentaler Teil der Fachprüfung.

00:22:00: Also frage ich was?

00:22:01: Du musst Kristall klar fragen, wo liegen meine Projektdaten physisch und wären sie dazu verwendet um zukünftige Modelle zu trainieren.

00:22:11: Du brauchst zwingend ein EU-Hausding und einen sauberen Auftagsverarbeitungsvertrag nach DSGVO

00:22:17: Und das Training auf meinen Daten.

00:22:19: Du musst die absolute vertragliche Garantie haben, dass deine hart erarbeiteten Projekt-Setups nicht heimlich das KI-Modell deines direkten Konkurrenten schlau machen.

00:22:29: Wenn der Anbieter sich bei der OptOut-Klausel für das Modelltraining irgendwie windet, bricht die Demo ab.

00:22:34: Wahnsinn!

00:22:35: Das ist ein verdammt starker Filter – diese fünf Punktetrennung von Code und KI Umgang mit strukturierten Daten, die ehrliche Restliste, externe Normendatenbanken und der harte Datenschutz.

00:22:47: Die entlarven jeden Blender!

00:22:50: Aber was entgegne ich wenn der Verkäufer mir dann zum Abschluss glänzende Benchmarks und Studien auf den Tisch legt?

00:22:57: Die angeblich schwarz auf weiß beweisen dass sein System eine neunundneinzig prozentige Trefferquote hat.

00:23:03: Benchmark in der KI-Welt sind extrem mit Vorsicht zu genießen.

00:23:07: Frag dich da immer wer hat diese Studie eigentlich

00:23:09: bezahlt?!

00:23:10: Wahrscheinlich die Anbieter selbst.

00:23:12: In der Regel ja!

00:23:13: Und das Wichtigste, woran wurde überhaupt getestet?

00:23:17: Ein herausragender Wert bei der Analyse von einem linea-geschriebenem Servicehandbuch sagt absolut gar nichts darüber aus wie dasselbe Modell mit einem völlig verschachtelten grafischen Hydraulikschema umgeht.

00:23:29: Logisch und ganz ehrlich Prozentwerte unter eine detaillierte Fehlerbeschreibung sind völlig wertlos

00:23:35: Weil es ja ein Unterschied macht wie das System Irrt.

00:23:38: Genau, es ist ein riesiger Unterschied ob die fehlenden Einprozent bedeuten dass das System eine Rohrleitung optisch nicht erkannt hat und dies ehrlich auf der Restliste meldet oder ob es bei der Auslegung der Rohrdicke eine völlig falsche aber hochgradig plausibel aussehende Zahl halluciniert hat.

00:23:55: Die dann am Ende zum Anlagenstillstand führt.

00:23:57: Exakt!

00:23:58: Das Eine ist ein kleiner Workflow Stolperstein, das Andere ist ein absoluter Haftungsalbtraum.

00:24:03: Lass uns das große Bild mal zusammenfügen.

00:24:06: Wenn man diese seriösen Werkzeuge findet, die all diese fünf Tests bestehen, dann ist KI in der TGA-Planung ja kein Allheilmittel das dir die komplette Arbeit abnimmt und von alleine plant.

00:24:16: Sie sortiert vor.

00:24:17: Richtig!

00:24:18: Sie fungiert als extrem schneller optischer Assistent, der dir stundenlange Fleißarbeit beim Durchsuchen von Plänen und bei Manuellen Übertragen von Werten abnimmt Aber sie unterschreibt am Ende nichts.

00:24:31: Nee, Malz!

00:24:32: Die fachliche Verantwortung bleibt immer und zu hundert Prozent bei dir dem Planenden-Ingenieur.

00:24:37: vor allem sicherheitsrelevante Auslegungen wie Statik oder Brandschutz bleiben für KI Schätzung ein absolutes Tabu.

00:24:44: Da zählt nur harte Mathematik

00:24:47: Genau.

00:24:47: Und wir dürfen auch die regulatorische Seite nicht aus den Augen verlieren.

00:24:51: Der neue EUAI Act verlangt da eine klare Transparenz.

00:24:54: Inwiefern?

00:24:56: KI-erzeugte Berichte und Zusammenfassungen müssen in Zukunft als solche ganz klar gekennzeichnet sein.

00:25:01: Das ist kein optionales, kleingedrucktes Vernurz sondern das gehört dann zu deiner ganz normalen beruflichen Sorgfaltspflicht.

00:25:08: Verstehe!

00:25:09: Diese Verschiebung der Verantwortlichkeiten bringt mich zu einem Gedanken den wir zum Abschluss unbedingt noch ansprechen müssen.

00:25:18: Wenn wir mal davon ausgehen dass diese Werkzeuge in den nächsten Jahren immer besser werden Und dass die multimodalen Modelle, die mühsame Fleißarbeit beim Auslesen und Vorsortieren der Pläne tatsächlich flächendeckend übernehmen.

00:25:31: Was bedeutet das eigentlich für die Kernkompetenz in diesem Beruf?

00:25:35: Ja – gute Frage!

00:25:37: Verschiebt sich dann nicht das komplette Anforderungsprofil an einen guten Planer?

00:25:41: Definitiv!

00:25:42: Vielleicht ist der TGA-Experte der Zukunft gar nicht mehr in erster Linie der klassische Zeichner,

00:25:52: Sondern?

00:25:52: Vielleicht

00:25:53: wird er viel mehr zu einer Art Verhör-Spezialist.

00:25:56: Jemand, dessen absolute Superkraft nicht das reine Erstellen von Daten ist sondern die Fähigkeit, die von der Maschine vorgeschlagenen Lösungen kritisch in die Zange zu nehmen.

00:26:06: Ein sehr schöner Gedanke!

00:26:08: Jemand der dieses Systemgrenzen der KI genau kennt, der die zugrunde liegende Physik beherrscht und der genau die Fehler findet, die für einen Lein viel zu plausibel aussehen um als falsch erkannt zu werden.

00:26:19: Darauf wird es hinauslaufen.

00:26:21: Eine spannende Entwicklung, die du beim nächsten Blick auf ein Bauplan oder wenn du demnächst in einer Software-Demo diese fünf Fragen stellst vielleicht einfach mal im Hinterkopf behalten solltest.

00:26:30: Vielen Dank fürs Zuhören bei unserer heutigen Analyse und bis zum nächsten Mal!