"KI hilft bei Aufgaben, statt Berufe zu ersetzen"

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) umfasst eine Vielzahl von Ansätzen und Technologien, die darauf abzielen, maschinelles „intelligentes“ Verhalten zu ermöglichen. Im Kontext des Facility Managements kommen unterschiedliche KI-Arten zum Tragen, teils bereits etabliert, teils emergent.

Diese Übersicht zeigt, dass KI im Facility Management kein monolithisches Tool ist, sondern eine Palette von Technologien, die je nach Aufgabentyp zum Einsatz kommen. Regelbasierte Automatisierungen existieren schon lange in der Gebäudetechnik, während lernende Algorithmen und Robotik erst durch jüngste technologische Fortschritte breitere Anwendung finden. Zentral ist dabei stets die Frage, wie diese KI-Systeme das Zusammenspiel von Mensch, Gebäude und Prozess verbessern können. Im folgenden Hauptteil wird daher erläutert, wie die genannten KI-Arten auf strategischer, taktischer und operativer Ebene des FM konkret angewandt werden und welche Nutzenpotenziale daraus resultieren.

Die strategische Ebene im Facility Management ist geprägt von Entscheidungen mit großer Tragweite: Immobilienportfolio-Strategien, langfristige Verträge, Investitionsplanung, Nachhaltigkeitsziele und die Ausrichtung der FM-Organisation selbst. Künstliche Intelligenz unterstützt diese Ebene vor allem durch die Bereitstellung von auswertbaren Informationen und Prognosen, die fundierte strategische Entscheidungen ermöglichen. Im Folgenden werden wesentliche Anwendungsfelder von KI auf strategischer FM-Ebene dargestellt.

Großunternehmen bewirtschaften oft umfangreiche Portfolios an Gebäuden und technischen Anlagen. Strategische Fragen sind hier z. B.: Welche Standorte sollen ausgebaut oder verkleinert werden? Wo lohnen sich Sanierungen energetisch und wirtschaftlich? Wie lässt sich das Budget optimal auf Wartung vs. Neuinvestition verteilen? KI hilft, diese Entscheidungen mit Daten zu untermauern. Durch Machine-Learning-gestützte Analysen großer Datenmengen (z. B. aus dem Building Information Modeling, historischen Kosten, Nutzungsdaten) können Muster erkannt werden, die auf Ineffizienzen oder Prioritäten hinweisen. So identifizieren KI-Analysetools etwa besonders energieineffiziente Gebäude oder Anlagen, die überproportional hohe Kosten und Emissionen verursachen. Diese Erkenntnisse fließen in strategische Planungen ein: Anlagen, die als ineffizient identifiziert sind, werden bevorzugt für Ersatzinvestitionen oder Modernisierungen vorgesehen. KI trägt damit zur transparenteren Entscheidungsfindung bei, indem sie Szenarien durchrechnet und objektive Kennzahlen liefert.

Ein konkretes Beispiel bietet die Integration von KI in Integrated Workplace Management Systemen (IWMS) wie IBMs Plattform TRIRIGA. Solche Systeme verwenden KI-Module, um in Echtzeit Raumnutzungsanalysen zu erstellen und Umweltfaktoren wie Temperatur und Luftqualität mit zu berücksichtigen. Das Management erhält dadurch strategische Kennzahlen zur Flächenauslastung, kann Über- oder Unterkapazitäten erkennen und Arbeitsumgebungen optimieren. So ermöglicht KI-gesteuertes Space Analytics, langfristige Entscheidungen über benötigte Büroflächen zu treffen – ein Aspekt, der in Zeiten von Remote Work und flexiblen Arbeitsplatzmodellen enorme strategische Bedeutung hat. KI kann z. B. Prognosen liefern, wie sich veränderte Arbeitsmodelle auf den künftigen Flächenbedarf auswirken könnten.

Auch im Finanzcontrolling des FM kommt KI zum Einsatz, um strategische Trends zu erkennen. Mittels Predictive Analytics lassen sich etwa Instandhaltungsbudgets über mehrere Jahre optimieren: Die KI lernt aus Vergangenheitsdaten, wann teure Reparaturen anstehen könnten, und unterstützt so die CapEx-Planung (Capital Expenditures) im Unternehmen. Tatsächlich erwarten führende FM-Dienstleister, dass KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung erheblichen Einfluss auf die langfristige Planung und Investitionsstrategie großer Portfolios haben wird. Apleona, ein europaweit führender FM-Anbieter, betont beispielsweise, dass datenbasierte Instandhaltungsentscheidungen künftig die Planung und Kapitalallokation in Großunternehmen maßgeblich beeinflussen und deshalb proaktiv in solche KI-Lösungen investiert wird.

Auf der strategischen Ebene verantwortet das FM auch die Erreichung von Nachhaltigkeits- und Energiezielen des Unternehmens (z. B. CO₂-Reduktionsziele). KI bietet hier Entscheidungshilfen für nachhaltiges Gebäudemanagement. Durch Analyse von Verbrauchsdaten und Umweltparametern können KI-Systeme strategische Empfehlungen aussprechen, wie Energie eingespart und Emissionen reduziert werden können. Moderne KI-basierte Energiemanagement-Plattformen verarbeiten Daten aus Smart-Metering-Systemen, Wettervorhersagen und Nutzungsmustern der Gebäude und erstellen Szenarien: Welche energetischen Einsparungen wären durch Austausch bestimmter Anlagen oder durch bauliche Maßnahmen erreichbar? Das FM-Strategieteam kann auf Basis solcher Simulationen fundiert priorisieren, welche Investitionen in Energieeffizienz den größten Nachhaltigkeitsbeitrag liefern.

Ein innovativer Ansatz auf strategischer Ebene ist der Einsatz von generativer KI, etwa von großen Sprachmodellen, zur Verdichtung von Expertenwissen. So hat der Dienstleister SPIE einen „Energy Efficiency GPT“ entwickelt, basierend auf GPT-4, der die Erkenntnisse aus umfangreichen Gebäudedatenbanken nutzt, um anlagenindividuelle Handlungsempfehlungen zur Energieeinsparung vorzuschlagen. Dieses Tool richtet sich an Servicetechniker und FM-Manager und aggregiert strategisch relevantes Wissen: Es kann empfehlen, eine veraltete Pumpe durch ein effizienteres Modell zu ersetzen, oder aufzeigen, wo sich durch veränderte Regelungen (z. B. Anpassung der Heizkurve) signifikante Verbesserungen erzielen lassen. Durch solche KI-Werkzeuge wird die strategische Planung in Richtung Nachhaltigkeit daten- und wissensgetrieben. Das Management erhält quasi einen digitalen Energieberater, der unzählige Datenpunkte auswertet und übersichtlich darstellt, wo strategische Maßnahmen anzusetzen sind.

