{"id":40732,"date":"2026-10-08T15:12:14","date_gmt":"2026-10-08T13:12:14","guid":{"rendered":"https:\/\/prism-vs.ch\/agents-ia-en-architecture-et-ingenierie-entre-acceleration-et-controle-humain\/"},"modified":"2026-10-27T16:02:14","modified_gmt":"2026-10-27T15:02:14","slug":"ki-agenten-in-der-architektur-und-im-ingenieurwesen-zwischen-beschleunigung-und-menschlicher-kontrolle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prism-vs.ch\/de\/ki-agenten-in-der-architektur-und-im-ingenieurwesen-zwischen-beschleunigung-und-menschlicher-kontrolle\/","title":{"rendered":"KI-Agenten in der Architektur und im Ingenieurwesen: zwischen Beschleunigung und menschlicher Kontrolle"},"content":{"rendered":"\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) kann heute mehr als nur Texte oder Bilder erzeugen. Sie kann mittlerweile Tools nutzen, Code schreiben und mehrere Aufgaben nacheinander ausf\u00fchren, um ein Problem zu l\u00f6sen. F\u00fcr Architektur- und Ingenieurfachleute geht es dabei um mehr als nur Zeitersparnis. Je komplexer die Aufgaben werden, die KI \u00fcbernehmen kann, desto wichtiger wird die Frage, was ihr anvertraut werden kann und was unter menschlicher Kontrolle bleiben muss. An einer von der SIA Wallis<\/a> und PRISM organisierten Weiterbildung ermutigte Gr\u00e9gory Mermoud<\/a>, Professor an der HES-SO Valais-Wallis<\/a>, die Teilnehmenden, diesen neuen M\u00f6glichkeiten mit Neugier zu begegnen, dabei aber die Grenzen der Technologie und die Zuverl\u00e4ssigkeit ihrer Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Er beschreibt diese Haltung mit dem Bild, \u00abauf dem Grat zu bleiben\u00bb: mit der KI voranzugehen, ohne die n\u00f6tige Distanz zu verlieren, um ihren Einsatz beurteilen zu k\u00f6nnen.<\/h1>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mit dem Aufkommen von KI-Agenten ver\u00e4ndert sich, welche Aufgaben diesen Systemen \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Kennt ein Modell die Antwort auf eine Frage nicht direkt, kann es heute selbst erkennen, mit welchem Tool sich diese finden l\u00e4sst. Gr\u00e9gory Mermoud veranschaulicht dies mit einer Frage, die sich nicht allein durch die Vorhersage von Text beantworten l\u00e4sst: Wie lautet die 25. Nachkommastelle von 13 geteilt durch \u03c0? Ein KI-Agent kann daf\u00fcr ein kleines Python-Programm schreiben, es ausf\u00fchren, das Ergebnis auslesen und anschliessend die richtige Antwort liefern.<\/p>

In der Architektur und im Ingenieurwesen k\u00f6nnen solche Agenten mit Fachsoftware wie Archicad<\/a>, Revit<\/a> oder Tekla<\/a> interagieren. Sie liefern damit nicht mehr nur Antworten, sondern k\u00f6nnen die Programme auch nutzen, um konkrete Aufgaben auszuf\u00fchren. Technologien wie das Model Context Protocol (MCP)<\/a> erm\u00f6glichen diese Verbindung zwischen KI und Software.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Zw\u00f6lf Monate Arbeit gegen\u00fcber 40 Minuten mit KI<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um zu zeigen, was KI-Agenten bereits leisten k\u00f6nnen, befasste sich Gr\u00e9gory Mermoud mit einem Projekt der HEPIA und der HEIG-VD<\/a>. Ziel des Projekts war es, eine LiDAR-Punktwolke in ein BIM-Modell im Format IFC 4.3<\/a> umzuwandeln. Ein Team aus Ingenieur- und Architekturfachleuten hatte zw\u00f6lf Monate lang daran gearbeitet. Das Budget betrug CHF 220’000. Da die Daten \u00f6ffentlich als Open Data verf\u00fcgbar waren, wiederholte er das Experiment mit Claude Code. Er beauftragte den Agenten, die Datei zu analysieren und daraus ein BIM-Modell zu erstellen. Rund 40 Minuten sp\u00e4ter lag ein erstes Modell vor, das der Agent mithilfe von Python und Open-Source-Bibliotheken erstellt hatte \u2013 ohne Lizenz f\u00fcr spezialisierte Software.<\/p>

Der Vergleich ist beeindruckend, hat aber seine Grenzen. Gr\u00e9gory Mermoud weist selbst darauf hin, dass er weder Architekt noch Bauingenieur ist und deshalb nicht beurteilen kann, ob das Ergebnis die gleiche Qualit\u00e4t erreicht wie die Arbeit des Forschungsteams. Der Agent f\u00fchrte mehrere Kontrollen durch und erg\u00e4nzte das Modell unter anderem um ein Gel\u00e4ndemodell. Dennoch muss das Ergebnis von Fachleuten gepr\u00fcft werden, die seine Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit beurteilen k\u00f6nnen.<\/p>

Das Experiment beweist also nicht, dass sich ein Projekt im Umfang von CHF 220’000 heute f\u00fcr KI-Kosten von zwei Franken umsetzen l\u00e4sst. Es zeigt vielmehr, dass sich Aufgaben, die bisher viel Zeit und Fachwissen erforderten, mithilfe von KI zumindest teilweise innerhalb weniger Dutzend Minuten bearbeiten lassen.<\/p>

