BIM mit KI - Am Ziel vorbei?

Erzeugt Künstliche Intelligenz wirklich bessere Architektur oder doch nur "grafisches Kauderwelsch"? Mit Vordenker und KI-Experte Matthias Standfest. Das Bier: Mild Panic, New England IPA der Brauerei Fürst Wiacek. 

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Transcript

“KI ist nicht kreativ, sondern nur statistisch. Darum sollten wir nicht die kreativen Prozesse überlassen. Kreativität ist aber die Kernkompetenz der Architekten und KI sollte ihnen helfen, sich besser entfalten zu können.

Hallo und herzlich Willkommen zu einer neuen Folge von BIM & Bier. Hier hört heute Folge Nummer 32 unseres Podcasts und es geht um BIM und KI und die Frage, ob wir mit der aktuellen Entwicklung am Ziel vorbeiarbeiten. Darüber spreche ich mit Dr. Matthias Standfest.

Hallo Matthias.

Hallo zusammen.

Wie immer gibt es die kurze Vorstellungsrunde Matthias. Also wer bist du und warum sollte man Architekturqualität vielleicht besser messbar machen?

Oh, wer bin ich? Ich bin Architekt, Datenwissenschaftler, aber im Herzen bin ich eigentlich Maschinenbauer. Und daher kommt es auch.”

“Also das wichtigste Zitat im Maschinenbau war, was man nicht messen kann, kann man nicht besser machen. Und ich bin der tiefsten Überzeugung, dass man auch Architekturqualität messen kann. Und gerade alles, was wir als Bauchgefühl definieren, lässt sich über moderne AI-Methoden eigentlich in harte Vektoren oder in harte Zahlenräume übersetzen.

Warum kann ich das? Ich mache das seit 15 Jahren. Also ich habe dazu geforscht.

Ich habe meinen Doktor dazu an der ETH gemacht. Ich war im Future Cities Lab in Singapur. Ich habe zwei Startups dazu gegründet.

Ich habe den größten Architekturdaten, Trainingsdatensatz der Welt veröffentlicht, der im Moment durch die ganze Akademie geistert. Das heißt, es macht Sinn, mir zuzuhören, weil ich weiß, wovon ich spreche.

Das finde ich gut. Das ist eine gute Haltung. Okay, also zusammen sprechen wir deswegen heute auch über digitalen Eklektizismus, die Neugestaltung des Entwurfs, betreffend damit verbundene Revolutionierung des Wettbewerbs.”

“Was ist noch Architektur und was ist nur die Optimierung des optimalen Invests pro Quadrat mit der Mietfläche? Es wird auf jeden Fall wild. Und ihr habt es gerade schon gehört von Matthias.

Reut euch drauf, was da kommt.

Bei allem, was mit KI zu tun hat, geraten natürlich der eine oder andere Geräter in Panik. Entweder weil man Bedenken hat oder meint, man könnte davon abhängig gemacht werden oder man springt nicht rechtzeitig auf den Zug auf. Eine gesunde Skepsis gepaart mit Willen, sich mit dem Thema zu beschäftigen, auch wenn es unbekannt erscheint, das ist sicherlich der Weg und auch unser heutiges Bier passt mit seinem Namen ganz gut zu dieser Gefühlswelt.

Mild Panic von der Brauerei Fürst-Wiatczyk, ich hoffe, ich hab's richtig ausgesprochen. Aus Berlin haben uns hier ein New England IPA gebraut aus Mosaik, Galaxie und Kolumbus. Der EBU-Wert ist nicht angegeben, ich würde ihn mal auf unter 40 einsetzen und mit 6,2 Prozent Alkohol, leicht erhöhte Umdrehung.”

“Wird mit 3,95 Punkten aus möglichen 5 auf untapped bewertet, mit 114 Bewertungen. Das ist ein sehr guter Wert, nah an der 4, das schaffen die wenigsten. Und Fürst-Wiatczyk macht normalerweise sehr saubere und ausbalancierte Biere mit modernen Hopfensorten, aber hier haben sie mal richtig gezeigt, was sie drauf haben.

Also gibt man das aus der Dose, wie wir es jetzt hier gerade haben, ins Glas, dann kommt einem der Duft von zerdrückten Tomatenblättern entgegen. Und man fragt sich, what the hell, warum denn zerdrückte Tomatenblätter? Wenn man es trinkt, versteht man es.

