KI Referenzarchitektur für Verkehrssicherung

Eine KI Referenzarchitektur für Verkehrssicherung verbindet Anfragen, verkehrsrechtliche Anordnungen, Verkehrszeichenpläne, Ressourcen, Kontrollfahrten und Projektdokumentation in einer nachvollziehbaren Systemlandschaft. Sie trennt Fachwissen, Daten, KI-Modelle, Integrationen und Freigaben voneinander. Dadurch kann ein mittelständischer Betrieb KI schrittweise einsetzen, ohne sicherheitsrelevante Entscheidungen an ein Sprachmodell abzugeben.

Warum braucht die Verkehrssicherung eine eigene KI Referenzarchitektur?

Ein neuer Auftrag erreicht den Betrieb selten als vollständiger, sauber strukturierter Datensatz. Häufig kommt zuerst ein Anruf, danach eine E-Mail mit einem Lageplan, später eine nachgereichte Aufgrabegenehmigung und schließlich eine verkehrsrechtliche Anordnung mit Auflagen, die von der ursprünglichen Planung abweichen. Parallel prüft die Disposition, ob Personal, Fahrzeuge, transportable Lichtsignalanlagen, Leitbaken, Fußplatten, Absperrschranken oder Vorwarnmaterial verfügbar sind.

Genau an dieser Stelle reicht ein zusätzlicher Chatbot nicht aus. Die Verkehrssicherung benötigt keine isolierte Textmaschine, sondern eine Architektur, die den gesamten Vorgang vom Auftragseingang bis zur Schlusskontrolle abbildet. Sie muss Dokumente einordnen, Projektbezüge erkennen, Zuständigkeiten berücksichtigen, Versionen verwalten und sicherstellen, dass eine vorgeschlagene Handlung erst nach einer fachlichen Freigabe ausgeführt wird.

Der Bedarf wächst mit der Nutzung von KI im Mittelstand. Im Jahr 2025 setzten bereits 26 Prozent der deutschen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien ein. Bei Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten lag der Anteil bei 36 Prozent. Gleichzeitig nannten 72 Prozent der Unternehmen, die KI geprüft, aber noch nicht eingesetzt hatten, fehlendes Wissen als Hindernis; 32 Prozent verwiesen auf zu hohe Kosten.

Diese Werte sprechen nicht für möglichst große Einführungsprogramme. Sie sprechen für wiederverwendbare Bausteine. Eine Referenzarchitektur verhindert, dass für jeden Anwendungsfall eine neue Einzellösung mit eigenen Schnittstellen, Berechtigungen und Datenbeständen entsteht.

Welche fachlichen Grenzen muss die Architektur berücksichtigen?

Verkehrssicherung ist kein gewöhnlicher Büroprozess. Eine falsch formulierte E-Mail ist ärgerlich. Eine fehlerhafte Übertragung einer Auflage, eine übersehene Änderung im Verkehrszeichenplan oder eine nicht dokumentierte Mängelbeseitigung kann dagegen Auswirkungen auf Verkehrsteilnehmer, Beschäftigte, Auftraggeber und den verantwortlichen Verkehrssicherer haben.

Die Architektur muss deshalb zwischen unterstützenden und entscheidenden Funktionen unterscheiden. KI kann Anfragen klassifizieren, Angaben aus einer verkehrsrechtlichen Anordnung extrahieren, fehlende Unterlagen markieren, ähnliche Projekte suchen, Berichte formulieren und Umplanungsvarianten vorbereiten. Sie sollte jedoch nicht eigenständig entscheiden, ob eine konkrete Absicherung den Anforderungen der Anordnung, der RSA 21, den einschlägigen technischen Regelwerken und der Situation vor Ort entspricht.

Die verkehrsrechtliche Anordnung, der freigegebene Verkehrszeichenplan, behördliche Auflagen, interne Arbeitsanweisungen und die tatsächliche Baustellensituation bleiben die fachlichen Bezugspunkte. Die KI verarbeitet diese Informationen. Der verantwortliche Mitarbeiter bewertet und genehmigt sicherheitsrelevante Schritte.