Strategisches FM muss auch auf Markttrends und Risiken reagieren – etwa Mietmarkt-Entwicklungen, demografische Veränderungen oder regulatorische Risiken (neue Gesetze zu Gebäudeeffizienz, Arbeitsstättenrichtlinien etc.). KI hilft, solche externen Datenfluten zu bewältigen. In der Immobilienwirtschaft allgemein werden KI-gestützte Modelle eingesetzt, um Marktentwicklungen vorherzusagen, z. B. Trends bei Immobilienwerten oder Bedarfsverschiebungen. Übertragen auf das FM eines großen Unternehmens kann KI zum Beispiel prognostizieren, wie sich die Nutzerzahlen in bestimmten Gebäudetypen (z. B. Filialen, Bürostandorten) entwickeln werden, indem demografische Daten, Wirtschaftsdaten und interne Nutzungsdaten zusammengeführt werden. Solche Vorhersagen erlauben strategische Entscheidungen darüber, wo Kapazitäten erweitert oder reduziert werden sollten.

Ein weiterer Bereich ist die Risikoprävention: KI kann in großen Datenbeständen nach Mustern suchen, die auf Risiken hindeuten. Beispielsweise könnte ein KI-System Wartungsprotokolle und Störungsmeldungen analysieren, um herauszufinden, ob bestimmte Standorte systematisch höhere Ausfallraten haben – was ein Indikator für strategischen Handlungsbedarf (etwa Modernisierung) sein kann. Zudem können kognitive KI-Systeme im FM eingesetzt werden, um Compliance-Risiken zu erkennen, indem sie Gesetze und interne Richtlinien mit tatsächlichen Betriebsdaten abgleichen. Damit hilft KI, Verantwortungsrisiken für das Unternehmen zu reduzieren, ein wichtiger Aspekt auf strategischer Ebene.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass KI auf strategischer FM-Ebene vor allem als Analyse- und Prognoseinstrument dient. Sie erhöht die Transparenz über komplexe Portfolio-Daten und schafft eine objektivere Grundlage für Entscheidungen, die zuvor stark von Erfahrung und Intuition abhingen. KI erweitert die Planungshorizonte, indem sie zukünftige Entwicklungen antizipierbar macht. Wichtig ist jedoch die Erkenntnis, dass die Interpretation und Umsetzung der KI-Erkenntnisse weiterhin in menschlicher Hand liegt. Strategische FM-Manager nutzen KI als Assistenz, behalten aber die letztendliche Entscheidungshoheit – in Einklang mit dem Leitgedanken, dass KI Menschen befähigt, nicht ersetzt.

Auf der taktischen Ebene des Facility Managements werden strategische Vorgaben in konkrete Abläufe und Maßnahmen übersetzt. Hier liegt der Fokus auf Planung, Disposition und Steuerung der Services, meist im Horizont von Wochen bis zu einem Jahr. KI-gestützte Anwendungen auf dieser Ebene zielen darauf ab, Prozesse zu optimieren, die Ressourcennutzung zu verbessern und die Qualität der FM-Dienstleistungen sicherzustellen. Im Folgenden werden zentrale Anwendungsgebiete von KI im taktischen FM beleuchtet.

Ein klassisches Handlungsfeld zwischen Strategie und operativem Tagesgeschäft ist das Instandhaltungsmanagement. Die Planung von Wartungen für technische Anlagen (Heizungen, Klima, Aufzüge etc.) erfordert taktische Entscheidungen: Welche Wartungen sind demnächst fällig? Kann man Stillstandszeiten kombinieren? Wie werden Techniker eingeplant? Hier hat KI bereits zu einem Paradigmenwechsel geführt – weg von reaktiver oder rein intervallbasierter Wartung hin zu vorausschauender Wartung (Predictive Maintenance). KI-Modelle analysieren kontinuierlich Sensordaten und Betriebsparameter, um den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen.

Beispielsweise überwacht ein KI-System in einer Lüftungsanlage den Differenzdruck an Filtern. Steigt der Druck über bestimmte Muster, signalisiert dies Verschmutzung – die KI lernt aus historischen Daten und Simulationen, wann der Filterwechsel fällig wird. So kann das Wartungsintervall dynamisch angepasst werden: Filter werden später gewechselt, wenn die Luft sauber ist (Ressource sparen), aber früher, wenn sich starker Schmutz abzeichnet, bevor ein Ausfall droht. Dieses KI-gestützte Vorgehen reduziert unnötige Eingriffe und verhindert gleichzeitig teure Störungen. Grafik 1 veranschaulicht den Unterschied verschiedener Wartungsstrategien, vom reaktiven über präventive bis zum prädiktiven Ansatz.

Grafik 1: Entwicklung der Instandhaltungsstrategien – von reaktiv über präventiv zu KI-gestützter prädiktiver Wartung (eigene Darstellung in Anlehnung an Lünendonk-Whitepaper). Prädiktive Verfahren führen zu höherer Anlagenverfügbarkeit, geringeren Kosten und mehr Zufriedenheit.

Für das taktische FM bedeutet dies: KI-Systeme liefern automatische Wartungsvorschläge. Sie priorisieren Anlagen nach Ausfallrisiko, generieren Wartungspläne und können sogar direkt Arbeitsaufträge auslösen. Eine KI kann etwa erkennen, dass in den kommenden 2 Wochen drei Pumpen in verschiedenen Gebäuden eine Inspektion benötigen, und schlägt einen Tourenplan vor, der Wege minimiert und Zeiten koordiniert. In der Praxis verfügen moderne CAFM-Systeme (Computer Aided Facility Management) oder Instandhaltungssoftware über KI-Module, welche die Wartungsplanung optimieren. Damit wandelt sich die Rolle der Instandhaltungsplaner: Statt manuell Listen zu führen, überwachen sie die KI-Vorschläge, prüfen deren Plausibilität und kümmern sich um Sonderfälle. Insgesamt wird das Instandhaltungsmanagement proaktiver und planbarer, was für ein Großunternehmen mit hunderten Anlagen ein enormer Effizienzgewinn ist. Studien zeigen, dass Predictive Maintenance die Anlagenverfügbarkeit deutlich steigern und Wartungskosten senken kann – ein klarer Vorteil für die FM-Ziele.

Neben der Technik-Wartung fallen im FM zahlreiche Serviceprozesse an, die auf taktischer Ebene koordiniert werden müssen: Reinigungspläne, Sicherheitsrundgänge, Raumbelegungspläne, Catering-Services, Empfangsdienste u. v. m. KI kann bei der Einsatzplanung und Ressourcenallokation unterstützen, indem sie große Datenmengen berücksichtigt und effiziente Lösungen vorschlägt. Ein Beispiel ist die Personaleinsatzplanung für ein großes Facility-Team: KI-Algorithmen können historische Auslastungsdaten, Kalender, krankheitsbedingte Ausfälle und Qualifikationen analysieren, um automatische Schichtpläne oder Dienstzuweisungen zu erstellen, die Ausgewogenheit und hohe Abdeckung gewährleisten. Solche Planungs-KI berücksichtigt auch komplexe Randbedingungen (Arbeitszeitgesetze, individuelle Verfügbarkeiten) und kann auf Knopfdruck Alternativpläne liefern, was die Flexibilität erhöht. Erste Lösungen in der Praxis zeigen, dass KI-gestützte Prognosen Personalkosten senken helfen, indem weder Unterbesetzung (mit Überstunden) noch Überbesetzung (Leerlauf) auftreten. Für das taktische FM-Management bedeutet dies weniger händische Planungsarbeit und mehr Zeit für konzeptionelle Aufgaben.

