KI im Dachhandwerk: ChatGPT-Agent unterstützt Spenglermeisterin

Ob auf dem Dach, bei komplexen Blechanschlüssen oder in der Planungsphase – im Handwerk entscheiden präzise Planung, strukturierte Prozesse und fundiertes Fachwissen über den Projekterfolg. Wie sich hier Potenziale nutzen lassen, zeigt Spenglermeisterin Jennifer Kirschbaum-Konsek. Sie setzt auf Agenten, die sie mit ChatGPT erstellt, um Prozesse zu optimieren, Zuschnitte zu berechnen und Wissen zugänglich zu machen.

Jennifer Kirschbaum-Konsek ist Spenglermeisterin und steht kurz vor der Übernahme des Familienbetriebs
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek

Jennifer Kirschbaum-Konsek ist Spenglermeisterin und steht kurz vor der Übernahme des Familienbetriebs
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek
Jennifer Kirschbaum-Konsek steht kurz vor der Übernahme des Familienbetriebs und trägt bereits heute Verantwortung für eigene Baustellen. Die 28-jährige Spenglermeisterin arbeitet täglich an Projekten, in denen Präzision und Tempo gleichermaßen gefragt sind. Besonders bei Blechdächern sind die Anforderungen hoch: Zuschnitte müssen exakt geplant, Materialeigenschaften wie Dehnung berücksichtigt und individuelle bauliche Gegebenheiten – etwa Gauben oder Kamine – präzise integriert werden. Schon kleinste Abweichungen können spürbare Mehrkosten oder Verzögerungen verursachen. Hinzu kommt, dass ein Großteil dieser Berechnungen direkt auf der Baustelle entsteht – unter Zeitdruck und oft mit eingeschränktem Zugriff auf Normen oder Dokumentationen. Fachwissen ist zwar vorhanden, jedoch häufig in Regelwerken, Unterlagen oder in der Erfahrung einzelner Mitarbeitender gebunden und damit im entscheidenden Moment schwer abrufbar.

Dachflächenberechnungen unter Zeitdruck – und wie KI entlastet

Um Abläufe zu optimieren, hat die 28-jährige einen KI-Agenten mit Codex und ChatGPT erstellt
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek

Um Abläufe zu optimieren, hat die 28-jährige einen KI-Agenten mit Codex und ChatGPT erstellt
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek
Um dieses strukturelle Problem zu lösen, hat Kirschbaum-Konsek in ihrem Dachdeckerbetrieb einen eigenen „Spengler-Agenten“ mit Codex, einem KI-basierten Programmierungstool von OpenAI, und ChatGPT etabliert – entwickelt auf Basis realer Arbeitsabläufe. Ausgangspunkt bilden typische Praxisfälle aus dem Betriebsalltag: komplexe Berechnungen, Sonderlösungen und wiederkehrende Herausforderungen auf der Baustelle. Diese hat Kirschbaum-Konsek systematisch in den Agenten überführt und kontinuierlich erweitert. Dabei zeigt sich ein entscheidender Vorteil: Der KI-Agent (siehe Infokasten) ist kein statisches IT-Projekt, sondern entwickelt sich mit jedem Auftrag weiter. Alexander Schüren, Solutions Engineer bei dem Unternehmen OpenAI, welches Codex und ChatGPT betreibt, beschreibt dieses Prinzip so: „Der KI-Agent ist wie ein neuer Lehrling. Du erklärst, wie es geht, gibst ihm Beispiele und mit jeder Erfahrung wird er besser und präziser.“ 

Heute übernimmt der Agent im Familienunternehmen die Berechnung von Blechzuschnitten, selbst bei anspruchsvollen Dachformen. Auf Basis weniger Parameter wie Länge, Breite und Aufkantungen ermittelt er die erforderlichen Blechbahnen und berücksichtigt automatisch relevante Fachregeln – von Materialdehnungen bis zu Abzugsmaßen. Berechnungen, die zuvor Zeit, Erfahrung und höchste Konzentration erforderten, stehen nun innerhalb von Sekunden zur Verfügung. Gleichzeitig sinkt die Fehleranfälligkeit, da der Agent typische Rechenfehler erkennt und korrigiert.

Durch den Einsatz des KI-Tools kann sie effizienter arbeiten und hat Freiräume für ihren Instagram-Kanal „Jenni vom Dach“, wo sie ihren über 120 000 Followern zeigt, wie Digitalisierung und traditionelles Handwerk erfolgreich zusammenwirken können
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek

Durch den Einsatz des KI-Tools kann sie effizienter arbeiten und hat Freiräume für ihren Instagram-Kanal „Jenni vom Dach“, wo sie ihren über 120 000 Followern zeigt, wie Digitalisierung und traditionelles Handwerk erfolgreich zusammenwirken können
Foto: Jennifer Kirschbaum-Konsek
Für Kirschbaum-Konsek bedeutet das nicht nur eine erhebliche Entlastung im Arbeitsalltag, sondern auch einen strategischen Vorteil für den Betrieb: „Wir können unser Wissen endlich so dokumentieren, dass es auch für neue Kollegen direkt nutzbar ist“, sagt sie. Der Agent fungiert damit als zentrale, lebendige Wissensbasis. Gerade in den entscheidenden Momenten auf der Baustelle wird er zum wertvollen Assistenten – dann, wenn keine Zeit für langes Nachschlagen oder aufwendige Berechnungen bleibt.

So gewinnt die junge Unternehmerin nicht nur Effizienz, sondern auch Freiräume: für kreative Lösungen im Handwerk, für ihre Familie – und für ihre Community. Als „Jenni vom Dach“ inspiriert sie in den sozialen Medien eine neue Generation von Fachkräften und zeigt, wie Digitalisierung und traditionelles Handwerk erfolgreich zusammenwirken können.

Struktur statt Mehrarbeit

Das Beispiel zeigt, dass die eigentliche Herausforderung selten die handwerkliche Tätigkeit selbst ist. Es sind die Prozesse davor und danach – Berechnungen, Abstimmung, Dokumentation –, die Zeit kosten und Fehleranfälligkeit erhöhen. KI-Agenten greifen genau in diese Bereiche ein. Sie strukturieren Abläufe, machen Wissen verfügbar und reduzieren manuelle Arbeitsschritte sowie Verwaltungsaufgaben, ohne die eigentliche handwerkliche Leistung zu verändern. Die Individualität der Betriebe bleibt vollumfänglich erhalten.

Autor

Johannes Foertsch ist Leiter Mittelstand bei OpenAI.

OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT und Codex, gibt 16 Tipps zur Erstellung von KI-Agenten im Handwerk
Abb.: OpenAI

OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT und Codex, gibt 16 Tipps zur Erstellung von KI-Agenten im Handwerk
Abb.: OpenAI

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender digitaler Assistent, der für konkrete Aufgaben und Prozesse eingesetzt wird. Anders als allgemeine KI-Chat-Programme, die vor allem auf freie Fragen und Gespräche ausgelegt sind, arbeitet ein KI-Agent zum Beispiel mit hinterlegtem Fachwissen, Regeln und definierten Abläufen, um Aufgaben gezielt zu unterstützen oder teilautomatisiert auszuführen. Er kann durch neue Beispiele, Korrekturen und zusätzliche Informationen schrittweise weiterentwickelt und an den jeweiligen Einsatzbereich angepasst werden.

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