Das gilt ebenso für Bilder aus Kontrollfahrten. Ein Modell kann umgestürzte Leitbaken, fehlende Warnleuchten, verdeckte Verkehrszeichen oder Verschiebungen im Absperrbereich als mögliche Auffälligkeit markieren. Die abschließende Bewertung und die Festlegung der erforderlichen Maßnahme bleiben beim zuständigen Mitarbeiter.

Aus welchen Ebenen besteht eine belastbare KI-Architektur?

Eine KI Referenzarchitektur für Verkehrssicherung lässt sich als Folge miteinander verbundener Ebenen verstehen. Jede Ebene erfüllt eine eigene Aufgabe und kann unabhängig weiterentwickelt oder ausgetauscht werden.

Eingangskanäle und Bedienoberflächen

Am Anfang stehen die Berührungspunkte mit Kunden, Behörden und Mitarbeitern. Dazu gehören strukturierte Webformulare, E-Mail-Postfächer, Telefonie, eine mobile Baustellenanwendung, QR-Codes an der Arbeitsstelle, ein Dispositionsdashboard und gegebenenfalls Kundenportale.

Die Kanäle sollten nicht jeweils eigene Projektwelten erzeugen. Eine telefonische Ergänzung, ein hochgeladenes Foto und eine neue Anordnung müssen demselben Auftrag zugeordnet werden können.

Gemeinsames Projektdatenmodell

Im Zentrum steht ein einheitliches Datenmodell. Es beschreibt unter anderem Auftraggeber, Maßnahme, Ort, Straßenabschnitt, Zeitraum, Arbeitsstellenart, zuständige Behörde, Anordnungsstatus, Verkehrszeichenplan, Auflagen, Material, Fahrzeuge, Kolonnen, Kontrollintervalle, Mängel und Nachweise.

Dieses Modell ist wichtiger als die Auswahl eines bestimmten Sprachmodells. Ohne ein gemeinsames Datenmodell bleiben Informationen in E-Mails, Kalendern, PDF-Dateien, Tabellen und persönlichen Notizen verteilt. Die KI kann dann einzelne Texte zusammenfassen, aber keinen verlässlichen Projektzustand erzeugen.

Dokumenten- und Wissensebene

Originaldokumente werden unverändert gespeichert. Daneben entstehen strukturierte Informationen, beispielsweise erkannte Fristen, Auflagen, Ansprechpartner, Aktenzeichen, Planstände oder erforderliche Anlagen.

Offizielle Vorgaben, behördliche Schreiben, interne Erfahrungswerte und frühere Projekte dürfen dabei nicht in einen gemeinsamen Textspeicher geworfen werden. Die Architektur muss Herkunft, Dokumenttyp, Gültigkeitszeitraum, Version, Projektbezug und Freigabestatus mitführen.

Ein interner Hinweis wie „diese Behörde fordert üblicherweise zusätzlich einen Lageplan“ ist nützlich. Er darf jedoch nicht denselben Rang erhalten wie eine aktuelle Anordnung oder ein veröffentlichtes Regelwerk.

KI-Dienste

Die KI-Ebene besteht nicht aus einem einzigen Assistenten. Sinnvoller sind spezialisierte Dienste für Dokumentenklassifikation, Datenextraktion, semantische Suche, Vollständigkeitsprüfung, Sprachverarbeitung, Bildvorprüfung, Berichtserstellung und Dispositionsvorschläge.

Jeder Dienst erhält nur die Informationen und Berechtigungen, die für seine Aufgabe erforderlich sind. Ein Dienst zur Formulierung eines Kontrollberichts benötigt beispielsweise Fotos, Zeitstempel, Prüfpunkte und die gesprochenen Notizen des Kontrolleurs. Er benötigt keinen vollständigen Zugriff auf Buchhaltung oder Personalakten.

