Netzbetreiber kalkulieren Bauleistungen über Modelle. Ein Modell in Felix bündelt die Rechenlogik für Aufmaß und Abrechnung: Es legt fest, welche Positionen eines Leistungsverzeichnisses (LV, die vertraglich vereinbarte Liste der Bauleistungen mit Preisen) wie zusammenwirken und berechnet werden. Solche Modelle sparen im Alltag viel Zeit, stellen aber hohe Anforderungen an das Fachwissen dahinter.
Genau dort entsteht ein wiederkehrendes Problem: Modellwissen hängt oft an einzelnen Personen. Verlässt eine Spezialistin oder ein Spezialist das Unternehmen, bleiben aufwendig gebaute Modelle ungenutzt liegen. Und bei jedem neuen LV müssen bestehende Modelle angepasst werden, was Zeit kostet und deshalb häufig unterbleibt. Ein Ansatz aus den CRP Anwenderrunden zeigt, wie KI den wiederkehrenden Teil dieser Arbeit übernehmen kann.
Wer ein Modell baut, muss das LV kennen, die Bauweisen im Netzbau verstehen und Praxiserfahrung mitbringen. In vielen Unternehmen gibt es nur eine Person mit tiefem Modell-Knowhow, und diese Person ist selten unterausgelastet. Kommt ein neues LV oder ein geänderter Materialkatalog, müssten die Modelle eigentlich regelmäßig überarbeitet werden. Aus Zeitmangel unterbleibt das oft. Modelle, die einmal als Experiment begonnen wurden, bleiben in der Schublade, und Verbesserungsvorschläge werden nicht umgesetzt.
KI-Assistenten sind als Textmodelle groß geworden: Sie lesen LVs, alte und neue Modelle, Normen und Verträge vollständig durch und behalten den Inhalt. Grundlage für belastbare Ergebnisse ist ein Wissenskorpus, also eine kuratierte Sammlung aus Anleitungen, Felix-Dokumentation und Arbeitsweisen, die dem KI-Assistenten bereitgestellt wird. Auf dieser Basis zeichnen sich drei Anwendungsfälle ab:
Ein bestehendes Modell erklären lassen. Der KI-Assistent beschreibt, welche Positionen wie kalkuliert werden und welche Variablen ein Modell nutzt. Bei einem komplexen Modell, etwa einem Schieberkreuz im Wassernetz, wird so nachvollziehbar, wie es aufgebaut ist und bedient wird. Das hilft besonders, wenn ein Modell von einer ausgeschiedenen Person übernommen werden muss.
Ein Modell auf ein neues LV umbauen. Ein altes Modell und das neue LV (etwa als Excel-Datei) werden übergeben. Der KI-Assistent erkennt Unterschiede in der Kalkulationsphilosophie, beispielsweise den Wechsel von Bodenklassen zu homogenen Bereichen, und stellt gezielte Rückfragen. In einem Beispiel wurde ein rund neun Jahre altes Stationsmodell auf diese Weise neu aufgebaut und in Felix getestet, mit korrekter Berechnung (sechs Meter Graben ergaben 1.300 Euro).
Ein neues Modell aus einer Anforderung erstellen. Aus einer in Alltagssprache formulierten Anforderung (einer User-Story) und einer LV-Zusammenstellung entsteht ein neues Modell. In einem Beispiel wuchs so aus der Vorgabe für ein Wasserrohr ein vollständiges Modell mit Materialauswahl, Querschnitten, Reduzierstücken und Hydranten-Anbindung. Fehlende Angaben ergänzte der KI-Assistent teils aus öffentlich verfügbaren Verbandsdokumenten.
Der entscheidende Punkt: Das fertige Modell muss von einer Person mit Fachwissen getestet werden. Ein KI-Assistent ist nur so gut wie die eingespeisten Daten. Ohne fundierten Wissenskorpus erfindet er Antworten. Der Aufbau dieses Korpus ist Vorarbeit, die im beschriebenen Fall mehrere Mannjahre gekostet hat. Felix rechnet, und für die Richtigkeit der Berechnung steht am Ende der Mensch gerade. Die KI übernimmt den nicht kreativen Teil: LV lesen, passende Positionen zuordnen, ein Mapping vorschlagen. Die Gestaltung der Bedienung und die inhaltliche Prüfung bleiben menschliche Aufgaben.
Der eigentliche Fortschritt liegt in der Wissensteilung. Statt neben dem Modell-Spezialisten nun auch ein KI-Spezialistentum aufzubauen, lassen sich der Ablauf und die Anleitungen in einem geteilten Bereich ablegen und laufend pflegen. So können mehrere Kolleginnen und Kollegen den Dialog mit dem KI-Assistenten selbst führen und Ergebnisse in vergleichbarer Qualität erzielen. Modellwissen wird dadurch weniger abhängig von einzelnen Personen.
KI verändert den Modellbau im Netzbau spürbar. Bestehende Modelle lassen sich erklären, an neue LVs anpassen oder von Grund auf neu entwerfen, und zwar mit deutlich weniger Aufwand als bisher. Der kreative und der prüfende Teil bleiben beim Fachpersonal, der wiederkehrende Anpassungsaufwand sinkt. Für Netzbetreiber, deren Modellwissen an wenigen Köpfen hängt, ist das ein realistischer Weg, Kalkulationswissen zu sichern und aktuell zu halten.
Die CRP Anwenderrunden bieten regelmäßig Raum für Praxisbeispiele und Austausch zu Themen wie KI-gestütztem Modellbau und Kalkulation in EVUs und Stadtwerken.
Vielen Dank an alle Teilnehmer:innen.
Wer künftig keine Termine und Inhalte verpassen möchte, kann sich zum CRP Newsletter anmelden.
CRP ist außerdem auf LinkedIn aktiv. Bitte folgt CRP dort, um