ChatGPT im Bauunternehmen: Wo generative KI hilft und wo nicht

ChatGPT, Copilot, Gemini und ähnliche Chatbots sind in vielen Bauunternehmen inzwischen im Alltag angekommen, oft ohne offizielle Freigabe. Bauleiter lassen sich Mails formulieren, Kalkulatoren fassen Leistungsverzeichnisse zusammen. Das spart Zeit, solange klar ist, wofür diese Werkzeuge taugen und wofür nicht. Wir ordnen das nüchtern ein.

Wo generative KI im Bauunternehmen hilft

Sprachmodelle sind stark, wenn es um Text geht und ein Mensch das Ergebnis prüft. Typische Aufgaben:

Texte und Korrespondenz

• Behinderungsanzeige oder Bedenkenanmeldung als erster Entwurf, den die Bauleitung fachlich ergänzt
• Mahnung an einen Lieferanten, der den Transportbeton zum dritten Mal zu spät gebracht hat
• Stellenanzeigen für Poliere oder Baugeräteführer
• Übersetzung von Sicherheitsunterweisungen für gewerbliche Mitarbeiter ohne Deutschkenntnisse

Ausschreibungsentwürfe

Für eine Preisanfrage an drei Trockenbauer kann ein Chatbot aus Stichpunkten eine strukturierte Leistungsbeschreibung vorschlagen: Vorbemerkungen, Positionen, Ausführungshinweise. Das ist ein Gerüst, kein fertiges LV. Normbezüge, Mengen und Qualitäten müssen Sie selbst prüfen und eintragen.

Zusammenfassungen

• Baubesprechungsprotokoll aus Stichpunkten in eine lesbare Form bringen
• Lange Vertragsbedingungen eines Auftraggebers auf Vertragsstrafen, Gewährleistung und Zahlungsfristen durchsuchen lassen
• Technische Datenblätter vergleichen, etwa zwei Dämmstoffe nach Wärmeleitfähigkeit und Brandklasse

In allen Fällen gilt: Die KI liefert einen Vorschlag. Die Verantwortung für den Inhalt bleibt bei Ihnen.

Wo generative KI nicht weiterhilft

Verbindliche Mengen und Preise

Ein Sprachmodell erzeugt plausibel klingenden Text, es rechnet nicht verlässlich und kennt Ihre Konditionen nicht. Fragen Sie nach dem aktuellen Preis für Betonstahl B500B oder nach der Menge Mauerwerk für ein Geschoss, bekommen Sie eine Antwort, die überzeugend aussieht und trotzdem falsch sein kann. Für Kalkulation, Bestellmengen und Angebotspreise brauchen Sie Daten aus Ihrer Kalkulationssoftware, Ihren Rahmenverträgen und Ihren Lieferantenkatalogen.

Rechnungsprüfung

Bei der Rechnungsprüfung geht es nicht um Sprache, sondern um Abgleich: Stimmen Artikel, Menge und Preis der Rechnung mit Bestellung, Lieferschein und Preisliste überein? Dafür muss jede Position als strukturierter Datensatz vorliegen, mit Artikelnummer, Einheit, Menge, Einzelpreis und Bezug zur Bestellung. Ein Chatbot, dem Sie ein PDF hochladen, kann eine Rechnung beschreiben. Er kann aber nicht prüfen, ob die 14 Paletten Kalksandstein auf der Rechnung zu den 12 Paletten auf dem Lieferschein vom Dienstag passen, wenn er den Lieferschein nie gesehen hat. Und er dokumentiert seine Prüfung nicht so, dass Ihre Buchhaltung sie nachvollziehen kann.

Allgemeiner Chatbot oder spezialisierte Beleg-KI

Der Unterschied liegt im Ziel. Ein allgemeiner Chatbot ist darauf trainiert, auf beliebige Fragen eine sprachlich gute Antwort zu geben. Eine spezialisierte Beleg-KI ist darauf trainiert, aus Lieferscheinen und Rechnungen bestimmte Felder auszulesen und einem festen Datenmodell zuzuordnen.

• Allgemeiner Chatbot: freier Text als Ergebnis, keine feste Struktur, kein Zugriff auf Bestellungen und Stammdaten, Ergebnis muss manuell übertragen werden
• Beleg-KI: feste Felder wie Lieferscheinnummer, Bestellnummer, Artikel, Menge und Kostenstelle, Abgleich gegen Bestellung und Preisliste, Übergabe an das ERP, nachvollziehbare Abweichungen

Beides hat seinen Platz. Für das Formulieren einer Reklamation ist der Chatbot gut. Für die Frage, ob reklamiert werden muss, brauchen Sie strukturierte Daten.

Datenschutz: Was Sie beachten sollten

Die Datenschutzkonferenz hat am 06.05.2024 eine Orientierungshilfe zu KI und Datenschutz veröffentlicht, mit Schwerpunkt auf Sprachmodellen als Chatbots (IHK Hannover, Orientierungshilfe als PDF). Sie behandelt unter anderem Zweckbestimmung, Transparenz, Betroffenenrechte und die Richtigkeit von Ergebnissen. Für den Alltag heißt das:

• Keine Personaldaten, Gesundheitsdaten oder Namen von Bewohnern in einen frei verfügbaren Chatbot kopieren
• Für dienstliche Nutzung Business-Versionen mit Auftragsverarbeitungsvertrag verwenden
• Prüfen, ob Eingaben zum Training des Modells genutzt werden, und das abschalten
• Eine kurze interne Richtlinie schreiben: welches Tool, für welche Aufgaben, welche Daten tabu sind

EU AI Act: Die Grundlagen

Seit dem 02.02.2025 verlangt Art. 4 des AI Act, dass Unternehmen, die KI einsetzen, Maßnahmen zur KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiter ergreifen. Der Digital Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27.07.2026) hat die Pflicht abgeschwächt: Statt Kompetenz sicherzustellen, müssen Anbieter und Betreiber deren Aufbau unterstützen. Gestrichen ist sie nicht (KI-Campus).

Die allgemeine Anwendung des AI Act beginnt weiterhin am 02.08.2026. Die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III wurden auf den 02.12.2027 verschoben, für Hochrisiko-Systeme in Produkten nach Anhang I auf den 02.08.2028 (Stephenson Harwood). Wer ChatGPT für Mails und Protokolle nutzt, fällt in der Regel nicht unter die Hochrisiko-Regeln. Eine Schulung und eine dokumentierte Nutzungsrichtlinie sollten Sie trotzdem haben.

Wie wir KI im Einkauf einsetzen

Bei CATHAGO setzen wir eine eigene KI für die Belegerkennung ein. Sie liest Lieferscheine und Rechnungen aus, ordnet sie Bestellung und Baustelle zu und gleicht Mengen und Preise ab. Abweichungen sehen Sie, bevor die Rechnung bezahlt wird. Unsere Kunden erreichen damit 75 % schnellere Belegverarbeitung. Wie die automatische Rechnungsprüfung funktioniert, zeigen wir Ihnen gern.

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