Prozesssteuerung und Freigaben

Eine Workflow-Komponente steuert, was nach einem Ereignis geschehen darf. Fehlt eine Anlage, wird eine Rückfrage vorbereitet. Trifft eine geänderte Anordnung ein, erhält das Projekt einen Prüfstatus. Wird ein kritischer Mangel gemeldet, geht eine Eskalation an die zuständige Rolle. Erst nach einer Freigabe werden Aufgaben, Termine oder Projektstände aktualisiert.

Damit wird aus einer Textantwort ein kontrollierter Geschäftsprozess. Die KI darf Vorschläge erzeugen; die Workflow-Logik setzt Rollen, Statusübergänge und Freigabepunkte durch.

Integrationsschicht

Die Architektur muss vorhandene Anwendungen einbeziehen. Dazu können ERP-Systeme wie SAGE, CRM, E-Mail, Kalender, Telefonie, Dokumentenmanagement, Karten- und Geodienste, Materialverwaltung, Flotteninformationen oder Buchhaltung gehören.

Schnittstellen sollten über eine Integrationsschicht gebündelt werden. Andernfalls entsteht zwischen jedem KI-Dienst und jedem Fachsystem eine eigene Verbindung, die bei Änderungen einzeln angepasst werden muss.

Sicherheit, Governance und Betriebsüberwachung

Berechtigungen, Verschlüsselung, Protokollierung, Mandantentrennung, Modellversionen, Prompt-Versionen, Aufbewahrungsregeln und technische Überwachung gehören zur Grundarchitektur. Ebenso wichtig sind Notfallverfahren: Was geschieht, wenn ein Modell nicht erreichbar ist, eine Schnittstelle ausfällt oder ein Dokument nicht zuverlässig verarbeitet werden kann?

Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI (https://www.bsi.bund.de/), hat im Juli 2026 mit der AI Audit and Assurance Assessment Architecture A5 eine modulare Prüfarchitektur für vertrauenswürdige KI-Systeme veröffentlicht. Der Ansatz bestätigt einen wesentlichen Architekturgrundsatz: Qualität, Sicherheit und Regelkonformität müssen über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems betrachtet werden, nicht erst bei der sichtbaren Antwort.

Wie fließen Anfrage, Anordnung und Baustellendaten durch das System?

Der Informationsfluss beginnt mit der Erfassung. Eine Kundenanfrage wird nicht nur als E-Mail gespeichert, sondern in fachliche Felder zerlegt: Wer beauftragt? Wo liegt die Maßnahme? Welche Arbeiten sind vorgesehen? Wann soll eingerichtet und abgebaut werden? Gibt es einen Verkehrszeichenplan? Welche Behörde ist zuständig? Welche Angaben fehlen?

Anschließend prüft das System, ob bereits ein Projekt, eine frühere Maßnahme am selben Ort oder ein vergleichbarer Auftrag existiert. Eine Wissenssuche kann passende Erfahrungswerte anbieten, muss aber immer anzeigen, aus welchem Projekt und aus welchem Zeitraum sie stammen.

Geht eine verkehrsrechtliche Anordnung ein, wird das Original archiviert. Die KI extrahiert Auflagen, Zeitfenster, Planbezüge, Ansprechpartner und mögliche Abweichungen zur bisherigen Planung. Ein fachlicher Prüfer bestätigt die Übernahme. Erst danach werden Aufgaben für Disposition, Materialbereitstellung, Kolonne oder Nachunternehmer erzeugt.

Auf der Baustelle greifen Mitarbeiter über eine mobile Anwendung oder einen QR-Code auf den freigegebenen Projektstand zu. Kontrollfahrten erhalten Zeitstempel, Standort, Prüfliste, Fotos und Sprachnotizen. Ein Berichtsdienst erstellt daraus einen Entwurf. Kritische Hinweise werden sofort eskaliert; normale Feststellungen fließen in die Projektakte.

