Was ist agentenbasierte KI und ist sie leistungsstark genug, um die Zukunft des Bauwesens zu verändern?

Bild mit freundlicher Genehmigung von Trimble

Dies ist jedenfalls die Ansicht von Aviad Almagor, Vizepräsident für Technologieinnovation beim Technologieunternehmen Trimble, der vorhersagte, dass die sogenannte „agentische KI“ im nächsten Jahr eine wichtige Rolle bei der effizienteren Gestaltung von Bauabläufen spielen könnte.

Almagor sprach mit Construction Briefing auf der Trimble Dimensions-Veranstaltung im November in Las Vegas, USA, die über 7.000 Menschen anzog – eine Rekordzahl für die Veranstaltung. Viele von ihnen wollten über KI sprechen und etwas darüber hören, wobei die KI-bezogenen Sitzungen überbucht waren und die Teilnehmer oft hinten im Raum stehen mussten, da in einigen der KI-Sitzungen keine Plätze mehr frei waren.

KI ist für die Baubranche – oder für Trimble – nichts Neues, aber in den letzten 18 Monaten scheint die ganze Welt das enorme Potenzial erkannt zu haben. Während eines entspannten 30-minütigen Gesprächs bei einer Tasse Kaffee betonte Almagor, dass er erwartet, dass die Technologie Arbeitsabläufe neu definiert, die Produktivität steigert und die Zusammenarbeit im gesamten Sektor verbessert.

Agentische KI ist eine fortgeschrittenere Form der künstlichen Intelligenz, die mit einem gewissen Maß an Autonomie agieren soll. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf direkte Benutzereingaben reagieren, kann agentische KI Aufgaben selbstständig bewerten, Prioritäten festlegen und Entscheidungen auf der Grundlage kontextuellen Verständnisses treffen.

„Im Grunde geht es darum, dass Menschen Anweisungen geben – wo wir in diesem komplexen Bauprozess hinwollen – und den Agenten mit Kostenvoranschlägen, Zeitplänen, Materialien usw. spielen lassen, um uns eine optimierte Lösung zu liefern. Das ist die Zukunft, und ich denke, wir werden in den nächsten 12 Monaten oder so zumindest Teile davon sehen“, sagte Almagor.

Von prädiktiver KI zu agentenbasierter

KI ist im Bauwesen nichts Neues und wie Almagor betonte, integriert Trimble die Technologie schon seit einiger Zeit in der einen oder anderen Form in seine Produkte.

Prädiktive KI-Tools werden bereits auf große Mengen von Rohdaten angewendet (beispielsweise aus einer durch eine Drohnenerkundung generierten Punktwolke), deren Analyse zeitaufwändig sein kann, um sie in nützliche Informationen für Entscheidungsträger umzuwandeln.

Doch die Branche entwickelt sich jetzt in Richtung fortschrittlicherer Arbeitsabläufe, die durch generative und agentenbasierte KI ermöglicht werden.

„Generative KI brachte einen Schub, weil Benutzer zum ersten Mal auf natürliche Weise mit KI-Systemen interagieren konnten“, erklärte Almagor.

Agentische KI mit ihrer Fähigkeit zur Autonomie verspricht einen weiteren bedeutenden Sprung. Indem künstliche Intelligenz direkt in Arbeitsabläufe eingebettet wird, kann sie einige der eher banalen oder zeitaufwändigen Aufgaben übernehmen und gleichzeitig den Softwarebenutzern das Erlernen des Systems zu einem einfacheren und natürlicheren Prozess machen. Theoretisch sollte dies weniger menschliche Eingriffe und eine Steigerung der Produktivität bedeuten.

Almagor fasste drei Funktionen zusammen, die Trimble der agentenbasierten KI zur Verfügung stellen wird, um sie autonom zu machen und diese Produktivitätsgewinne zu erzielen. Diese sind:

• Die Fähigkeit, über das, was sie tun, nachzudenken und es auf der Grundlage des Wissens, das Trimble in das System geladen hat, zu iterieren.
• Die Fähigkeit, vorauszuplanen und Prioritäten für ein Projekt sowie die folgenden Aufgaben festzulegen.
• Zugriff auf Tools und Echtzeitdaten von Sensoren oder historischen Datensätzen, der es dem KI-Agenten ermöglicht, im Vergleich zu einfacher oder generativer KI komplexere Vorgänge durchzuführen.

