Auch in der Elektro- und Sicherheitstechnik entstehen dadurch neue Möglichkeiten, wiederkehrende Aufgaben effizienter zu bearbeiten.

Der praktische Nutzen hängt jedoch davon ab, ob Aufgaben, Datenquellen und Prüfschritte klar definiert sind. Die UDS-Schulung „Künstliche Intelligenz – Anwendungen in der Praxis“ vermittelt deshalb nicht nur Grundlagen, sondern zeigt konkrete Einsatzmöglichkeiten für Fachplaner, Facherrichter, Serviceorganisationen und technische Betriebe.

KI als fachlicher Assistent

Systeme wie ChatGPT oder Claude können umfangreiche Informationen verarbeiten, Texte strukturieren, Varianten vergleichen und Entwürfe erstellen. Sie übernehmen damit vor allem die Rolle eines digitalen Assistenten.

In Planungs- und Errichterunternehmen lassen sich beispielsweise Besprechungsnotizen zusammenfassen, Leistungsbeschreibungen vorbereiten oder technische Unterlagen auf Widersprüche prüfen. Auch Checklisten, Projektberichte, Wartungsprotokolle und Schulungsunterlagen können schneller vorbereitet werden.

Die fachliche Verantwortung bleibt jedoch beim Menschen. KI-generierte Inhalte können unvollständig, veraltet oder sachlich falsch sein. Bei sicherheitstechnischen Anlagen müssen Ergebnisse deshalb von qualifizierten Fachkräften geprüft und freigegeben werden.

Professionelles Prompting verbessert die Ergebnisse

Die Qualität einer KI-Antwort wird wesentlich durch die Aufgabenbeschreibung beeinflusst. Eine kurze, unpräzise Frage führt häufig zu einem allgemeinen Ergebnis. Ein professioneller Prompt enthält dagegen den notwendigen Kontext, das konkrete Ziel, relevante Einschränkungen und das gewünschte Ausgabeformat.

Soll ein Sprachmodell beispielsweise ein Prüfprotokoll vorbereiten, benötigt es Angaben zur Anlagenart, zur Projektphase, zum verwendeten Regelwerk und zur vorgesehenen Zielgruppe. Ebenso muss festgelegt werden, ob ein Fließtext, eine Tabelle oder eine strukturierte Checkliste benötigt wird.

Für regelmäßig wiederkehrende Aufgaben können geprüfte Prompt-Vorlagen entwickelt werden. Dadurch werden Ergebnisse vergleichbarer und lassen sich leichter in betriebliche Abläufe integrieren.

Technische Recherche mit Quellenbezug

KI kann technische Recherchen beschleunigen, indem sie umfangreiche Dokumente durchsucht, Begriffe erklärt oder Unterschiede zwischen Regelwerken zusammenfasst. Moderne Recherchefunktionen können zudem mehrere Quellen auswerten und einen strukturierten Überblick erstellen.

Bei Normen, Richtlinien und gesetzlichen Vorgaben ist eine Quellenprüfung unverzichtbar. Ein Sprachmodell ist keine verbindliche normative Quelle. Ausgabestand, Geltungsbereich und Originaldokument müssen deshalb kontrolliert werden.

Besonders hilfreich ist ein quellenbezogener Arbeitsablauf: Die KI liefert nicht nur eine Zusammenfassung, sondern nennt die zugrunde liegenden Dokumente und Fundstellen. Die Fachkraft kann anschließend prüfen, ob die Aussage tatsächlich durch die Quelle gedeckt ist.

Dokumentation schneller vorbereiten

In technischen Projekten entsteht ein erheblicher Dokumentationsaufwand. Angebote, Planungsnotizen, Anlagenbeschreibungen, Prüfberichte, Mängellisten und Übergabeunterlagen müssen erstellt, überarbeitet und abgestimmt werden.

KI kann vorhandene Informationen ordnen und in definierte Dokumentvorlagen übertragen. Aus Besprechungsprotokollen lassen sich beispielsweise Aufgaben, Verantwortlichkeiten und offene Entscheidungen extrahieren. Aus Stichpunkten kann ein erster Berichtsentwurf entstehen, der anschließend fachlich geprüft wird.

Entscheidend ist ein kontrollierter Freigabeprozess. Die KI sollte keine ungeprüften Inhalte direkt an Kunden, Behörden oder Prüfstellen versenden. Technische Aussagen, Messwerte und objektspezifische Festlegungen benötigen weiterhin eine nachvollziehbare Prüfung.

