Abschnitt C.3 — Parametrische Assistenten

Neue digitale Planungswerkzeuge lassen sich gegenwärtig in drei klar unterscheidbare Kategorien einordnen: große Sprachmodelle zur textbasierten Wissensverarbeitung, KI-gestützte Bildgenerierung sowie aufgabenspezifische algorithmische Assistenzsysteme. Die ersten beiden Kategorien wurden in den vorherigen Kapiteln ausführlich behandelt. Die dritte Kategorie — aufgabenspezifische algorithmische Assistenzsysteme — adressiert operative Kernprozesse der Planung mit hoher funktionaler Spezialisierung.

Diese parametrischen Assistenten konzentrieren sich auf klar umrissene Teilaufgaben innerhalb komplexer Planungsabläufe. Im Unterschied zu universellen Chatbots oder generativen Bildmodellen basieren sie auf eng definierten Datenstrukturen, regelbasierten Logiken oder optimierenden Verfahren. Einsatzfelder liegen in der automatisierten Grundrissgenerierung unter Einhaltung bauordnungsrechtlicher Parameter, in der Optimierung von Tragwerksrastern, in der simulationsgestützten Energie- und Tageslichtanalyse oder in der algorithmischen Kostenprognose in frühen Leistungsphasen. Ziel ist nicht die offene Exploration, sondern die systematische Reduktion von Variantenräumen unter Berücksichtigung quantifizierbarer Kriterien.

Auffällig ist die starke Dynamik junger Technologieunternehmen, die in den letzten Jahren spezialisierte Lösungen für genau definierte Problemstellungen entwickelt haben. Viele dieser Anwendungen operieren als Erweiterungen oder Schnittstellen zu bestehenden Planungsumgebungen. Anstelle einer Ablösung etablierter BIM-Strukturen entsteht eine Schicht zusätzlicher, KI-gestützter Funktionalitäten. Diese Systeme lesen Daten aus bestehenden Modellen aus, werten sie aus und spielen optimierte Ergebnisse zurück. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt von der reinen Modellierung hin zur algorithmischen Auswertung und Entscheidungsunterstützung.

Ökonomische Effekte ergeben sich vor allem durch die Automatisierung repetitiver Prüf- und Optimierungsschritte. Iterative Variantenvergleiche, die bislang manuell oder halbmanuell durchgeführt wurden, lassen sich in kurzer Zeit und unter konsistenter Anwendung definierter Kriterien berechnen. Gleichzeitig entsteht eine neue Transparenz hinsichtlich Zielkonflikten — etwa zwischen Flächeneffizienz, Erschließungslogik, energetischer Performance und Baukosten. Planungsentscheidungen werden stärker datenbasiert, ohne die gestalterische Verantwortung zu ersetzen.

Parametrische Assistenten markieren somit keinen singulären Technologiesprung, sondern eine schrittweise Transformation planerischer Methodik. Zusammengenommen entsteht eine hybride Planungsumgebung, in der algorithmische Verfahren als ergänzende, spezialisierte Werkzeuge innerhalb eines weiterhin verantwortungsgetragenen Entwurfsprozesses wirken.

ChatGPT AudioChat, Februar 2026 – überarbeitet Claude.

Kommunale Geodatenportale sind die verlässlichste Primärquelle für standortbezogene Informationen. Städte und Gemeinden sind gesetzlich verpflichtet, Geodaten kostenfrei bereitzustellen. Entsprechend existieren seit Jahren digitale Kartenwerke, die Flächennutzungspläne, Bebauungspläne, Bodenrichtwerte, Umweltinformationen, Infrastruktur und Denkmalschutz abbilden. Neu ist weniger die Datenbasis als deren Qualität in Darstellung und Benutzerführung.

Der Wirtschaftsatlas Berlin steht exemplarisch für diese Entwicklung. Das Portal bündelt amtliche Datensätze in einer interaktiven Kartenanwendung. Thematische Ebenen lassen sich kombinieren, filtern und räumlich analysieren. Neben Bebauungsplänen und Gewerbeflächen werden auch demografische Strukturen, Branchenverteilungen und Umweltindikatoren abgebildet.

Für Architekturbüros bedeutet das vor allem eines: Die Phase der Grundlagenermittlung verkürzt sich. Viele Informationen, die früher in mehreren Ämterbesuchen zusammengetragen werden mussten, sind heute unmittelbar digital verfügbar. Ein Nebeneffekt, der im Planungsalltag nicht immer bedacht wird: Auch Auftraggeber und Bürger können auf dieselben Datengrundlagen zugreifen. Planung findet damit sichtbarer statt als früher.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Google Earth ist seit Jahren ein selbstverständliches Orientierungsinstrument. Luftbilder, Geländemodelle und perspektivische Ansichten liefern innerhalb von Minuten einen räumlichen Eindruck von nahezu jedem Ort weltweit. In Kombination mit Google Maps entsteht ein niedrigschwelliger Zugang zu Infrastruktur, Nutzungsstrukturen und urbanen Kontexten. Für frühe Projektphasen ersetzt das keine Ortsbegehung, ermöglicht aber eine schnelle Voranalyse.

Mit dem Google Earth AI Studio wurde diese Plattform um KI-gestützte Funktionen erweitert. Ziel ist es, die vorhandenen Geodaten nicht nur darzustellen, sondern algorithmisch auszuwerten und generativ zu verarbeiten. Im Mittelpunkt stehen automatisierte Analysen, Mustererkennung und konzeptionelle Entwurfsansätze auf Basis großmaßstäblicher Datensätze. Besondere Aufmerksamkeit erhält der integrierte Baumassengenerator, dessen konzeptionelle Grundlage auf Entwicklungen von Sidewalk Labs zurückgeht.