Das ist tatsächlich so, dass dieser typische Geruch von dem Grünen von Tomaten einem da in die Nase steigt. Es schmeckt aber nicht danach, sondern dann geht es weiter mit eher überreifem Steinobs, saftige Pfirsiche oder Aprikosen, gedeckelt mit einer schönen Citrusnote. Das kommt richtig frisch rüber und beim Trinken ist es eher leicht süß und geht dann in so eine knackige Bitterkeit über, die ziemlich intensiv, aber trotzdem super süffig rüberkommt.”

“Also typisch New England IPI. Also für alle, die Bock auf was Neues haben, probiert das mal aus. Es ist komplex genug, um etwas Neues zu decken, aber nicht so abgefahren, dass ihr euch überfordert fühlt.

Und das gilt, glaube ich, auch für das, was wir heute mit KI erleben. Prost! Matthias, du hast sinngemäß mal gesagt, dass der Einsatz von KI und Algorithmen zu einer Demokratisierung der Architektur führen würde.

Ist das aus deiner Sicht was Schlechtes oder was Gutes?

Ersehens ist es natürlich gut. Was ich damit gemeint hatte, wir müssen die Entscheidungsprozesse miteinander verbinden. Diese Aussage stammt aus einem Kontext, wo ich ein Modell gebaut habe für die Immobilienbewertung.

Das heißt, wir haben verschiedene Raumqualitäten, Ausblickskwalitäten, Grundrissqualitäten numerisch festgehalten und haben das über das Mieterverhalten gespiegelt. Das heißt, wir haben genau gewusst, was ist die Zahlungsbereitschaft der Mieter, was ist die Mieterfluktuation und so weiter. Und haben aus dem ableiten können, wo fühlen sich Menschen eher wohl, wo sind Menschen eher gewillt, mehr für eine Wohnung auszugeben als weniger.”

“Das Spannende dahinter ist, wenn man diese Faktoren kennt, kann man die zurückfließen lassen zum Entwickler, zurückfließen lassen zum Entwerfer. Und man bekommt so eigentlich die Möglichkeit, bessere Architektur zu entwerfen. Besser im Sinne von eher das, was Menschen oder was der Markt verlangt.

Und nicht nur mehr Fläche. Also das ist so diese Zweigleisigkeit. Und das rauszufinden, dafür braucht es zum Beispiel verschiedene AI-Algorithmen, aber dafür braucht es natürlich auch sehr viel Fachwissen.

Aber ist das der Punkt, dass eigentlich der Entwerfer gar nicht mehr unbedingt Richtung optimiertes Modell arbeitet, sondern eigentlich eher die KI dann am Ende die Optimierung vornimmt? Also ist das so der Teil der Demokratisierung da dran, neben diesen sozio-kulturellen Aspekten?

Also wo für mich der Diskurs im Moment völlig am Ziel verbeischießt, sind diese ganzen Firmen und Startups, die einen verkaufen, ein Design zu optimieren. Das heißt, man geht, man lädt als Entwickler irgendwo einen Building-Lot hoch und dann kommen optimale Bauvolumina, die man dann einfach nur mit Grundrissen füllen muss. Und der Algorithmus gibt dann, keine Ahnung, 10.000 Varianten zurück und der Architekt wählt aus.”

“Und ich würde den Prozess gern drehen. Ich glaube, dass die Kernkompetenz vom Entwerfer ist, diesen Lösungsraum aufzuspannen, zu füllen, Ideen zu haben, kreativ zu sein, aus dem eigenen Wissen, aber auch irgendein Bauchgefühl. Und dass die Kernkompetenz vom Computer dann darin liegt, hier ein Ranking vorzunehmen.

Was ist besser, was ist schlechter? Was funktioniert für diese spezifische Aufgabe besser? Und das ist eigentlich so eine dialektische Invertierung, von der im Moment Optimierung und AI verwendet wird.

Es werden ja quasi mehrere Welten miteinander überschnitten dann, wenn man das so umdreht. Also das eine finde ich spannend, dass man sagt, wir entwerfen nicht für den Investor, also für das Investor-Modell, sondern wir entwerfen eigentlich für die Menschen, die dann darin leben später. Und das ist ja auch dieser interessante Punkt, den du auch immer gesagt hast, dass wir entwerfen, häufig in Abhängigkeit des Abstands zum Stadtkern, also dass du weiter nicht rauskommst, dass du günstiger wirst quasi und gar nicht in der Umgebungsqualität.”

“Und das andere ist wirklich, dass auch das, was wir erleben, dass, wenn wir über KI und Architektur sprechen, wir uns ganz oft in diesem entwerferischen Part befinden, so als hätten wir zu wenig Kreativität in der Architektur. Und das ist natürlich totaler Quatsch.

