Die Gesellschaft für deutsche Sprache erklärte „KI-Ära“ zum Wort des Jahres und unterstreicht damit die zentrale Rolle Künstlicher Intelligenz (KI) im aktuellen Digitalisierungsdiskurs. Was zunächst als experimentelles Phänomen wahrgenommen wurde, hat sich inzwischen als prägendes Element des digitalen Zeitgeists etabliert und durchdringt zahlreiche Wirtschaftsbereiche, auch die Architektur. Eine Studie des Softwareentwicklers Chaos („The State of AI in Architecture“) zeigt, dass viele Architektinnen und Architekten bereits KI-gestützte Anwendungen einsetzen oder deren Nutzung künftig planen. KI-gestützte Programme eröffnen neue Möglichkeiten, etwa schnellere Renderings und die Reduktion repetitiver Arbeit. Gleichzeitig wirft KI eine grundlegende Frage auf: Welche Auswirkungen hat sie auf die Branche und den Beruf des Architekten?
Rendering-Vergleich erstellt mit Enscape.
Grundlagen und Einordnung von Machine Learning
Software-Programme, die aus bestehenden Daten lernen, ohne speziell dafür weiter programmiert werden zu müssen, versteht man grundsätzlich als Machine-Learning-Programme. ML ist dabei dem Teilbereich der künstlichen Intelligenz zuzuordnen. Bei der Datenverarbeitung “lernen” die Programme, durch Algorithmen Muster und Zusammenhänge zu erkennen und sich durch stetige Nutzung selbst zu verbessern. Das „Gelernte“ kann genutzt werden, um abzuleiten, was als Nächstes geschehen sollte, oder um zukünftige Zustände vorherzusagen. Auf diese Weise verbessert sich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells, je mehr Daten die Software verarbeitet. Zur Einordnung: Auch die allseits beliebten Large Language Modelle (LLMs) wie ChatGPT sind eine spezialisierte Form von Machine Learning. Jedoch sind diese Modelle in der Regel komplexer und auf Sprache spezialisierter.
Nachtszenerie erstellt mit Corona 14.
Kreative Entscheidungsräume durch technische Entlastung
Ein herausfordernder und oft auch zeitintensiver Teil des traditionellen architektonischen Entwurfsprozesses, sind die Vielzahl an iterativen Schleifen, in denen räumliche, funktionale und ästhetische Anforderungen gegeneinander abgewogen werden, um den Vorstellungen der Kunden gerecht zu werden. Machine Learning vereinfacht und beschleunigt diesen Prozess, indem es sowohl kreative als auch datenbasierte Untersuchungen bereits in frühen Planungsphasen ermöglicht. Dadurch können unterschiedliche Entwurfsvarianten schnell erzeugt werden, um alternative gestalterische Ansätze zu untersuchen. Zudem können technische Parameter wie Nachhaltigkeit oder Energieeffizienz gezielt optimiert werden.
Dabei kommt die berechtigte Frage auf, ob das Erstellen großer Mengen nahezu identischer Renderings die gestalterische Richtung verwässert. Niedrigschwelliger, unreflektierter KI-Output (AI-Slops) ist ein reales Phänomen, das verstanden werden muss. Inhalte allein deshalb zu erzeugen, weil es technisch möglich ist, besitzt keinen Mehrwert. KI-generierte Ergebnisse entfalten ihren Wert erst dann, wenn sie dazu dienen, Annahmen zu überprüfen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Ihr Potenzial entfaltet Künstliche Intelligenz nicht im endlosen Ausspielen von Varianten, sondern in der gezielten Verdichtung von Iterationen: Endloses „Neu-Generieren“, um lediglich zu erkennen, was man nicht möchte, führt nicht weiter. Wird jedoch die Aufgabe, eine Entwurfsdarstellung manuell zu erstellen, durch das gezielte Formulieren der richtigen Fragen an die KI ersetzt, lassen sich gestalterische Fragestellungen schneller klären, Entscheidungsprozesse beschleunigen und der Fokus früher auf die eigentlichen architektonischen Entscheidungen lenken.
