Die Künstliche Intelligenz ist in der Bauwirtschaft angekommen – aber vielerorts steht sie noch mit einem Fuß im Versuchslabor. Der am 14. Oktober 2026 veröffentlichte Bluebeam AEC Technology Outlook 2027 untersucht, wie Architektur-, Ingenieur- und Bauunternehmen in Deutschland und Österreich KI einsetzen und warum der Sprung vom Pilotprojekt in den täglichen Betrieb oft zäher ausfällt als gedacht.

Für die Auswertung antworteten 350 Technologie-Entscheider:innen: 250 aus Deutschland und 100 aus Österreich. Befragt wurde von Hanover Research im Auftrag von Bluebeam. Die Untersuchung trägt den Titel Building the Future: Bluebeam AEC Technology Outlook 2027 – Germany and Austria Edition und ist Teil einer größeren Studie mit insgesamt 1.100 AEC-Entscheider:innen aus den USA, Deutschland und Österreich.

KI sitzt meist noch am Schreibtisch

26 Prozent der Befragten setzen KI bereits in produktiven Arbeitsabläufen ein. Im Vorjahr waren es 27 Prozent. Lediglich 5 Prozent haben die Technologie über mehrere geschäftskritische Arbeitsabläufe hinweg integriert, während 36 Prozent mit begrenzten oder experimentellen Pilotanwendungen arbeiten. Die Studie zählt insgesamt 218 Organisationen zu den KI-Nutzern. Angaben zu Nutzung, Nutzen und Hürden beziehen sich – sofern nicht anders angegeben – auf diese 218 Organisationen und nicht auf alle 350 Befragten.

Der Einsatz konzentriert sich klar auf planungsnahe Aufgaben. Von den 218 KI-nutzenden Organisationen verwenden 74 Prozent die Technologie in der Planung, 69 Prozent bei Kostenschätzungen und 64 Prozent in der frühen Entwurfsplanung und Modellierung. Auf der Baustelle selbst sind es dagegen nur 13 Prozent. Zwischen Büro und Baustelle klafft also weiterhin eine Lücke – und die ist nicht bloß digitaler Natur.

Genannt werden vor allem eine höhere Vorhersehbarkeit der Projektkosten, von der 65 Prozent berichten, sowie eine geringere administrative Belastung mit 59 Prozent. 58 Prozent erkennen Risiken und Probleme früher. Weniger Nacharbeit oder späte Änderungen nennen allerdings nur 18 Prozent. Die Studie trennt dabei ausdrücklich zwischen besseren Prognosen und der tatsächlichen Vermeidung von Problemen im Projektverlauf.

Bei der Art der Nutzung zeigt sich ein ähnliches Bild: 42 Prozent automatisieren Aufgaben innerhalb einzelner Anwendungen, 30 Prozent verbinden und koordinieren Daten über bestehende Werkzeuge hinweg. 28 Prozent ersetzen mehrere Werkzeuge durch eine einzige Plattform. Bestehende Software wird damit häufiger ergänzt und miteinander verknüpft, als dass sie komplett verschwindet.

Teuer, kompliziert, aber nicht unbedingt Vertrauenssache

Beim Verlassen des Pilotstadiums nennen 54 Prozent der KI-Starter hohe Implementierungskosten. Bei Unternehmen mit skalierter KI sind es 52 Prozent. Fehlende interne KI-Kompetenzen werden von beiden Gruppen in ähnlicher Größenordnung genannt. Schwierigkeiten, passende Anwendungsfälle zu identifizieren oder zu konkretisieren, sehen 35 Prozent der KI-Starter und 22 Prozent der Unternehmen mit skalierter KI als Problem.

Auch die Datenlage bremst: 15 Prozent der KI-Starter berichten von Problemen mit Datenqualität oder Datenzugang, in der fortgeschrittenen Gruppe sind es 4 Prozent. Als wichtigste Erfolgsfaktoren gelten die Integration in vorhandene Systeme und Werkzeuge mit 49 Prozent, hochwertige Daten mit 34 Prozent sowie die Zusammenarbeit über Teams hinweg mit 30 Prozent.