Ähnlich verhält es sich mit der Reinigungs- und Wartungslogistik. Taktische FM-Manager stehen vor der Aufgabe, z. B. Reinigungsintervalle in einem Bürokomplex optimal festzulegen: Reinigt man täglich alle Bereiche gleichermaßen oder bedarfsgesteuert? Hier kommen KI und IoT-Sensorik zusammen ins Spiel. Sensoren melden z. B., wie viele Personen in einem Konferenzraum waren oder ob ein Mülleimer voll ist. Ein KI-System kann diese Daten nutzen, um dynamische Reinigungspläne zu erstellen – stark frequentierte Bereiche häufiger, kaum genutzte seltener reinigen. So ein System könnte jeden Abend einen Plan für den nächsten Tag generieren, den die Reinigungsteams über eine App erhalten. Taktisch muss das FM nur noch Ausnahmen managen (z. B. Sonderreinigungen nach Events). Dadurch werden Reinigungsressourcen gezielter eingesetzt, was Kosten spart und den Mitarbeitern monotonen Leerlauf erspart.

Im Flächenmanagement wiederum hilft KI bei der Raumzuteilung und Belegungsplanung. In Unternehmen mit wechselnden Projekten oder Desk-Sharing-Konzepten kann eine KI auf Basis von Buchungsdaten, Mitarbeiterpräferenzen und Abteilungszusammengehörigkeiten optimierte Sitzpläne oder Belegungsmuster vorschlagen. Sie erkennt z. B., welche Teams oft zusammenarbeiten und empfiehlt, sie räumlich zu gruppieren, oder weist automatisch Arbeitsplätze zu, um Leerstände zu minimieren. Ein Smart Building im KI-Zeitalter kann Räume selbsttätig zuteilen: Sind spontane Meetings in der Kantine sinnvoll oder soll die KI einen freien Besprechungsraum vorschlagen? Derartige intelligente Systeme steigern die Nutzungseffizienz der Flächen erheblich. Allerdings muss bei all dem die Privatsphäre gewahrt bleiben – KI-Einsatz in diesen Bereichen berührt personenbezogene Daten (z. B. Aufenthaltsorte von Mitarbeitern), sodass mit Augenmaß und transparenter Kommunikation vorgegangen werden muss. Die taktische Ebene trägt hier Verantwortung, KI-gestützte Optimierung und Mitarbeiterakzeptanz in Einklang zu bringen.

Ein weiterer Aspekt taktischen FM ist das Qualitäts- und Störungsmanagement. KI kann eingesetzt werden, um die Flut an Informationen aus dem operativen Betrieb zu bündeln und priorisiert weiterzugeben. Beispielsweise laufen in einem großen Unternehmen täglich zahlreiche Störungsmeldungen und Tickets beim FM-Helpdesk ein (defekte Beleuchtung, Klimaanlage zu kalt, Zugangskarte funktioniert nicht etc.). KI-gestützte Ticketingsysteme können diese Meldungen automatisch kategorisieren, Prioritäten vergeben und sogar erste Lösungen vorschlagen. Mit Textanalyse (NLP) lassen sich freie Textbeschreibungen von Problemen auswerten, um die richtige Zuständigkeit zu ermitteln – etwa ob eine Meldung an die IT oder an die Haustechnik gehen soll. Damit wird die Reaktionszeit verkürzt: Das System lernt, welche Art von Störung kritisch ist (z. B. “Wasserleck” hoch priorisieren) und was eher Routine ist. Für den taktischen Koordinator bedeutet das weniger sichten von Tickets und mehr Fokus auf schwierige Fälle.

Zudem kann KI im Qualitätsmonitoring unterstützen. Im FM werden regelmäßig Inspektionen und Audits durchgeführt (Gebäude-Begehungen, Reinigungsqualitätsprüfungen, Sicherheitsrundgänge). KI-Tools erlauben hier zum Beispiel, per Bilderkennung festgestellte Mängel automatisch zu protokollieren – ein Foto von einer verschmutzten Fläche könnte von einer KI sofort als “Reinigungsdefizit” erkannt und einer zentralen Qualitätsdatenbank hinzugefügt werden. Über längere Zeiträume erkennt die KI Muster: vielleicht treten in Gebäude A häufiger Reinigungsmängel auf als in Gebäude B. Die taktische Ebene kann auf Basis solcher Auswertungen Lieferanten steuern oder Schulungen veranlassen. Auch Sensorüberwachung fließt ein: Ungewöhnlich viele Fehlalarme einer Brandmeldeanlage an Standort X? Eine KI merkt dies und alarmiert das Qualitätsmanagement, da womöglich Wartungsbedarf besteht.

In all diesen Bereichen dient KI als Werkzeug der taktischen Führung, um die Überblickbarkeit komplexer Serviceprozesse zu erhöhen. Für FM-Leiter in Großunternehmen, die oft hunderte Mitarbeiter oder Dienstleister koordinieren, ist es eine Herausforderung, jederzeit den Fingertab auf allen Vorgängen zu haben. KI entlastet, indem Routineentscheidungen automatisiert werden und Informationsaufbereitung in Echtzeit erfolgt. So können sich die Verantwortlichen auf das Ausnahme-Management und die kontinuierliche Verbesserung konzentrieren. Wie eine aktuelle Branchenanalyse feststellt, handelt es sich dabei um eine Win-Win-Situation: KI übernimmt repetitive Planungs- und Überwachungsaufgaben, während Facility Manager mehr Raum haben, sich strategisch und kreativ einzubringen, was die Produktivität und Zufriedenheit steigert.

Nicht zu vernachlässigen ist, dass KI auch die Zusammenarbeit im FM-Team verändern kann. Tägliche Abstimmungen könnten von KI-Systemen moderiert werden, die z. B. morgens melden: “Heute stehen folgende kritische Punkte an…”. Hier zeigt sich erneut der assistierende Charakter: Die Technik liefert die richtigen Infos, entscheiden und handeln müssen weiterhin die Menschen. So bleibt die fachliche Expertise der FM-Teams zentral, verstärkt durch eine digitale Assistenz, die Fehler reduziert und Chancen aufzeigt. In Summe transformiert KI die taktische Ebene, jedoch in der Rolle eines unsichtbaren zweiten Assistenten, nicht als Ersatz des Managements.

Auf der operativen Ebene werden die FM-Leistungen unmittelbar erbracht – hier treffen technologische Hilfsmittel wie KI direkt auf die Arbeit der Fachkräfte im Feld. In diesem Kapitel betrachten wir, wie KI und Automatisierung die tägliche Arbeit von Hausmeistern, Technikern, Reinigungskräften, Sicherheitsmitarbeitern und anderen operativen FM-Profis unterstützen. Wichtig ist dabei hervorzuheben, dass diese Unterstützung genau dort greift, wo monotone, gefährliche oder sehr zeitaufwändige Aufgaben anfallen, während die menschliche Arbeitskraft für komplexe, zwischenmenschliche und kreative Tätigkeiten weiterhin unverzichtbar bleibt.

