BauGPT bringt KI in Recruiting und Prozesse der Bauwirtschaft
Produktivitätsstagnation, Fachkräftemangel und steigende Regulierung setzen die Bauwirtschaft unter Druck. Das Münchner Start-up BauGPT zeigt, wie spezialisierte KI jenseits von Buzzwords konkret entlasten kann – im Recruiting ebenso wie in zentralen Arbeitsprozessen.
Die Bauwirtschaft steht vor einem strukturellen Dilemma. Während in vielen Industrien Produktivität und Automatisierung seit Jahrzehnten steigen, tritt der Bausektor weitgehend auf der Stelle. „Die Produktivität ist seit über 30 Jahren nicht gestiegen; teilweise ist sie sogar gesunken“, sagt Anna Hocker, Co-Founderin und Managing Director von BauGPT im Gespräch mit connect professional.
Die Ursachen sind vielfältig: hohe Sicherheitsanforderungen, komplexe Normen, föderale Bauordnungen sowie kleinteilige Strukturen und eine ausgeprägte Gewerketrennung. All das erschwert Standardisierung und Digitalisierung erheblich. Gleichzeitig verschärfen Fachkräftemangel, Kostensteigerungen und eine angespannte Auftragslage den wirtschaftlichen Druck – insbesondere für mittelständische Bau- und Handwerksbetriebe. Mit rund 430 Milliarden Euro Umsatz und 2,6 Millionen Beschäftigten macht die Bauwirtschaft rund zehn Prozent der Erwerbstätigen in Deutschland aus, bleibt in ihrer Produktivitätsentwicklung jedoch deutlich hinter anderen Wirtschaftssektoren zurück.
Genau hier setzt aus Sicht von Hocker Künstliche Intelligenz an. Nicht als Allheilmittel, sondern als Werkzeug, um gewachsene Ineffizienzen aufzubrechen. „Software allein konnte diese Probleme offenbar nicht lösen. Wir glauben aber, dass KI – gerade weil sie so nutzerfreundlich ist – eine echte Chance für die Bauwirtschaft darstellt.“
BauGPT: Spezialisierte KI statt generischer Chatbots
BauGPT wurde Ende 2022 im Umfeld der TU München gegründet, zunächst unter dem Namen Crafthunt mit Fokus auf Recruiting. Kurz nach dem Start von ChatGPT entwickelte das Team parallel eine KI-Lösung speziell für die Bauwirtschaft. Ende 2024 wurden beide Marken unter dem Namen BauGPT zusammengeführt – nicht zuletzt, weil dieser Name im Markt deutlich besser performte.
Heute positioniert sich BauGPT als KI-Plattform für Bauunternehmen, Handwerksbetriebe, Planungs- und Ingenieurbüros. Anders als generische KI-Tools setzt BauGPT nicht auf ein einzelnes Sprachmodell, sondern auf ein für die Bauwirtschaft optimiertes Sprachmodell, welches sicher und DSGVO-konform gehostet ist. OpenAI nutzt das Unternehmen bewusst nicht.
„Unsere Aufgabe ist es, diese Modelle so auszuwählen, zu verknüpfen und zu trainieren, dass sie wirklich im Alltag der Bauunternehmen funktionieren“, erklärt Hocker. Entscheidend sei dabei, dass sich die Software an den Nutzer anpasse und nicht umgekehrt.
Ein zentraler Unterschied zu frei verfügbaren KI-Tools liegt in der Tiefe der Integration. In der Pro-Version können Unternehmen ihre eigenen Laufwerke, SharePoints und Projektordner anbinden. Die KI analysiert, durchsucht und verarbeitet diese Daten, abgeschottet von anderen Kunden. „Wir trainieren keine großen Modelle mit Unternehmensdaten. Die Daten bleiben geschützt in der jeweiligen Umgebung“, betont die Co-Founderin.
Effizienz entsteht dort, wo heute Wissen verloren geht
Ein strukturelles Kernproblem der Bauwirtschaft liegt aus Sicht von BauGPT im Umgang mit Daten.
„Auch Bauunternehmen sammeln riesige Mengen an Daten – Angebote, Leistungsverzeichnisse, Rechnungen, Schriftverkehr. Aber 96 Prozent davon werden nicht genutzt“, betont Hocker.
Die Folge: Vorgänge werden immer wieder neu aufgesetzt, Angebote neu geschrieben, Kommunikation redundant geführt. BauGPT zielt darauf ab, dieses implizite Wissen erstmals systematisch nutzbar zu machen und typische Zeitfresser der Branche gezielt zu adressieren. Anwendungsfälle reichen von der Angebotserstellung über VOB-konforme Kommunikation bis hin zur Rechnungsprüfung – etwa beim Abgleich von Lieferscheinen, Baustellenfotos und umfangreichen Leistungsverzeichnissen.
