von Aktualisiert am 13. Oktober 2025
Augmented Intelligence war als Thema bereits in einem früheren Beitrag auf BauVolution bereits aufgekommen (Zukunft der Arbeit – KI als Partner oder Konkurrent). Dort habe ich erste Gedanken mit Ihnen geteilt zur Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, hier statt mit AI abgekürzt mit ArI) und erweiterter Intelligenz (Augmented Intelligence, hier abgekürzt mit AuI). Der vorliegende Beitrag soll Ihnen einen tiefergehenden Einblick zur Relevanz, den Unterschieden und Anwendungsbereichen dieser beiden Konzepte geben.
Artificial Intelligence (ArI)
Artificial Intelligence beschreibt Technologien, die darauf abzielen, Aufgaben zu automatisieren, die traditionell menschliches Denken erfordern. Es gibt zwei Hauptformen der Artificial Intelligence: narrow AI (schwache KI) und general AI (starke KI).
| Narrow AI | General AI |
| Narrow AI ist auf enge Anwendungsbereiche beschränkt und übernimmt spezifische Aufgaben, wie z.B. Sprachverarbeitung durch Sprachassistenten (Siri, Alexa) oder Empfehlungssysteme (Netflix, YouTube). Sie hat keine allgemeine Problemlösungsfähigkeit, sondern führt strikt vordefinierte Aufgaben aus (Russell & Norvig, 2020). | General AI hingegen wäre in der Lage, menschliches Denken in seiner ganzen Bandbreite zu imitieren, einschließlich abstrakten Denkens und Problemlösung. Aktuelle Forschungen deuten darauf hin, dass die Entwicklung einer General AI nach wie vor eine große Herausforderung darstellt und in der Praxis noch weit entfernt ist (Bengio et al., 2017). |
In der Bauwirtschaft findet narrow AI zunehmend Anwendung, insbesondere zur Automatisierung von Prozessen wie der Optimierung der Baustellenlogistik oder der Überwachung von Baustellen in Echtzeit. Roboter und autonome Maschinen können repetitive Aufgaben übernehmen und so die Effizienz steigern. Die Verwendung von AI hat dabei das Potenzial, nicht nur die Produktivität zu steigern, sondern auch Kosten zu senken und Bauzeiten zu verkürzen (Goodfellow et al., 2016).
Augmented Intelligence (AuI)
Augmented Intelligence verfolgt einen anderen Ansatz als Artificial Intelligence. Hierbei steht die Unterstützung und Erweiterung menschlicher Intelligenz im Vordergrund. Sozusagen eine Co-Intelligence, die uns als Partner zur Seite steht. Augmented Intelligence nutzt maschinelle Systeme, um dem Menschen bessere Entscheidungsgrundlagen zu bieten. Im Gegensatz zur vollautonomen Artificial Intelligence bleibt der Mensch bei der Augmented Intelligence im Mittelpunkt und trifft die endgültigen Entscheidungen.
Ein Beispiel für Augmented Intelligence sind Entscheidungsunterstützungssysteme (engl. Decision Support System, kurz DSS), die Machine Learning (ML) und Echtzeitdaten verwenden, um beispielsweise Ergebnisse oder Projekte durch fundierte Vorhersagen und Simulationen zu optimieren. Augmented Intelligence-Systeme liefern damit umfassende Analysen für Entscheidungsträger und ermöglichen so zum Beispiel präzisere Planungen und Risikobewertungen (Davenport & Ronanki, 2018).
Besonders im Bauwesen können solche Systeme eine wichtige Rolle spielen, da sie Aktueren helfen, auf dynamische und unvorhersehbare Veränderungen zu reagieren und proaktiv Lösungen vorzuschlagen. Augmented Intelligence ergänzt die menschliche Expertise und hilft dabei, Projekte effizienter zu steuern, ohne den menschlichen Entscheidungsspielraum einzuschränken. Im Gegenteil, dieser Entscheidungsspielraum wie auch der verantwortungsvolle Umgang mit diesem sind sogar notwendig.