Papierarchive mit OCR erschließen

Viele Unternehmen verfügen über große Bestände an eingescannten Plänen, Prüfprotokollen, Wartungsberichten und handschriftlich ergänzten Formularen. Ohne Texterkennung lassen sich diese Unterlagen nur eingeschränkt durchsuchen.

OCR-Systeme können Texte, Tabellen und Formularfelder erkennen und in strukturierte Daten umwandeln. Dadurch lassen sich beispielsweise Anlagenkennzeichnungen, Prüfintervalle, Störungsmeldungen oder Bauteilangaben aus älteren Dokumenten extrahieren.

Die Erkennungsqualität hängt von Scanauflösung, Schriftbild, Dokumentstruktur und Bildqualität ab. Deshalb müssen insbesondere sicherheitsrelevante Angaben wie Meldernummern, Messwerte und Prüfergebnisse mit dem Original abgeglichen werden.

Unternehmenswissen gezielt verfügbar machen

Eine interne Wissensdatenbank kann freigegebene Arbeitsanweisungen, QM-Dokumente, Produktunterlagen, Projektvorlagen und technische Handbücher zusammenführen. Mitarbeitende stellen ihre Frage in natürlicher Sprache und erhalten eine Antwort auf Grundlage der hinterlegten Informationen.

Ein solches System ist besonders nützlich, wenn es die verwendeten Quellen anzeigt. Fachkräfte können dann unmittelbar erkennen, aus welchem Dokument eine Aussage stammt und welchen Bearbeitungsstand dieses besitzt.

Zugriffsrechte, Dokumentversionen und Freigabestatus müssen eindeutig geregelt sein. Veraltete oder nicht freigegebene Unterlagen dürfen nicht unbemerkt zur Grundlage technischer Entscheidungen werden.

Geeignete Anwendungen für den Einstieg

Für erste KI-Projekte eignen sich vor allem klar abgegrenzte Aufgaben mit geringem Risiko und gut überprüfbaren Ergebnissen:

– Besprechungen zusammenfassen und Aufgaben ableiten
– Entwürfe für Berichte, E-Mails und Projekttexte erstellen
– eingescannte Dokumente mit OCR erfassen
– freigegebene Unterlagen semantisch durchsuchen
– Checklisten aus geprüften Vorlagen vorbereiten
– Dokumentstände vergleichen und Abweichungen markieren
– technische Recherchen mit Quellenangaben strukturieren
– wiederkehrende Verwaltungsprozesse automatisieren

Ein begrenzter Anwendungsfall ermöglicht es, Nutzen, Aufwand und Fehlerquellen realistisch zu bewerten. Erst nach einer erfolgreichen Erprobung sollte der Prozess auf weitere Bereiche übertragen werden.

Workflows mit n8n automatisieren

Automatisierungsplattformen wie n8n können KI-Funktionen mit E-Mail-Postfächern, Datenbanken, Dokumentenablagen und Projektmanagementsystemen verbinden. Dadurch entstehen Workflows, die Informationen automatisch erfassen, klassifizieren und an die zuständige Stelle weiterleiten.

So kann ein eingehender Servicebericht automatisch gespeichert, per OCR ausgelesen und einem Objekt zugeordnet werden. Eine KI kann die enthaltenen Angaben strukturieren und einen Entwurf für die weitere Bearbeitung erzeugen. Bevor daraus ein Auftrag oder eine technische Maßnahme entsteht, erfolgt eine menschliche Prüfung.

Freigabepunkte sind besonders wichtig, wenn ein Prozess sicherheitsrelevante Entscheidungen, Vertragsinhalte oder personenbezogene Daten betrifft. Vollständige Automatisierung ist nicht für jede Aufgabe das geeignete Ziel.

Bilder und technische Daten analysieren

KI-gestützte Bilderkennung kann Fotos von Anlagen, Komponenten oder Montagesituationen auswerten. Sie kann sichtbare Beschriftungen erkennen, Bauteile kategorisieren oder auffällige Abweichungen für eine weitere Prüfung markieren.

Auch in der Qualitätssicherung entstehen interessante Anwendungen. Wiederkehrende Montagefehler, fehlende Kennzeichnungen oder Abweichungen von dokumentierten Ausführungsständen können schneller identifiziert werden.

Eine Bildanalyse ersetzt jedoch keine fachgerechte Abnahme oder Inspektion. Verdeckte Mängel, elektrische Eigenschaften und normative Zusammenhänge lassen sich aus einem Foto häufig nicht zuverlässig beurteilen.

