20.10.2026
BAUEN, OHNE DASS DATEN STERBEN
Moritz Luck und Florian Marthaler wollen die Bauindustrie auf eine offene Plattform heben
Der Einsatz von Programmen wie Revit, ArchiCAD oder AutoCAD ist in der Baubranche unverzichtbar und gleichzeitig die Wurzel eines teuren Problems. Architekt:innen entwerfen ein Gebäude in einem Programm, exportieren es anschließend in ein standardisiertes Dateiformat wie IFC und geben die Daten an die Statik weiter. Dort werden Informationen, die das neue Programm nicht übernehmen kann, von Hand ergänzt. Bei der baurechtlichen Prüfung wiederholt sich der Vorgang. So wandern Gebäudedaten von System zu System und müssen immer wieder angepasst oder neu eingegeben werden.
Daten sterben immer dann, wenn ein Software nicht tief genug für eine bestimmte Aufgabe reicht: ein Modul zur Prüfung der Vorgaben, das die regionale Bauordnung nicht kennt; ein Kostenkalkulator, der das eigene Ausschreibungsformat nicht unterstützt; ein Konfigurator, der das firmeneigene Bausystem nicht abbildet. Die Folge ist immer dieselbe: Export. Und mit jedem Export brechen Beziehungen, verschwinden Versionen, verlieren Modelle ihre Bedeutung. Das ist nicht nur umständlich, sondern teuer. Ein industrieller Generalunternehmer, der Gebäude aus vorgefertigten Bauteilen plant und errichtet, gibt im Schnitt zwanzig Angebote ab, bevor eines davon zum Zuschlag führt. In jedes einzelne fließen drei bis vier Wochen Arbeit. Ein Grund dafür ist, dass dieselben Daten in mehreren Werkzeugen neu eingepflegt werden müssen.
Genau hier setzen Moritz Luck und Florian Marthaler an. Moritz hatte bereits eine Software in der Baubranche aufgebaut und verkauft. Nach dem Exit wurde er Investor und beschäftigte sich mit drei Feldern, die er für besonders zukunftsweisend hielt. Klima, künstliche Intelligenz und Bauwesen. So kam er zu Florian Marthaler, der mit seinem Venture Builder Start-ups mit aufbaut und je länger die beiden zusammenarbeiteten, desto klarer wurde das große Potential. Moritz wurde wieder Gründer, Florian sein Mitgründer. Was sie verbindet, ist die Überzeugung, dass jene 35 Prozent Datenverlust an jeder Schnittstelle kein Schicksal sind, sondern ein Konstruktionsfehler.
Die naheliegende Antwort wäre ein besseres Werkzeug. Moritz und Florian sehen das anders. Was, wenn der Fehler nicht im einzelnen System steckt, sondern im Grund-Konzept selbst? Was, wenn man stattdessen eine Plattform baut, von der niemand mehr exportieren muss, weil alle Disziplinen, vom Entwurf über die Statik bis zur Ausschreibung, auf demselben Datenmodell arbeiten?
Im Rahmen eines Validierungsauftrags von SPRIND erforschen die beiden mit ihrem Team deshalb eine entscheidende Frage: Wie müssen die Daten eines Gebäudemodells strukturiert sein, damit sie für ganz unterschiedliche Use Cases gleichzeitig nutzbar bleiben? Für eine KI, die ein Gebäude semantisch verstehen soll, ebenso wie für Architekt:innen, Statiker:innen oder Prüfer:innen, die jeweils nur einen Teil davon benötigen. Die Antwort darauf ist mehr als ein technisches Detail. Sie entscheidet, darüber ob das Datenmodell zur gemeinsamen Grundlage wird, auf der KI und Menschen an demselben Gebäude arbeiten können, oder ob es das nächste Format wird, aus dem alle wieder exportieren.
