Mehr Klarheit im Bauprojekt

Bauprojekte sind durch eine hohe Komplexität gekennzeichnet. Unterschiedliche Gewerke müssen parallel koordiniert werden, wodurch umfangreiche und vielschichtige Informationsströme entstehen. Die Vielzahl an Verträgen, Protokollen, E-Mails und Terminplänen zu strukturieren und im Blick zu behalten, stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Informationslücken können dabei schnell zu Reibungsverlusten und verzögerten Entscheidungsprozessen führen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Reaktionsgeschwindigkeit und Transparenz. In der Praxis wird jedoch ein erheblicher Teil der Aufmerksamkeit für die Organisation und Nachverfolgung wachsender Kommunikations- und Datenmengen gebunden. Die mentale Belastung der Beteiligten erhöht sich dadurch – was sich negativ auf die Entscheidungsqualität auswirken kann. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass Branchenanalysen seit Jahren auf strukturelle Fragmentierung und ungenutzte Produktivitätspotenziale hinweisen.

io entwickelt daher Ansätze, um die Arbeitsprozesse in der Terminplanung mithilfe von KI gezielt zu optimieren. Die eingesetzte Lösung verknüpft Ursachen-Wirkungs-Zusammenhänge und bündelt verstreute Informationen in einer strukturierten Wissensbasis – womit sie Planungsteams unterstützt, kritische Vorgänge frühzeitig zu identifizieren, geeignete Maßnahmen abzuleiten und deren Wirksamkeit nachzuverfolgen.

KI für bessere Terminsteuerung

Zum Einsatz kommt ein lokal betriebenes Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das speziell auf den baufachlichen Kontext ausgerichtet ist. Es ermöglicht eine textbasierte Interaktion mit Fokus auf präzisem Sprachverständnis und fundierter Antwortgenerierung. Ergänzend bietet es Funktionen zur Pflege und Strukturierung von Planungsdatenbanken sowie zum automatisierten Abgleich potenzieller Terminkollisionen.
Das zugrunde liegende Hybridkonzept integriert Termine, Dokumente und Risiken in einer durchgängigen Datenpipeline und generiert auf Basis vorhandener Informationen belastbare Auswertungen. Die Entwicklung erfolgte in einer lokalen Python-Umgebung unter Visual Studio Code, sodass sämtliche Daten und Modelle vollständig unter eigener Kontrolle verbleiben und sensible Informationen die bestehende IT-Infrastruktur nicht verlassen.

Technologisch basiert die Lösung auf einer RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation), die semantische Suche und Ähnlichkeitsanalysen mit generativen Fähigkeiten kombiniert. Dadurch können Antworten auf Grundlage nachvollziehbarer und überprüfbarer Quellen erzeugt werden. Der Einsatz dieser Technologie ermöglicht eine neue Qualität in der Terminplanung, indem sie Risiken und Potenziale nicht nur erkennen und bewerten, sondern auch deren Ursachen systematisch analysieren kann.