Hört ich. Also, ich kann dir da hinzustellen. Man sieht jetzt diese ganzen Bildgeneratoren im Kontext der AI.

Und erst letztes Wochenende bei Last Week Tonight von John Oliver war wieder Session zum AIs Loop. Das ist eigentlich jetzt dieser grafische Kauderwelsch, der von diesen ganzen AI-Tools produziert wird. Und dieses Studio Ghibli Gate vor einigen Wochen war ja noch ein Beispiel dafür, dass plötzlich alles zusammen industriellen oder kulturindustriellen Einheitsbrei verkommt, wie ihn schon Adorno diagnostiziert hat.

Und was verloren geht, ist eigentlich die echte Kreativität. Ich hab die Beschreibung von Bier heute so geil gefangen. Wenn man sich mit dieser Thematik auseinandersetzt, wenn man da eintraucht in die Welt des IPAs, wenn man verschiedene gekostet hat, dann als Mensch hat man ganz andere Sinneserfahrungen, man hat ganz andere Konnotationen damit.”

“Man sieht die Welt des Bieres ganz anders. In der Architektur ist es natürlich das Gleiche. Und diese Hochkomplexität der Wahrnehmung, die ist einer AI einfach noch nicht möglich.

Das wird alles in einen Vektoraum über Embeddings übertragen. Ich will da jetzt nicht ins technische Detail gehen. Aber das ist alles immer plump und naiv.

Das ist maximal auf dem Niveau von einem Undergraduate Studenten, also irgendwie im zweiten oder dritten Semester. Und die Qualität, was wir Menschen als Qualität definieren, oder wir Architekten als Qualität definieren, das ist ja natürlich was ganz anderes. Und auf der anderen Seite kämpfen wir aber damit, dass Architektur so komplex ist.

Das ist so ein verdammt komplexer Raum zum Lösen. Ich meine, ich habe nicht nur die 100.000 Richtlinien, die ich einhalten muss, Baukosten, Hochbauregeln, Bauphysik. Ich habe ja auch das ganze Soziologische dahinter.

Ich habe verschiedene Trends. Ich habe je nachdem, wie weit ich da reingehe, die Aura des Materials und so leichte sortierische Dimensionen. Und wie will ich denn da was Optimales finden?”

“Ich meine, Optimum ist ja Wahnsinn, dass wir uns damit überhaupt auseinandersetzen. Und jetzt kann ich eigentlich mich darauf fokussieren, was ich gut kann. Ich kann was definieren, wo ich glaube, das ist gut.

Ich kann das in den Computer reinwerfen. Und der soll dann seine Sonnenstandsanalysen machen. Seine Abstandsregeln analysieren.

Der Computer kann mir all diese ganzen harten Fakten rausgeben und kann mir sagen, wo muss ich reagieren? Wo muss ich irgendwie was größer, kleiner machen? Wo muss ich irgendwie anders auf das Raumprogramm eingehen?

Ist doch völlig gleich, welche Definitionen, dass ich dahinter liege. Und dann ist das ein anderes Zwiegespräch. Dann bin ich der Macher, der Kreative.

Der Computer wird zur Rechtschreibkontrolle, so wie wir es im Word eh schon seit Jahrzehnten kennen. Und nicht umgekehrt, dass ich mir vom Computer Texte generieren lass und dann wie ein Lektor darüber gehe, 100.000 Mal iteriere und irgendetwas anpasst. Ich will dir den Computer nicht Schreiben beibringen.

Ich will einen Text generieren.”

“Das stimmt. Also es ist ja auch so, wer schon mal versucht hat, mit welcher KI auch immer man dahernimmt, welches Modell, Architektur sich entwerfen zu lassen. Also der klassische Weg wäre es ja so, aus Text einen Bildkörper zu erzeugen.

Ich rede noch nicht von 3D Modell. Der wird schon gelernt haben, dass die gängigen Modelle ziemlich einheitliche Architektur produzieren. Also entweder gibt man ihr einen spezifischen Architekten oder Architekturstil, dann produziert sie ziemlich genau das, was im Netz verfügbar ist.

Das muss man ja auch dazu sagen. Oder wenn man das nicht definiert, dann kommt meistens was, was eher dem asiatischen Raum zuzuschlagen ist dabei raus. Also ich hatte am Anfang von diesem Eklektizismus gesprochen.

Ich glaube, das hattest du auch schon mal erwähnt. Also es wird ziemlich einheitlich und immer gleich. Aber auch nur das, was der KI zur Verfügung steht.

