Die Sprache hinter dem Hype

TechCrunch veröffentlichte im April 2026 sein lebendes KI-Glossar — ein nützliches Signal, nicht weil die Definitionen überraschend sind, sondern weil sie zeigen, wie unsicher die Vokabulierung immer noch ist. Drei Organisationen, drei Definitionen von AGI. «KI-Agent» ist explizit als bedeutend verschiedene Dinge für verschiedene Leute gekennzeichnet. Für Fachmedien ist diese Mehrdeutigkeit eine Geschichte. Für einen Architekten, der ein KI-gestütztes Koordinationstool spezifiziert, oder einen BIM-Manager, der eine Autodesk- oder Graphisoft-Agenten-Integration evaluiert, ist sie dagegen eine Haftungsfläche.

←HEUTE: Der EU-AI-Act ist seit August 2024 in Kraft, mit schrittweiser Anwendung bis 2026–2027 — und er trägt rechtlich bindende Definitionen von «KI-System» und «Allzweck-KI-Modell», die nicht sauber auf Vendor-Terminologie abbilden.
→3012: In einem Zürich, in dem die Baubewilligungslogik auf autonomen Reasoning-Ketten läuft, wird unpräzise Terminologie in einer Ausschreibungsklausel zu durchsetzbarer Mehrdeutigkeit in einem SIA-Vertrag.
Fulcrum: Die Lücke zwischen Marketing-Vokabular und regulatorischem Vokabular — dort sitzt die berufliche Gefährdung. Sie zu schliessen beginnt mit dem Lesen beider Texte.

Hier zeigt das Glossar, was eine Praktikerin tatsächlich wissen muss, Begriff für Begriff — und wo jede Definition im Projekt scheitert.

AGI ist am einfachsten als irrelevant zu verwerfen, am schwierigsten zu ignorieren. Sam Altman von OpenAI beschreibt es als «das Äquivalent eines Durchschnittsmenschen, den Sie als Mitarbeiter einstellen würden». OpenAIs Charter definiert es als Systeme, die «Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Aufgaben übertreffend». Google DeepMind setzt die Latte auf «mindestens so fähig wie Menschen bei den meisten kognitiven Aufgaben». Das sind keine Nuancen — sie deuten auf völlig unterschiedliche Fähigkeitsschwellen und damit völlig unterschiedliche Beschaffungsrisiken hin. Wenn ein Vendor behauptet, sein Tool erreiche AGI-ähnliche Leistung in Code-Generierung oder Clash-Erkennung — welche Definition nutzt er? Nachfragen.

KI-Agenten — hier ist die unmittelbarste Gefährdung für AEC. Die TechCrunch-Definition — ein autonomes System, das mehrere KI-Modelle nutzt, um mehrstufige Aufgaben zu erfüllen — ist funktional akkurat. Aber wie das Glossar selbst zugibt, «sind die Infrastrukturen noch im Aufbau, um die anvisierten Fähigkeiten zu liefern». Autodesk und Graphisoft vermarkten beide Features als agentic; was sie heute tatsächlich liefern, kommt orchestrierten Prompt-Ketten mit Teilautonomie näher. Dieser Unterschied zählt, wenn Sie entscheiden, wie viel menschliche Überprüfung in Ihren Spezifikations-Workflow eingebaut wird.

Chain-of-Thought-Reasoning ist der technisch stabilste Begriff der Gruppe. Wenn ein Reasoning-Modell — hergeleitet aus einem grossen Sprachmodell und optimiert via Reinforcement Learning — ein Problem in Zwischenschritte zerlegt, bevor es eine Antwort ausgibt, dauert es länger, aber erzeugt zuverlässigere Ergebnisse bei logisch komplexen Aufgaben. BIM-Koordination, Clash-Auflösungslogik, Code-Compliance-Überprüfung: Das sind genau die mehrstufigen Reasoning-Aufgaben, wo Chain-of-Thought-Modelle besser abschneiden. Der Trade-off ist Latenz und Computekosten. Nach ISO/IEC 22989:2022, dem internationalen KI-Vokabularstandard, entspricht dies dem, was der Standard «Inferenz mit Zwischendarstellung» nennt — ein Framing, das in einem europäischen Beschaffungsdokument mehr Vertragsgewicht trägt als «Chain-of-Thought».

Halluzinationen — in der TechCrunch-Überschrift erwähnt, aber im Auszug nicht vollständig definiert — verdienen kritischste Aufmerksamkeit. Eine Halluzination ist eine Modellausgabe, die mit Zuversicht vorgebracht und faktisch falsch ist. Im Konsumentenkontext ist das ärgerlich. Im AEC-Kontext ist es ein berufliches Haftungsereignis: eine KI-generierte SIA-118-Referenz, die auf eine nicht existente Klausel verweist, eine Strukturlastberechnung mit plausibel aussehendem, aber fehlerhaftem Zwischenschritt, eine Brandschutzvorgabe aus der falschen Kantonalen Verordnung. Kein Glossareintrag reduziert dieses Risiko; nur ein Verifikationsprotokoll tut es.

Atelier: In PAZ-Cohort-Workflows behandeln wir KI-generierte technische Ausgaben als Draft-Zero-Material — unterliegen immer der Freigabe durch eine benannte Person, bevor das Dokument die BEP- oder Bauleitung-Phase erreicht. Chain-of-Thought-Modelle verbessern den Entwurf; sie ersetzen die Überprüfung nicht. Bauen Sie dieses Gate explizit in Ihren Atelier-Code ein, bevor das Tool in ein Liveprojekt geht.

Das offizielle EU-AI-Act-Vokabular — verfügbar auf ec.europa.eu — ist der Referenzrahmen, den Schweizer und europäische Praktiker tatsächlich brauchen, neben Industrie-Glossaren. «Allzweck-KI-Modell» unter dem Act ist nicht identisch mit AGI unter OpenAIs Charter. Wenn Sie ein KI-System in einem regulierten Kontext beschaffen, spezifizieren oder einsetzen, lesen Sie beide Dokumente nebeneinander und heben Sie die Lücken gegenüber Ihrer Bauleitung und Rechtsberatung jetzt hervor — nicht nach dem Go-Live.

Ziehen Sie diese Woche die EU-AI-Act-Artikel-3-Definitionen auf. Vergleichen Sie drei Begriffe — KI-System, GPAI-Modell und High-Risk-AI — mit dem Vokabular, das Ihr aktueller KI-Tool-Vendor in seiner Dokumentation nutzt. Die Unstimmigkeiten, die Sie finden, sind das Nächste auf Ihrer Liste.

Quelle: TechCrunch