Erste Tests zeigen die Grenzen vollständig automatisierter Systeme. Die generierten Baumassen entstehen auf Basis definierter Parameter, lassen aber nur eingeschränkte Eingriffe durch Planende zu. Differenzierte städtebauliche Übergänge, räumliche Hierarchien oder kontextbezogene Feinsteuerungen lassen sich so nicht ausreichend moderieren. Technologische Leistungsfähigkeit und planerische Qualität sind nicht dasselbe.

Zum Zeitpunkt unserer Erprobung war AI Studio nur in den Vereinigten Staaten zugänglich. Das beschränkt die unmittelbare Nutzbarkeit für europäische Projekte.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Aino gehört zu einer neuen Kategorie von Geodatenwerkzeugen: Kartenanwendungen mit dialogbasiertem Interface. Die Interaktion läuft über natürliche Sprache, das Ergebnis erscheint unmittelbar als kartografische Darstellung am gewählten Standort.

Ein Grundstück lässt sich auf der Karte markieren und anschließend gezielt befragen — etwa nach Erreichbarkeiten im Umkreis von 20 Gehminuten, der Lage von Grünflächen oder infrastrukturellen Einrichtungen. Solche Analysen erforderten bisher entweder mehrere Datenquellen oder eine manuelle Verschneidung unterschiedlicher Layer. Aino reduziert diesen Aufwand auf eine direkte, kontextbezogene Abfrage.

Wir haben Aino.World frühzeitig getestet und dem Gründer Rückmeldung gegeben, welche Anwendungsszenarien aus der Planungspraxis besonders relevant wären. Der globale Maßstab ist ein echter Vorteil: Nahezu jeder Ort weltweit kann untersucht werden.

Die Einschränkung liegt in der Datentiefe für den deutschen Kontext. Aino greift nicht auf amtliche Vektordaten zurück. Grundstücksgrenzen, Flurstücksgeometrien und baurechtliche Kennzahlen werden nicht in der Präzision bereitgestellt, die für verbindliche Planungsentscheidungen erforderlich ist. Aino.World eignet sich für explorative, konzeptionelle Phasen und für schnelle visuelle Standortbewertungen.

Verweis: Alex Kamenev.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Plan4Better ist konsequent auf den deutschen Planungskontext ausgerichtet. Die Anwendung basiert auf amtlichen Geodaten der Bundesrepublik. Flurstücksgrenzen, Katasterinformationen, infrastrukturelle Netze und weitere öffentliche Datensätze werden zusammengeführt und in einer interaktiven Kartenumgebung zugänglich gemacht.

Der zentrale Mehrwert liegt in der Präzision der Vektordaten. Grundstücksabmessungen, Parzellierungen und Lagenbezüge entsprechen den amtlichen Datengrundlagen und sind belastbar für planerische Weiterverarbeitung.

Besonders relevant sind die verknüpften Infrastruktur- und Erreichbarkeitsanalysen. Haltestellen des öffentlichen Verkehrs werden nicht nur als Punkte dargestellt, sondern mit Taktungs- und Konnektivitätsdaten kombiniert. Daraus lassen sich realistische Bewegungsradien berechnen — nicht auf Basis physischer Nähe allein, sondern unter Berücksichtigung tatsächlicher Mobilitätsparameter.

Verweis: Elias Pajares.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Syte konzentriert sich auf die systematische Auswertung baurechtlicher und katasterbezogener Daten in Deutschland. Primäre Zielgruppe sind Projektentwickler und institutionelle Akteure, die auf Basis großer Datenbestände strategische Baupotenziale identifizieren möchten.

Kern des Systems ist die Aggregation amtlicher Informationen aus Bauämtern, Katasterbehörden und weiteren öffentlichen Quellen. Bebauungspläne, planungsrechtliche Kennzahlen, Grundstücksgrößen und Bestandsstrukturen werden in einer deutschlandweiten Kartenumgebung zusammengeführt.

Die KI-gestützte Auswertung dient der Identifikation von Nachverdichtungs- und Entwicklungspotenzialen. Algorithmen prüfen Grundstücke auf baurechtliche Ausnutzbarkeit, identifizieren mögliche Aufstockungen oder analysieren untergenutzte Flächen.

Was Syte für Architekturbüros zeigt: Baurechtliche Informationen werden heute nicht mehr ausschließlich textlich interpretiert, sondern strukturiert und maschinell analysiert. Das verändert, wer im Markt welche Fragen wie schnell beantworten kann.

Verweis: Anika Meisters und Matthias Zühlke.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Infrared City adressiert eine Fragestellung, die bislang erheblichen rechnerischen Aufwand erforderte: die Simulation mikroklimatischer Effekte im urbanen Kontext. Klassische Strömungs- und Temperaturanalysen auf Basis von CFD-Berechnungen sind zeitintensiv und werden in der Regel erst in fortgeschrittenen Planungsphasen beauftragt — dann, wenn wesentliche volumetrische Entscheidungen längst gefallen sind.

Infrared City verfolgt einen anderen Ansatz. Mithilfe trainierter KI-Modelle werden Simulationsergebnisse prognostiziert, ohne jede Berechnung vollständig durchzuführen. Aussagen zu Hitzeinseleffekten, Verschattung oder Windströmungen in Relation zu Gebäudekubaturen entstehen damit deutlich schneller.

Der entscheidende Mehrwert liegt in der zeitlichen Vorverlagerung. Klimatische Auswirkungen können bereits in der Konzeptphase bewertet werden, wenn Änderungen noch möglich sind. Infrared City ersetzt keine detaillierte Fachsimulation in komplexen Projekten. Es bietet eine belastbare Vorabschätzung, die die Sensibilität für klimatische Zusammenhänge erhöht.