Am Ende verbleibt kein loses Bündel aus E-Mails, Bildern und handschriftlichen Vermerken, sondern ein zusammenhängender Vorgang mit Originalquellen, Bearbeitungsschritten, Freigaben und Nachweisen.

Welche Rolle spielen RSA 21, ASR A5.2 und behördliche Auflagen?

Die Richtlinien für die verkehrsrechtliche Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen, RSA 21, bilden einen wesentlichen fachlichen Bezug für Arbeitsstellen im Straßenraum. Daneben betrifft die ASR A5.2 den Schutz von Beschäftigten auf Baustellen im Grenzbereich zum fließenden Verkehr. Hinzu kommen die konkrete verkehrsrechtliche Anordnung, eingeführte technische Regelwerke, Vertragsanforderungen und örtliche Gegebenheiten.

Eine Referenzarchitektur ersetzt diese Grundlagen nicht. Sie sorgt dafür, dass die jeweils relevanten Dokumente dem Projekt zugeordnet, ihre Versionen dokumentiert und Änderungen erkannt werden. Sie kann außerdem verhindern, dass ein Mitarbeiter versehentlich mit einer alten Planfassung oder einer überholten internen Vorlage arbeitet.

Besonders wichtig ist die Quellenrangfolge. Eine aktuelle projektspezifische Anordnung hat eine andere Bedeutung als eine frühere Maßnahme derselben Kommune. Ein interner Erfahrungswert kann bei der Vorbereitung helfen, darf aber eine gültige Vorgabe nicht überschreiben.

Wie wird das unterschiedliche Behördenwissen beherrschbar?

Viele Verkehrssicherungsbetriebe kennen das Problem: Eine Kommune erwartet ein eigenes Formular, ein Landkreis akzeptiert nur bestimmte Dateinamen, eine Stadt verlangt die Einreichung über ein Portal und eine andere Behörde arbeitet weiterhin mit E-Mail oder Fax. Zuständigkeiten, Ansprechpartner und Bearbeitungswege ändern sich ebenfalls.

Dieses Wissen sollte nicht ausschließlich in freien Notizen oder in den Köpfen einzelner Mitarbeiter gespeichert werden. Sinnvoll ist ein strukturiertes Behördenprofil mit Zuständigkeitsgebiet, Kontaktwegen, Portaladresse, Formularen, erforderlichen Anlagen, üblichen Vorlaufzeiten, Namenskonventionen, letzter Prüfung und hinterlegter Quelle.

Dabei müssen offizielle Vorgaben und praktische Erfahrungswerte getrennt bleiben. Das System kann beispielsweise anzeigen, dass eine Behörde bei vergleichbaren Projekten wiederholt zusätzliche Unterlagen angefordert hat. Es sollte diesen Erfahrungswert jedoch als solchen kennzeichnen und nicht als verbindliche Vorschrift darstellen.

Ändert sich ein Formular oder Ansprechpartner, wird der Eintrag versioniert. Frühere Projekte behalten ihren damaligen Informationsstand, während neue Anträge mit der aktuellen Fassung vorbereitet werden.

Warum ist eine modulare Architektur besser als ein einzelner KI-Assistent?

Der wesentliche Unterschied liegt nicht in der Qualität einzelner Antworten. Eine modulare Architektur legt fest, woher Informationen stammen, welche Komponente sie verarbeitet, welche Aktion daraus entstehen darf und wer diese Aktion genehmigt.

Dadurch kann ein Betrieb ein Sprachmodell austauschen, ohne das gesamte Projektdatenmodell oder die Integrationen neu aufzubauen. Ebenso kann eine neue mobile Kontrollanwendung eingeführt werden, während Wissensbasis, Berechtigungen und Berichtsdienste bestehen bleiben.

Welche bestehenden Systeme sollten angebunden werden?

Eine Referenzarchitektur soll vorhandene Investitionen nutzen. Das ERP bleibt führend für kaufmännische Stammdaten und Abrechnung. Das CRM verwaltet Kundenkontakte und Vertriebsaktivitäten. Ein Dokumentenmanagementsystem hält Originalunterlagen vor. Kalender und Disposition liefern Termine und Ressourcenbelegungen.

