Welche Prozesse sollte ein Ingenieurbüro standardisieren, bevor es KI einsetzt?

Die relevanten Prozesse im Arbeitsalltag erkennen

Welche Abläufe zuerst geklärt werden sollten, hängt von Projektarten, Rollen, Leistungsbildern und den bereits eingesetzten Werkzeugen ab. Ausgangspunkt ist deshalb der tatsächliche Arbeitsalltag – vom Auslöser einer Aufgabe bis zum nutzbaren Ergebnis.

Eine End-to-End-Betrachtung verfolgt Informationen und Arbeitsschritte über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg. Dadurch wird sichtbar, an welchen Stellen Arbeit wiederholt wird, Informationen fehlen, Entscheidungen warten oder dieselben Daten mehrfach bearbeitet werden.

Standardisierung bedeutet dabei nicht, fachliche Planung gleichförmig zu machen. Fachliche Beurteilung und projektspezifische Entscheidungen bleiben notwendig. Standardisierbar sind vor allem jene Anteile, bei denen Ablauf, Eingaben, Qualitätskriterien oder Übergaben wiederkehren.

• WiederholungDie Tätigkeit tritt regelmäßig in ähnlicher Form auf und folgt einem erkennbaren Muster.
• StandardisierbarkeitEingaben, Arbeitsschritte oder erwartete Ergebnisse lassen sich ausreichend klar beschreiben.
• ZeitwirkungSuche, Übertragung, Rückfragen oder Doppelarbeit binden im Alltag spürbar Zeit.
• AutomatisierbarkeitEin abgegrenzter Teil der Tätigkeit kann technisch unterstützt werden, ohne fachliche Verantwortung zu verdecken.

Warum eine Wissensdatenbank zu früh kommen kann

Ein typisches Beispiel für einen zu frühen KI-Einsatz ist der Aufbau einer Wissensdatenbank, bevor der tatsächliche Informationsbedarf geklärt wurde. Die technische Idee klingt plausibel: vorhandenes Wissen bündeln und leichter auffindbar machen. Unklar bleibt aber häufig, wer weshalb, zu welchem Zeitpunkt und mit welchen Berechtigungen auf welche Information zugreifen soll.

Wird diese Klärung übersprungen, digitalisiert die Wissensdatenbank zunächst nur eine ungeklärte Situation. Dokumente können technisch durchsuchbar sein und trotzdem im Arbeitsalltag am Bedarf vorbeigehen. Ebenso bleibt offen, wer Inhalte aktuell hält, welche Quelle verbindlich ist und wie mit widersprüchlichen Ständen umgegangen wird.

Vor der Auswahl einer Lösung muss deshalb der konkrete Nutzungskontext beschrieben werden. Daraus lässt sich ableiten, ob tatsächlich eine KI-gestützte Wissensdatenbank benötigt wird oder ob klarere Ablagen, Verantwortlichkeiten und Zugriffswege das vorrangige Problem lösen.

• Wer?Welche Rollen oder Personengruppen benötigen die Information?
• Weshalb?Welche Aufgabe, Prüfung oder Entscheidung soll damit unterstützt werden?
• Wann?An welchem Punkt im Arbeitsablauf entsteht der Informationsbedarf?
• Welche Grundlage?Welche Quelle ist verbindlich, wer pflegt sie und welche Zugriffsrechte gelten?

Vom Problem zum Zielbild – und von dort in den Pilot

Die notwendige Eingabe ergibt sich nicht aus dem Werkzeug, sondern aus der Problemstellung. Deshalb muss im ersten Schritt konkret ermittelt werden, was heute nicht verlässlich funktioniert, wer davon betroffen ist und woran eine Verbesserung erkennbar wäre.

Aus dieser Problemstellung entsteht ein Zielbild. Es beschreibt nicht nur eine gewünschte Funktion, sondern auch das erwartete Arbeitsergebnis, die beteiligten Rollen und die notwendige Kontrolle. Erst dann lässt sich ein Pilot sinnvoll abgrenzen.

Für die Umsetzung bietet der PDCA-Zyklus einen einfachen und belastbaren Rahmen:

• PlanProblem, Ausgangslage, Zielbild, Nutzerkreis und Prüfkriterien konkret beschreiben.
• DoDie Lösung in einem begrenzten Pilotbetrieb mit ausgewählten Nutzern oder Personengruppen erproben.
• CheckRückmeldungen und Ergebnisse konsolidieren sowie Nutzen, Fehlerbilder und Kontrollaufwand prüfen.
• ActDie Lösung anpassen, erneut prüfen oder nach finaler Bewertung durch die Führungskräfte freigeben.

Fortführen, anpassen oder beenden

Die Entscheidung über einen Piloten muss nicht ausschließlich an einer Stelle erfolgen. Im Prüfungsbetrieb kann direktes Feedback der Nutzer ausschlaggebend sein, sofern in der Nutzergruppe die notwendige fachliche und methodische Kompetenz vorhanden ist. Die Beteiligten können früh erkennen, ob die Lösung den realen Ablauf unterstützt oder neue Umwege und Unsicherheiten erzeugt.

Die finale Freigabe liegt dort, wo Verantwortung für Organisation, Ressourcen und Risiken getragen wird. Führungskräfte bewerten die konsolidierten Ergebnisse und entscheiden, ob die Lösung ausgerollt, verändert, erneut getestet oder beendet wird.

Für diese Bewertung helfen konkrete Prüffragen:

• ProblembezugLöst der Pilot die ursprünglich beschriebene Problemstellung tatsächlich?
• AlltagstauglichkeitKönnen die vorgesehenen Nutzer die Lösung verlässlich in ihren Arbeitsablauf integrieren?
• QualitätSind Ergebnisse und Fehlerbilder nachvollziehbar, prüfbar und fachlich beherrschbar?
• KontrollaufwandSteht die notwendige menschliche Prüfung in einem sinnvollen Verhältnis zum erzielten Nutzen?
• VerantwortungSind Zuständigkeiten, Zugriffe und der Umgang mit Abweichungen ausreichend klar?

Standardisierung als Grundlage für den KI-Einsatz

Ein sinnvoller Einstieg entsteht, wenn ein Ingenieur- oder Planungsbüro den eigenen Arbeitsalltag zusammenhängend betrachtet und jene Tätigkeiten erkennt, die sich wiederholen, standardisieren und mit vertretbarem Kontrollaufwand automatisieren lassen.

Damit beginnt KI nicht bei der Technologie, sondern bei einer klar beschriebenen Problemstellung. Aus ihr folgen Eingaben, Zielbild, Pilot und Freigabe. Der PDCA-Zyklus hält diese Schritte überschaubar und sorgt dafür, dass Rückmeldungen aus dem Arbeitsalltag in die Entscheidung einfließen.

Ein beendeter Pilot ist dabei nicht automatisch ein Misserfolg. Wenn früh sichtbar wird, dass die Lösung das Problem nicht ausreichend trifft oder der Kontrollaufwand den Nutzen übersteigt, hat der Pilot eine wichtige Entscheidung ermöglicht – bevor eine ungeklärte Lösung breit ausgerollt wird.

Fachlich weiterarbeiten