Verweis: Oana Taut.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

r3leaf erweitert den Ansatz mikroklimatischer Analyse um eine operative Dimension. Im Zentrum steht nicht allein die Simulation bestehender Zustände, sondern die Bewertung konkreter Anpassungsmaßnahmen im urbanen Raum. Klimatische Effekte werden unmittelbar mit planerischen Eingriffen verknüpft. Das Werkzeug befindet sich in einer frühen Entwicklungsphase. Wir beobachten die Weiterentwicklung.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Autodesk Forma ist primär als Werkzeug zur städtebaulichen Volumenentwicklung positioniert. Neben der Generierung und Bearbeitung von Baumassen bietet die Anwendung jedoch ein eigenständiges Set an Umweltanalysen, das sie in den Kontext nachhaltigkeitsbezogener Planungswerkzeuge rückt.

Innerhalb des Massenmodells lassen sich verschiedene Umweltparameter simulieren und visualisieren. Dazu zählen insbesondere Verschattungsstudien, solare Einstrahlung, potenzielle Photovoltaikerträge sowie Lärmausbreitungen. Die Analysen sind unmittelbar mit der Geometrie der modellierten Baukörper verknüpft. Änderungen an Höhe, Ausrichtung oder Dichte wirken sich direkt auf die berechneten Umweltkennwerte aus.

Im Unterschied zu vollständig automatisierten Systemen bleibt bei Forma die manuelle Steuerung der Baumassen erhalten. Volumina lassen sich strecken, stauchen, verschieben und in ihrer Proportion anpassen. Nachhaltigkeitsaspekte wirken somit nicht determinierend, sondern informierend.

Forma nimmt damit eine Zwischenstellung ein. Als Baumassengenerator gehört das System in den Maßstab der städtebaulichen Entwicklung. Durch die integrierten Umweltanalysen erfüllt es zugleich zentrale Anforderungen nachhaltigkeitsorientierter Planung und verbindet volumetrische Entwurfsarbeit mit performancebasierter Bewertung.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Bemerkenswert ist, dass sich mittlerweile auch große Planungsbüros in die Share-Economy von neuen Softwarelösungen einbringen — hier: Foster + Partners aus London.

Cyclops ist ein Analyse-Plugin für Grasshopper innerhalb von Rhino, das von der Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Foster + Partners entwickelt wurde. Ziel des Werkzeugs ist es, Umwelt- und Leistungsanalysen direkt in den architektonischen Entwurfsprozess zu integrieren und damit schnellere, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Die Software nutzt GPU-beschleunigtes Raytracing, um komplexe Simulationen deutlich zu beschleunigen. Berechnungen, die in konventionellen Workflows häufig Stunden oder Tage benötigen — etwa zur Analyse von Sonneneinstrahlung oder Tageslicht — können damit in nahezu Echtzeit durchgeführt werden. Cyclops unterstützt verschiedene Analysearten, darunter Solarstrahlung, Tageslicht, Sonnenstunden oder Verschattungsanalysen. Durch die Integration direkt in Rhino und Grasshopper bleibt der gesamte Analyseprozess innerhalb der gewohnten parametrischen Modellierungsumgebung.

Das Werkzeug wurde über mehr als fünfzehn Jahre innerhalb von Foster + Partners entwickelt und in realen Projekten erprobt. Die Veröffentlichung als frei zugängliches Plugin soll dazu beitragen, leistungsbasierte und nachhaltigkeitsorientierte Entwurfsprozesse stärker im Planungsalltag zu verankern.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Hektar steht für einen konsequent algorithmischen Ansatz in der städtebaulichen Volumenentwicklung: wenige Eingaben, viele Varianten, keine manuelle Nacharbeit.

Die Benutzeroberfläche ist entsprechend reduziert. Typologien — Punkt-, Zeilen- oder Blockbebauung — lassen sich auswählen, Dichte- und Öffnungsgrade einstellen. Auf dieser Basis berechnet das System städtebauliche Konfigurationen und stellt Varianten zur Auswahl. Die Aufgabe der Planenden besteht im Wesentlichen darin, eine davon auszuwählen.

In der praktischen Anwendung stößt das Werkzeug an eine klare Grenze. Generierte Baumassen lassen sich nicht substanziell manuell verändern. Verschiebungen, Proportionsanpassungen, differenzierte Reaktionen auf konkrete stadträumliche Situationen — das ist nur eingeschränkt möglich. Hektar macht damit sichtbar, wo die Grenze vollautomatischer Systeme liegt. Städtebauliche Qualität entsteht durch kontextbezogene Entscheidungen, die sich nicht parametrisieren lassen.

Verweis: Sofia Malmsten.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Spacio verfolgt einen generativen Ansatz zur Entwicklung städtebaulicher Baumassen, geht dabei aber deutlich über reine Blockkubaturen hinaus. Das System funktioniert wie ein parametrischer Modellbaukasten: Es erzeugt volumetrische Konfigurationen und formuliert sie differenziert aus.

Ausgangspunkt sind typologische und geometrische Parameter, mit denen sich Bebauungsstrukturen definieren lassen. Anders als bei vollautomatischen Generatoren bleibt die Steuerung nicht auf die Auswahl vorgefertigter Varianten beschränkt. Baumassen lassen sich gezielt verändern — Höhenentwicklungen, Proportionen und räumliche Anordnungen können angepasst und weiterentwickelt werden.