Die KI-Schicht führt diese Systeme nicht zwangsläufig in einer neuen Großanwendung zusammen. Sie stellt einen gemeinsamen Arbeitskontext her. Dazu benötigt sie stabile Identifikatoren: Kundennummer, Projektnummer, Standort, Vorgangsnummer, Dokument-ID und verantwortliche Rolle.

Besonders vorsichtig sollte mit schreibenden Zugriffen umgegangen werden. In einer frühen Ausbaustufe liest die KI Daten und erzeugt Entwürfe. Später kann sie nach einer Freigabe Aufgaben aktualisieren, Termine eintragen oder vorbereitete Nachrichten versenden. Direkte Änderungen an sicherheitsrelevanten Projektinformationen sollten nur über definierte Workflows möglich sein.

Welches Betriebsmodell passt zu einem mittelständischen Verkehrssicherer?

Ein reiner Cloudbetrieb ermöglicht einen schnellen Einstieg und reduziert den technischen Eigenbetrieb. Er setzt jedoch voraus, dass Datenkategorien, Auftragsverarbeitung, Speicherorte, Berechtigungen und Anbieterabhängigkeiten sorgfältig bewertet werden.

Ein lokaler Betrieb bietet weitgehende Kontrolle, verlangt aber eigenes Wissen für Updates, Skalierung, Backups, Überwachung, Modellbetrieb und Sicherheitsmaßnahmen. Ein lokales Modell allein macht eine Anwendung weder automatisch sicher noch fachlich geeignet.

Für viele mittelständische Betriebe ist ein hybrides Modell praktikabel. Projekt- und Dokumentendaten können in einer kontrollierten Umgebung liegen, während ausgewählte KI-Dienste über abgesicherte Schnittstellen genutzt werden. Sensible Dokumente lassen sich vor der Übermittlung filtern oder mit lokalen Modellen verarbeiten. Entscheidend ist nicht das Etikett „Cloud“ oder „On-Premises“, sondern der dokumentierte Datenfluss.

Was läuft bei KI-Projekten in der Verkehrssicherung üblicherweise falsch?

Ein verbreiteter Fehler besteht darin, sämtliche Dokumente in einen Assistenten hochzuladen und zu erwarten, dass daraus automatisch ein Unternehmensgedächtnis entsteht. Ohne Metadaten, Quellenrangfolge und Versionierung vermischt das System alte und neue Informationen. Die Antwort kann sprachlich überzeugend wirken und dennoch auf einer überholten Grundlage beruhen.

Problematisch ist auch ein zu früher Schreibzugriff auf produktive Systeme. Ein Modell, das selbstständig Projektstatus, Termine oder Materialreservierungen ändern darf, kann aus einer missverstandenen E-Mail unmittelbar operative Folgen erzeugen.

Ein weiterer Fehler liegt in zu großen Pilotprojekten. Werden Auftragseingang, Disposition, Behördenkommunikation, Bilderkennung, Kontrollfahrt und Abrechnung gleichzeitig umgebaut, lässt sich kaum feststellen, welcher Baustein tatsächlich Nutzen erzeugt oder Fehler verursacht.

Häufig fehlen zudem Abnahmekriterien. „Der Assistent schreibt gute Antworten“ ist kein belastbares Ziel. Besser sind messbare Prozessgrößen wie die Bearbeitungszeit bis zur vollständigen Projektmappe, die Zahl fehlender Unterlagen, der Korrekturaufwand bei Berichten oder der Anteil von Vorschlägen, die nach fachlicher Prüfung übernommen werden.

Schließlich wird der Baustellenbetrieb unterschätzt. Mobile Anwendungen müssen mit schlechter Verbindung, Handschuhen, Regen, Zeitdruck und wechselnden Mitarbeitern umgehen können. Eine Architektur, die nur am Büroarbeitsplatz funktioniert, bildet den wichtigsten Teil der Leistungserbringung nicht ab.