Also wenn ich hingehen wollen würde, und das haben wir auch schon versucht, will der KI meinen eigenen Stil beibringen. Also ich muss natürlich ein eigenes KI-Modell nehmen und dann dementsprechend die Inhalte liefern. Das ist gar nicht so unkomplex, dass man da hinkommt, dass die dann wirklich sowas liefern.”

“Und dann merkt man, das ist eigentlich der falsche Weg. Es ist eigentlich Quatsch, das so rumzumachen. Ich bin auch eher da, dass ich sage, lass uns der KI diese ganzen Normen, Rechtsverordnung, Industriebau, Richtlinie, Brandschutzverordnung, den ganzen Kram, den die Architekten wie so Verwaltungsingenieure dann in diesen Architekturprozess einbringen lassen, dass das doch einer KI geben, weil das ist ihre Domäne.

Da ist sie besonders gut drin, einfach nur solche Daten aufzubereiten und dann nach Wahrscheinlichkeiten, Vorhersagen zu treffen und so weiter. Und den ganzen Prozess, den wir eigentlich von außen betrachtet immer als Architektur verstehen, also wer auf eine Party geht und dann fragt jemand, was machst du im Beruf, den du sagst, ich bin Architekt, da denkt keiner daran, dass ich mich mit DIN-Normen und Abstandsflächen auskenne. Alle denken, der baut Häuser.

So, ich hab natürlich noch nie ein Haus gebaut. Ist also völlig irrelevant, aber der Punkt ist, das Gleiche muss doch eigentlich für KI gelten.”

“Wenn wir uns jetzt diesen Prozess gerade angucken, wie bewerten wir Architektur? Das ist ja auch interessant. Ein großer Teil der Architektur hat mit dem Thema Wettbewerb zu tun.

Die Wettbewerbe werden zwar digitaler, also der Architekturwettbewerb an sich, aber die Bewertung findet ja häufig immer noch durch eine sogenannte Preisjury statt, also einen Kreis von Menschen, den man zusagt, dass sie Ahnung davon haben und die bewerten dann das. Wenn man diesen Part jetzt automatisieren würde, was passiert dann mit dem Wettbewerb? Also wenn man sagen würde, wir geben die Prüfung von Wettbewerben, das geben wir einfach an der KI und die sollen uns sagen, was ist der beste Entwurf?

Da würde ja sehr wahrscheinlich was völlig anderes rauskommen, oder?

Was völlig anderes rauskommt, stelle ich mal in Frage. Aber es wäre für alle Beteiligten viel effizienter und gemütlicher. Das ist eigentlich der Sinn von Technologie.

Ich habe schon Architekturwettbewerbe gemacht. Und wer mal so einen Architekturwettbewerb gemacht hat, weiß, das ist Selbstversklavung. Ich meine, das ist die Pest.”

“Das kann man nicht schönreden. Bis auf den letzten Abbruch sitzen die Leute im Büro, arbeiten, bauen die Plakate, bauen die Modelle, bauen sonst noch was. Und ab dem letzten Abdruck wird es dann geliefert und dann hat die Jury zur Verfügung gestellt, die sich dann, keine Ahnung, maximal zwei Stunden mit dem Entwurf auseinandersetzt.

Jetzt ist es ja verrückt, wie will ich denn die ganze Komplexität von Entwurf in so kurzer Zeit berücksichtigt und analysieren können? Und natürlich ist das alles in diesem Meisterdenken der Architekten behaftet. Aber das wäre der Grund, warum ich als, deswegen habe ich das anfangs erwähnt, im Herzen einen Ingenieur oder einen Maschinenbauer und das so diametral anders sehe.”

“Wenn es mir möglich ist, Architekturqualität messbar zu machen und dann geht es jetzt über Bebaufahrefläche hinaus und dann geht es wirklich darum, welches Objekt habe ich die größte Kosten-Nutzen-Rechnung, dann eigentlich auch über die Lifecycle-Kosten, über Entdeckungsbeitrag. Das hängt damit zusammen, wo habe ich die beste Nutzungsqualität, wo fühlen sich die Menschen wohl, wo habe ich Büros, die gut genutzt werden können, wo ich es etwas multifunktional nutzbar, sodass es auch über verschiedene Nutzungsszenarien die nächsten 30, 40 Jahre hinweg genutzt werden kann. Wenn ich alle diese Faktoren reinnehme, dann kann ich recht objektiv eigentlich ein Ranking unter den Teilnehmern feststellen oder umsetzen.