Besonders relevant ist der Detaillierungsgrad. Dachformen lassen sich variieren, Fassaden differenzieren, Balkone ergänzen, Fensterstrukturen parametrisch definieren. Der Level of Detail geht damit über abstrakte Volumina hinaus und nähert sich einem vorstrukturierten architektonischen Ausdruck.

Wir haben Spacio vor allem in Phasen eingesetzt, in denen Volumenentwicklung und gestalterische Ausformulierung parallel laufen — dort zeigt das Werkzeug seinen stärksten Nutzen.

Verweis: Franz Fosberg.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Urbanistic ist ein vergleichbares Werkzeug aus dem deutschen Startup-Umfeld. Die cloudbasierte Plattform verbindet interaktive 3D-Stadtmodelle mit Echtzeitanalysen und baurechtlichen Prüfungen.

Die Software kombiniert amtliche Geodaten mit Modellier- und Zeichenwerkzeugen. Städtebauliche Varianten lassen sich in einer semantisch angereicherten 3D-Umgebung erzeugen, visualisieren und vergleichen. Was das Werkzeug von vollautomatischen Generatoren unterscheidet: Die Interaktion ist dynamisch. Bauordnungsprüfungen, Kennzahlen wie GFZ und GRZ sowie Visualisierungen reagieren in Echtzeit auf Änderungen im Modell. Abstandsflächen, Feuerwehrzugänge und weitere baurechtliche Vorgaben lassen sich direkt im städtebaulichen Modell überprüfen.

Urbanistic adressiert damit nicht nur die Erzeugung von Volumen, sondern gleichzeitig deren Bewertung anhand konkreter Planungsparameter. Zielkonflikte werden früh sichtbar, Varianten lassen sich datenbasiert vergleichen. Die Integration baurechtlicher Prüfung in das Modell selbst verkürzt einen Arbeitsschritt, der sonst nachgelagert und manuell erfolgt.

Verweis: Marc-Christian Hodapp.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Buildplace ist eine digitale Planungsplattform, die raumbezogene Daten, Stadtanalyse und Szenariomodellierung verbindet. Sie richtet sich an Kommunen, Projektentwickler und Bestandshalter. Zentrales Element ist ein digitaler Zwilling, in dem Grundstücke, Gebäude und Infrastrukturen zusammengeführt werden.

Nutzer können Szenarien erstellen, Bebauungsvarianten vergleichen und Flächenpotenziale analysieren. Räumliche Zusammenhänge und Folgen von Planungsentscheidungen werden so frühzeitig sichtbar. Ergänzend bietet Buildplace Beratungsleistungen an — etwa zur kommunalen Innenentwicklung, Wärmeplanung oder Bewertung klimarelevanter Faktoren.

Wir haben Buildplace im Rahmen unserer Recherche gesichtet, aber keinen eigenen Produkttest durchgeführt. Das Werkzeug ist in diesem Kapitel aufgeführt, weil es einen Ansatz repräsentiert, der für die kommunale und strategische Projektentwicklung relevant ist — und der sich von den übrigen Werkzeugen durch seinen explizit übergeordneten Planungsmaßstab unterscheidet.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Finch verfolgt einen klaren Ansatz: Eine vorhandene Baumasse effizient mit Nutzungseinheiten füllen. Das skandinavische Startup hat ein eigenständiges Browserwerkzeug entwickelt, das per Plugin direkt in die CAD-Umgebung integriert wird. Wir haben Finch an Rhino angebunden getestet; die Anbindung an Revit funktioniert ebenfalls.

Der Workflow ist direkt: Man übergibt eine leere Gebäudehülle aus der CAD an Finch und gibt dem System eine Bestellung auf — so viele Ein-Zimmer-Wohnungen, so viele Zwei-Zimmer-Wohnungen. Finch berechnet, wie sich diese Einheiten im Gebäude verteilen lassen, und schlägt vor, wie viele Erschließungskerne dafür nötig sind.

Eine Einschränkung ist sofort zu nennen: Die meisten Nutzeinheitengeneratoren arbeiten nach amerikanischer Philosophie mit einem zentralen Erschließungskorridor. Den löschen wir regelmäßig und verschieben die Kerne dorthin, wo wir sie tatsächlich haben wollen. Diese manuelle Nachbearbeitung ist typisch — und sie ist möglich. Das unterscheidet Finch von rein automatischen Systemen.

Die einzelnen Einheiten lassen sich per Rechtsklick auswählen und mit Grundrissen aus einer Bibliothek belegen. Diese Bibliothek muss man sich selbst anlegen — es sei denn, man zahlt für eine deutlich teurere Lizenz. Dieser scheinbare Nachteil ist tatsächlich ein Qualitätsmerkmal. Weil man bei Finch die eigenen Grundrisse einbringt und dehnt, haben die Ergebnisse Stallgeruch — man kann sagen: Ja, so ungefähr würden wir das auch machen. Das ist die Voraussetzung dafür, dem Bauherrn etwas zeigen und sagen zu können: So ungefähr könnte die Reise gehen.

Der eigentliche Mehrwert liegt in der frühen Planungssicherheit. Früher haben wir uns im Vertrag auf ein Wohngebäude geeinigt und dann in Leistungsphase 3, nach Wochen Modellarbeit, hörten wir: Es gefällt mir alles nicht. Mit Finch können wir innerhalb von ein, zwei Stunden eine belastbare Simulation erstellen und diese an den Vertrag anhängen: Das ist das, worüber wir gesprochen haben.

Technische Einordnung: Plugin für Rhino und Revit. Eigene Grundrissbibliothek erforderlich oder teure Vollversion. Manuelle Eingriffsmöglichkeit in Kernpositionen und Wandverläufe. Ausgabequalität: geeignet für LP 1/2, nicht für Bauantrag. Typischer Zeitaufwand: zwei bis drei Stunden für erste belastbare Varianten.