Die vier Schichten einer offenen Plattform
Die offene Plattform, die Moritz und Florian bauen, heißt buildOS. Sie ist kein weiteres Werkzeug wie Revit oder Enscape, sondern eine Infrastruktur, auf der andere Werkzeuge aufbauen können. Dafür setzt buildOS auf vier Schichten:
Die unterste ist der Geometry Kernel. Er liefert die grundlegenden mathematischen Funktionen für digitale Bauplanung, etwa etwa um digitale Bauteile miteinander zu kombinieren oder ihre Form und Lage zu prüfen. Andere Anwendungen können über eine offene Programmierschnittstelle, eine sogenannte API, darauf zugreifen. Darauf baut der Data Graph auf. Er bildet Gebäude als verknüpftes Datenmodell ab und speichert nicht nur Geometrie, sondern auch die Beziehungen zwischen Räumen, Bauteilen, Verträgen und Vorschriften. Eine Wand ist damit nicht bloß ein digitaler Quader. Das System kann auch abbilden, welche Brandschutzanforderungen sie erfüllt, zu welchem Mietvertrag sie gehört oder welches Gewerk sie fertigt. Die dritte Schicht ist die KI-Harness. Sie ermöglicht es modernen KI-Modellen, Gebäude nicht nur als Bilder oder Pläne, sondern als strukturierte Daten zu verstehen und damit zu arbeiten. Die KI bekommt dafür die nötigen Funktionen, einen definierten Planungsprozess und die Möglichkeit, ihre Ergebnisse gegen geltende Regeln zu prüfen. So wird aus einem allgemeinen KI-Modell ein spezialisierter Agent für die Bauplanung. Über das Gateway können schließlich externe Anbieter eigene Funktionen anbinden. Dazu gehören etwa Statikprüfungen, Produktkataloge oder Kostenberechnungen. Einmal integriert, können diese Funktionen auch von der KI selbst aufgerufen werden.
So entsteht eine offene Infrastruktur, auf der unterschiedliche Anwendungen und Bausteine zusammenspielen können. buildOS will nicht jedes einzelne Werkzeug selbst bauen. Es schafft die digitale Werkbank, auf der die Branche ihre eigenen Werkzeuge entwickeln und miteinander verbinden kann.
Canvas und Marketplace
Dafür entwickelt buildOS zwei Zugänge. Power-User können auf einem Infinite Canvas, einer unendlich großen visuellen Arbeitsfläche, Datenquellen, Berechnungen, Prüfungen und Visualisierungen zu eigenen Workflows verbinden. Wer nicht so tief einsteigen möchte, kann dieselben Abläufe über ein Chat-Interface in natürlicher Sprache steuern. Hinzu kommt ein Marktplatz für Fachwissen. Eine Architektin kann dort etwa ihre Prüfung regionaler Bauvorschriften als fertiges Werkzeug anbieten, ein Hersteller sein Bausystem mit allen Maßen und Verbindungsregeln hinterlegen. Andere können diese Bausteine direkt nutzen und weiterverarbeiten.
Das Potential: Eine Industrie ohne Export-Verlust
buildOS ist kein Konzeptpapier, sondern lässt sich heute schon ausprobieren. Große Kunden aus Bereichen wie Fertigbau und Projektentwicklung testen die Plattform derzeit in der Praxis. Das Marktpotential ist entsprechend groß. Nach Angaben des Teams umfasst der Markt rund 1,3 Billionen US-Dollar. Was bisher fehlt, ist eine gemeinsame Infrastruktur, die die unterschiedlichen Werkzeuge und Datenquellen miteinander verbindet. Wer diese Lücke füllt, profitiert von einem Kreislauf, der sich selbst verstärkt: Je mehr Menschen ihre Bausteine beisteuern, desto mehr Daten kommen zusammen. Mehr Daten können wiederum die KI verbessern. Eine bessere KI zieht wieder neue Menschen an. Je besser dieses System funktioniert, desto seltener müssen Daten exportieren werden – bis das, was heute der mühsame Normalfall ist, irgendwann zur Ausnahme wird.
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