Vorausschauende Instandhaltung benötigt gute Daten

Bei ausreichend großen und belastbaren Datenbeständen kann KI Muster in Störungs- und Wartungsdaten erkennen. Wiederkehrende Fehler bestimmter Komponenten oder ungewöhnliche Veränderungen von Betriebswerten können Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall liefern.

Für eine solche vorausschauende Instandhaltung müssen Daten vollständig, vergleichbar und korrekt zugeordnet sein. Unterschiedliche Bezeichnungen, fehlende Wartungsberichte oder nicht dokumentierte Anlagenänderungen beeinträchtigen die Aussagekraft erheblich.

KI-basierte Prognosen ersetzen zudem nicht automatisch vorgegebene Inspektions- und Wartungsintervalle. Sie können die Instandhaltungsplanung ergänzen, sofern die normativen, vertraglichen und betrieblichen Anforderungen weiterhin eingehalten werden.

Datenschutz und Informationssicherheit

Technische Unternehmen verarbeiten sensible Informationen. Gebäudepläne, Sicherheitskonzepte, Kundendaten, Zugangsinformationen und Störungsberichte dürfen nicht unkontrolliert in öffentlich verfügbare KI-Systeme eingegeben werden.

Vor dem Einsatz sind deshalb die Datenverarbeitung, Speicherorte, Löschmöglichkeiten und Zugriffsrechte zu klären. Abhängig vom Anwendungsfall können Unternehmenslösungen, lokal betriebene Modelle oder besonders geschützte Umgebungen erforderlich sein.

Auch die Mitarbeitenden benötigen klare Vorgaben. Eine interne KI-Richtlinie sollte festlegen, welche Systeme freigegeben sind, welche Daten verarbeitet werden dürfen und für welche Ergebnisse eine menschliche Kontrolle erforderlich ist.

EU AI Act und betriebliche KI-Kompetenz

Der europäische Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz verfolgt einen risikobasierten Ansatz. Welche Anforderungen zu berücksichtigen sind, hängt unter anderem von der eingesetzten Anwendung, ihrem Zweck und den möglichen Auswirkungen auf betroffene Personen ab.

Unternehmen müssen ihre KI-Anwendungen daher zunächst erfassen und bewerten. Neben Datenschutz und Informationssicherheit spielen Transparenz, menschliche Aufsicht, Dokumentation und ausreichende Kompetenz der beteiligten Personen eine wichtige Rolle.

Eine Schulung kann den Aufbau dieser Kompetenz unterstützen. Die Teilnahmebescheinigung dokumentiert die behandelten Inhalte, stellt für sich allein jedoch noch keinen vollständigen Nachweis dar, dass sämtliche rechtlichen Anforderungen eines konkreten KI-Einsatzes erfüllt sind.

Von der Idee zur umsetzbaren KI-Strategie

Nicht jede Aufgabe benötigt künstliche Intelligenz. Manchmal ist eine einfache Dokumentvorlage, eine Datenbankabfrage oder eine klassische Automatisierung zuverlässiger und wirtschaftlicher.

Vor der Einführung sollten deshalb Ziel, Datenlage, Nutzen, Risiken und notwendige Kontrollmaßnahmen bewertet werden. Ein Pilotprojekt schafft belastbare Erfahrungen, ohne sofort umfangreiche Prozesse umzustellen.

Die Schulung richtet sich an Fachplaner, Projektleiter, Facherrichter, Servicetechniker, Führungskräfte, Qualitätsverantwortliche sowie Mitarbeitende aus Verwaltung und Marketing. Besondere Programmierkenntnisse sind für den Einstieg nicht erforderlich.

Fazit: KI benötigt klare Prozesse und qualifizierte Anwender

Künstliche Intelligenz kann technische Recherche, Dokumentation, Qualitätssicherung und Wissensmanagement deutlich unterstützen. Den größten Nutzen entfaltet sie dort, wo Aufgaben klar beschrieben, Daten geschützt und Ergebnisse konsequent geprüft werden.

Die UDS-Weiterbildung „Künstliche Intelligenz – Anwendungen in der Praxis“ verbindet Grundlagen mit konkreten Anwendungsbeispielen aus der Elektro- und Sicherheitstechnik. Sie zeigt, wie Unternehmen geeignete Einsatzfelder auswählen, Risiken beherrschen und aus einzelnen KI-Werkzeugen nachvollziehbare betriebliche Prozesse entwickeln können.