Verweis: Pamela Nunez Wallgreen und Jesper Wallgreen.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

PlanFinder läuft wie Finch als Plugin direkt in der CAD-Umgebung. Man verlässt die gewohnte Zeichen- und Modellierumgebung nicht, sondern erweitert sie um eine funktionale Ebene. Der entscheidende Unterschied zu externen Plattformen: Die Modellgeometrien, die PlanFinder erzeugt, sind echte CAD-Geometrien. Türen, Wände, Flächen — keine temporären Visualisierungen, sondern Bestandteile des regulären Planungsmodells, die sich prinzipiell in spätere Leistungsphasen mitnehmen lassen.

Wir haben im Büro eine gewisse Befindlichkeit gegenüber Modellgeometrien, bei denen wir nicht selbst Autor sind. Die Übertragung von Konzeptideen aus solchen Werkzeugen in ein echtes Planungsmodell, aus dem dann der Bauantrag gezogen wird — da ist eine Sollbruchstelle. Technisch funktioniert die Weiterverwendung bei PlanFinder jedoch deutlich besser als bei Systemen, die außerhalb der CAD laufen.

Die Arbeitsweise ähnelt Finch: Man definiert eine Nutzungseinheit, gibt ihr eine geometrische Kontur und grundlegende Parameter. PlanFinder erkennt diese Einheit und schlägt eine interne Organisation vor. PlanFinder ist ein Maximierungswerkzeug. Die äußere Kontur steht fest, Ziel ist die optimale interne Ausnutzung. Man denkt von außen nach innen.

Technische Einordnung: Plugin für Revit und Rhino. Erzeugt native CAD-Geometrien, prinzipiell weiterverwendbar. Seit zuletzt deutlich stabiler als in früheren Versionen.

Verweis: Jeroen van Lith.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Rayon ist auf den ersten Blick ein Anachronismus: ein neues 2D-Zeichenwerkzeug in einer Zeit, in der alle von generativer KI sprechen. Ein französisches Startup programmiert eine Software zum Grundrisszeichnen — wofür wir doch längst AutoCAD, Vectorworks oder ArchiCAD haben.

Die Antwort liegt nicht in neuen Funktionen, sondern in der Art, wie die Software gebaut ist. Rayon wurde ohne historisch gewachsenes Entwicklungsgepäck neu programmiert. Es läuft vollständig im Browser, ist von Anfang an auf Kollaboration ausgelegt und hat eine Flüssigkeit, die historisch gewachsene CAD-Systeme nicht erreichen.

Was Rayon nicht hat — und warum das zählt. Das Entscheidende ist, was Rayon nicht hat: keine automatische Formgenerierung, keine KI, die Entwurfsentscheidungen abnimmt. Man zeichnet selbst. Man denkt selbst nach. Man trifft selbst Entscheidungen über Proportion, Raumbeziehung und funktionale Ordnung.

Das klingt banal, ist es aber nicht. Nach einem halben Jahr KI-Experimenten stellt sich irgendwann die Frage: Was machen wir hier eigentlich? Rayon ist so etwas wie ein KI-Detox-Moment. Es erinnert daran, dass bestimmte Dinge nur per Hand gehen — und nur gehen, wenn man das Handwerkszeug gelernt hat.

Bei allen unseren Tests mit automatischen Generatoren haben wir dasselbe festgestellt: Es gibt keinen Algorithmus, der erkennt, dass an einer lauten Kreuzung städtebauliche Artikulation nötig ist. Kein System sieht, dass eine ruhige Südseite einen natürlichen Ruhepunkt bilden könnte. Deswegen bleibt die Fähigkeit, Grundrisse zu zeichnen und Funktionsprogramme zu entwickeln, eine handwerkliche Kernkompetenz.

Technische Einordnung: Vollständig browserbasiert, kollaborativ ausgelegt. Experimentelle KI-Elemente vorhanden, aber optional. Fokus liegt auf manuellem Zeichnen, nicht auf generativer Automatik.

Verweis: Shira Nathan und Stanislas Chaillou.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Snaptrude begleiten wir seit seiner Veröffentlichung punktuell. Das amerikanisch-indische Startup hat eine browserbasierte Modellierungsumgebung entwickelt, die konzeptionell zwischen SketchUp und BIM liegt. Der entscheidende Unterschied zu klassischen Modellierwerkzeugen: Man zeichnet nicht primär Geometrie, sondern Räume.

Jedes Volumen, das man im dreidimensionalen Raum erzeugt, ist automatisch eine Raumeinheit. Unterteilt man es, entstehen Wohnungen. Unterteilt man weiter, entstehen Zimmer. Parallel dazu läuft eine tabellarische Raumliste — und beide Systeme sind bidirektional verschaltet. Was man im Modell streckt, benennt oder anpasst, erscheint sofort in der Tabelle. Was man in der Tabelle ändert, wirkt sich auf das Modell aus.

Das eröffnet einen zweiten Workflow: Ein Funktionsprogramm — etwa eines, das wir mit ChatGPT entwickelt haben — lässt sich als Tabelle importieren und als Raumvolumina ausgeben. Man bekommt virtuelle Legosteine und stapelt sie zu einer Kubatur. Das funktioniert tatsächlich in beide Richtungen.

In einem weiteren Schritt lässt sich das Raumvolumenmodell in ein Bauteilmodell umwandeln. Volumina werden automatisch in Decken, Wände und Böden aufgelöst. Türen, Fenster und Möblierung lassen sich ergänzen, Grundrisse, Schnitte und Ansichten generieren. Snaptrude ist kein Ersatz für Revit oder ArchiCAD. Es ist ein Werkzeug für die frühe bis mittlere Entwurfsphase.

