Recherche für Bauunternehmen.
Projektakten, Kalkulations-Historie und Vertragsbibliothek mit eigener KI durchsuchbar machen, ohne dass Daten das Haus verlassen.
30 Minuten, vertraulich und unverbindlich.
Wo Recherche jede Woche Stunden frisst.
Antworten existieren längst im Haus. Nur die Suche bleibt manuell, weil ein eigener Recherche-Pfad fehlt.
Vergleichbare Fälle und Vorgänge finden
Frühere Mandate, Projekte oder Vorgänge durchforsten, Parallelen erkennen, Lehren ziehen. Manuell, zeitintensiv.
Eigene Vorlagen und Wissensbasis durchsuchen
Klauseln, Bausteine, Memos, Briefings, Standards finden, die irgendwo im DMS liegen. Suche nach Stichwort führt selten zum Ziel.
Externe Quellen strukturiert aufbereiten
Regulatorik, Rechtsprechung, Marktinformation, Fachartikel sichten und für den konkreten Vorgang strukturieren. Pro Fall einmal.
Wissen für Partner oder Geschäftsführung verdichten
Aus mehreren Quellen einen Entscheidungs-Brief zusammenfassen, mit klaren Kernpunkten und Quellen. Wiederkehrende Form.
Jede Woche. Dieselben Aufgaben. Vermeidbar.
Für wen das passt
Wann eine eigene KI in einem Bauunternehmen sinnvoll ist.
Bauunternehmen ab rund 30 Mitarbeitenden mit eigener Kalkulation, eigener Buchhaltung und regelmäßigen Ausschreibungs- oder Großprojekten.
Passt
- Eigene Kalkulation und LV-Erstellung mit wiederkehrendem Volumen
- Eingangsrechnungen von Subunternehmern und Lieferanten in nennenswerter Stückzahl
- Nachträge und Bautagebuch als laufende Aufgabe im Projektgeschäft
- Öffentliche oder private Ausschreibungen mit umfangreichen Vergabeunterlagen
- Klar benennbare Verantwortliche im Backoffice und in der Bauleitung für Rollout und Freigaben
Passt nicht
- Kleinstbetriebe ohne eigene Kalkulation oder Buchhaltung
- Reine Personaldienstleister im Bau ohne eigene Projektabwicklung
- Projekte ohne wiederkehrende Dokumenten- oder Rechnungsvolumen
- Budget für einen ersten KI-Piloten eingeplant
Kein harter Ausschluss, sondern eine ehrliche Einschätzung. Unsicher? Erstgespräch nutzen, dann einordnen.
So konkret läuft das
Recherche bei Bauunternehmen, in Beispielen.
Drei Beispiele, in denen wir den Use Case mit eigener KI für Bauunternehmen ausgeprägt haben.
- 01
Frühere Projekte mit ähnlichem Leistungsverzeichnis oder Bauwerkstyp als Referenz finden
- 02
Eigene Klausel- und Nachtragsbibliothek zu einem durchsuchbaren Wissensspeicher machen, statt Formulierungen aus alten Verträgen zusammenzusuchen
- 03
Lieferanten- und Nachunternehmer-Historie strukturiert auswerten
40% weniger Recherchezeit.
Null Datenweitergabe nach außen.
30 Minuten zur ersten klaren Empfehlung.
40%-Richtwert aus bisherigen Kundenprojekten. Zum Vergleich: Laut IAB-Betriebsbefragung 2025 binden Bürokratie und Routineverwaltung rund 7% der Arbeitszeit mittelständischer Betriebe, im Bau überdurchschnittlich. Tatsächliche Effekte hängen von Use Case, Datenqualität und Freigabeprozessen ab.
Tools im Vergleich
Copilot, ChatGPT oder eigene KI. Wofür jeweils?
Keine Abwertung der anderen Tools. Die relevante Frage ist, welche Datenklasse (Angebotskalkulationen, Vertragsdaten, Lohndaten) in welcher Umgebung verarbeitet wird und welche Bestandssysteme (DATEV-Bau, ERP, Bau-Software) angebunden werden.
Eigene KI (abi consulting)
Kalkulation, Nachträge und Ausschreibungen mit eigenen Daten - unter eigener Kontrolle.
- Hosting
- Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
- Tenancy
- Dedizierte Umgebung exklusiv für das Bauunternehmen
- Umgang mit Kalkulations-, Vertrags- und Lohndaten
- Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
- Modellwahl
- Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
- Anbindung an Bau-Bestandssysteme
- Anbindung an DATEV-Bau, Bau-ERP und Branchensoftware nach Freigabe- und Sandbox-Prozess
- Typische Eignung
- Angebotskalkulation, Rechnungsprüfung, Nachtragsmanagement und Ausschreibungsanalyse unter eigener Kontrolle
Microsoft 365 Copilot
Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.