Diese Beschleunigung l\u00e4sst die Herausforderungen eines Projekts allerdings nicht verschwinden. Gr\u00e9gory Mermoud beschreibt den Effekt der KI als eine Art Gewinn an \u00abGeschwindigkeit\u00bb. Sie erm\u00f6glicht es, sehr schnell voranzukommen, besonders wenn ein Projekt bei null beginnt. Die \u00abMasse\u00bb des Projekts bleibt jedoch bestehen. Ver\u00e4nderte Anforderungen, bestehende Prozesse, die Koordination von Teams oder regulatorische Vorgaben verursachen weiterhin Reibungsverluste. Eine h\u00f6here Produktionsgeschwindigkeit macht ein Projekt deshalb nicht automatisch weniger komplex.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Bei schwierigen Aufgaben leistungsstark, bei einfachen manchmal \u00fcberfordert<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Auch wenn KI bei komplexen Aufgaben sehr leistungsf\u00e4hig sein kann, scheitert sie manchmal an scheinbar einfachen Situationen. Gr\u00e9gory Mermoud verdeutlicht dies mit einem Beispiel: Eine Person fragt ein KI-Modell, ob sie zu einer 100 Meter entfernten Autowaschanlage zu Fuss gehen oder mit dem Auto fahren soll. Zun\u00e4chst empfiehlt die KI, zu Fuss zu gehen, weil der Weg so kurz ist. Erst danach erkennt sie, dass die Person das Auto mitnehmen muss, um es waschen zu lassen.<\/p>

Ein \u00e4hnliches Problem zeigt sich bei der Bildanalyse. KI-Modelle k\u00f6nnen eine amerikanische Flagge erkennen, aber die Anzahl der Streifen nennen, die sie normalerweise hat, statt jene zu z\u00e4hlen, die auf einem absichtlich ver\u00e4nderten Bild tats\u00e4chlich zu sehen sind. Sie liefern damit eine glaubw\u00fcrdige Antwort, die auf ihrem vorhandenen Wissen beruht, ohne das richtig wiederzugeben, was sie vor sich haben.<\/p>

F\u00fcr Architektur- und Ingenieurfachleute ist diese Unberechenbarkeit wahrscheinlich wichtiger als jede Leistungsrangliste. Es bleibt schwierig vorherzusagen, wann ein ansonsten sehr leistungsf\u00e4higes System einen Fehler machen wird. Deshalb ist die \u00dcberpr\u00fcfung der Ergebnisse unverzichtbar, sobald diese eine berufliche Entscheidung beeinflussen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Autonomie, Vielseitigkeit und hohe Risiken vertragen sich nicht immer<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um einzusch\u00e4tzen, wie viel Vertrauen man einem KI-Agenten entgegenbringen kann, schl\u00e4gt Gr\u00e9gory Mermoud ein Modell mit drei Dimensionen vor. Ein System kann vielseitig einsetzbar sein, weitgehend autonom arbeiten oder in einem Bereich mit hohen Risiken zum Einsatz kommen. Alle drei Eigenschaften gleichzeitig zu vereinen, ist derzeit jedoch schwierig zu kontrollieren.<\/p>

In Bereichen mit hohen Risiken wie der Architektur oder dem Ingenieurwesen sollte ein vielseitig einsetzbares Tool deshalb vor allem der Entscheidungsunterst\u00fctzung dienen, wobei eine Fachperson in den Prozess eingebunden bleibt. Soll ein System mehr Autonomie erhalten, muss sein Einsatzbereich enger gefasst sein und seine Ergebnisse m\u00fcssen \u00fcberpr\u00fcfbar bleiben. Ein sehr vielseitiger und weitgehend autonomer Agent eignet sich hingegen eher f\u00fcr Aufgaben, bei denen Fehler nur geringe Folgen haben.<\/p>

Bevor eine Aufgabe automatisiert wird, sollte deshalb nicht nur ber\u00fccksichtigt werden, was die KI leisten kann, sondern auch, welche Folgen ein m\u00f6glicher Fehler h\u00e4tte. Besondere Vorsicht ist geboten, wenn ein Agent auf private Daten zugreift, externe Inhalte abruft oder selbstst\u00e4ndig Aktionen ausf\u00fchren kann, beispielsweise eine E-Mail versenden. Solche Verbindungen bergen zus\u00e4tzliche Risiken: B\u00f6sartige Inhalte k\u00f6nnen versuchen, das Verhalten des Agenten zu beeinflussen oder ihn dazu zu bringen, Informationen preiszugeben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Testen, ohne das eigene Urteilsverm\u00f6gen abzugeben<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gr\u00e9gory Mermoud fasst seine Haltung mit einer einfachen Formel zusammen: \u00abTesten, nicht vertrauen\u00bb. Die rasanten Fortschritte der KI laden zum Experimentieren ein, machen das professionelle Urteilsverm\u00f6gen aber umso wichtiger. Je autonomer ein System arbeitet oder je schneller es eine erste L\u00f6sung erstellen kann, desto wichtiger wird es, seine Ergebnisse zu \u00fcberpr\u00fcfen und seine Grenzen einzusch\u00e4tzen.<\/p>

F\u00fcr ihn bietet KI heute einen regelrechten \u00abR\u00fcckenwind\u00bb. Diesen gilt es zu nutzen, ohne die n\u00f6tige Distanz zu verlieren. Es geht darum, \u00abauf dem Grat zu bleiben\u00bb \u2013 zwischen dem Erkunden neuer M\u00f6glichkeiten und einem wachsamen Blick auf ihre Grenzen. Das menschliche Urteilsverm\u00f6gen bleibt damit entscheidend, um zu beurteilen, welche Ergebnisse im beruflichen Alltag tats\u00e4chlich genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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