Snaptrude positioniert sich zwischen Skizzenmodellierung und BIM. Sein eigentlicher Wert liegt in der Planungslogik, die es unterstützt: nicht von außen nach innen, sondern von innen nach außen. Erst das Raumprogramm, dann die Kubatur.

Verweis: Amritha Krishnan.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Hypar kommt aus einem sehr spezifischen Kontext: medizinische Planung. Das Startup wurde ursprünglich für Krankenhausplanungen entwickelt — und das prägt den Ansatz grundlegend. Man startet nicht mit einer leeren Gebäudehülle und füllt sie, sondern mit einem detaillierten Raumprogramm, aus dem vollständig ausgestattete, funktionsfähige Räume entstehen.

Der Workflow beginnt mit einer Raumtabelle, typischerweise Excel. Diese Liste enthält alle geforderten Räume mit Flächenangaben und funktionalen Anforderungen. Hypar importiert sie und generiert daraus parametrische Raummodule — keine leeren Volumina, sondern vollständig möblierte und ausgestattete Räume. Ein Büroraum enthält bereits Schreibtische, Stühle und Arbeitsplätze. Ein Behandlungsraum ist mit medizinischen Geräten ausgestattet.

Dieser Detaillierungsgrad hat einen klaren Zweck. In frühen Abstimmungsgesprächen kann man nicht nur über abstrakte Quadratmeterzahlen sprechen, sondern über tatsächliche Nutzbarkeit. Wenn der Bauherr fragt, ob wirklich ein Doppelbett mit zwei Nachttischen in den Raum passt, zeigt man es — hier steht das Bett, hier die Nachttische, hier bleibt Bewegungsfläche.

Die Herkunft aus dem medizinischen Umfeld erklärt diese Präzision. Krankenhausräume sind stark normiert, technisch genau definiert, funktional wenig interpretierbar. Hypar überträgt dieses Prinzip auf andere Gebäudetypologien — das funktioniert gut bei allem, was funktional determiniert ist.

Wir haben Hypar nicht im Projekt eingesetzt — in den letzten Jahren haben wir keine Krankenhäuser geplant. Wir haben es uns angeschaut und finden den Ansatz bemerkenswert. Die digitale Stärke liegt genau dort: in der Verwaltung großer Datenmengen und der konsistenten Verknüpfung von Funktion, Ausstattung und Raumgeometrie.

Verweis: Ian Keough.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Qonic ist ein belgisches Startup, das sich vorgenommen hat, BIM-Software komplett neu zu denken. Nicht bestehende Systeme erweitern — sondern von null anfangen und fragen: Wie müsste eine BIM-Umgebung heute aussehen, wenn man sie ohne jahrzehntelanges Entwicklungsgepäck bauen würde?

Das Ergebnis ist eine vollständig browserbasierte Modellierungsumgebung ohne historisch gewachsene Systemkomplexität. Man öffnet den Browser, meldet sich an, modelliert. Keine lokale Installation, keine Versionskonflikte, keine Lizenzserver. Modelle liegen in der Cloud, können ohne Medienbrüche geteilt und gemeinsam bearbeitet werden.

Konzeptionell ist Qonic klassisches BIM. Man modelliert Bauteile, Räume, Strukturen. Es gibt keine generative KI, die Entwurfsentscheidungen abnimmt. Die inhaltliche und geometrische Kontrolle bleibt vollständig beim Planer.

Der Vorteil des Neuanfangs. Etablierte BIM-Systeme haben über Jahre Funktionen aufgebaut, erweitert, angepasst. Das führt zu mächtigen Werkzeugen — aber auch zu verschachtelten Menüs, überladenen Oberflächen und undurchsichtigen Abhängigkeiten. Qonic hat dieses Problem nicht. Ein kleines Team in Belgien kann neue Funktionen schneller implementieren, experimenteller arbeiten, auf veränderte Anforderungen direkter reagieren. Wir haben Qonic angeschaut und fanden es beeindruckend flüssig.

Ist es bereits so ausgereift wie Revit oder ArchiCAD? Nein. Aber die Entwicklung zeigt eine Richtung: BIM-Software muss nicht schwerfällig, lokal installiert und komplex sein. Sie kann leichtgewichtig, kollaborativ und webbasiert sein — und das ist besonders relevant für kleinere Büros, Hochschulen und internationale Teams.

Technische Einordnung: Vollständig browserbasiert, keine lokale Installation. Cloudbasiert und kollaborativ ausgelegt. Neu entwickelt ohne historisch gewachsene Codebasis. Klassisches BIM-Werkzeug ohne generative KI.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

CAALA ist ein Münchner Startup mit einem klar formulierten Ziel: Nachhaltigkeitsbewertungen so früh wie möglich in den Planungsprozess bringen. Das Werkzeug ermöglicht belastbare Prognosen zu Energiebedarf, CO₂-Emissionen und Investitionskosten, ohne dass eine ausgearbeitete Planung vorliegt.

Die Arbeitsgrundlage ist bewusst einfach gehalten. Keine detaillierte BIM-Modellierung, keine durchkonstruierte Fassade, keine finale Haustechnikplanung. Es genügt eine reduzierte Volumengeometrie — Zuckerwürfel, die das Gebäude als Kubatur beschreiben. Diese lädt man hoch, beantwortet eine strukturierte Frageliste. Das System berechnet daraufhin Szenarien für Primärenergiebedarf, Treibhausgasemissionen über den Lebenszyklus und Kostenkennwerte.