KI schafft Raum für neuartige Kombinationen von Ideen, Standorten und Typologien, die manuell kaum zu erkunden wären. Richtig gesteuert wird diese explorative Phase zur Quelle originärer Ansätze dienen. KI erweitert die Auswahl, ohne das professionelle Urteil zu ersetzen.
Rendering-Vergleich erstellt mit V-Ray for Blender.
Datenbasierte Nachhaltigkeitsbewertung im frühen Entwurfsprozess
Bereits in den frühesten Entwurfsphasen ermöglicht Machine Learning Architekten, die Nachhaltigkeit eines Gebäudes vor Baubeginn zu prüfen und „Was-wäre-wenn“-Szenarien deutlich schneller zu erkunden.
Mit ML-gestützten Tools kann ein Architekt Materialpaletten in die Datenanalyse einbeziehen und unmittelbar sehen, wie Änderungen von Rohstoffen etwa die thermische Leistung eines Gebäudes beeinflussen. So können Schwachstellen identifiziert und die Energieeffizienz optimiert werden, noch bevor der erste Spatenstich erfolgt. Durch frühzeitiges Erkennen von Problemen lassen sich Umplanungen minimieren, Materialverschwendung reduzieren und der Bauprozess effizienter gestalten. Schnellere Iterationen in der Vorentwurfsphase erleichtern zudem eine frühzeitige Abschätzung der Umweltwirkung. KI-gestützte Werkzeuge können Entwurfsentscheidungen zudem überprüfen, indem sie sowohl die Einhaltung lokaler Vorschriften als auch die Anforderungen der Bauherren berücksichtigen.
Nachhaltiges Bauen ist, anders als vermutet, oft nicht so teuer, wie behauptet wird. Studien zeigen, dass die Anfangsinvestition meist nur rund zwei Prozent über der konventionellen Bauweise liegt. Langfristig rechnen sich diese Gebäude jedoch: Die Betriebskosten sinken um bis zu 14 –19 Prozent. Durch bessere Dämmung, passive Kühltechniken, höhere Energieeffizienz und die Integration erneuerbarer Energien entstehen Räume, die nicht nur umweltfreundlicher, sondern für Eigentümer und Entwickler gleichermaßen günstiger im Betrieb sind.
Anwendungsbeispiel im Programm V-Ray for Blender.
Wo menschliche Vorstellungskraft auf intelligente Werkzeuge trifft - die sich wandelnde Rolle des Architekten
Künstliche Intelligenz ersetzt keine Expertise, sondern verschiebt ihren Fokus. Je mehr Prozesse automatisiert werden, desto wichtiger werden Einordnung, Verantwortung und gestalterische Entscheidungskompetenz.
In einer KI-gestützten Arbeitsumgebung wird kritisches Denken zur zentralen Kompetenz, da nur menschliches Urteilsvermögen Ergebnisse im Kontext von Entwurfsabsicht, Machbarkeit und Qualität bewerten und damit automatisierungsbedingte Fehler verhindern kann. Statt den Anspruch zu senken, erhöht KI die Erwartungen an menschliche Kontrolle und macht Architekten zu Hütern der Qualität.
Auch beim Storytelling gilt: KI-Bilder und -Texte allein treiben Projekte nicht voran. Ihr Wert liegt darin, wie Architekten sie in eine übergeordnete Erzählung einbetten, die Entwurfsabsicht, Kundenvision und Projektkontext verbindet.
Damit Designs am Ende der Vorstellung der Architekten entsprechen, erfordert effektiver KI-Einsatz präzise Eingaben. Prompting ist mehr als das Eintippen von Befehlen, es bedeutet, die Entwurfsabsicht zu formalisieren: Es setzt architektonisches Urteilsvermögen, Kontextwissen und gestalterische Richtung voraus. Die Qualität der Eingaben bestimmt, ob die KI nur oberflächliche Ergebnisse liefert oder tatsächlich wertvolle Optionen aufzeigt, und erfahrungsgemäß hängt dies vollständig von der fachlichen Expertise der Nutzer ab.
