Was kann ChatGPT 4.1 für das Handwerk leisten?

„ChatGPT 4.1 ist ein echter Gamechanger“, sagt Thorsten Moortz, Strategieberater für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) im Handwerk. Er hilft Betrieben, KI einzuführen, und ist überrascht von den Möglichkeiten der neuen Version. Doch was kann ChatGPT 4.1 wirklich – und wo stößt es an Grenzen?

Leistungsverzeichnisse: Analyse auf Knopfdruck

Für Moortz steht fest: ChatGPT 4.1 zeigt seine Stärken vor allem bei der Verarbeitung großer Datenmengen. „Im Handwerk arbeiten wir oft mit umfangreichen Leistungsverzeichnissen, Aufmaßen, langen E-Mail-Verläufen oder Daten aus der Bauleitung. Die neue Version analysiert solche Daten in einem Schritt.“ Frühere Versionen schafften nur fünf bis zehn Seiten am Stück. „ChatGPT 4.1 ist ein riesiger Fortschritt.“

Ein Beispiel: Ein Betrieb lädt ein komplettes Leistungsverzeichnis hoch und filtert gezielt die relevanten Bereiche für das eigene Gewerk. Moortz testete dies mit dem Leistungsverzeichnis eines 22-Parteien-Hauses und ließ die KI alle SHK-Leistungen auswerten. „Die KI hat das mühelos geschafft. Das war echt beeindruckend.“

Wichtig sei, der KI klare Anweisungen zu geben, betont Moortz. „Je präziser die Vorgaben, desto besser versteht die KI, worauf es ankommt.“

Aufmaß und Angebot: Automatisierung leicht gemacht

Auch bei Aufmaßen sieht Moortz Vorteile: „Zeigt man der KI, wie ein typisches Aufmaß und das dazugehörige Angebot aussehen, erstellt sie aus einer neuen Bestandsaufnahme automatisch eine strukturierte Tabelle.“ ChatGPT 4.1 erkennt Muster und schlägt passende Leistungen und Mengen vor.

Voraussetzung: Der Betrieb stellt Trainingsdaten aus früheren Projekten bereit, idealerweise bestehend aus Aufmaß, Angebot und Rechnung.

Automatisierte Angebote: Grundlagen schaffen

Für die automatisierte Angebotserstellung braucht es laut Moortz ausreichend Beispieldaten und präzise Prompts, also Aufgabenstellungen:

• Die KI hilft selbst bei der Formulierung von Prompts. „Man führt einen Dialog mit der KI, bis der passende Prompt entsteht“, erklärt Moortz.
• Wie viele Trainingsdaten sind nötig? „Oft reichen 20 bis 60 abgeschlossene Projekte mit Aufmaß, Angebot und Rechnung“, sagt er. Je einheitlicher die Beispiele, desto besser erkennt die KI Muster. Bei komplexeren Aufgaben steigt der Datenbedarf, doch der Einstieg gelingt schon mit wenigen Beispielen.

Prompt-Sammlungen: Effizienz steigern

„Wer die KI erfolgreich nutzen will, sollte zentrale Prompts im Betrieb sammeln und dokumentieren“, rät Moortz. Diese sogenannte Prompt-Base erleichtert es, bewährte Anweisungen weiterzuentwickeln und der KI bereitzustellen.

Tipp: Speichern Sie Ihre Prompt-Base auf einem eigenen Server oder in einer sicheren Cloud, statt in der KI. So bleibt die Sammlung unabhängig von einem bestimmten Anbieter. „Wer weiß schon, welche KI morgen die besten Ergebnisse liefert?“, sagt Moortz.

Weitere Einsatzfelder: Von der Baustelle bis zur Dokumentation

Moortz sieht auch Potenzial in der Baustellendokumentation: „Fotos, PDFs und Videos lassen sich auswerten und in Berichte umwandeln.“ Das erleichtert die Dokumentation des Baufortschritts und erfüllt Nachweispflichten. „Hier kann die KI Routinearbeiten deutlich vereinfachen.“

Das Gedächtnis: Ein Kollege, der mitdenkt

Eine wichtige Neuerung von ChatGPT ist das dauerhafte Gedächtnis. Es speichert laut Moortz betriebliche Standards, Definitionen und Abläufe, die bei neuen Aufgaben automatisch berücksichtigt werden. „Das spart Zeit, weil man nicht jedes Mal erklären muss, was ein Betrieb unter einem ‚gehobenen Standard im Sanitärbereich‘ versteht.“

Tipp: Aktivieren Sie das Gedächtnis von ChatGPT unter Einstellungen / Personalisierung / Erinnerung.

Datenschutz: Sensible Daten schützen

Beim Einsatz von KI gelten die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Das Hochladen von Leistungsverzeichnissen öffentlicher Auftraggeber sei unproblematisch, da diese Daten ohnehin zugänglich sind, erklärt Moortz.

Sensible oder personenbezogene Daten sollten jedoch nur anonymisiert verarbeitet werden. Alternativ empfiehlt er, eine KI wie Mistral oder Anythingllm lokal zu installieren und mit eigenen Daten zu trainieren.

Schnittstellen: Noch Luft nach oben

Ein Hindernis bleibt die fehlende Integration in bestehende Programme. Viele Software-Lösungen verfügen noch nicht über die nötigen Schnittstellen. „Die direkte Übergabe von KI-Ergebnissen an Branchensoftware funktioniert noch nicht überall“, räumt Moortz ein.

Die Übergangslösung: Ergebnisse aus der KI werden meist als Excel-Dateien exportiert und manuell weiterverarbeitet. „Das ist noch kein vollautomatisierter Prozess, spart aber bereits viel Zeit.“

Schritt für Schritt starten

Moortz rät Betrieben, nicht auf perfekte Schnittstellen zu warten. „Wer jetzt Abläufe dokumentiert und Beispieldaten sammelt, ist vorbereitet, wenn neue Schnittstellen oder neue Softwareanbieter kommen.“

Er empfiehlt, frühzeitig Erfahrungen zu sammeln. „Wer jetzt beginnt, legt den Grundstein für den zukunftssicheren Einsatz von KI im Handwerk.“ Und wer abwartet? „Der riskiert, den Anschluss zu verlieren.“

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