KI als Co-Designer: Was die Baubranche von Zaha Hadid Architects lernen kann

Die KONKRET 2026 war vollgepackt mit konkreten Einblicken, echten Projekterfahrungen und einem klaren Signal: Die Digitalisierung der Baubranche hat Fahrt aufgenommen. In dieser Serie greifen wir die Inhalte aller Vorträge noch einmal kompakt auf – für alle, die dabei waren und nochmal nachlesen möchten, und für alle, die es verpasst haben.

Clemens Lindner von Zaha Hadid Architects (ZHA) zeigte auf der KONKRET 2026: Wie setzt eines der bekanntesten Architekturbüros der Welt künstliche Intelligenz tatsächlich ein? Nicht als Zukunftsvision, sondern als Werkzeug, das heute in laufenden Projekten unterstützt.

Der Vortrag war bewusst entlang einer zunehmenden Komplexität strukturiert: von Bild-KI über formgebende und evaluierende bis hin zu automatisierender und semantischer KI. Was alle fünf Ebenen verbindet: ZHA sieht KI nicht als Ersatz für Entwurfskompetenz, sondern als Co-Designer, der Vorschläge macht, Varianten rechnet und Routinearbeit abnimmt, während Entscheidungen beim Menschen bleiben.

Branchenspezifische Lösungen statt generischer Tools

Eine zentraler Punkt zog sich durch den gesamten Vortrag: Generische KI-Tools wie Midjourney oder ChatGPT Image Generation wurden für ein breites Publikum trainiert, nicht speziell für Architekten. Sie kennen keine Statik, keinen Windlast, keine Sonneneinstrahlung. Für ZHA reicht das nicht.

Das Büro hat deshalb eigene Modelle auf Basis seiner 70-jährigen Bildarchive trainiert. Jedes Bild wurde mit einer präzisen Taxonomie gelabelt, mit konkreten Merkmalen wie Fassadengeometrien, Raumproportionen. Das Ergebnis: KI-generierte Visualisierungen, die tatsächlich die Formensprache des Büros treffen – und die nicht in externe Tools hochgeladen werden müssen, in denen das eigene Know-how verloren gehen könnte.

Der gleiche Ansatz wurde auf Statik, Fertigung und Klimaperformance übertragen. In einem studentischen Workshop entstanden hunderte synthetischer Datensätze – strukturell sinnvolle Türme, die mit physikalischen Simulatoren geprüft wurden. Das Ergebnis: ein trainiertes Modell, das bei der Formfindung ~90 % strukturelle Kohärenz liefert, ohne jeden Schritt manuell zu prüfen.

KI spart Zeit bei Simulationen, Entwürfen und Varianten

„Wir sehen KI als Werkzeug, als Co-Designer, der parallel beim Entwerfen Vorschläge macht."

Besonders anschaulich war der Bereich der evaluierenden KI: ZHA hat Modelle entwickelt, die in Echtzeit Sonnenhitze-Hotspots auf Gebäudefassaden berechnen – ein reales Problem, das in London bereits dazu geführt hat, dass eine Glasfassade Autos in der Straße zum Schmelzen brachte. Was früher aufwändige Simulation erforderte, dauert mit dem trainierten Modell unter einer Sekunde.

Ähnlich für Bürogrundrisse: Auf Basis der sogenannten Allen-Kurve (Kommunikationstheorie, die die exponentielle Abnahme der Kommunikation zwischen Ingenieuren thematisiert, je weiter sie im Büro voneinander entfernt sind) können heute knapp 10.000 Grundrissvarianten automatisch erzeugt und nach Kommunikationsförderung, Sonneneinstrahlung und Sichtbeziehungen gleichzeitig bewertet werden. Was früher Wochen dauerte, liefert heute eine Matrix, aus der die besten Varianten für das Kundengespräch ausgewählt werden.

Automatisierung als Lösung für manuellen Aufwand

Ein konkretes Beispiel aus der Praxis: Beim Nancha-Stadion in China umfasste das Dach 24.320 Paneele, die aufgrund ständig wechselnder Statikanforderungen immer wieder neu rationalisiert werden mussten. Statt diesen Prozess immer wieder manuell zu wiederholen, entwickelte ein Kollege ein projektspezifisches Tool, das die gesamte Panelisierung in 30 Sekunden berechnet und direkt CAD-Ausgaben für die Baustelle liefert.

Das Werkzeug ging schließlich mit auf die Baustelle und wurde vor Ort beim Einbau genutzt. Es ist ein Paradebeispiel für das, was Lindner als pragmatischen Einstieg empfiehlt: Kein großes KI-Projekt, sondern ein gezieltes kleines Tool, das ein sehr konkretes Problem löst.

5 Impulse, die Sie aus diesem Vortrag mitnehmen

1. Generische KI-Tools kennen keine Bauphysik. Wer wirklich Nutzen aus KI ziehen will, muss sie mit dem eigenen Projektwissen füttern. Das gilt nicht nur für Architekten, sondern für jede Fachdisziplin im Bauprozess.
2. Der Einstieg ist einfacher als gedacht. Ein KI-Tool, ein klar formuliertes Problem und die eigenen Projektdokumente – das reicht, um erste konkrete Ergebnisse zu erzielen. Die Hürde liegt weniger in der Technologie als in der Bereitschaft, es auszuprobieren.
3. Datensouveränität ist in der Architektur eine strategische Frage. ZHA lädt seine Entwürfe und Designs nicht in generische Tools wie ChatGPT oder Claude, sondern trainiert eigene Modelle oder setzt auf vertrauenswürdige Technologiepartner. 
4. Kleine Pilotprojekte sind sinnvoller als große KI-Projekte. Das Nancha-Stadion-Beispiel zeigt: Wer ein konkretes, wiederkehrendes Problem identifiziert und dafür ein schlankes Tool entwickelt, erzielt schneller echten Mehrwert als mit großen Einführungsprojekten.
5. KI macht Simulationen vor dem Bau zugänglich. Sonneneinstrahlung, Kommunikationsflüsse, strukturelle Schwachstellen: was früher aufwändige Berechnungen erforderte, lässt sich mit trainierten Modellen in Sekunden auswerten. Das verschiebt den Zeitpunkt, an dem Entscheidungen fundiert getroffen werden können, deutlich nach vorne.

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Die KONKRET 2026 hat gezeigt, wie weit die Digitalisierung der Baubranche schon gekommen ist – und wohin sie sich entwickelt. Wer die Diskussionen und Inhalte weiterverfolgen möchte, hat am 19. November 2026 die nächste Gelegenheit.

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