Der Erfolg von Architekturbüros, die KI nutzen, hängt davon ab, wie diszipliniert und konsistent sie etablierte Arbeitsabläufe integrieren. Fehlen klare Standards, drohen Fragmentierung, Sicherheitsrisiken und Ergebnisse, die nicht präsentabel sind. KI verstärkt Expertise, ersetzt sie aber nicht, und belohnt jene, die sie gezielt steuern.
KI verantwortungsvoll einführen
Eine verlässliche KI-Nutzung erfordert Transparenz über Herkunft und Kontext der Daten. Unternehmen können Risiken mindern, indem sie KI-Tools bevorzugen, die Datenquellen offenlegen und interne Prüfprozesse beibehalten. Praktische Maßnahmen umfassen Compliance-Checklisten für Briefings, den Abgleich von KI-Outputs mit Skizzen oder Referenzen sowie gezielte menschliche Prüfungen an Projektmeilensteinen.
Weitere Herausforderungen betreffen Sicherheits- und Integrationslücken. Die Anbindung von KI-Tools an Unternehmensdatenbanken oder Projektdateien kann neuartige und relevante Schwachstellen schaffen, wenn Zugriffsrechte, Berechtigungen oder isolierte Umgebungen nicht korrekt eingerichtet sind. Dies zeigt sich bereits am jüngsten Enthusiasmus und der übermäßigen Nutzung des Model Context Protocol (MCP), das entwickelt wurde, um LLMs die „Kommunikation“ mit bestehenden Diensten zu ermöglichen. Viele KI-Outputs lassen sich zudem noch nicht direkt in zentrale Arbeitsumgebungen wie Building Information Modeling (BIM) oder Modellierungssoftware übertragen, sodass manuelles Nacharbeiten erforderlich ist.
Der verlässlichste Ansatz besteht derzeit in kontrollierten Umgebungen, klarer Governance und dokumentierten Workflows, um KI-Ergebnisse präzise zu reproduzieren und mit minimalem Mehraufwand in den Planungsprozess zu integrieren, sobald technische Kompatibilität gegeben ist.
KI als Design-Partner
Geht man nach den Experten der Architekturbranche, wird Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in kürzester Zeit eine gewichtige Rolle in der Neustrukturierung von Workflows spielen. Wobei sich KI von isolierten „Assistenz-Widgets“ zu einer kontinuierlichen Projektinfrastruktur entwickelt, die während des gesamten Gebäudelebenszyklus mit Projektdaten verbunden bleibt. Im Grunde eine Art intelligenter Assistent, der vom Konzept bis zum Betrieb aktiv bleibt und Live-Verbindungen zu Entwurfs- und Managementinformationen hält. Ein solches System könnte wiederkehrende Aktualisierungen wie Zeichnungen, Renderings und Kollisionsprüfungen automatisieren und gleichzeitig Kosten, Zeitplan und Leistung analysieren, um Probleme hervorzuheben, die die Aufmerksamkeit des Architekten erfordern. Auf diese Weise hilft der Assistent beziehungsweise die KI-Plattform, die angesammelte Komplexität moderner Systeme und Arbeitsabläufe zu verstehen und zu reduzieren.
Die nächste große Chance für KI liegt darin, sie direkt in die zentralen Autorentools einzubetten, die bereits über umfangreiche Modell- und Workflow-Daten verfügen. Bei den großen Softwarefirmen kann man diesen Trend bereits beobachten. Dieser Schritt ermöglicht die Automatisierung routinemäßiger Arbeitsschritte und unterstützt gleichzeitig eine breitere und tiefere Entwurfsanalyse. Innerhalb dieser Tools kann KI komplexe Briefings in handhabbare Teile zerlegen, die sich anhand klarer Regeln und Ziele überprüfen lassen. Mit kuratierten „Sources of Truth“ für Normen und Standards kann sie Grundrisse und Materialien auf Konformität, Barrierefreiheit, CO₂-Bilanz und vor allem Kosten prüfen.
