KI im Handwerk: Vier Anwendungen, die heute schon Arbeit abnehmen

KI nimmt im Handwerk dort Arbeit ab, wo heute abgetippt, gesucht oder nachgefragt wird: Angebote aus Fotos und Skizzen vorbereiten, Lieferscheine und Rechnungen auslesen, das eigene Projektarchiv durchsuchen und Fragen aus den eigenen Unterlagen beantworten. Dafür muss die KI Ihre Preise, Materialien und Daten kennen.

Ein Chatbot auf der Website, den kein Kunde benutzt, gehört nicht dazu. Die vier Anwendungen sparen Zeit im Büro und auf der Baustelle.

Wo verliert ein Handwerksbetrieb heute die meiste Zeit?

Die meiste Zeit geht bei Arbeit verloren, die niemand gelernt hat und die trotzdem jeden Tag anfällt. Ein Angebot zu kalkulieren, dauert in vielen Betrieben deutlich länger, als es müsste. In einem Elektrobetrieb mit rund 100 Leuten haben Mitarbeiter Adressen händisch abgeklopft, die längst in einer Datenbank standen.

In gewachsenen Betrieben ist das der Normalzustand. Kalkulation, ERP und Fileserver reden nicht miteinander, die Menschen dazwischen sind die Schnittstelle, und bei dieser Handarbeit setzt KI an.

Kann KI Angebote aus Fotos und Skizzen erstellen?

KI kann Angebote vorbereiten, die Verantwortung bleibt beim Kalkulanten. Aus einem Foto vom Bestand oder einer Handskizze des Kunden wird eine Positionsliste mit Mengen, die mit Ihrem Artikelstamm und Ihren Preisen abgeglichen wird. Der Kalkulant bekommt einen Entwurf, prüft ihn, korrigiert und schickt ihn raus. Seine Erfahrung bleibt gefragt, nur das Abtippen fällt weg.

Ohne Abgleich mit den eigenen Daten geht es nicht. ChatGPT allein kennt weder Ihre Materialien noch Ihre Preise. Ein Angebot mit fremden Preisen ist schlimmer als keines, deshalb gehört die KI direkt an Ihre Kalkulation angeschlossen. Wie das technisch läuft, beschreiben wir bei der KI-Integration.

Wie liest KI Lieferscheine, Rechnungen und Aufmaße aus?

Lieferscheine, Eingangsrechnungen, Aufmaßblätter oder Prüfprotokolle kommen als PDF, Foto oder Scan herein. Die KI erkennt Positionen, Mengen, Artikelnummern und Beträge und legt sie strukturiert ab, direkt im ERP oder in der Buchhaltung. Was unsicher ist, landet zur Prüfung bei einem Menschen.

Texterkennung gibt es seit Jahrzehnten. Neu ist, dass aktuelle Modelle auch mit uneinheitlichen Layouts zurechtkommen, also mit dem Lieferschein vom Großhändler genauso wie mit dem Formular des Subunternehmers. Aus einer Aufgabe, die jemand jeden Montag abtippt, wird ein Prüfschritt. Wie solche Abläufe gebaut werden, zeigen wir bei der Automatisierung.

Wie findet man Wissen im eigenen Projektarchiv wieder?

In vielen Betrieben steckt das wertvollste Wissen in alten Projektordnern. Der Elektro- und Automatisierungsbetrieb mit rund 100 Leuten hat 1,6 Millionen Dateien und 2 Terabyte aus 30 Jahren auf dem Fileserver. Wer wissen will, wie ein ähnlicher Schaltschrank vor zehn Jahren gelöst wurde, fragt heute den Kollegen, der seit damals dabei ist, sofern der gerade im Haus ist.

Ein Suchassistent über dieses Archiv versteht Fragen in normaler Sprache und antwortet mit Verweis auf die Originaldatei. Für diesen Betrieb ist er lokal geplant, also auf eigener Hardware im Haus, und die Daten verlassen das Haus nicht. Kalkuliert sind dafür 8.000 bis 20.000 Euro Hardware und null Euro Softwarelizenzen, weil offene Modelle eingesetzt werden. Mehr zur Frage Cloud oder lokal im Artikel KI und Datenschutz.

Was bringt ein Auskunftsassistent aus den eigenen Unterlagen?

Herstellerunterlagen, Montageanleitungen, interne Arbeitsanweisungen, Wartungsprotokolle: Die Antworten auf viele Fragen von der Baustelle liegen irgendwo im Betrieb. Ein Auskunftsassistent findet sie und antwortet mit Quelle, zum Beispiel auf dem Handy des Monteurs.

So ein Assistent lohnt sich nur, wenn es die Fragen tatsächlich gibt und sie heute Zeit kosten. Ein Fragefenster, das niemand öffnet, bauen wir nicht. Deshalb messen wir vorher, wie oft und wo gefragt wird.

Welche Voraussetzungen braucht jede Anwendung?

Warum scheitern KI-Projekte im Handwerk?

In den meisten Fällen scheitern sie an den Daten. Der Elektrobetrieb hatte vor uns einen KI-Piloten eines anderen Anbieters zur Terminplanung im Kundendienst. Der Pilot ist an unstrukturierten Daten gescheitert: Das Modell hatte nichts Verlässliches, womit es arbeiten konnte.

Vor jedem KI-Projekt steht deshalb die Frage, wo die Daten liegen und in welchem Zustand sie sind. Manchmal ist der erste Schritt eine saubere Schnittstelle oder ein kleines Programm, das Daten zusammenführt, und die KI kommt erst danach. Das läuft bei uns über Individualprogrammierung.

Wie fängt ein Handwerksbetrieb mit KI an?

1. 01

   Messen, ein bis zwei Wochen

   Wo wird abgetippt, gesucht, nachgefragt? Wie lange dauern Angebote wirklich? Ohne diese Zahlen lässt sich später nicht sagen, ob sich etwas verbessert hat.

2. 02

   Pilot, sechs bis zehn Wochen

   Eine Anwendung wird mit echten Mitarbeitern an 20 bis 30 echten Projekten getestet. Ausgesuchte Demo-Beispiele zeigen nicht, ob sie im Alltag hält.

3. 03

   Skalieren oder stoppen

   Funktioniert der Pilot, wird er auf den ganzen Betrieb ausgerollt, sonst wird er beendet.

„Wenn KI keinen Sinn hat, sage ich einfach nein“, sagt Fabian Fürlinger, Gründer von AP&F. Dieses Nein sortiert früh aus, damit die Projekte, die übrig bleiben, auch funktionieren.