Ein markantes Beispiel für KI im operativen FM ist der Einsatz von autonomen Reinigungsrobotern. In weitläufigen Gebäuden – beispielsweise Flughafenterminals, Einkaufszentren oder großen Büroflächen – können KI-gestützte Reinigungsgeräte inzwischen selbstständig Böden reinigen. Diese Maschinen, häufig als Cobots (kollaborative Roboter) bezeichnet, navigieren mithilfe von Kameras, Lidar-Sensoren und intelligenten Karten durch die Räumlichkeiten. Sie erkennen Hindernisse, wissen welche Flächen bereits gereinigt wurden und welche noch ausstehen. Bild 2 zeigt exemplarisch einen kompakten autonomen Staubsaugroboter im Foyer eines großen Bürogebäudes – ein Szenario, das zunehmend Realität wird.

Bild 2: Autonomer Reinigungsroboter (Nexaro NR 1500) bei der Arbeit in einem Unternehmensgebäude. Solche Cobots eignen sich besonders für große, offene Flächen und können außerhalb der Geschäftszeiten geräuscharm eingesetzt werden (Foto: Nexaro).

Der Grund für den Trend zur Reinigungsrobotik liegt sowohl in technologischen Fortschritten als auch in den branchenspezifischen Herausforderungen der Gebäudereinigung. Der Personalmangel in diesem Sektor ist eklatant – Studien zufolge betrachten über 90 % der Reinigungsdienstleister den Fachkräftemangel als größte Herausforderung. Autonome Reinigungsgeräte versprechen Entlastung: Sie können repetitive Aufgaben wie das Saugen langer Flure oder großer Hallen übernehmen, und zwar zu Zeiten, in denen menschliche Kräfte schwer verfügbar sind (z. B. nachts). Wichtig hervorzuheben ist, dass Cobots von ihrer Konzeption her nicht als Ersatz, sondern als Entlastung für Reinigungskräfte gedacht sind. Sie erledigen monotone, körperlich anstrengende Arbeiten, während das Fachpersonal sich auf Tätigkeiten konzentrieren kann, die Fingerspitzengefühl erfordern (z. B. empfindliche Oberflächen reinigen, auf ad-hoc Anfragen reagieren, Qualitätskontrolle).

Erste Praxiserfahrungen zeigen, dass autonome Saug- und Scheuerroboter tatsächlich die Lücke füllen, wo Personal knapp ist, ohne Arbeitsplätze zu vernichten. Vielmehr können Firmen, die solche Roboter einsetzen, ihre bestehenden Mitarbeiter zielgerichteter einsetzen – zum Beispiel komplexere Reinigungsaufgaben am Tage, während Roboter Grundreinigungen nachts durchführen. Die Produktivität steigt, und gleichzeitig sinkt der Druck auf die Beschäftigten, Überstunden zu machen. Natürlich erfordert die Einführung von Reinigungsrobotern eine gewisse Einarbeitung der Mitarbeiter, da sie lernen müssen, die Roboter zu bedienen und zu überwachen (z. B. den Reinigungsplan in der Software festlegen, Sensoren reinigen, etc.). Doch moderne Systeme wie die beschriebene Nexaro-Lösung achten auf Benutzerfreundlichkeit, sodass kein spezielles technisches Know-how nötig ist. Dies fördert die Akzeptanz: Die Roboter werden als Hilfsmittel wahrgenommen, nicht als Konkurrenz.

Im technischen Gebäudebetrieb – also Aufgaben wie Wartung, Inspektion, Reparaturen – bieten KI-Technologien vielfältige Hilfen für das operative Personal. Ein Bereich ist die automatisierte Zustandsüberwachung: IoT-Sensoren an Anlagen (Pumpen, Motoren, Lüfter) sammeln kontinuierlich Daten. Vor Ort greifen Techniker heute vermehrt auf mobile Apps oder Smart Glasses zu, die von KI unterstützt werden. Beispielsweise kann ein Techniker mit einer Augmented-Reality-Brille einen Schaltschrank betrachten, und eine KI-Vision-App markiert ihm in Echtzeit Bauteile, zeigt Messwerte an und warnt vor Bauteilen, die demnächst ausfallen könnten (basierend auf den Sensordaten und ML-Prognosen). So wird die Inspektion effizienter – der Mitarbeiter sieht buchstäblich mehr, geleitet durch KI.

Auch das Wissensmanagement ist im technischen Service entscheidend. Erfahrene Techniker besitzen oft implizites Wissen, das jüngere Kollegen noch nicht haben. Hier wurde bereits angeklungen, dass SPIE einen KI-basierten Wissensassistenten entwickelt hat, der auf einem Large Language Model beruht. In diesen Chatbot flossen die dokumentierten Erfahrungen und Anlagekenntnisse ein, sodass Techniker im Feld jederzeit Fragen stellen können (z. B. “Was bedeutet Fehlercode X bei Anlage Y?”) und der Assistent liefert die Antwort aus dem gebündelten Expertenwissen. Dieses Beispiel zeigt, wie KI hilft, den generationenbedingten Wissenstransfer zu meistern – eine sehr konkrete Unterstützung operativer Arbeit. Der Chatbot ersetzt keinen Mitarbeiter, aber er macht jeden Techniker handlungsfähiger, weil benötigtes Wissen sofort abrufbar ist. Damit sinkt die Abhängigkeit von einzelnen “Veteranen”, und neue Leute finden sich schneller zurecht, was wiederum dem Betriebsablauf zugutekommt.

In der Störungsbehebung kann KI ebenfalls operativ eingreifen: Bei komplexen technischen Störungen schlagen KI-Diagnosesysteme mögliche Ursachen vor, indem sie Ähnlichkeiten zu früheren Fällen erkennen. Beispielsweise meldet eine Kälteanlage einen ineffizienten Betrieb – das KI-System durchsucht das Störungsarchiv und findet, dass ein ähnliches Muster zuvor auf einen Kältemittelverlust hinwies. Es gibt diese Info an den Techniker, der dadurch schneller die Ursache prüft, anstatt zeitraubend alle Möglichkeiten durchzugehen. Solche Decision Support-Systeme verkürzen die Reparaturzeiten und reduzieren Ausfallzeiten der Anlagen.

Nicht zuletzt entlastet KI auch bei Dokumentationsaufgaben, die operatives Personal oft als lästig empfindet. Beispielsweise können Prüfberichte von Aufzügen oder Klimaanlagen mittels NLP automatisch ausgelesen und im System verbucht werden. Das heißt, der Techniker muss nicht mehr stundenlang Protokolle abtippen; ein KI-Dienst extrahiert relevante Daten (Datum der Prüfung, Ergebnisse, empfohlene Maßnahmen) und speist sie ins CAFM-System ein. Damit fließen wichtige Informationen ohne Medienbruch in die Datenbasis ein, und die Mitarbeiter sparen bürokratischen Aufwand. In Summe tragen diese Anwendungen dazu bei, dass technische Fachkräfte mehr Zeit für die eigentliche Problemlösung und proaktive Tätigkeiten haben, statt mit Routinechecks und Papierkram beschäftigt zu sein.