Unterschied zwischen Augmented Intelligence und Artificial Intelligence
Aus den oben genannten Punkten wird ersichtlich, dass der zentrale Unterschied zwischen Artificial und Augmented Intelligence liegt in der Rolle des Menschen liegt.
| Artificial Intelligence | Augmented Intelligence |
| Diese Technologie führt Aufgaben vollständig autonom aus. Im Bauwesen bedeutet das beispielsweise den Einsatz von autonomen Baumaschinen, die ohne menschliches Eingreifen Erdbewegungsarbeiten durchführen oder Baumaterialien transportieren können (Bock & Linner, 2015). | Hier bleibt der Mensch die treibende Kraft hinter Entscheidungen. Augmented Intelligence-Systeme liefern dem Menschen Analysen und Daten, um bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Ein Beispiel wäre die Unterstützung der Bauleitung bei der Planung und Optimierung komplexer Bauvorhaben durch datengestützte Entscheidungsprozesse (Gunning & Aha, 2019). |
Dieser Unterschied zeigt, dass die beiden Ansätze sich nicht gegenseitig ausschließen, sondern in der Praxis sogar kombiniert werden könnten, um Prozesse zu automatisieren und gleichzeitig die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern.
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WeiterlesenAnwendungen in der Bau- und Immobilienwirtschaft
Beide Technologien haben bereits Einzug in die Bau- und Immobilienwirtschaft gehalten:
- Artificial Intelligence wird zur Automatisierung von Prozessen wie der Baustellenüberwachung und dem Ressourcenmanagement eingesetzt. In verschiedenen Forschungsprojekten wird Artificial Intelligence bei der Überwachung und Steuerung von Baumaschinen genutzt, um beispielsweise potenzielle Risiken zu erkennen. Die automatisierte Fehlererkennung in Bauplänen oder die Echtzeitüberwachung von Baustellen sind weitere Anwendungsfelder.
- Augmented Intelligence kommt insbesondere bei der Entscheidungsunterstützung in Bauprojekten zum Einsatz. Systeme, die Echtzeitdaten analysieren, können Bauleiterinnen und Bauleiter auf drohende Engpässe hinweisen und helfen, Risiken zu minimieren. Diese Systeme stellen Erkenntnisse bereit, die Entscheidungen muss noch immer der Mensch auslösen.
Durch die Nutzung beider Technologien können Organisationen noch besser sowohl die Effizienz steigern als auch die Qualität ihrer Projekte verbessern.
Bei beiden Ansätzen ist Vorsicht geboten!
Trotz der offensichtlichen Potentiale gibt es bei der Implementierung beider Ansätze auch Bereiche, bei der Vorsicht geboten ist.
- Bias in ArI/ AuI-Systemen: Ein zentrales Problem ist die algorithmische Verzerrung (Bias). ArI-/AuI-Modelle können aufgrund ungenauer oder unausgewogener Trainingsdaten fehlerhafte Entscheidungen treffen. Das könnte im Bauwesen beispielsweise dazu führen, dass Risiken auf Baustellen falsch eingeschätzt werden. Bisherige Forschungen haben gezeigt, dass Bias in AI-Systemen erhebliche ethische und sicherheitsrelevante Probleme verursachen kann (Gebru et al., 2020).
- Akzeptanz in der Industrie: Ein weiterer Aspekt ist die Akzeptanz dieser Technologien. Viele Organisationen stehen vor der Herausforderung, die nötige Infrastruktur und das Fachwissen aufzubauen, um sowohl Artificial Intelligence- als auch Augmented Intelligence-Lösungen zu implementieren. Es gibt auch Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit, da solche Systeme als Bedrohung für Arbeitsplätze wahrgenommen werden (Marcus, 2018).