Und dann, ob dann die Fassade rot oder grün ist, das ist noch irgendwie eine ästhetische Frage, die, wenn man will, man theoretisch auch mathematisch lösen könnte. Und dann ist es mir möglich, dass ich Wettbewerbe ausrichte, wie es in anderen Branchengängen gäbe. Zum Beispiel im Data Science.

Im Data Science gibt es eine Online Plattform, die heißt Kaggle. Und dort werden Wettbewerbe ausgerichtet für Statistiker. Das heißt, eine Firma stellt Datensätze hoch, Komplexe, Excel-Dateien, was auch immer, sagt, was rauskommen soll.”

“Und dann baut jeder seine mathematischen, statistischen Modelle. Und es gibt ein kontinuierliches Leaderboard. Man lädt sein Modell hoch, das wird berechnet.

Und ich weiß, instantan, jetzt im Moment bin ich da erstgereitet, jetzt bin ich im Moment da siebtgereitet. So gut performe ich gerade. Und als Statistiker kann ich dann selbst entscheiden, das macht Sinn, dass ich da noch mehr Zeit investiere, dass ich weiter nach oben komme, dass ich den Wettbewerb gewinne.

Oder ich bin so fernab von Gut und Böse, dass ich den Stecker ziehe und auf einen anderen Wettbewerb mich fokussiere. Und damit habe ich Kostentransparenz. Und das Gleiche wäre theoretisch in der Architektur möglich.

Dass das möglich ist, weiß ich deshalb. Wir haben das zwölfmal gemacht. Und diese zwölf Wettbewerbe wurden alle nach unserer Empfehlung entschieden.

Das Verrückte, wir hatten die NGIN, wir haben für große Wohnbauprojekte hier in der Schweiz dann die Analysen gemacht, haben das den Juryen zur Verfügung gestellt. Und die wurden alle anhand unserer Expertise oder der Expertise des Algorithmus entschieden. Manchmal, das gebe ich auch zu, haben sich die Vorsitzenden der Jury ein Estiment gehalten.”

“Weil die natürlich gesehen haben, was wir hier machen, geht an das Eingemachte der Architektur. Weil wir diesen Elfenbeinturm aufbrechen, weil es plötzlich demokratischer wird, weil es zu einer Ingenieurdisziplin wird. Und die natürlich dann auch für kleinere Büros oder für jüngere Büros zugänglicher werden kann.

Und somit werden andere Marktgesetze plötzlich schlagend. Und das geht mit dieser ganzen Mathematisierung und mit dieser ganzen Homogenisierung des Lösungsraums.

Er ist ja auch einfach, dadurch, dass die Datenlage zugänglicher wird, wird es überhaupt für kleinere Teams möglich, große Projekte zu stemmen. Du hast eben davon gesprochen, dass ihr eigentlich das Thema Umweltdaten, also wo fühlen sich Menschen wohl, Wohnungsqualität, dass ihr das modellgetrieben bewerten könnt. Er hatte da eine Datenumgebung erzeugt, die das irgendwie im 25 Zentimeter Raster die Umweltdaten bewertet.

Kannst du dazu nochmal was erzählen? Ja, natürlich.”

“Das war bei einem meiner Start-ups, Arkelyse. Das gibt es jetzt nicht mehr, aber der ganze Quelltext, das ganze Programm ist open source verfügbar. Und wir haben das für grob ein Prozent aller Schweizer Wohnungen gemacht.

Und auch dieser Datensatz ist online verfügbar, als Swiss Dwellings Dataset. Wir haben jede Wohnung genau nachmodelliert, das heißt mit einer Flächenabweichung von unter 1,2 Prozent. Und haben jede Wohnung in die gebaute Umgebung reingesetzt.

Und mehrere hundert Quadratkilometer Umgebungsgeometrie. Und dadurch haben wir genau die Besonnung berechnen können. Und natürlich mit Besonnung meine ich die natürliche Belichtung.

Das heißt, wir haben gewusst, ob ein Baum vor dem Fenster steht und haben den Baum im Sommer und im Winter anders modelliert, weil ja entweder mit oder ohne Lamp. Wir haben gewusst, ob gegenüber Berge, was in der Schweiz ein großes Thema ist natürlich, oder irgendwelche Hochhäuser an Schatten werfen. Und so haben wir wirklich stundengenau übers ganze Jahr berechnen können, wann sind welche Flächen wie besonders.”

“In einer Auflösung von 25 Zentimetern, wie du richtig sagst. Gleichzeitig haben wir die Komposition des Ausblicks berechnet. Wie viel Prozent vom Black-Feld ist Himmel, ist Grünraum, sind andere Gebäude, sind Straßen, sind Gleisbrachen.