Der entscheidende Mehrwert liegt in der Iterationsfähigkeit. Wenn wir Photovoltaik ergänzen, die Dämmebene aufdoppeln oder die Fensterqualität hochsetzen, beobachten wir in Echtzeit, wie sich Verbrauchswerte und graue Energie verändern.

Wir stellen uns vor — und arbeiten darauf hin — eine Erstbewertung mit CAALA an den Vertrag anzuhängen: Das ist die Zielrichtung, auf die wir uns gemeinsam festlegen. Dann diskutieren wir nicht erst in Leistungsphase 3, ob wir nachträglich eine Brennwerttherme oder einen Fernwärmeanschluss einbauen.

CAALA ist vollständig im Selbstbedienungsmodus verfügbar. Man geht auf die Website, legt ein Projekt an, lädt die Geometrie hoch, beantwortet die Fragen, bekommt eine Prognose. Kein Consultant erforderlich. Das macht es auch für kleinere Büros zugänglich.

Verweis: Philipp Hollberg.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Ein Berliner Startup verfolgt einen komplexeren Ansatz als CAALA. Anstatt mit einfachen Volumenkörpern zu arbeiten, ermöglicht Metabuild einen deutlich detaillierteren digitalen Zwilling des geplanten Gebäudes. Die Aussagegenauigkeit ist entsprechend höher — allerdings mit einem Mehr an organisatorischem Aufwand. Das System arbeitet bislang im Consultant-Modell.

Zwei Mehrwerte zählen zusammen. Der erste: Metabuild ist das einzige Werkzeug, das eine Kostenprognose nach DIN 276 in der dritten Gliederungsebene aus einer Datenbankabfrage erstellt. Das System nimmt den digitalen Zwilling, hypothetisiert, was das wohl für eine Fassade sein muss und was das kosten wird — und kommt ziemlich nah an die Realität heran.

Der zweite: Das System führt Variantenvergleiche systematisch durch. WDVS-Fassade gegen Klinkerfassade gegen Riegelfassade — alle Varianten gegen alle Varianten. Exemplarisch haben wir das mit einem Bauherrn für die Sanierung des Sony Centers durchgespielt und kamen zu Entwurfsentscheidungen auf Grundlage metrischer Daten, die mit konventionellem Handwerkszeug nicht zu treffen gewesen wären.

Das System positioniert sich zwischen Konzeptwerkzeug und strategischem Entscheidungsinstrument. Der entscheidende Mehrwert liegt in der Kopplung von Nachhaltigkeitsbewertung und Investitionskostenprognose — nicht nur CO₂, sondern gleichzeitig Kosten; nicht nur Energieeffizienz, sondern gleichzeitig Wirtschaftlichkeit.

Verweis: Tariq Kaddoura.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Revalu ist eine in Deutschland entwickelte Materialdatenbank, die nachhaltigkeitsrelevante Kennwerte von Bauprodukten systematisch erfasst. Im Mittelpunkt steht nicht geometrische Modellierung, sondern die Entscheidungsgrundlage auf Materialebene.

Belastbare Lebenszyklusanalysen setzen voraus, dass Baustoffe mit ihren Umweltkennwerten präzise dokumentiert sind — CO₂-Äquivalente, Primärenergieinhalte, Recyclingfähigkeit, Rückbaubarkeit. Revalu bündelt das in einer zentralen, strukturierten Datenbank. Bauprodukte werden mit ihren Nachhaltigkeitsparametern hinterlegt und lassen sich direkt in Entscheidungsprozesse einbinden.

Wir haben Revalu im Rahmen unserer Recherche gesichtet, aber noch keinen eigenen Produkttest durchgeführt. Das Werkzeug steht hier, weil es eine Lücke adressiert, die in den anderen Nachhaltigkeitswerkzeugen dieses Kapitels offenbleibt: die Materialebene. Ohne präzise Stoffdaten bleiben Lebenszyklusbetrachtungen auf Gebäudeebene abstrakt.

Verweis: Jacques Chevrant.

Seminar-Transkript Februar 2026, Zusammenfassung Claude, März 2026.

Lumoview bietet ein System zur schnellen digitalen Erfassung von Bestandsgebäuden. Kern der Lösung ist der sogenannte LumoScanner, ein mobiles Messgerät, das Innenräume mittels LiDAR-Laser, Infrarotsensoren und einer 360-Grad-Kamera erfasst. Eine Messung dauert nur wenige Sekunden pro Raum und erzeugt dabei eine umfassende Datengrundlage aus geometrischen und visuellen Informationen.

Die aufgenommenen Daten werden anschließend automatisiert in der Cloud verarbeitet. Daraus entstehen Punktwolken, 3D-Modelle, Grundrisse sowie weitere Gebäudedaten wie Raumbücher oder Ansichten und Schnitte. Die generierten Modelle können in CAD- oder BIM-Systeme integriert werden und dienen als Grundlage für Planung, Dokumentation oder energetische Analyse von Bestandsgebäuden.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Airteam entwickelt eine Plattform zur digitalen Vermessung von Gebäuden mithilfe von Drohnen und künstlicher Intelligenz. Der Ansatz basiert auf Luftaufnahmen, die von einer Drohne erstellt und anschließend automatisch in der Airteam Fusion Plattform verarbeitet werden.