Ein weiterer operativer Bereich im FM ist die Sicherheit und Überwachung von Gebäuden. Hier unterstützt KI die Sicherheitskräfte, indem sie die Videoüberwachung und Zugangskontrolle intelligenter macht. Moderne Überwachungszentralen arbeiten mit KI-Software, die Videostreams in Echtzeit analysiert (wie in einem vorherigen Kapitel beschrieben). Operativ bedeutet das: Ein Sicherheitsmitarbeiter muss nicht mehr 100 Kameras gleichzeitig beobachten, sondern bekommt von der KI auffällige Ereignisse automatisch gemeldet. Erkennt das System z. B. nachts in einem Bürogebäude eine Person, wo keine sein sollte, markiert es diese Szene und zeigt sie dem Mitarbeiter an. Auch sich anbahnende Gefahrensituationen – etwa eine Person, die an einem Bahnhof einen Rucksack abstellt und weggeht – kann die KI detektieren und sofort Alarm schlagen. In solchen Fällen wirkt KI als digitaler Kollege, der die menschlichen Wachleute auf das Richtige aufmerksam macht.

Der praktische Nutzen ist erheblich: In großen Komplexen wie Einkaufszentren, Bahnhöfen oder Industriearealen sind Sicherheitskräfte ohne KI fast zwangsläufig überfordert mit der Datenmenge aus Kameras und Sensoren. KI schafft hier eine Filterung und Vorsortierung, was zu einer großen Entlastung des Wachpersonals führt. Die letztliche Bewertung – ob eine Situation wirklich kritisch ist – trifft aber weiterhin der Mensch. Dieses Human-in-the-loop-Prinzip stellt sicher, dass trotz Automatisierung die menschliche Urteilskraft bei Sicherheitsfragen ausschlaggebend bleibt.

Neben Videoüberwachung profitieren auch Zutrittskontroll- und Alarmsysteme von KI. Gesichtserkennung (wo datenschutzrechtlich zulässig) kann den Zugang zu sensiblen Bereichen kontrollieren, KI-gestützte Sensorfusion kann Fehlalarme verringern (etwa indem Bewegungsmelder mit Kamera- und Audiodaten abgeglichen werden, bevor Alarm ausgelöst wird). Für die operativen Sicherheitsmitarbeiter heißt das: weniger Routinealarm, mehr gezielte Intervention. Sie können sich auf echte Vorfälle konzentrieren und müssen nicht ständig auf jeden kleinen Sensoralarm reagieren, den KI als harmlos einstufen konnte.

Trotz aller Beispiele, wo KI direkte Aufgaben im operativen FM ausführt, ist es essenziell zu erkennen, dass die beste Leistung oft aus der Kombination Mensch+Maschine entsteht. Viele Aufgaben – gerade in einem lebendigen Gebäudebetrieb – erfordern Flexibilität, Erfahrung und soziales Gespür. Ein Roboter kann einen Boden glänzend sauber halten, aber mit einem verärgerten Mieter sprechen oder improvisierte Lösungen finden, wenn Unvorhergesehenes passiert, das bleibt Domäne der Menschen. Die Kunst einer KI-Integration im operativen FM besteht also darin, gezielt dort zu automatisieren, wo es sinnvoll ist, und im Übrigen die Mitarbeiter durch intelligente Tools zu unterstützen, ohne sie einzuengen.

Ein schönes Bild hierfür sind die erwähnten Cobots in der Reinigung: Sie arbeiten idealerweise Hand in Hand mit dem Personal. Während Roboter den Flur putzen, kann die Reinigungskraft sich um die empfindlichen Möbel im Foyer kümmern. Wenn der Roboter auf eine komplexe Situation trifft (z. B. ein verschüttetes ungewöhnliches Material, das seine Sensorik irritiert), kann der Mensch übernehmen. Diese komplementäre Aufgabenteilung ist das Leitmotiv – analog auch in der Technik (KI überwacht Anlage, Mensch repariert) oder Sicherheit (KI scannt Bildschirme, Mensch greift ein). Somit bleibt die Arbeit auf operativer Ebene vielfältig und menschzentriert, mit KI als unterstützendem Werkzeug für mehr Effizienz und Sicherheit.

Die erfolgreiche Implementierung von KI im Facility Management setzt bestimmte technologische Grundlagen voraus. Großunternehmen müssen zunächst die Infrastruktur schaffen, auf der KI-Systeme aufbauen können.

• Datenverfügbarkeit und -qualität: KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Im FM-Kontext bedeutet das, man benötigt umfassende Gebäudedaten, Sensorwerte (z. B. Temperatur, Stromverbrauch, Gerätezustände), Nutzungsstatistiken, Wartungsaufzeichnungen u. v. m. Viele ältere Gebäude oder bestehende FM-Prozesse sind allerdings noch nicht ausreichend digitalisiert. Daher ist es eine Grundvoraussetzung, ein digitales Datenmanagement im Gebäude aufzubauen – etwa durch Nachrüstung von Sensoren (IoT in Gebäuden), Einführung von CAFM-Systemen, in denen alle Vorgänge erfasst werden, und Integration bisher isolierter Datenquellen. Ein spezielles Konzept in diesem Zusammenhang ist der digitale Zwilling des Gebäudes, ein virtuelles Datenabbild, das alle relevanten Informationen in Echtzeit spiegelt. Nur mit solch hochwertigen, aktuellen Daten kann KI sinnvoll arbeiten. Branchenexperten betonen entsprechend: „Der erfolgreiche Einsatz von KI setzt eine hohe Datenqualität voraus.“. Daten bereitzustellen bedeutet auch, sie zu strukturieren (z. B. einheitliche Formate, BIM-Standards) – hierfür müssen IT und FM eng kooperieren.

• IT-Infrastruktur und Systeme: KI-Anwendungen benötigen oft erhebliche Rechenleistung und gut vernetzte Systeme. Unternehmen müssen sicherstellen, dass geeignete Hardware und Software-Plattformen zur Verfügung stehen – von Edge-Geräten an der Gebäudetechnik (die direkt vor Ort KI-Berechnungen durchführen können, z. B. kleine Computer an einer Lüftungsanlage, die ML-Modelle ausführen) bis zu zentralen Servern oder Cloud-Diensten, die größere Datenanalysen bewerkstelligen. Viele FM-Organisationen setzen auf Cloud-Plattformen, um KI-Services zu nutzen (z. B. IoT-Clouds für Smart Buildings). Wichtig ist auch die Integration: KI-Lösungen müssen an bestehende FM-Software angebunden sein (etwa an das Ticketsystem, damit ein KI-Alarm dort automatisch ein Ticket erstellt). Eine fragmentierte Systemlandschaft kann den Nutzen der KI schmälern. Daher sind offene Schnittstellen (APIs) und eine durchdachte IT-Architektur, die KI-Module einbettet, wesentlich.