- Ethik der Systeme: Während Augmented Intelligence primär die Rolle des Menschen stärkt, stellt sich hier trotzdem die Frage, wie stark sich der Mensch auf maschinelle Empfehlungen verlassen sollte. Es muss ein Gleichgewicht zwischen menschlicher Entscheidungsfreiheit und maschinellen Analysen gefunden werden, um verantwortungsvolle Entscheidungen sicherzustellen (Floridi et al., 2018). Das bedeutet, dass ein Schlüsselfaktor der verantwortungsvolle Umgang mit solchen Systemen ist. Und dieser muss erstmal vom Menschen gelernt werden.
Update (September 2025) – Was ist neu:
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Das Gegenteil von Künstlicher Intelligenz wird zunehmend als natürliche Intelligenz verstanden. Das ist ein intuitiv verständlicher, human-zentrierter Gegenbegriff zur KI.
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Philosophische und gesellschaftliche Diskussionen verstärken sich: Der Widerstand gegen KI betont, dass KI ohne menschliches Bewusstsein oder ethische Reflexion keine echte Intelligenz besitzt (siehe dazu die Beiträge Das Problem der KI ist der Mensch und Algorithmen entscheiden nichts)
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Das technologische Feld „Explainable Artificial Intelligence (XAI)” gewinnt an Relevanz – Systeme, die erklärbare Entscheidungen liefern, dienen als Mittel gegen die Black-Box-Problematik der KI.
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Der Ansatz der Erweiterten Intelligenz (Augmented Intelligence) verschiebt den Fokus: KI wird nicht als Ersatz, sondern zunehmende als unterstützendes Entscheidungswerkzeug verstanden – menschliches Urteil bleibt dabei zentral und zwingend notwendig.
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Zunehmend wird auch das Konzept der Superintelligenz auf breiterer Basis immer mehr diskutiert: Es verweist auf hypothetische Systeme, die menschliche Intelligenz in vielen Bereichen übertreffen könnten – bislang jedoch noch immer rein theoretisch.
Empfehlung: Leserinnen und Leser, die sich mit den o.g. Begriffen auseinandersetzen, sollten diese Differenzierungen im Blick behalten – besonders in Bezug auf Verantwortung, Nachvollziehbarkeit und den ethischen Umgang mit KI-Systemen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bedeutet „natürliche Intelligenz” als Gegenteil von KI?
„Natürliche Intelligenz” wird umgangssprachlich als Gegensatz zur künstlichen Intelligenz verwendet, um jene menschliche Form der Vernunft und Bewusstheit zu bezeichnen, die KI-Systemen fehlt. Der Begriff ist nicht wissenschaftlich formalisiert, trifft aber intuitiv, was KI nicht leisten kann, beispielsweise emotionale oder ethische Selbstreflexion.
Warum ist Explainable AI (XAI) aktuell so wichtig?
Explainable AI zielt darauf ab, die Entscheidungswege von KI-Systemen transparent und verständlich zu machen. Das ist ein wesentlicher Schritt, um Vertrauen, Verantwortung und Kontrolle bei datengetriebenen Systemen sicherzustellen.
Zuletzt aktualisiert: 01. September 2025
Und nun?
Sowohl Artificial Intelligence als auch Augmented Intelligence sind im Begriff unsere Welt zu verändern. Nun, wo uns der Unterschied zwischen Artificial Intelligence und Augmented Intelligence bewußter ist, sollten wir uns überlegen, wie wir in der Organisation oder im Projekt beide Ansätze strategisch kombinieren können, um unsere Ergebnisse zu maximieren.
Artificial Intelligence kann Aufgaben automatisieren, während Augmented Intelligence die menschliche Entscheidungsfindung unterstützt. Gemeinsam bieten beide Ansätze ein umfassendes Portfolio an Möglichkeiten, die Effizienz, Sicherheit und Qualität von Projekten verbessern können.