Aus den Bilddaten generiert die Software präzise 3D-Gebäudemodelle, Messwerte und weitere Planungsdaten. Die Modelle können unmittelbar ausgewertet werden, etwa zur Bestimmung von Dachflächen, Bauteilmaßen oder Volumina. Dadurch lassen sich Planungs- und Angebotsprozesse beschleunigen und Fehler im Aufmaß reduzieren. Typische Einsatzfelder liegen im Dach- und Fassadenbereich, bei Sanierungen, im Holzbau oder bei der Planung von Photovoltaikanlagen.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Oculai nutzt Kamerasysteme und künstliche Intelligenz, um Bauprozesse automatisch zu erfassen und daraus Baustellendokumentation zu generieren. Kameras — häufig am Baukran installiert — zeichnen das Baugeschehen kontinuierlich auf. Die Videos werden von KI-Algorithmen analysiert, die Tätigkeiten, Bauteile und Zeitpunkte erkennen.

Die erkannten Informationen werden automatisch zu einem digitalen Bautagesbericht zusammengeführt. Dieser enthält unter anderem Arbeitszeiten, erkannte Tätigkeiten, Bauabschnitte sowie Wetterinformationen. Ziel des Systems ist eine kontinuierliche und objektive Dokumentation des Bauablaufs. Gleichzeitig lassen sich Baufortschritt, Produktivität und Abweichungen vom Terminplan in Echtzeit analysieren.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Specter ist eine Softwareplattform für digitales Baustellenmanagement. Sie bündelt Projektinformationen, Terminpläne und Modelle in einer zentralen Umgebung und stellt sie über eine visuelle 3D-Darstellung der Baustelle dar.

Eine Besonderheit der Lösung ist eine KI-basierte Sprachsteuerung. Bauleiter können per Sprachbefehl Informationen abrufen, Aufgaben verwalten oder den Status des Bauprojekts im 3D-Modell visualisieren. Ziel der Plattform ist eine bessere Koordination der Projektbeteiligten sowie eine Reduzierung organisatorischer Aufwände durch automatisierte Datenanalyse und intuitive Bedienung.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Kontekst stellt eine Plattform zur strukturierten Dokumentation und Kommunikation von Baustelleninformationen bereit. Im Mittelpunkt steht die Verknüpfung von Fotos, Videos oder Notizen mit einem räumlichen oder projektspezifischen Kontext.

Die Anwendung ermöglicht es, Beobachtungen, Mängel oder Baufortschritte direkt vor Ort zu erfassen und den entsprechenden Bauteilen oder Planständen zuzuordnen. Dadurch entsteht eine nachvollziehbare Dokumentation des Baugeschehens, die allen Projektbeteiligten digital zur Verfügung steht. Der Ansatz zielt darauf ab, Informationsverluste zwischen Baustelle, Planung und Projektsteuerung zu reduzieren.

Verweis: Luk Vermeulen.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Phase 0 (ehemals: Compa) ist eine webbasierte Software für Architektur- und Ingenieurbüros, die Funktionen für Kostenplanung, Ausschreibung, Vergabe und Abrechnung sowie Projektcontrolling in einer gemeinsamen Plattform bündelt. Das System arbeitet vollständig cloudbasiert und kann ohne Installation über den Browser genutzt werden.

Zu den zentralen Funktionen gehören die Erstellung von Leistungsverzeichnissen, Kostenverfolgung nach DIN 276, Rechnungsprüfung sowie Honorarabrechnung nach HOAI. Darüber hinaus integriert die Plattform Werkzeuge für Bauleitung und Projektkommunikation, etwa digitale Bautagebücher, Mängelmanagement und Bauzeitenpläne.

Ein neuer Ansatz besteht in der Integration eines KI-gestützten Assistenten: Fotos, Sprach- oder Textnachrichten von der Baustelle können über Messaging-Dienste erfasst und automatisch in strukturierte Bautagesberichte überführt werden.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Alago ist eine Plattform zur automatisierten Organisation von Projektinformationen im Bauwesen. Der Ansatz besteht darin, unstrukturierte Dokumente, Notizen oder Protokolle mithilfe künstlicher Intelligenz auszuwerten und daraus strukturierte Projektinformationen zu erzeugen.

Die Software fungiert damit als eine Art „Datenebene" für das Bauprojektmanagement. Entscheidungen, Aufgaben oder Freigaben können automatisch dokumentiert und jederzeit nachvollzogen werden. Zusätzlich ermöglicht eine KI-gestützte Suche den schnellen Zugriff auf relevante Informationen aus Protokollen und Projektdokumenten.

Verweis: Ann-Christin Gah.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

VOUND entwickelt Softwarelösungen, die künstliche Intelligenz zur Unterstützung von Planungs- und Bürotätigkeiten einsetzen. Der Ansatz richtet sich insbesondere an Planungsbüros, die große Mengen an Projektdaten, Dokumenten und Kommunikationsinhalten verwalten müssen.

Die Systeme analysieren Projektinformationen automatisiert und stellen sie in strukturierter Form bereit. Dadurch lassen sich etwa Dokumente schneller durchsuchen, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Projektinformationen erkennen oder Arbeitsabläufe im Büro automatisieren.

Verweis: Loren Güttinger.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.

Cosuno ist eine cloudbasierte Plattform zur Organisation von Ausschreibungen und zur Zusammenarbeit mit Nachunternehmern. Der Schwerpunkt liegt auf der digitalen Abwicklung der Vergabeprozesse zwischen Planern, Generalunternehmern und ausführenden Firmen.

Die Plattform ermöglicht unter anderem die Erstellung und Verteilung von Leistungsverzeichnissen, die strukturierte Angebotsabgabe durch Nachunternehmer sowie die Auswertung der eingehenden Angebote. Durch die zentrale digitale Plattform sollen Ausschreibungsprozesse transparenter und effizienter werden. Gleichzeitig entsteht eine strukturierte Datenbasis für die Zusammenarbeit zwischen Bauunternehmen und Nachunternehmern.

Seminar-Transkript Februar 2026, ergänzt mit Internet-Recherche ChatGPT, März 2026.