• Skalierbarkeit und Standardisierung: Gerade in Großunternehmen mit verteilten Standorten ist es entscheidend, dass KI-Lösungen skalierbar sind. Ein Pilotprojekt an einem Standort mag erfolgreich sein – die Technologie sollte aber auch in 100 Liegenschaften funktionieren, ohne für jeden Standort die Entwicklung neu zu machen. Dies setzt eine gewisse Standardisierung voraus, z. B. Verwendung gleicher Sensortypen, einheitlicher Datenplattformen, zentral gemanagter KI-Modelle, die sich aber lokal anpassen lassen. Im Beispiel der vorausschauenden Wartung hat sich gezeigt, dass skalierbare Lösungen und Herstellerunabhängigkeit entscheidende Faktoren sind, damit Großkunden KI vertrauen. Apleona etwa verweist darauf, dass ihre KI-Monitoringplattform flexibel an unterschiedliche Anlagen und Standorte anpassbar ist und standortübergreifend skaliert werden kann – eine Voraussetzung, um bei internationalen Kunden eingesetzt zu werden.

• Sicherheit der Technik: Die technischen Voraussetzungen umfassen auch die Gewährleistung einer robusten und sicheren Systemumgebung. KI-Systeme im FM können kritisch sein (z. B. wenn ein KI-Algorithmus die Steuerung einer Anlage beeinflusst). Daher müssen Netzwerke redundant ausgelegt sein, Notfallstrategien existieren (Was, wenn der KI-Service ausfällt? Kann das System manuell weiterbetrieben werden?). Zudem kommt der Cybersecurity große Bedeutung zu: Gebäude und FM-Systeme, die mit KI arbeiten, sind Teil der IT-Angriffsfläche. Es müssen Firewalls, Zugriffsrechte und Verschlüsselung so eingerichtet sein, dass kein Unbefugter die Kontrolle übernehmen oder Daten abziehen kann. Diese Sicherheitsmaßnahmen sind integraler Bestandteil der technischen Vorbereitung für KI – nur wenn die Verlässlichkeit der Infrastruktur garantiert ist, werden Unternehmen KI-Aufgaben anvertrauen.

• Pilotierung und Testdaten: Schließlich gehört zu den technologischen Voraussetzungen oft eine Phase der Pilotprojekte, in der KI-Lösungen getestet und mit realen Daten trainiert werden. Gerade Machine-Learning-Modelle benötigen anfangs Trainingsdaten, idealerweise mit Rückmeldung der FM-Experten (Supervised Learning). Unternehmen sollten die Möglichkeit haben, in einer begrenzten Umgebung KI-Funktionen auszuprobieren, ohne dass gleich der Live-Betrieb gestört wird. Technisch kann das bedeuten, dass man virtuelle Umgebungen (Simulationen) oder Testbereiche im Gebäude schafft. Die im SPIE-Beispiel erwähnte Versuchsanlage als physischer Zwilling eines realen Systems illustriert dies: Hier wurden Daten synthetisch erzeugt, um die KI schon vor dem Echtbetrieb zu trainieren. Solche Vorgehensweisen müssen technisch und finanziell eingeplant werden, bevor ein Roll-out erfolgt.

Insgesamt erfordert der KI-Einsatz im FM eine durchdachte Digitalisierungsstrategie: Zuerst die Basis (Daten, Vernetzung) schaffen, dann darauf aufbauend KI-Module implementieren. Großunternehmen, die frühzeitig in IoT und Datenplattformen investiert haben, sind klar im Vorteil, da sie nun auf diesem Fundament KI-Anwendungen ausrollen können. Doch auch für traditionellere Organisationen gilt: Mit zielgerichteten Investitionen in IT und Datenmanagement lässt sich die technologische Hürde nehmen. Wichtig ist, dass die technische Einführung Hand in Hand mit organisatorischen Maßnahmen geht – denn Technik allein garantiert noch keinen Erfolg, wie das folgende Kapitel zeigt.

Neben Technologie und Daten spielen die Menschen und Prozesse eine entscheidende Rolle dafür, ob KI im Facility Management als assistierende Technologie wirken kann. Großunternehmen müssen gewisse organisatorische und kulturelle Weichen stellen, damit KI akzeptiert und effektiv genutzt wird. Hierauf soll nun eingegangen werden.

Die Einführung von KI verändert Aufgabenprofile und erfordert neue Kompetenzen. Facility Manager und FM-Mitarbeiter benötigen ein Grundverständnis für datenbasierte Arbeitsweisen – Stichwort Data Literacy. Sie sollten die Ausgaben von KI-Systemen interpretieren können (z. B. Prognosen nachvollziehen, Ergebnisse kritisch hinterfragen) und wissen, wie man mit den Tools umgeht. Daher ist ein zentrales organisatorisches Erfordernis die Schulung und Weiterbildung der Belegschaft. Konkret könnten Trainings zu folgenden Themen stattfinden: Umgang mit dem CAFM-System und seinen KI-Modulen, Grundlagen der KI (Was kann sie, was nicht?), Lesen von Datenvisualisierungen, einfache Datenanalysen, und nicht zuletzt IT-Sicherheit im Umgang mit KI-Anwendungen.

Facility Manager in leitender Position sollten zudem Kompetenzen im Managen von KI-Systemen aufbauen. Das heißt, sie müssen in der Lage sein, KI-Dienstleister zu steuern, die Performance der Systeme zu überwachen, bei Fehlfunktionen die richtigen Schritte einzuleiten und generell die Integration ins Tagesgeschäft zu moderieren. Diese Fähigkeiten gehören in modernen FM-Organisationen zum Anforderungsprofil und können durch gezielte Weiterbildung (z. B. Zertifikatskurse zu “Smart FM” oder “Digital Real Estate Manager”) entwickelt werden.

Nicht zu unterschätzen ist auch der Aspekt des Change Managements: Die Mitarbeitenden müssen auf die Veränderungen vorbereitet und mitgenommen werden. Das beinhaltet, dass alle Ebenen – vom Hausmeister bis zur FM-Leitung – verstehen, warum die KI eingeführt wird und welchen Nutzen sie persönlich davon haben. Dies lässt sich durch Workshops, Pilotprojekte mit Mitarbeiterbeteiligung und offene Kommunikation erreichen.

Kulturell muss in der Organisation verankert werden, dass KI als Hilfsmittel und nicht als Bedrohung gesehen wird. Dazu gehört Transparenz seitens des Managements: Es muss klar kommuniziert werden, dass niemand durch die KI ersetzt werden soll, sondern dass Ziel eine Entlastung und Unterstützung ist. Im Falle der Reinigungs-Cobots etwa sollte man den Reinigungskräften von Anfang an vermitteln, dass die Roboter unbeliebte Aufgaben übernehmen, damit die Fachkräfte wertschöpfendere Aufgaben erledigen können – und nicht, dass Personal abgebaut wird. Idealerweise werden Mitarbeitende früh in die Auswahl und Einführung der KI-Systeme einbezogen. So können Ängste abgebaut und praktische Erfahrungen gesammelt werden, was die Akzeptanz fördert. Ein Ansatz ist z. B., KI-Botschafter im Team zu bestimmen: Personen, die besonders affin sind, testen neue Tools und stehen ihren Kollegen als Ansprechpartner zur Verfügung.

