Kann Künstliche Intelligenz (KI) das Wissensmanagement in der Bauwirtschaft optimieren, indem sie zielgerichtet Textpassagen in internen Dokumenten findet? Beantwortet wurde diese Frage in einem aktuellen Projekt des Mittelstand-Digital Zentrums Hannover mit der Prusseit und Reiss Bauplanungsbüro GmbH.
Das Architekturbüro stand vor der Herausforderung, für jedes neue Bauprojekt einen mehr als 100-seitigen Ausschreibungstext zu erstellen. Um den erheblichen manuellen Aufwand zu reduzieren, wurde eine KI-Lösung entwickelt, die auf Large-Language-Models (LLM) basiert und die den Zugriff auf bereits vorhandene, thematisch passende Textpassagen ermöglicht.
Information Retrieval ermöglicht den zielgerichteten Zugriff
Die Lösung setzt auf ein browserbasiertes Suchtool, das den Nutzer*innen ermöglicht, gezielt relevante Textpassagen in umfangreichen Ausschreibungstexten zu finden. Hierbei werden die PDF-Dokumente zunächst automatisiert in sinnvolle Segmente unterteilt und anschließend mithilfe eines KI-Modells prägnant zusammengefasst. Anschließend wird eine Suchanfrage gestellt und diese in einen Vektor umgewandelt – eine Art numerische Darstellung des semantischen Inhalts. Gleichzeitig werden auch die Textsegmente als Vektoren repräsentiert. Durch den Vergleich dieser Vektoren werden die Passagen ermittelt, die inhaltlich am besten mit der Anfrage übereinstimmen.
Dieser sogenannte Similarity Search filtert die besten Treffer basierend auf der eingegebenen Suchanfrage heraus und erlaubt es den Mitarbeiter*innen, bewährte Formulierungen effizient wiederzuverwenden. So können Ausschreibungstexte deutlich effizienter erstellt werden.
Je genauer die Suchanfrage, desto besser die Treffer
Die Hauptschwierigkeit besteht in der Präzision der Suchergebnisse. Während detaillierte Anfragen in der Regel sehr gute Treffer liefern, führen kurze oder ungenaue Suchanfragen oft zu falschen oder unpassenden Ergebnissen. Zusätzlich ist die sinnvolle Unterteilung der umfangreichen Dokumente eine anspruchsvolle Aufgabe, die den Kontext der Informationen erhalten muss. Diese Herausforderungen verdeutlichen, dass trotz des erkennbaren Mehrwerts des Systems weitere Verbesserungen notwendig sind.
Fazit: KI als Unterstützung bei der Ausschreibungsanalyse
Die Implementierung dieser KI-basierten Suchlösung zeigt eindrucksvoll, wie moderne Information-Retrieval-Methoden den Arbeitsalltag erleichtern können – in der Bauwirtschaft, aber auch in vielen anderen Branchen. Durch den zielgerichteten Zugriff auf bestehende Ausschreibungstexte wird nicht nur der Erstellungsprozess effizienter gestaltet, sondern auch die Qualität der Dokumente verbessert – weil auf bewährte Formulierungen zurückgegriffen werden kann.
Trotz einiger Herausforderungen, insbesondere bei kurzen Suchanfragen, bietet die Lösung einen Mehrwert. Die Mitarbeiter*innen von Prusseit und Reiss können so ihre Expertise optimal einbringen und den zeitlichen Aufwand bei der Ausschreibungserstellung deutlich reduzieren. Dieses Projekt markiert einen wichtigen Schritt in Richtung digitaler Transformation und smarter Wissensverwaltung in der Bauwirtschaft.
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