Dabei geht BauGPT bewusst über das hinaus, was klassische Sprachmodelle leisten können. „Viele wissen nicht, dass KI-Modelle eigentlich gar nicht rechnen können“, gibt Hocker zu bedenken. BauGPT kombiniert daher Sprachmodelle mit zusätzlichen Rechen- und Prüfmechanismen, um etwa technische Formeln, TGA-Berechnungen oder Mengenprüfungen zuverlässig abzubilden. Gerade in einem sicherheitskritischen Umfeld wie dem Bau ist das ein entscheidender Unterschied.
Recruiting als Hochrisikoanwendung – und warum der Mensch bleibt
Besonders stark verbreitet ist BauGPT im Recruiting. Über 80.000 Fachkräfte sind mittlerweile registriert, mehr als 1.000 Unternehmen nutzen die Plattform aktiv – vom mittelständischen Handwerksbetrieb bis zu großen Baukonzernen.
Die KI übernimmt Matching, Vorqualifizierung, Übersetzung und Kommunikation. Gleichzeitig zieht BauGPT bewusst eine Grenze: „KI-basiertes Recruiting gilt in der EU als Hochrisikoanwendung. Deshalb lassen wir die finale Entscheidung immer von Menschen treffen“, betont Hocker. Mit Blick auf die geplante EU-KI-Verordnung gewinnt diese Trennung von Automatisierung und menschlicher Entscheidung zusätzlich an Bedeutung.
Das System filtert und strukturiert, erstellt Zusammenfassungen und Empfehlungen; entscheidet aber nicht autonom über Karrieren. Großkunden wie Strabag profitieren laut BauGPT vor allem von der Entlastung ihrer HR-Abteilungen: Bewerbungsfluten lassen sich strukturieren, unpassende Profile frühzeitig filtern. Ein zusätzlicher Effekt: Auch unpassende Bewerbungen erhalten eine wertschätzende, nachvollziehbare Rückmeldung, was manuell kaum leistbar wäre.
Regulierung, Normen und die Grenzen von KI
So groß das Potenzial von KI ist, so klar spricht Hocker auch über ihre Grenzen. Ein Beispiel sind DIN-Normen. Diese unterliegen in Deutschland strengen Lizenzrechten und dürfen nicht einfach in KI-Modelle integriert werden. „Das ist für Außenstehende oft überraschend. Unternehmen müssen Normen anwenden, dürfen sie aber nicht frei nutzen oder weiterverarbeiten.“
Gesetze hingegen seien kein Problem. Hier könne KI bei Recherche, Aktualisierung und Konformitätsprüfung effektiv unterstützen. Gerade dieser differenzierte Umgang mit Regulierung unterscheidet BauGPT von vielen KI-Anbietern, die vor allem mit maximalen Versprechen werben.
Auch beim Datenschutz verfolgt das Unternehmen einen konsequenten Ansatz: DSGVO-Konformität, Datenhaltung in Europa und die Übernahme bestehender Berechtigungskonzepte aus den IT-Systemen der Kunden sind gesetzt. „Das ist keine Präferenz, das ist Gesetz“, so Hocker.
Wachstum, USA-Pläne und ein neues Selbstbild der Branche
BauGPT wächst stark und ist Venture-Capital-finanziert, unter anderem durch Unternehmertum Venture Capital Partners. Das Kernteam umfasst etwas mehr als zehn Personen, ergänzt durch externe Unterstützung.
Für 2026 plant BauGPT den Markteintritt in den USA. Der Ausschlag: ein großer, einheitlicher Binnenmarkt, eine boomende Bauindustrie und geringere regulatorische Fragmentierung. Gerade im Vergleich zur stark fragmentierten europäischen Bauwirtschaft verspricht der US-Markt aus Sicht von BauGPT schneller skalierbare Strukturen. „Dort erhoffen wir uns leichtere Gewässer und deutliches Wachstum“, sagt Hocker. Langfristig verbindet sie mit KI aber mehr als Effizienz. Sie sieht die Chance für einen Imagewandel der Bauwirtschaft. Wenn administrative Tätigkeiten automatisiert werden, rücke das Handwerk selbst wieder stärker in den Fokus.
„Ich glaube, dass das Handwerk eine Renaissance erleben wird“, sagt Anna Hocker hoffnungsvoll.