Die eingebettete Künstliche Intelligenz bietet zudem eine spürbare „Dokumentationsentlastung“: Wiederkehrende Produktionsaufgaben werden automatisiert, sodass Designer sich stärker auf Entwurfsabsicht, Qualität und Nutzererlebnis konzentrieren können. Der Effekt: weniger Übersetzungsschritte, geringere Engpässe und mehr Zeit für kreative Problemlösungen.
Die eigentliche Transformation liegt nicht in schnellerer Bearbeitung, sondern in der Eliminierung ganzer Prozessschritte. Statt Konzepte mehrfach neu zu modellieren, könnten grobe Eingaben künftig direkt zu BIM-fähiger Geometrie oder parametrischen Absichten nahtlos mit Echtzeit-Review verknüpft werden. Das Eliminieren verschiedener Schritte reduziert Übergaben zwischen Skizze, Visualisierung und Dokumentation und weisen auf eine Zukunft hin, in der die bislang projektverlangsamenden Übersetzungsebenen (zwischen Plattformen oder Bereichen) deutlich kleiner werden oder vollständig entfallen könnten und so mehr Zeit für die kreativen Aspekte lassen.
Vollständig generatives Design, also basierend auf eigenständig von Computern erstellten, kompletten Gebäuden oder Entwürfen, bleibt aufgrund der Notwendigkeit teilbarer, architekturgerechter Datensätze und der stark kontextabhängigen Natur von Projekten begrenzt. Jedoch zeichnen sich bereits Trends in diese Richtung ab. Die Zukunft der KI in der Architektur wird daher voraussichtlich auf eingebettete Intelligenz und iterative Automatisierung setzen, nicht auf vollständige Autonomie.
Zwar lassen sich Teilaspekte des Entwurfs datenbasiert optimieren, doch architektonische Entscheidungen basieren auf kontextabhängigen, normativen, persönlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen, die sich nicht vollständig in konsistente Trainingsdatensätze überführen lassen. KI kann diese Komplexität nicht eigenständig bewerten, sondern ist auf kuratierte Daten, fachliche Interpretation und menschliche Verantwortung angewiesen. KI wird weiterhin als unterstützendes Werkzeug wirken, das Expertise verstärkt, ohne Architekten ihre Verantwortung zu nehmen.
Ein Gastbeitrag von Dan Ring, Head of Machine Learning bei Chaos
Dan Ring, Senior Machine-Learning-Teamleiter bei Chaos, greift auf 20 Jahre Erfahrung in fortschrittlichen Technologien zurück, um VFX-Künstler mit modernster Forschung zu unterstützen und Fortschritte im Bereich Machine Learning voranzutreiben.
Quellen:
ZEIT Online:
ZEIT ONLINE: „Wort des Jahres 2025: KI-Ära“. 05.12.2025. – URL: https://www.zeit.de/digital/internet/2025-12/wort-des-jahres-2025-ki-aera-jury-taylor-swift. – Zugriff am 30.01.2026.
Chaos Group (Blog):
CHAOS GROUP: The State of AI in Architecture: New insights from 1,200+ architects. 23.10.2025. – URL: https://blog.chaos.com/the-state-of-ai-in-architecture-new-insights-from-1200-architects. – Zugriff am 30.01.2026.
SAP Deutschland:
SAP: Machine Learning | Definition, types, and examples. (kein exaktes Datum veröffentlicht). – URL: https://www.sap.com/germany/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html. – Zugriff am 30.01.2026.
IBM Deutschland:
IBM: Was ist maschinelles Lernen? (ohne explizites Veröffentlichungsdatum angegeben). – URL: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/machine-learning. – Zugriff am 30.01.2026.
Chaos Group (Whitepaper):
CHAOS GROUP: AI in Architecture Whitepaper. (kein Publikationsdatum auf der Seite ausgewiesen). – URL: https://www.chaos.com/ai-in-architecture-whitepaper. – Zugriff am 30.01.2026.