Das oft vermutete Misstrauen gegenüber den Ergebnissen spielt dagegen kaum eine Rolle. Nur 2 Prozent nennen fehlendes Vertrauen in KI-Ergebnisse als Hindernis; bei Unternehmen mit skalierter KI sind es 0 Prozent. Laut Bluebeam zeigt auch die parallele US-Auswertung ein ähnliches Muster: Bei der Skalierung zählen Integration, Datenqualität und digitale Kompetenzen stärker als mangelndes Vertrauen.

Die US-Daten stammen aus einer Online-Befragung von 750 US-amerikanischen Technologieverantwortlichen in AEC-Unternehmen, die Hanover Research im Juli 2026 durchführte. Dort haben 28 Prozent der Unternehmen KI überhaupt in den Produktionsbetrieb überführt, 7 Prozent setzen sie in mehreren zentralen Arbeitsabläufen ein. Von den Unternehmen mit produktiv eingesetzter KI berichten 40 Prozent von Einsparungen von mehr als 500.000 US-Dollar, 64 Prozent von besserer Kostenplanbarkeit und 58 Prozent von einer früheren Erkennung von Risiken und Problemen.

Bei den US-Unternehmen werden hohe Implementierungskosten von jeweils 50 Prozent der Firmen mit skalierter KI und der Unternehmen in der Pilotphase genannt. Weitere Hürden sind fehlende interne KI-Kompetenzen mit 34 Prozent, Widerstand von Beschäftigten gegen Veränderungen mit 22 Prozent, Sicherheits- und Compliance-Bedenken mit 18 Prozent sowie Schwierigkeiten bei der Integration in tägliche Projektabläufe mit 15 Prozent. Als wichtige Faktoren für eine produktive Einführung nennen 47 Prozent die Integration in bestehende Systeme und Werkzeuge, 29 Prozent die Zusammenarbeit zwischen Teams und 26 Prozent hochwertige Daten.

Der Engpass heißt Mensch

87 Prozent der Befragten in Deutschland und Österreich sagen, dass Fachkräfte- oder Kompetenzmangel die Projektabwicklung beeinträchtigt. Von den 311 betroffenen Organisationen berichten 65 Prozent von einer höheren Belastung der Belegschaft, 55 Prozent von Verzögerungen im Projektverlauf und 44 Prozent von steigenden Projektkosten. Das ist die Stelle, an der digitale Versprechen auf ziemlich analoge Erschöpfung treffen.

Bei Neueinstellungen achten 92 Prozent auf Kenntnisse im Umgang mit digitalen Werkzeugen, 71 Prozent priorisieren KI-bezogene Kenntnisse und Erfahrungen. Gleichzeitig gelten digitale Werkzeugkompetenzen für 77 Prozent als schwer verfügbar, KI-Kenntnisse und -Erfahrung für 57 Prozent.

Auch in den USA zeigt sich der Mangel deutlich: 82 Prozent geben an, dass Arbeits- und Fachkräftemangel ihre Fähigkeit zur Projektdurchführung einschränkt. 93 Prozent berücksichtigen digitale Werkzeugkenntnisse bei Einstellungen, 77 Prozent finden diese Kompetenz besonders schwer. KI-Kenntnisse und -Erfahrung priorisieren 69 Prozent, entsprechende Fachkräfte sind für 59 Prozent schwer zu finden. Wo KI bereits Auswirkungen auf den Personalbedarf hat, verzeichnen 70 Prozent eine steigende Nachfrage nach technischen und digitalen Hybridrollen, 61 Prozent nach digital qualifizierten Beschäftigten.

Beim Informationsfluss knirscht es ebenfalls. 41 Prozent nennen ein unzureichendes Dokumentenmanagement, 40 Prozent Schwierigkeiten zwischen Büro- und Baustellenteams und 39 Prozent Probleme beim Übergang von der Planung zur Bauausführung. In der US-Auswertung sagen 97 Prozent, neue Werkzeuge müssten sich in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen. 80 Prozent berichten, dass nicht miteinander verbundene Werkzeuge Entscheidungen verlangsamen und die Effizienz senken; 79 Prozent sehen dadurch ein erhöhtes Projektrisiko.