„Stellen Sie sich vor, wir haben mehrere Interessenvertreter in der Branche: Architekt, Ingenieur, Generalunternehmer, Subunternehmer, Eigentümer – und jeder von ihnen wird von einem Vertreter vertreten“, sagte Almagor.

„Wenn Sie beispielsweise die Architektur betrachten, könnte es Unterbeauftragte für den Architekten geben, von denen einer ein Experte für Installationsprozesse ist, einer für 3D-Modellierung und Skripting, einer für die Überprüfung von Designprozessen und einer für die Interoperabilität.

„Nehmen wir an, Sie möchten Ihren Agentenstamm mit einem Agenten eines Drittanbieters verbinden, weil Sie zusammenarbeiten müssen. All dies geschieht autonom. Die Idee dahinter ist, dem System Autonomie zu verleihen.“

Herausforderungen und der Weg nach vorn

Trotz aller Verheißungen steht die KI noch vor Herausforderungen. Zunächst einmal gibt es da die Befürchtungen, die manche gegenüber der Nutzung neuer Technologien hegen. „Die Leute machen sich Sorgen über etwas, mit dem sie nicht vertraut sind“, sagt Almagor und fügt hinzu, dass es entscheidend sei, Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen.

Aviad Almagor (Bild mit freundlicher Genehmigung von Trimble)

Zweitens muss sichergestellt werden, dass die Governance robust genug ist, damit die Benutzer potenziell sensible Daten vertrauensvoll weitergeben können.

Damit KI ihr Potenzial entfalten kann, benötigt sie riesige Mengen qualitativ hochwertiger Daten, die oft bei den Kunden liegen.

„Einige Kunden machen sich Sorgen darüber, was mit diesen Daten geschieht. Dies müssen wir gemeinsam mit ihnen lösen, um Vertrauen aufzubauen und sicherzustellen, dass sie verstehen, dass sie in ihren Möglichkeiten zur KI-Nutzung sehr eingeschränkt sind, solange sie ihre isolierten Datensätze verwenden“, so Almagor.

„Wir sammeln Daten von Tausenden von Kunden, anonymisieren sie und trainieren damit unsere Modelle. Entscheidend für unsere Fähigkeit und die Fähigkeit der Branche, voranzukommen, ist es, die richtigen Daten zu haben. Das ist sicherlich eine interessante Herausforderung.“

Um Daten zu schützen, verfügt Trimble bei der Entwicklung von KI über zwei miteinander verbundene Ströme, erklärte Almagor. Einerseits gibt es einen Engineering-Stream, in dem Ingenieure Möglichkeiten zur Entwicklung neuer KI-Funktionen erkunden und identifizieren.

Auf der anderen Seite gibt es ein Governance-Board für KI, das interne und kundenorientierte Richtlinien festlegt, die erklären, was Trimble mit den Daten macht und wofür es verantwortlich ist. „Viele unserer KI-gesteuerten Tools befinden sich auf der Microsoft Azure AI-Plattform, die eine sichere Umgebung bietet, in der wir wissen, dass die von uns freigegebenen Daten sicher und geschützt sind“, fügte er hinzu.

Eine neue Ära für das Bauen?

Dennoch gibt es keine Technologie, die Almagor mehr begeistert als andere, wenn es um ihr Potenzial geht, Veränderungen in der Baubranche herbeizuführen.

Seine Begeisterung rührt vielmehr von der Konvergenz mehrerer unterschiedlicher Technologien her.

„Wenn Sie beispielsweise Mixed Reality und KI zusammenbringen, geht es nicht nur darum, digitale Inhalte im Kontext der physischen Umgebung zu visualisieren. Mit ihrer Fähigkeit, zwischen beiden zu interagieren, kann KI Ihnen helfen, zu verstehen, was Sie sehen, und die Beziehung zwischen dem Physischen und dem Digitalen zu verstehen“, sagte Almagor.

Er fügte hinzu: „Ich bin ziemlich zuversichtlich, dass wir KI in fast jedem Trimble-Produkt auf verschiedenen Ebenen sehen werden, von der grundlegenden Interaktion bis hin zu komplexeren Agenten-Workflows und Multi-Agenten-Umgebungen.“