Alles, was irgendwie werttreibend ist im Positiven wie im Negativen sind. Wir haben berechnen können, wie gut die Orientierbarkeit ist innerhalb der Wohnung, wie die akustische Lärmbelastung ist im dreidimensionellen Raum. Natürlich unter Einberücksichtigung der ganzen externen Lärmquellen, wie Glascontainer, stark befreunde Straßen und so weiter.

Und dadurch hat es wirklich umfangreiches holistisches Bild der Flächenqualitäten geben von jedem einzelnen Raum. Und darauf legt man dann ein Nutzungsmodell und man sagt, diese Wohnung eignet sich für junge Familie oder nicht. Diese Wohnung eignet sich für einen Juppie-Single oder nicht.

Weil man ja unterschiedliche Ansprüche an den Raum hat. Bezüglich auf Funktionalität, auf Repräsentation, aber natürlich dann auch weiter auf Zentralitätsform.”

“Ja und auch so Thema, also das mit dem Ausblick zum Beispiel finde ich spannend. Also dass es glaube ich in keinem Gebäude-Fortfolio kommt, dieser Aspekt vor. Also was ist der Ausblick?

Aber in der Architekturplanung, also wenn wir Architektur entwerfen, dann machen wir uns sehr viel Gedanken darüber. Wo gucke ich raus, wie sehe ich, wenn ich sitze? Das ist immer dieses Hauptthema.

Sitze ich am Esstisch oder sitze ich im Wohnzimmer auf dem Sofa? Nachdem gestalte ich den Ausblick aus dem Fenster? Ist natürlich in einem Investorenmodell irrelevant.

So ein Punkt, da geht es nicht.

Ja leider.

Wie viel Fläche habe ich denn?

Was wir gemacht haben für ein Proof of Concept, war für einen großen Asset Manager hier in der Schweiz, damit ich meine, mehrere Milliarden in Estes Unimagined. Die hat man im Wettbewerb durchgeführt. Überbauung, ungefähr 150 Wohnungen.”

“Und der Wettbewerbsgewinner wurde dann analysiert von einer Consultingfirma. Die Consultingfirma hat den Plan optimiert, unter Ansprechzeichen. Das heißt, die haben die vermarktbare Fläche maximiert, indem sie die Erschließen auf die andere Seite der Baukörper gelegt haben.

Und in deren Metriken wurde dadurch der Entwurf besser. Und wir haben genau diese Varianten miteinander vergleichen können. Und jetzt hat sich herausgestellt, dass der gesamte Mietertrag durch diese Änderung geschrumpft ist.

Weil plötzlich waren alle Wohnungen hatten einen schlechteren Ausblick, eine höhere Lernbelastung, waren eigentlich weniger attraktiv. Dementsprechend war das Markenniveau einfach geringer. Und wenn ich dann jetzt keine Ahnung, 5 Prozent Fläche mehr habe, aber der Wert der Wohnungen um 10 Prozent fällt, ist das natürlich immer an der Börche, mir ins Knie.

Und solche Sachen gibt es leider visant am mehr bei uns in der Branche, weil einfach nach den falschen Metriken gemessen wird. Ich meine, eine vermarktbare Fläche, die herzunehmen und zu optimieren. Jeder andere würde noch ein DCF gehen oder noch ein ROI.”

“Wenn du jetzt von diesen ganzen, es sind ja doch sehr umfängliche Daten, die ihr da immer bearbeitet, wie hoch ist denn der Einsatz von AI dabei? Also ich stelle mir jetzt vor, dieses was du eben erzählt hast mit dem 25 Zentimeter Raster und der Baum einmal im Winter und einmal im Sommerfall. Da könnte ich ja ein paar hundert Leute dransetzen, die das modellieren.

Weil die wahrscheinlich nicht von Hand gemacht haben, oder?

Mit ihm zu dem Zeitpunkt waren ungefähr 20 Leute. Und da geht viel über Automatisierung. Und es geht viel über offene Open Government Datensätze.

AI verwenden wir eigentlich immer nur als Sekundärsystem. Also da ist entweder darum gegangen, Daten anzureichern, Daten zu vervollständigen, zu optimieren, oder den Leuten zu assistieren, die eben dann diese Daten manuell aufbereiten. Und das ist so eine reine Assistenzrolle.

Ich spreche von Augmented AI Prozessen, also Human in the Loop. Einfach wirklich so wie Rechtschreibkontrolle etwas, was assistiert. Der zweite Nutzen von Machine Learning war einfach in den Statistiken.”