Wie sieht ein realistischer Anwendungsfall aus?

Ein Tiefbauunternehmen meldet kurzfristig eine Maßnahme für eine Versorgungsleitung. Die Anfrage enthält einen Straßenabschnitt, einen gewünschten Zeitraum und einige Fotos, aber keinen freigegebenen Verkehrszeichenplan.

Das System ordnet die Anfrage einem Kunden zu, erkennt die zuständige Straßenverkehrsbehörde und markiert die fehlenden Unterlagen. Es findet eine frühere Maßnahme in derselben Straße, übernimmt deren Angaben jedoch nicht ungeprüft. Stattdessen zeigt es Planstand, Behörde, damalige Auflagen und Bearbeitungsdatum an.

Ein Mitarbeiter prüft den Vorschlag und versendet eine vorbereitete Rückfrage. Nach Eingang der Unterlagen liest die KI die Anordnung aus und vergleicht sie mit dem vorgesehenen Aufbau. Eine geänderte Arbeitszeit und eine zusätzliche Auflage werden hervorgehoben. Der verantwortliche Mitarbeiter bestätigt die Übernahme.

Die Disposition erhält daraufhin eine vollständige Projektansicht mit Zeitraum, Materialbedarf, Fahrzeugen, Personalqualifikation und offenen Aufgaben. Ein Umplanungsdienst erkennt eine Überschneidung bei einer mobilen Lichtsignalanlage und erstellt mehrere Varianten. Der Disponent wählt eine davon aus.

Die Kolonne greift später über die mobile Projektmappe auf die freigegebenen Unterlagen zu. Während der Kontrollfahrt werden Fotos und eine Sprachnotiz erfasst. Die KI erstellt den Kontrollbericht, der Mitarbeiter ergänzt eine Feststellung und gibt ihn frei. Der Bericht, die Fotos und die dokumentierte Mängelbeseitigung werden anschließend der Projektakte zugeordnet.

Keiner dieser Schritte verlangt eine autonome Entscheidung über die Zulässigkeit der Verkehrssicherung. Der Nutzen entsteht durch vollständige Informationen, weniger Sucharbeit, vorbereitete Kommunikation und eine durchgängige Dokumentation.

Wie sollte ein mittelständischer Betrieb mit der Umsetzung beginnen?

Der Einstieg sollte nicht mit der Auswahl eines großen Sprachmodells beginnen. Zuerst wird ein eng begrenzter Prozess festgelegt, der häufig vorkommt, ausreichend Daten erzeugt und keine autonome sicherheitsrelevante Entscheidung verlangt. Geeignet sind beispielsweise die Strukturierung eingehender Anfragen, die Vollständigkeitsprüfung von Projektunterlagen oder die automatische Erstellung eines Kontrollberichtsentwurfs.

Danach wird ein minimales Projektdatenmodell definiert. Welche Angaben müssen in jedem Auftrag vorhanden sein? Welche Dokumente gibt es? Welche Statuswerte werden benötigt? Wer darf welche Information bestätigen? Welche Systeme enthalten heute die maßgeblichen Daten?

Der erste KI-Dienst arbeitet möglichst lesend und erzeugt Entwürfe. Jede Ausgabe enthält den Projektbezug und die verwendeten Quellen. Korrekturen der Mitarbeiter werden erfasst, damit nicht nur das Modell, sondern auch Datenmodell, Prompts und Prozessregeln verbessert werden können.

Erst wenn der Baustein im täglichen Betrieb funktioniert, folgt der nächste Schritt: zusätzliche Dokumenttypen, Behördenprofile, Systemintegrationen oder freigabepflichtige Aktionen. So entsteht die Referenzarchitektur aus realen Betriebsabläufen und nicht aus einer theoretischen Gesamtplanung.

Welche Kennzahlen zeigen den Nutzen der Architektur?