Organisatorisch entstehen durch KI unter Umständen neue Rollen im FM-Bereich. Denkbar ist z. B. die Rolle eines FM-Datenanalysten oder Digital Facility Coordinator, der gezielt die KI-Outputs analysiert, Berichte erstellt und zwischen Technik, FM und IT vermittelt. Solche Rollen sollten definiert und mit den passenden Leuten besetzt werden. Insgesamt verlagert sich der Fokus im FM-Team etwas: Weniger manuelle Routine, dafür mehr Überwachung der automatisierten Prozesse, Entscheidung auf Basis von KI-Erkenntnissen und strategische Feinarbeit. Diese Verschiebung gilt es kulturell positiv aufzuladen, etwa indem man hervorhebt, dass die Arbeit interessanter und weniger mühsam wird. Tatsächlich berichten Unternehmen, dass durch KI-Einsatz die Attraktivität der technischen FM-Berufe steigt, weil mehr mit modernen Tools gearbeitet wird und monotone Tätigkeiten abnehmen. Eine solche Entwicklung ist ein wichtiges Signal im Sinne der Arbeitgeberattraktivität.

Fingerspitzengefühl ist auch gefragt bei KI-Einsätzen, die persönlich wahrgenommen werden könnten – z. B. Kameraüberwachung mit KI. Hier ist eine vertrauensbildende Maßnahme, dass der Betriebsrat oder Datenschutzbeauftragte früh eingebunden wird und mitgestalten kann, unter welchen Bedingungen solche Systeme betrieben werden dürfen. Gelingt dies, kann man Akzeptanz schaffen, etwa indem man demonstriert: Die Kamera-KI schlägt nur Alarm bei echten Anomalien, normale Mitarbeiterbewegungen werden gar nicht gespeichert. Mit solchen klaren Regeln und Kommunikationsstrategien wird KI eher als kollegiale Hilfe denn als “Kontrollinstanz” wahrgenommen.

Eine oft unterschätzte Voraussetzung ist die Anpassung der betrieblichen Prozesse. KI einzuführen heißt meist, eingespielte Abläufe zu ändern. Nehmen wir das Beispiel der automatischen Wartungsplanung: Bisher hat vielleicht ein erfahrener Techniker nach eigenem Ermessen Wartungen terminiert. Nun schlägt die KI Termine vor. Der Prozess muss angepasst werden: Wer prüft die KI-Vorschläge? Wird automatisch ein Arbeitsauftrag erstellt oder braucht es menschliches Okay? Solche Entscheidungs- und Freigaberegeln müssen neu festgelegt werden. Ebenso bei Chatbots: Vorher gingen alle Anfragen per Telefon an den Helpdesk, jetzt tippen Mieter ihre Anfrage in einen Chatbot – also muss der Helpdesk neu organisiert werden, z. B. nur noch Spezialfälle bearbeiten. Es ist also notwendig, die Schnittstellen Mensch-Maschine klar zu definieren: Wann arbeitet die KI autonom, wann muss ein Mitarbeiter übernehmen? Hier empfiehlt sich in der Einführung eine klare Dokumentation der neuen Prozesse und Verantwortlichkeiten, damit jeder im Team weiß, wie mit der „neuen Kollegin KI“ umzugehen ist.

Change Management Methoden – etwa regelmäßige Feedback-Runden, schrittweise Einführung (erst ein Gebäude mit KI ausstatten, dann ausrollen) – helfen, den Übergang reibungslos zu gestalten. Die Organisation sollte auch Fehlerkultur zulassen: KI-Systeme werden nicht von Tag 1 perfekt laufen. Wichtig ist, dass Fehler oder Fehlschläge (z. B. eine falsche Prognose) offen besprochen und als Lernchance gesehen werden, nicht als Anlass, sofort alles abzuschalten. Wenn Mitarbeiter merken, dass ihre Rückmeldungen ernst genommen werden und zur Verbesserung des Systems beitragen, steigt die Akzeptanz und auch die Identifikation mit den neuen Werkzeugen.

Zusammengefasst erfordert der KI-Einsatz im FM Investitionen in den „Faktor Mensch“: Weiterbildung, Kommunikation, Einbindung und vielleicht auch Anpassung der Unternehmenskultur hin zu mehr Digitalaffinität. Hanseatisch gesprochen bedeutet dies, Verantwortung gegenüber den Mitarbeitern zu zeigen, sie fair und offen durch den Wandel zu führen. Dann kann KI tatsächlich ihre Stärken als Helfer voll ausspielen, ohne Widerstände auszulösen.

So vielversprechend KI-Anwendungen im Facility Management sind, so dürfen die damit verbundenen Risiken und ethischen Fragen nicht außer Acht gelassen werden. Ein besonnenes, hanseatisch geprägtes Vorgehen beinhaltet stets, mögliche Schattenseiten zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um ihnen zu begegnen. Im Folgenden werden die zentralen Risiken und ethischen Aspekte diskutiert.

Ein wesentliches Thema ist der Datenschutz. Viele KI-Lösungen im FM basieren auf der Sammlung und Auswertung von personen- oder nutzungsbezogenen Daten: Beispielsweise Bewegungsdaten von Gebäudenutzern, Videoaufnahmen, Zutrittsprotokolle oder Sensordaten, die Rückschlüsse auf das Verhalten von Personen zulassen (etwa Raumnutzungsprofile). Hier kollidiert der Wunsch nach umfassender Datenbasis schnell mit gesetzlichen und ethischen Schranken. In Europa setzt die DSGVO klare Grenzen – Daten müssen minimal erhoben und zweckgebunden verwendet werden. Es ist ethisch geboten, die Privatsphäre der Mitarbeiter und Nutzer zu respektieren. So wurde bereits erwähnt: Beim Einsatz von Kameras mit KI-Auswertung ist Fingerspitzengefühl erforderlich, um Akzeptanz sicherzustellen. Das bedeutet praktisch: Transparenz schaffen (werde ich gefilmt, wozu, wie lange werden Daten gespeichert?), Einwilligungen einholen, wo nötig, und technische Maßnahmen ergreifen, um anonymisierte oder aggregierte Daten zu nutzen, wo immer möglich.