“Also diese hochkomplexen Entscheidungsprozesse zu modellieren. Das heißt, wenn ich so viele Transaktionsdaten habe und Gebäudedaten, wie kann ich daraus identifizieren, was sind werttreibende Faktoren, was sind die keine? Dafür gibt es dann moderne Machine Learning Verfahren, also Random Forest und so weiter.

Das ist aber Machine Learning. Das Problem heutzutage ist, wir verwenden alle den Begriff AI einfach zu inflationär. Auch diese Sprachmodelle, die wir verwenden, das ist ja keine AI, das sind ja nur statistische Sprachmodelle.

Daher entstangen ja auch die meisten Probleme. Es kommt immer darauf an, wo man die Grenze sieht. Entweder ist alles AI oder nichts.

Absolut. Mir kam die Frage noch mal, weil wir eigentlich mit dem Ansatz gestartet sind, dass wir jetzt die Folge so genannt haben, dass wir uns die Frage stellen, ob wir auf das richtige Ziel einzahlen. Mit dem Thema KI-Strategie, die jetzt die meisten Unternehmen angehen wollen, aber halt die häufig, und das ist uns auch bewusst, aus diesem Gedanken, ja, wir wollen eine KI einsetzen, womit gemeint ist, ich will eine Sprache, ein bildgebendes Modell nutzen, um für einzelne Nutzer die Möglichkeit zu geben, dass sie schneller etwas produzieren können.”

“Was dann häufig gemeint ist, ist eben, ich will einen Text schreiben, ich will ein Bild erzeugen. Wir in unserem Umfeld auch spüren, dass das eigentlich nicht das Ziel ist. Das ist ein ganz kleines Ziel und deswegen war es auch gerade interessant, dass du sagst, das war gar nicht so stark in den Prozess eingebunden, aber wir haben das für Einzelne genutzt, damit die dann eigentlich aus dieser Machine Learning Welt, das in eine menschenverständliche Übersetzung bringen können, dass das eigentlich häufig das ist, wo wir merken, da ist der größere Hebel drin.

Also gar nicht einen Text erzeugen und schon gar kein Bild, weil das ist eigentlich, sagen wir so, wer damit rumprobiert, wird schnell merken, du musst 20 Versuche machen, bis du ungefähr das Bild kriegst, was du dir im Kopf vorgestellt hast. Allein da ist schon eine Schwäche. Und dann bin ich wahrscheinlich schneller.”

“Ich habe es von Hand skizziert und von mir aus abfotografiert, dann ist es auch digital. Komme ich vielleicht schneller voran. Aber das andere Thema, dass ich sage, ich kann eine Wissensdatenbank mit einem Sprachmodell verknüpfen und kann dadurch Leute, die zum Beispiel, und das ist ja unser Hauptproblem gerade in der ganzen Bauwirtschaft, uns fehlt es an Erfahrung, die können wir wettmachen, indem wir Wissen zugänglicher machen, dass der eine Weg und der andere ist, dass wir große Datensätze vermenschlichen können.

Also keiner kann so einen Datensatz, wie du eben beschrieben hast, als Mensch verstehen und erfassen. Das ist immer eine Übersetzungshilfe. Und das ist ja auch eine Art von Demokratisierung.

Ja, auf jeden Fall. Es verringert diese Eintrittsschwelle in diese Domainexpertise. Und was ich jetzt gesehen hab, auch aus anderen Projekten, die ich gemacht hab, was zum Beispiel heiße Themen im Moment sind, ist Bedarfsanalyse, Bedarfsplanung.”

“Immer wenn wir jetzt über diese Bilder sprechen im Kontext AI und Architektur, dann sind diese bildgebenden Verfahren genutzt für einen Ideation-Prozess. Als könnte ich als Architekt jemals frei irgendetwas Kreatives auf die Grüne Wiese bauen. Da lüge ich mich hier selbst an.

Ich habe ja ganz viele Bedürfnisse von den Nutzern, die da nicht gerecht werden will. Ich habe einen Kostendruck, ich habe einen Realisierungsdruck. Vermutlich baue ich im Bestand, über 50 Prozent der Gebäude oder der Projekte sind bauen im Bestand.

Und in diese Constraints muss ich reinfinden. Und da können mir eben Sprachmodelle und so weiter helfen, bestehende Dokumente aufzubereiten, einfach einen Lösungsraum abzustecken, damit ich weiß, wo soll die Reise hingehen, damit ich dann besser in die Richtung gehen kann, damit die AI mich besser anleiten kann, hier was Gutes zu entwerfen, mir Probleme aufzeigen, wo ich vielleicht irgendwie am Ziel vorbeischiesse. Da macht das Sinn.

