MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf der Expo Real 2025 in München präsentierte das Kölner PropTech-Unternehmen aedifion seinen neuen KI-Assistenten, der den Gebäudebetrieb revolutionieren soll. Der digitale Assistent nutzt natürliche Sprache, um präzise Antworten und Handlungsempfehlungen zu geben, und integriert sich nahtlos in die bestehende Cloud-Plattform von aedifion. Ziel ist es, den Betrieb von Gebäuden effizienter zu gestalten und die Transformation zu klimaneutralen Immobilien zu beschleunigen.
Das Kölner PropTech-Unternehmen aedifion hat auf der Expo Real 2025 in München seinen neuen KI-Assistenten vorgestellt, der den Betrieb von Gebäuden effizienter gestalten soll. Der digitale Assistent, ein Chatbot, kann Anfragen in natürlicher Sprache entgegennehmen und liefert präzise Antworten oder Handlungsempfehlungen. Diese Innovation erweitert die bestehende Cloud-Plattform von aedifion um eine zentrale Funktion, die den Gebäudebetrieb optimiert.
Der KI-Assistent unterstützt Anwender bei der Fehlerbehebung, Instandhaltung und Optimierung technischer Anlagen. Er ermöglicht den Vergleich mehrerer Gebäude eines Portfolios, indem er auf Betriebsdaten, Analysen und projektspezifische Dokumente zugreift. So können Nutzer beispielsweise aktuelle Einsparungen in einem bestimmten Gebäude abrufen oder Anleitungen zu technischen Einstellungen erhalten.
Dr.-Ing. Johannes Fütterer, Geschäftsführer der aedifion GmbH, betont die Bedeutung der Künstlichen Intelligenz für die Ressourceneffizienz und Klimabilanz von Immobilien. Der neue Assistent geht über die reine Informationsauswertung hinaus und entwickelt kontinuierlich neue Lösungen für die sich ändernden Anforderungen im Gebäudebetrieb. Dies ermöglicht eine effizientere Gestaltung des Gebäudebetriebs, senkt CO₂-Emissionen und Betriebskosten und beschleunigt die Transformation zu klimaneutralen Gebäuden.
Eine Schlüsseleigenschaft des neuen Produkts ist die Dokumentendatenbank, die neben Live-Daten auch Betriebsanleitungen und Planungsunterlagen in den Kontext der Nutzerfragen einbezieht. Das zugrundeliegende Large Language Model durchsucht diese Inhalte und erstellt darauf basierend Antworten und Empfehlungen. Diese Integration von Projektwissen, Betriebsdaten und externen Informationen in einem System stellt einen bedeutenden Fortschritt dar.
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