Ein langjähriges Klinikbau-Großprojekt mit rund 20.000 Dokumenten zeigt, wie Künstliche Intelligenz Wissen schnell und sicher zugänglich macht, ohne die Kontrolle über sensible Daten aufzugeben.

_Karlsruhe, 25.08.2026_

In komplexen Infrastruktur-, Industrie- und Bauprojekten wächst über Jahre ein enormer Wissensbestand: Verträge, Änderungsanträge, Planstände, technische Dokumentationen, Freigaben und Protokolle bilden gemeinsam das Gedächtnis eines Projekts. Das eigentliche Problem vieler Unternehmen ist dabei nicht das Fehlen von Informationen, sondern der Zugang zu ihnen. Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit Suchen, Vergleichen und Abstimmen – und relevantes Wissen hängt häufig an einzelnen Personen, die über den nötigen Projektkontext verfügen.

Die AUNOVIS GmbH hat für ein solches Klinikbau-Großprojekt eine KI-basierte Wissensassistenz entwickelt, die genau hier ansetzt. Auf Basis eines Retrieval-Augmented-Generation-Ansatzes (RAG) lassen sich Fragen in natürlicher Sprache stellen; das System liefert die passenden Informationen aus dem vorhandenen Dokumentenbestand, kontextbezogen und mit Quellenangabe, zurück. Auch hochspezialisierte Fragen zu vertraglichen Vereinbarungen, Änderungsständen oder bereits getroffenen Entscheidungen werden korrekt und detailgetreu beantwortet.

Belastbare Kennzahlen liegen aus dem laufenden Projekt noch nicht vor – die Rückmeldung der Anwender fällt jedoch eindeutig aus:

“Ich habe die KI nun einmal – bzw. mehrere Male – getestet, und ich bin effektiv ,platt’! Zuerst mit einfachen Fragen, dann etwas komplexer -> perfekt!” _Senior Projektmanager auf Bauherrenseite_

Die größte Herausforderung lag dabei nicht in der KI selbst, sondern in der Aufbereitung der Dokumentenlandschaft. Denn Dokumente unterscheiden sich in Format, Relevanz und Aktualität: Ein Änderungsentscheid kann im Projektverlauf wichtiger sein als die ursprüngliche Vertragsfassung, eine offizielle Freigabe wiegt anders als eine Gesprächsnotiz und Inhalte können veraltet oder durch spätere Entscheidungen ersetzt worden sein. Solche Zusammenhänge erkennen erfahrene Projektverantwortliche intuitiv – für eine KI mussten sie strukturiert und nachvollziehbar abgebildet werden.

Ebenso zentral war die Kontrolle über die Daten. Vertragsinhalte, technische Unterlagen und interne Entscheidungen zählen zu den wertvollsten Wissensbeständen einer Organisation. Die Lösung wurde deshalb so konzipiert, dass alle Projektdaten in einem geschützten, kontrollierten Umfeld verarbeitet werden. Konkret heißt das: Die Projektdaten verlassen zu keinem Zeitpunkt die kontrollierte Umgebung des Bauherrn und fließen nicht in das Training externer Modelle ein. Zugriffsrechte bilden zudem die Projektrollen ab – wer eine Unterlage im Projekt nicht einsehen darf, erhält dazu auch vom Assistenten keine Auskunft. Und weil jede Antwort mit Quellenverweis versehen ist, lässt sich jede Aussage bis zum Ursprungsdokument zurückverfolgen. Datensouveränität, Datenschutz und Governance bilden damit die Grundlage des gesamten Ansatzes – denn KI sollte nur dort dauerhaft eingesetzt werden, wo die Kontrolle über das eigene Wissen vollständig erhalten bleibt.

Die Erkenntnisse aus dem Projekt fließen heute in die Weiterentwicklung von Q!Manto ein, dem KI-basierten Wissensassistenten von AUNOVIS. Künftig soll das System nicht nur bei der Recherche unterstützen, sondern Widersprüche in Dokumentationen sichtbar machen, Risiken früh erkennen, Zusammenhänge identifizieren und Entscheidungen vorbereiten – und damit schrittweise vom reinen Informationswerkzeug zum digitalen Projektbegleiter werden.

Den ausführlichen Erfahrungsbericht zum Projekt lesen Sie hier: https://www.aunovis.de/blog/ki-macht-projektwissen-nutzbar/

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