41 Prozent der US-Unternehmen nutzen KI vor allem, um bestehende Werkzeuge und Daten zu verbinden und deren Nutzen zu erhöhen. Unternehmen mit integrierter KI berichten dort von einer geringeren administrativen Belastung mit 55 Prozent, besserer teamübergreifender Koordination mit 53 Prozent und weniger Projektverzögerungen mit 47 Prozent.

Was Kommunen daraus lernen können

Die Befunde passen in ein größeres Bild der Verwaltungsdigitalisierung. Kommunalverwaltungen stehen vor der Aufgabe, Prozesse schlanker, günstiger und effizienter zu machen, kämpfen aber zugleich mit Cybersicherheit, Smart City, dem Onlinezugangsgesetz und der Künstlichen Intelligenz. Eine Studie berichtet, dass 70 Prozent den Einsatz von KI bei der Antragsbearbeitung befürworten.

Praxisbeispiele gibt es bereits: Nürnberg setzt KI unter anderem für Chatbots, die automatisierte Wohngeldprüfung und die Deutschland-App ein. Dabei kommt es auf geeignete Prozesse an – ein Chatbot allein räumt noch keinen Aktenstapel weg. Die Stadt Coburg integrierte eine KI-gestützte Assistenz in die Ausländerbehörde. Das System strukturiert komplexe Fallakten; laut Artikel sank die Bearbeitungsdauer um mehr als 80 Prozent.

In Holzminden arbeitet die Verwaltung seit April 2026 mit der RPA-Lösung „Emma“, die standardisierte Aufgaben automatisiert. Die Gemeinde Herzebrock-Clarholz führte innerhalb von vier Monaten flächendeckend eine KI-Lösung für die Verwaltung ein; der Start erfolgte innerhalb von 48 Stunden. Büttelborn bietet einen interaktiven KI-Avatar von Bürgermeister Marcus Merkel an, der rund um die Uhr Informationen bereitstellt. Und in Hagen wird die digitale Transformation als Modellstadt vorangetrieben, um Stromverbrauch und CO₂-Emissionen zu senken.

Fünf Start-ups haben das Finale des Smart Country Startup Awards 2026 erreicht und sollen bei der Smart Country Convention präsentiert werden. Der Smart City Index 2026 weist einen neuen Spitzenreiter aus; die Rangfolge der deutschen Großstädte hat sich gegenüber dem Vorjahr verändert. Laut Smart City Index 2025 nutzten 76 Prozent der deutschen Großstädte digitale Technologien für die Energieplanung.

Daneben wächst das Interesse an Open-Source-Software, mit der sich Kommunen von proprietärer US-Software lösen und ihre digitale Souveränität stärken wollen. Staatssekretär Thomas Jarzombek zieht für das Bundesdigitalministerium eine Halbzeitbilanz zum Glasfaserausbau und appelliert an Kommunen, den Ausbau zu unterstützen. Für den Glasfaserausbau werden unterschiedliche Kooperationsmodelle als mögliche Lösungen vorgestellt; die TKG-Novelle wird als relevant für den Ausbau vor Ort eingeordnet. Rellingen finanziert kostenlose Hausanschlüsse, um die Glasfasernachverdichtung und die Netzauslastung zu fördern.

Für die Digitalisierung von Verwaltungsleistungen reicht die technische Infrastruktur allein weiterhin nicht. Kommunen sollen alltagstaugliche digitale Prozesse schaffen. XBau soll Baugenehmigungsverfahren digital und medienbruchfrei abbilden, während digitale Zwillinge von verschiedenen kommunalen Stellen, unter anderem der Feuerwehr, gemeinsam genutzt werden können. Mannheim und Aachen entwickeln im Förderprojekt MACspeeDZ ein digitales Planungsinstrument für die Stadt- und Freiraumplanung.

Bluebeam entwickelt digitale Produktivitäts- und Kollaborationslösungen für die Baubranche und gehört zur Nemetschek Group. Der Bericht zeigt damit weniger eine ferne Vision als eine ziemlich praktische Baustelle: Daten müssen auffindbar sein, Systeme miteinander sprechen und Menschen wissen, was sie mit den neuen Werkzeugen anfangen sollen. Sonst bleibt die KI dort, wo sie vielerorts begonnen hat – im Pilotprojekt, sauber demonstriert, aber noch nicht dort, wo morgens der Baustellenlärm losgeht.