Ein Beispiel: Statt individuelle Bewegungsprofile zu speichern, kann man die Flächennutzung auch über anonymisierte Zählsensoren erfassen. Will man eine KI, die Schreibtischbelegungen optimiert, so muss diese nicht wissen welche Person wo sitzt, nur dass der Platz benutzt wird oder nicht. Durch solche Privacy-by-Design Ansätze lassen sich KI-Nutzen und Datenschutz vereinbaren. Dennoch bleibt immer ein Restrisiko von Missbrauch oder Fehlern (z. B. wenn eine Kamera versehentlich doch persönliche Daten aufzeichnet). Daher sollten FM-KI-Systeme immer in Konsultation mit Datenschutzexperten eingeführt werden. Aus ethischer Sicht ist zudem die Freiwilligkeit ein Thema: Mitarbeiter sollten nicht das Gefühl haben, komplett überwacht zu werden; wo möglich sollte man ihnen Wahlmöglichkeiten lassen (z. B. Opt-out aus individuellen Tracking, wenn es für den Dienst nicht zwingend ist). Die Hanseatische Kaufmannsethik würde hier wohl raten: Vertraue auf Zusammenarbeit statt auf totale Kontrolle – setze KI so ein, dass sie Prozesse unterstützt, ohne die Würde und Privatsphäre der Menschen anzugreifen.

KI-Systeme können Fehler machen. Ein Risiko liegt darin, dass Blindes Vertrauen in eine opake KI-Entscheidung zu falschen Maßnahmen führt. Im FM-Kontext könnte das z. B. sein, dass ein Predictive Maintenance System einen falschen Alarm ausgibt – repariert etwas, was gar nicht kaputt gehen würde – und damit Kosten verursacht. Oder umgekehrt einen Ausfall nicht vorhersieht. Ebenso könnte ein Sicherheitsalgorithmus falsche Schlüsse ziehen. Deshalb ist technologische Zuverlässigkeit und Validierung ein Thema: KI-Modelle müssen ausgiebig getestet und kontinuierlich überwacht werden. Ein ethischer Imperativ ist hier die Transparenz: Soweit möglich sollten KI-Entscheidungen erklärbar sein. In sicherheitskritischen Bereichen empfiehlt es sich ohnehin, die KI nur als vorschlagendes System zu verwenden und Menschen final entscheiden zu lassen (z. B. ein System schlägt vor, eine Anlage abzuschalten, aber ein Techniker bestätigt es).

Die Frage der Verantwortlichkeit ist ebenfalls wichtig. Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-System im FM versagt? Formal bleibt es der Betreiber bzw. das Unternehmen. Daher muss intern klar geregelt sein, wer die KI überwacht und im Zweifel eingreift. Das Etablieren eines human-in-the-loop ist nicht nur praktisch sinnvoll, sondern auch ethisch – es gewährleistet, dass für Betroffene immer ein menschlicher Ansprechpartner vorhanden ist. Die Versuchung, KI komplett autonom walten zu lassen, sollte im FM kritisch geprüft werden, zumal hier Menschen und ihre Sicherheit involviert sind.

Die zentrale These dieser Arbeit ist, dass KI Aufgaben erleichtert, aber Berufe nicht ersetzt. Dennoch existiert natürlich die Sorge bei manchen Mitarbeitern, durch Automatisierung überflüssig zu werden. Auch wenn das Ziel nicht der Abbau von Personal ist, könnten Effizienzgewinne theoretisch zu einer geringeren Neubesetzung freiwerdender Stellen führen. Hier stellt sich die ethische Frage der sozialen Verantwortung: Großunternehmen stehen in der Pflicht, ihre Beschäftigten in der Transformation mitzunehmen, Umschulungen anzubieten und keinen sozialen Kahlschlag durch KI zu betreiben. In der Praxis des FM ist ohnehin zu beobachten, dass der Mensch unverzichtbar bleibt – die Tätigkeiten verschieben sich eher. Doch falls in einem Bereich weniger Personal gebraucht würde, sollte das Unternehmen frühzeitig alternative Einsatzmöglichkeiten aufzeigen.

Gerechtigkeit bezieht sich auch auf nicht-diskriminierende Algorithmen. KI-Systeme müssen so gestaltet sein, dass sie keine Gruppen benachteiligen. Im FM könnte das z. B. heißen: ein KI-Schichtplaner darf nicht systematisch ungünstigere Schichten an bestimmte Personen verteilen (etwa immer denselben Mitarbeitern die Nachtschicht), was unbemerkt passieren könnte, wenn die KI mit ungeeigneten Daten oder Zielen gefüttert wird. Daher ist eine ethische Kontrolle der KI-Modelle ratsam: Welche Kriterien optimiert das System? Werden alle fair behandelt? Hier kann die Einbindung verschiedener Stakeholder (inkl. Arbeitnehmervertretungen) helfen, Gerechtigkeitsaspekte früh mitzudenken.

Ein weiteres Risiko ist die Abhängigkeit von komplexer Technologie. Wenn ein Unternehmen sich stark auf KI verlässt, besteht die Gefahr, dass beim Ausfall der Systeme erhebliche Probleme entstehen. Im FM-Kontext könnte ein Totalausfall z. B. bedeuten: Die automatisch gesteuerten Anlagen laufen nicht mehr optimal, niemand hat mehr die vollständige manuelle Übersicht, oder Mitarbeiter haben verlernt, wie man ohne digitale Helfer plant. Dem beugt man mit Redundanz und regelmäßigen Notfallübungen vor. Zudem sollte Know-how über die Kernprozesse nicht allein in der KI liegen, sondern weiterhin bei Menschen, um notfalls auch analog operieren zu können.

Die Komplexität der KI-gestützten Systeme kann auch dazu führen, dass Vertrauen leidet – manche FM-Verantwortliche könnten Vorbehalte haben, weil sie die Mechanismen nicht verstehen. Hier hilft es, einfach zu bedienende Tools zu wählen und intern Wissen über die Funktionsweise zu vermitteln (ohne dass jeder Data Scientist werden muss). Ein gewisses Grundvertrauen in Technik ist notwendig, aber es sollte kein blindes Vertrauen sein. Ethik verlangt hier gewissermaßen Demut: Trotz aller High-Tech sollte das FM-Team immer auch mit gesundem Menschenverstand die Plausibilität der KI-Ergebnisse prüfen.

Schließlich seien noch die rechtlichen Rahmenbedingungen erwähnt, die eng mit Ethik verwoben sind. In vielen Ländern entstehen derzeit Regularien für KI (Stichwort EU AI Act), die auch in Bereichen wie FM relevant sein können – zum Beispiel Klassifizierungen, wann ein KI-System als Hochrisiko gilt (z. B. biometrische Überwachungssysteme). FM-Verantwortliche müssen sich in diesem sich wandelnden Feld auf dem Laufenden halten, um compliant zu bleiben. Ethisch bedeutet das, nicht nur das gesetzlich Erlaubte zu tun, sondern das Sinnvolle und Verantwortbare. Ein Unternehmen könnte etwa freiwillig mehr Daten schützen, als vorgeschrieben, oder algorithmische Entscheidungen unabhängig auditieren lassen, um sicherzugehen, dass alles seine Richtigkeit hat.

Letztlich ist KI ein Werkzeug – wie man es nutzt, entscheidet über gut oder schlecht. In den Händen einer verantwortungsbewussten FM-Organisation überwiegen die Chancen, doch die möglichen Gefahren zu kennen und zu managen, gehört integrativ zum Prozess dazu.