Das 400-Seiten-LV im Griff: wie Planungsbüros große Baudokumente mit KI erschließen
Leistungsverzeichnisse, Bodengutachten, gescannte Bestandsakten: hermine.ai liest auch sehr große und schwierige Dateien zuverlässig, sagt offen, was es gesehen hat, und schlägt gezielt nach. Seit September passen dank GPT-6 ganze Dokumentenstapel in eine einzige Frage.
Die Dokumente, mit denen Planungsbüros arbeiten, sind selten klein. Ein Leistungsverzeichnis für ein mittleres Hochbauprojekt hat schnell 400 Seiten, ein Bodengutachten 80, und die Bestandsakte eines Sanierungsprojekts füllt einen ganzen Ordner, zur Hälfte eingescannt. Genau diese Dokumente entscheiden über Angebote, Nachträge und Termine, und genau bei ihnen war KI-Unterstützung bisher am wackeligsten.
Mit den Updates im August und September hat hermine.ai die Dokumentenverarbeitung im Chat grundlegend umgebaut. Die KI geht mit großen und schwierigen Dateien jetzt so um, wie es eine sorgfältige Fachkraft tun würde: Sie sagt, was sie gelesen hat, schlägt gezielt nach und meldet klar, wenn etwas nicht lesbar ist.
Transparenz bei sehr großen Dokumenten
Das größte Risiko bei sehr großen Dokumenten war lange unsichtbar. Passte eine Datei nicht vollständig in den Arbeitsspeicher der KI, das sogenannte Kontextfenster, wurde still gekürzt. Die KI antwortete dann mit voller Überzeugung, hatte aber nur einen Teil des Dokuments gesehen. Bei einem Leistungsverzeichnis ist das gefährlich.
Heute sagt die KI offen, wenn ihr nur ein Teil vorliegt, zum Beispiel: mir liegt ein Auszug von etwa 40 Prozent vor. Sie wissen damit immer, auf welcher Grundlage eine Antwort steht, und entscheiden selbst, ob Ihnen das reicht oder ob Sie gezielt nachfragen.
Gezielt nachschlagen: Was steht in Position 3.20?
Die KI kann Abschnitte großer Dateien selbst nachladen. Sie verschafft sich eine Übersicht, sucht im Dokument und holt sich den Bereich, den Ihre Frage betrifft.
Praktisch heißt das: Sie laden das komplette Leistungsverzeichnis einmal hoch und fragen dann so, wie Sie eine Fachkollegin fragen würden. Was steht in Position 3.20? Welche Positionen betreffen den Trockenbau im zweiten Obergeschoss? Gibt es Positionen, die dem Bodengutachten widersprechen? Die KI schlägt die betreffenden Stellen nach und antwortet daraus. Ein erneuter Upload ist dafür nicht nötig.
Bereits analysierte Dokumente werden außerdem wiedererkannt. Ziehen Sie dasselbe LV nächste Woche wieder in eine Unterhaltung, entfällt die erneute, minutenlange Analyse. Bei Dokumenten, die ein Projekt über Monate begleiten, summiert sich das spürbar.
Eine Million Token Kontext mit GPT-6
Seit Version 1.28.0 kommt ein zweiter Hebel dazu. Die neuen Standardmodelle GPT 6 Sol und GPT 6 Luna verarbeiten bis zu eine Million Token pro Anfrage. Umfangreiche Vergabeunterlagen, das Leistungsverzeichnis samt Vorbemerkungen und Baubeschreibung oder mehrere Gutachten passen damit häufig vollständig in eine einzige Frage.
Für schwierige Abwägungen, etwa beim Abgleich eines Nachtrags mit dem Vertrags-LV, gibt es jedes Modell zusätzlich als Thinking-Variante, die vor der Antwort gründlicher nachdenkt. Für Routinefragen reicht die schnellere Instant-Variante, und das deutlich günstigere Luna eignet sich für große Mengen gleichartiger Prüfungen.
Gescannte Akten und ausgefüllte Formulare
Zwei Dateitypen, an denen KI-Werkzeuge regelmäßig scheitern, sind in Planungsbüros Alltag.
Gescannte PDFs: Bestandsunterlagen, alte Baugenehmigungen, handschriftlich ergänzte Protokolle enthalten aus Sicht des Computers nur Bilder von Text. hermine.ai erkennt das und startet automatisch eine Texterkennung (OCR). Der Inhalt wird damit lesbar und durchsuchbar, und die Bestandsakte aus den Neunzigern wird erstmals zur echten Wissensquelle.
Ausgefüllte PDF-Formulare: Nachunternehmererklärungen, Antragsformulare oder Bautagesberichte aus Fachsoftware enthalten ihre Werte in Formularfeldern. Diese Felder werden jetzt ausgelesen. Eine Frage wie „Welche Firmen sind in den vorliegenden Erklärungen als Nachunternehmer benannt?" funktioniert damit direkt auf den Originaldateien.
Ist eine Datei wirklich nicht lesbar, weil ein Link abgelaufen oder der Dateityp ungeeignet ist, nennt die KI konkret den Grund. Sie verlieren keine Zeit mehr mit der Frage, ob das Problem bei der Datei, beim Upload oder bei der KI lag.
Drei Arbeitsabläufe für die Projektarbeit
- KI schlägt nach, strukturiert und zitiert. Mengen, Preise, Vergabeentscheidungen und technische Nachweise gibt weiterhin ausschließlich eine verantwortliche Fachperson frei. Die Transparenz der Dokumentenverarbeitung erleichtert genau diese Kontrolle, weil immer erkennbar ist, worauf sich eine Antwort stützt.
Ihr erster Test mit dem eigenen LV
Häufige Fragen zu großen Dokumenten
Die GPT-6-Modelle verarbeiten bis zu eine Million Token pro Anfrage. Ist eine Datei noch größer, schlägt die KI gezielt in Abschnitten nach und sagt Ihnen, welcher Teil ihr vorliegt.
Texte auf gescannten Seiten werden per Texterkennung gelesen. Zeichnungen und Pläne selbst wertet die Texterkennung nicht aus, Beschriftungen und Legenden dagegen schon.
Nein. Ihre Dokumente werden auf EU-Servern verarbeitet und nicht zum Training von Modellen genutzt.
Ja, als Wissensdatenbank. Dann kann jede berechtigte Person im Team Fragen dazu stellen, und die Antworten verweisen auf die jeweilige Stelle im Dokument.