Wie ChatGPT und Codex Arbeitsprozesse im Handwerk digital unterstützen
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Aktualisiert: vor 2 Tagen
Die Praxisbeispiel von OpenAI verdeutlichen, wie sich generative KI mit ChatGPT und Codex von einem experimentellen Ansatz zu einem produktiven Bestandteil betrieblicher Workflows entwickeln kann – auch in traditionell wenig digitalisierten Branchen wie dem Handwerk. Zwei konkrete Anwendungsfälle zeigen, wie individuell entwickelte KI-Agenten bestehende Prozesse unterstützen: von der Automatisierung zeitkritischer Berechnungen über die strukturierte Nutzung von Erfahrungswissen bis hin zur datenbasierten Angebotskalkulation und Unterstützung in der Kundenkommunikation.
Obwohl Handwerksbetriebe täglich meisterliche Leistungen erbringen, erschweren fehlende digitale Strukturen oft den Arbeitsalltag. Gerade zentrale Abläufe – von Kundenkommunikation über Kalkulationen bis hin zum Wissensmanagement – bieten großes Potenzial für KI-gestützte Optimierung. Wie sich generative KI in die Abläufe von Handwerksbetrieben integrieren lässt, zeigen Spenglermeisterin Jennifer Kirschbaum-Konsek und Tischlermeister Jonas Winkler. Beide setzen auf individuell entwickelte ChatGPT-Agenten, um Prozesse zu automatisieren, Wissen zugänglich zu machen und ihre Betriebe datenbasiert weiterzuentwickeln.
Dachflächenberechnungen unter Zeitdruck – und wie KI entlastet
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.
Um dieses strukturelle Problem zu lösen, hat Kirschbaum-Konsek in ihrem Dachdeckerbetrieb einen eigenen Spengler-Agenten mit Codex 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 ist kein statisches IT-Projekt, sondern entwickelt sich mit jedem Auftrag weiter. Alexander Schüren, Solutions Engineer bei OpenAI 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.“
Er passt sich an, lernt hinzu und bildet zunehmend die tatsächliche Arbeitsweise des Betriebs ab.
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.
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.
Vom Erfahrungswert zur datenbasierten Angebotskalkulation
Jonas Winkler, Tischlermeister, studierter Produktdesigner und einer der bekanntesten Content Creator im deutschsprachigen Handwerk, kennt die Realität vieler Betriebe sowohl aus der eigenen Werkstatt als auch aus der digitalen Öffentlichkeit. Über seine Kanäle erreicht er täglich tausende Menschen und macht praxisnah sichtbar, wo im Handwerk die größten Herausforderungen liegen. Eine dieser ist die Angebotskalkulation. Individuelle Projekte, wechselnde Materialien und komplexe Anforderungen führen dazu, dass Angebote in der Praxis häufig auf Erfahrungswerten basieren. Doch ohne systematische Auswertung stößt diese Erfahrung schnell an ihre Grenzen – mit teils gravierenden wirtschaftlichen Folgen. In einem konkreten Fall investierte Winkler mehr als 100 Stunden in ein Projekt, ohne am Ende daran zu verdienen. Die eigentliche Ursache liegt im fehlenden Zugang zu strukturierten Daten. Projekterfahrungen sind zwar vorhanden, werden jedoch selten konsistent dokumentiert oder ausgewertet. Wissen verteilt sich auf Erinnerungen, einzelne Dateien oder alte Rechnungen und bleibt damit im Alltag schwer nutzbar.
Hinzu kommt eine weitere Herausforderung: die Kundenkommunikation. Unvollständige Anfragen und hoher Abstimmungsaufwand verzögern Prozesse und führen häufig dazu, dass potenzielle Projekte gar nicht weiterverfolgt werden. Winkler gesteht:
„Ganz ehrlich: Manchmal lässt man Anfragen einfach liegen, weil der Aufwand zu groß ist. Bevor ich zehnmal hin und her schreibe, sage ich mir: Dann mache ich es halt nicht.“
Gemeinsam mit OpenAI hat Winkler daher einen KI-Agenten entwickelt, der Angebotskalkulation und Kommunikation gleichermaßen unterstützt. Statt auf Schätzungen zurückzugreifen, nutzt das System bestehende Projektdaten wie Angebote, Rechnungen und Erfahrungswerte als belastbare Grundlage. Mit jedem neuen Auftrag lernt die KI hinzu und macht dieses Wissen erstmals systematisch verfügbar. Materialeinsatz, Zeitaufwand und typische Projektparameter lassen sich so präziser und wirtschaftlicher bewerten.
Ein zusätzlicher Effizienzgewinn entsteht in der Kundenkommunikation: Der Agent analysiert eingehende Anfragen, erkennt fehlende Informationen und formuliert automatisch passende Rückfragen sowie Antwortentwürfe. Dadurch werden Prozesse strukturierter, Abstimmungsschleifen reduziert und Entscheidungswege für Kunden deutlich klarer. Gleichzeitig bleibt die persönliche Note erhalten: Der Agent wird gezielt auf den individuellen Kommunikationsstil trainiert und unterstützt im Hintergrund, ohne den direkten Kundenkontakt zu ersetzen.
So entsteht ein neues Zusammenspiel: Die KI strukturiert und bereitet vor – der Mensch trifft die Entscheidungen und führt die Beziehung.
Zweifaches Fazit: Struktur statt Mehrarbeit
Beide Beispiele zeigen, dass die eigentliche Herausforderung selten die handwerkliche Tätigkeit selbst ist. Es sind die Prozesse davor und danach – Kalkulation, 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. Dabei bleibt die Individualität der Betriebe erhalten. Die Systeme werden auf bestehende Daten, Arbeitsweisen und Kommunikationsstile trainiert – und fügen sich in die jeweiligen Abläufe ein, statt sie zu standardisieren.
it&d business Redaktion
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