Warum ich Big Tech verlassen habe, um etwas zu bauen, das wirklich zu Ihren Workflows passt
Are you prepared for what’s next in AECO?
Ich habe zwanzig Jahre in großen Technologieunternehmen gearbeitet. Diese Erfahrung hat mir viel darüber beigebracht, wie man Produkte in großem Maßstab entwickelt — aber auch, welche Mechanismen dazu führen, dass ein Plattformwechsel schwieriger wird, als er sein sollte.
Es beginnt mit einem proprietären Datenformat. Dann folgt eine Übernahme, die eine Integration entfernt. Dann eine Preisänderung, die den Wechsel schmerzhaft macht. Dann eine KI-Schicht, die nur dann nützlich ist, wenn Sie dem Anbieter erlauben, Ihre Daten zum Training zu verwenden. Mit jedem Schritt steigt die Wechselbarriere. Mit jedem Schritt haben Sie etwas weniger Kontrolle über Ihre eigenen Informationen.
Das ist keine Partnerschaft. Das ist eine Falle mit guter Benutzeroberfläche.
Als ich Revizto von außen betrachtete, bevor ich dem Unternehmen beitrat, sah ich etwas anderes. Ein Unternehmen, das vierzehn Jahre damit verbracht hatte, eine Plattform zu entwickeln, die formatübergreifend funktioniert, mit anderen Tools verbunden ist und Kundendaten genau dort behält, wo sie hingehören — beim Kunden. Ich bin beigetreten, weil ich etwas aufbauen wollte, das sich seinen Platz in Ihren Workflows jeden Tag neu verdient. Nicht, weil der Wechsel zu aufwendig ist.
Was „offen" in der Praxis wirklich bedeutet
Eine der bedeutendsten Ankündigungen, die ich bei der Made Right 2026 gemacht habe, war die Einführung unserer Nur-Lese-API für Objekteigenschaften — gefolgt vom vollständigen Modellzugriff innerhalb von 24 Stunden.
Das ist das Fundament für alles, was wir aufbauen. Ihre Projektdaten, Ihr Aufgabenverlauf, Ihre Modelleigenschaften, Ihre Koordinationsaufzeichnungen — all das zugänglich für Ihre Tools, Ihre Workflows, die KI Ihrer Wahl.
Die Anwendungsfälle sind unmittelbar und praxisnah. Massenermittlungen, die live aus dem Modell gespeist werden. Beschaffungssysteme, die Mengen direkt erhalten. Qualitätsaudits, die automatisch gegen Ihr Modell ausgeführt werden. Der Grund, warum das wichtig ist, ist nicht nur Effizienz. Es ist Kontrolle.
Die KI-Frage
Wir entwickeln kein geschlossenes KI-System, das auf Ihren Daten trainiert wird. Wir sperren Sie nicht in ein proprietäres Modell ein. Wir bauen die Infrastruktur dafür, dass Sie Ihre eigene KI zu Ihren eigenen Daten bringen können. Wie wir Datensicherheit und Datenhoheit angehen — und was unsere Zertifizierungen in der Praxis bedeuten — können Sie dort genau nachlesen.
Die MCP-Integration, die wir bei der Made Right vorgestellt haben, verbindet den Revizto Collaboration Hub mit Claude, ChatGPT, Gemini oder welchem Tool Ihre Organisation bereits freigegeben hat. Sie stellen Fragen in natürlicher Sprache. Sie erhalten Antworten aus Ihren Live-Projektdaten. Sie behalten die Kontrolle über alles.
Diese Position ändert sich nicht je nachdem, welches KI-Tool in diesem Quartal gerade beliebt ist. Es ist ein Prinzip — und Sie können unsere vollständigen Überlegungen dazu im KI-Manifest von Revizto nachlesen.
FAQs
Eine offene API in der Bautechnologie bedeutet, dass Projektteams ihre eigenen Daten — darunter Modelleigenschaften, Aufgabenverlauf und Koordinationsaufzeichnungen — extrahieren und mit externen Tools wie Beschaffungssystemen, ERP-Plattformen, Massenermittlungssoftware oder KI-Tools ihrer Wahl verbinden können. Ohne offenen API-Zugang verbleiben diese Daten innerhalb der Plattform des Anbieters und schränken ein, wie sie im weiteren Technologie-Stack der Organisation genutzt, analysiert oder integriert werden können.
MCP-Integration (Model Context Protocol) ermöglicht es Bausoftware-Plattformen, sich direkt mit KI-Tools wie großen Sprachmodellen — etwa Claude, ChatGPT und Gemini — zu verbinden. Anstatt eine proprietäre KI-Schicht zu entwickeln, die auf Kundendaten trainiert wird, ermöglicht die MCP-Integration Projektteams, ihre eigenen Live-Projektdaten in natürlicher Sprache abzufragen — über das KI-Tool, das ihre Organisation bereits freigegeben und eingesetzt hat.
Bauteams sollten fragen, ob ein Anbieter offenen API-Zugang zu Projektdaten bietet, die Integration mit Drittanbieter-Tools ohne Einschränkungen unterstützt und sich verpflichtet, Kundendaten nicht zum Training proprietärer KI-Modelle zu verwenden. Anbieter, die sich als offen bezeichnen, aber die Datenportabilität einschränken, Integrationen auf zugelassene Partner limitieren oder Datenweitergabe als Bedingung für KI-Funktionen verlangen, bieten keine echte Offenheit — sie steuern die Bedingungen einer Abhängigkeit.
ISO 19650 ist ein internationaler Standard für das Informationsmanagement über den gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks mithilfe von Building Information Modelling. Bausoftware, die ISO-19650-Namenskonventionen unterstützt, ermöglicht es Projektteams, eine konsistente und konforme Dokument- und Modellverwaltung über Disziplinen und Organisationen hinweg aufrechtzuerhalten. So wird das Risiko von Koordinationsfehlern durch inkonsistente Dateinamen und Versionskontrolle reduziert.
Ein geschlossenes KI-System in der Bautechnologie ist eines, bei dem der Anbieter das KI-Modell entwickelt und kontrolliert — typischerweise durch Training auf aggregierten Kundendaten. Ein „Bring Your Own AI"-Ansatz hingegen gibt Projektteams die Infrastruktur, ihre eigenen Projektdaten mit den von ihnen gewählten KI-Tools zu verbinden — ohne dass der Anbieter auf diese Daten zugreift, sie speichert oder davon profitiert. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil er bestimmt, wer die Intelligenz aus Ihrem Projektverlauf kontrolliert — und wer den daraus entstehenden Wert besitzt.