Aber eben wenn ich mich jetzt rein, wenn ich AI als kreatives Werkzeug verwende, um Sachen zu identifizieren oder um spannende Bilder zu bauen, damit ich irgendwie zwanghaft dem Architektur-Porno publizieren kann, dann, das will ich nicht spielen.”

“Ja, das ist interessant, dass du gerade noch sagst Architektur-Porno. Das geht ja bei Architektur auch immer um das Thema Geschmack. Und ich finde das eigentlich auch ein interessanter Punkt, wenn wir über Wettbewerb und wie wir im Kontext entwerfen reden und uns dann vorstellen, dass es bei KI einen Geschmack geben würde.

Und das kann man sich nicht so richtig vorstellen. Ich glaube, dass KI als Modell, als statistische Modelle einen Geschmack hat, weil im Endeffekt beruht es auf unseren Daten. Und das, was am häufigsten sich wiederholt, ist wahrscheinlich der Geschmack.

Aber der verändert sich natürlich sowohl kulturell, als auch in der Zeit. Also was sehe ich gerade, sind wieder Klamotten aus den 90ern innen. Wer in den 90ern live das erlebt hat, schlägt die Hände um am Kopf zusammen.

Aber das ist halt gerade der Geschmack. So ist es ja bei Gebäuden auch. Du hast eben von Farbe gesprochen, die man auf die Fassade legt.

In den 70ern hätten alle gesagt, braun ist die Farbe, that's the way to go. Das würde heute keiner mehr machen. Also lässt sich wahrscheinlich schwer einer KI Geschmack beibringen.”

“Aber wir wollen auch eigentlich von der KI keinen Geschmack haben. Also für mich ist KI eine Maschine. Und wenn du es anders siehst, dann gerne.

Das Problem ist Geschmack per se. Also unser ästhetisches Empfinden ist strukturell, also sozial konstruiert. Das wissen wir seit den 80ern und 90ern.

Da gibt es jede Menge Vorstellungen dazu. Die Grundidee vieler Architekten ist nachher vor diese Idee dieser universellen Ästhetik, das erhabene bis kant kommuniziert hat, vor 200 Jahren. Der hat alles Schwachsinn.

Das kann man alles einfach, braucht man nicht mal darüber diskutieren, das ist gegessen. Alles, was wir schön empfinden, ist sozial strukturiert. Und je nachdem, in welchem sozialen Milieu wir uns befinden, empfinden wir andere Sachen für schön oder für hässlich.

Da gibt es im Kontext des sozialen Kapitals, gibt es verschiedene Elemente, mit denen können, die sind Identifikationsmerkmale, um als Teil einer Gruppe wahrgenommen zu werden. Und es sind Distinktionsmerkmale, um uns von anderen Gruppen abzuheben oder zu unterscheiden. Das ist Ästhetik in einer Nutshell.”

“Und das sind alles, das ist Informationstheorie, das ist Mathematik, härter geht es nicht. Und das kann man alles theoretisch in Maschinen reinklopfen. Ich muss einfach nur wissen, wo will ich dazukören.

Und die meisten reflektieren ja nicht adäquat über dieses Verhalten oder dieses Verlangen der Ästhetik oder des Geschmacks. Ich glaube, da braucht es vielleicht etwas mehr Aufklärung im Unterricht.

Das ist ein guter Punkt. Wir kommen zum Ende für unseren heutigen Podcast. Lieber Matthias, war mir eine große Freude, mich mit dir auszutauschen.

Und danke, dass ihr da draußen uns wieder zugehört habt. Falls ihr jetzt noch mehr über die Ästhetik der Maschine hören wollt, dann schreibt uns am besten mal, dass wir mit Matthias vielleicht noch ein Podcast machen. Vielleicht hat er dann Lust, noch eine Runde mit uns zu machen.

Ich fände es spannend. Bis dahin sage ich Tschau. Tschüss.

Bis zum nächsten Mal.

Tschau zusammen.”

“BIM und Bier ist eine Produktion der Formitas AG. Unsere Musiktracks, New Front bei McKay Beats, and Drop of Water in the Ocean bei Broke for Free. Habt ihr Fragen, Feedback oder einen Themenvorschlag?

Dann schreibt uns eine Mail an bimundbier at formitas.de”

Von BIM & Bier: BIM mit KI -  Am Ziel vorbei?, 21. Juli 2025
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