Doch die entscheidende Grundlage für beide Konzeote ist der verantwortungsvolle und sichere Umgang mit solchen Systemen. Und das beginnt bei uns! Experimentieren Sie mit KI-gestützten Tools, finden Sie heraus wie sie funktionieren und welchen Mehrwert sie bringen können. Einfach machen – Learning by Doing – das ist die Devise!
Quellenverzeichnis:
Bock, T. & Linner, T. (2015). Robot-Oriented Design. Springer. online verfügbar
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review.
Floridi, L., et al. (2018). AI4People-An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689-707. online verfügbar
Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé III, H., Crawford, K. (2020). Datasheets for Datasets. arXiv preprint arXiv:1803.09010. online verfügbar
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Gunning, D., & Aha, D. W. (2019). DARPA’s explainable artificial intelligence (XAI) program: A retrospective. AI Magazine, 40(2), 42-49. online verfügbar
Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical Appraisal. arXiv preprint arXiv:1801.00631. online verfügbar
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. online verfügbar
Schlagwörter: Künstliche Intelligenz, Artificial Intelligence, Augmented Intelligence, Co-Intelligence, Bauwirtschaft, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, Ethik, digitale Transformation
Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Augmented Intelligence vs. Artificial Intelligence – Eine Begriffsklärung [Blog-Beitrag]. 22.10.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
ArI zielt darauf ab, Aufgaben vollständig autonom auszuführen – etwa durch autonome Maschinen oder Software. AuI dagegen versteht sich als Unterstützungssystem: Der Mensch bleibt Entscheidungsträger und nutzt Datenanalysen und Vorhersagen der KI als Grundlage für bessere Entscheidungen.
Augmented Intelligence (AuI) wird vor allem in Entscheidungsunterstützungssystemen eingesetzt. Diese Systeme analysieren Echtzeitdaten und zeigen Bauleiterinnen und Bauleitern potenzielle Risiken oder Engpässe auf. So können Projekte effizienter gesteuert werden, ohne dass menschliches Fachwissen ersetzt wird.
Unternehmen, die ausschließlich auf Artificial Intelligence (ArI) setzen, riskieren Kontrollverluste und ethische Probleme. AuI hingegen stärkt die menschliche Verantwortung. Wer beide Ansätze kombiniert, profitiert von Automatisierung und zugleich von der Qualität menschlicher Entscheidungen.
Ja, ein zentrales Risiko ist algorithmischer Bias. Unausgewogene Trainingsdaten können zu verzerrten Empfehlungen oder falschen Entscheidungen führen. Zudem besteht die Gefahr, dass sich Anwenderinnen und Anwender zu stark auf Systeme verlassen, ohne deren Grenzen zu reflektieren.
Der Begriff wird zunehmend als Gegenpol verstanden, um menschliche Vernunft, Bewusstsein und ethische Reflexion hervorzuheben. Wissenschaftlich ist er nicht fest etabliert, aber er macht anschaulich, dass KI-Systemen wesentliche menschliche Eigenschaften fehlen.
Dr.-Ing. Christian K. Karl ist Bauingenieur, Fachdidaktiker und Experte für die digitale Transformation in der Bau- und Immobilienwirtschaft. Er leitet die Fachdidaktik Bautechnik an der Universität Duisburg-Essen und forscht zu BIM, Künstlicher Intelligenz, Future Skills und Resilienzbildung in der Bau- und Einsatzpraxis. Zudem ist er Vorsitzender des Richtliniengremius VDI/bS 2552 Blatt 8 zur BIM-Qualifizierung. Neben seiner akademischen Tätigkeit engagiert er sich ehrenamtlich in der DLRG sowie als Berater und Coach für digitale Transformationsprozesse. Auf BauVolution.de verbindet er wissenschaftliche Expertise mit praxisnahen Einblicken. Abseits der Forschung ist er Familienvater, Filmenthusiast, Taucher, Fallschirmspringer und Motorsport-Fan.