- Hosting
- Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
- Umgang mit Kalkulations-, Vertrags- und Lohndaten
- Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
- Modellwahl
- Von Microsoft vorgegeben
- Anbindung an Bau-Bestandssysteme
- Generische Office-Integration, keine native Anbindung an Bau-ERP
- Typische Eignung
- Office-Assistenz, Textarbeit, unkritische Recherchen
ChatGPT Enterprise
Allgemeine KI-Unterstützung mit AVV.
- Hosting
- US-amerikanische Infrastruktur
- Tenancy
- Geteilte Infrastruktur, separater Workspace
- Umgang mit Kalkulations-, Vertrags- und Lohndaten
- Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
- Modellwahl
- Von OpenAI vorgegeben
- Anbindung an Bau-Bestandssysteme
- Generische Integration, keine native Anbindung an Bau-ERP
- Typische Eignung
- Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb sensibler Kalkulations- und Vertragsdaten
Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und Vergabe-Compliance-Freigabe triffst du mit deinen Datenschutz- und Kalkulationsverantwortlichen.
Der Einstieg
Erst prüfen.
Dann entscheiden.
Auf dieser Seite geht es um die Entscheidung, ob ein Bauprozess überhaupt ein guter KI-Kandidat ist. Wir prüfen Wiederholung, Datenbasis und Freigabe-Klarheit. Erst danach gibt es einen abgegrenzten Pilotplan.
Audit anfragen
30 Minuten · kostenlos
Wir schauen auf 2 bis 3 konkrete Prozesse, nicht auf eine allgemeine KI-Roadmap. Ziel ist eine erste Einschätzung: lohnt sich das, ist die Datenlage belastbar, gibt es rote Flaggen?
Empfehlung bekommen
GoSpäterNein
Du bekommst eine klare Empfehlung mit nächstem Schritt. Wenn der Prozess nicht passt, sagen wir das. Wenn er passt, skizzieren wir Scope, Aufwand, Datenflüsse und Freigaben.
Wenn es passt: Pilot abgrenzen
Ein Prozess, messbar
Erst nach der Entscheidung sprechen wir über Umsetzung: ein abgegrenzter KI-Prozess, Abnahmekriterien, Betriebsakte und laufende Verantwortung. Kein Angebot vor der Diagnose.
Der nächste Schritt ist die Diagnose, nicht ein Produktvergleich. 30-Minuten-Audit anfragen →
Häufige Fragen
Noch offene Fragen?
Ein eigener Recherche-Pfad in der KI-Plattform durchsucht interne Akten, Vorlagen und freigegebene externe Quellen, liefert Treffer mit Quellenverweis und fasst Kernaussagen zusammen. Wir bringen einen ersten Recherche-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv.
Geeignet sind alle Quellen mit klarer Freigabe und strukturierter Ablage: eigenes DMS, Aktenbestand, Vorlagen, Wissensartikel, externe Datenbanken mit Lizenz. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Quellen den größten Hebel haben und welche Anbindung sinnvoll ist.
Jedes Ergebnis ist mit der Quelle im Dokument oder in der Datenbank verknüpft, damit Fachverantwortliche pro Treffer nachvollziehen können, woher die Aussage kommt. Wir setzen die Plattform so auf, dass aufbereitete Aussagen ohne Quelle nicht ausgespielt werden.
In der verwalteten Private Cloud laufen Modell, Vektordaten und Logs in einer dedizierten Umgebung ohne Modelltraining durch Dritte; in Hybrid- oder On-Premise-Setups liegen Inferenz, Speicher und Protokolle auf eurer Hardware. Zugriffe auf interne Quellen sind über Rollen- und Freigabewege gesteuert.
Die KI-Plattform läuft als eigene Lösung und lässt sich über definierte Schnittstellen mit DMS, Kanzlei- oder ERP-System verbinden. Wir prüfen Anbindungen erst in einer Sandbox, dokumentieren Freigaben und bringen erst dann den produktiven Zugriff live.
Der KI-Pilot bringt einen Recherche-Pfad in 2 bis 8 Wochen produktiv, je nach Deployment: verwaltete Private Cloud 2 bis 4 Wochen, Hybrid 4 bis 6 Wochen, On-Premise 6 bis 8 Wochen zzgl. Hardwarebeschaffung. Einstiegspunkt ist das kostenlose KI-Prozess-Audit-Erstgespräch.
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Im Audit sitzt immer einer von uns selbst mit dir, kein Vertrieb, keine Zwischenebene. Seit 2021 bauen wir eigene KI-Systeme für Unternehmen in Deutschland.