Sinnvoll sind Prozesskennzahlen, die bereits vor dem Pilotprojekt erhoben werden. Dazu gehört die Zeit vom Eingang einer Anfrage bis zur einsatzbereiten Projektmappe. Ebenso relevant sind die Zahl der Rückfrageschleifen wegen fehlender Angaben, der Aufwand für die Erstellung eines Kontrollberichts und die Zahl der Projekte, bei denen Dokumentversionen manuell gesucht werden mussten.

Für KI-Dienste kommen Qualitätskennzahlen hinzu: Wie häufig übernimmt der Mitarbeiter einen Vorschlag? Welche Felder werden regelmäßig korrigiert? Bei welchen Dokumenttypen sinkt die Extraktionsqualität? Wie oft kann die KI keine geeignete Quelle nennen? Welche Aktionen werden durch Freigaberegeln gestoppt?

Auch technische Größen sind wichtig. Dazu gehören nicht erreichbare Dienste, abgebrochene Schnittstellenaufrufe, ungewöhnlich lange Verarbeitungen und fehlgeschlagene Synchronisationen. Ein System, das in einer Vorführung beeindruckt, im Tagesgeschäft aber regelmäßig ausfällt, liefert keinen dauerhaften Nutzen.

Welche Schlussfolgerung ergibt sich für die Praxis?

Eine KI Referenzarchitektur für Verkehrssicherung ist kein einzelnes Produkt und kein überdimensioniertes IT-Programm. Sie ist ein verbindlicher Bauplan für Daten, Dokumente, Fachwissen, KI-Dienste, Rollen, Schnittstellen und Freigaben.

Ihr größter Wert liegt in der Trennung der Verantwortlichkeiten. Das KI-Modell formuliert, extrahiert oder sucht. Das Projektdatenmodell hält den aktuellen Vorgang zusammen. Der Workflow steuert die nächsten Schritte. Die Berechtigungslogik begrenzt Zugriffe. Der verantwortliche Mitarbeiter trifft die sicherheitsrelevante Entscheidung.

Für mittelständische Verkehrssicherungsunternehmen entsteht dadurch ein realistischer Entwicklungspfad. Sie können mit einem einzelnen Anwendungsfall beginnen, vorhandene Systeme weiterverwenden und neue Funktionen ergänzen, ohne bei jedem Ausbau eine neue technische Insel zu schaffen.

Woher stammen die verwendeten Kennzahlen?

Statistisches Bundesamt, Destatis (https://www.destatis.de/): Unternehmen mit Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz nach Beschäftigtengrößenklassen 2025
Verwendete Kennzahlen: 26 Prozent aller erfassten Unternehmen und 36 Prozent der Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten nutzten 2025 KI-Technologien.
https://www.destatis.de/DE/Themen/Branchen-Unternehmen/Unternehmen/IKT-in-Unternehmen-IKT-Branche/Tabellen/ikti-unternehmen-kuenstliche-intelligenz.html

Statistisches Bundesamt, Destatis (https://www.destatis.de/): Gründe gegen die Nutzung von Technologien der künstlichen Intelligenz 2025
Verwendete Kennzahlen: 72 Prozent nannten fehlendes Wissen und 32 Prozent zu hohe Kosten als Gründe gegen eine bereits erwogene KI-Nutzung.
https://www.destatis.de/DE/Themen/Branchen-Unternehmen/Unternehmen/IKT-in-Unternehmen-IKT-Branche/Tabellen/ikti-gegen-nutzung-kuenstliche-intelligenz.html

Interessante Links: Welche Quellen vertiefen das Thema?

Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI (https://www.bsi.bund.de/): AI Audit and Assurance Assessment Architecture A5
https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Kuenstliche-Intelligenz/A5/A5_node.html

Bundesministerium für Verkehr, BMV (https://www.bmv.de/): Richtlinien für die verkehrsrechtliche Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen, RSA 21
https://www.bmv.de/SharedDocs/DE/Anlage/StB/ars-aktuell/allgemeines-rundschreiben-strassenbau-2021-24.html

Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, BAuA (https://www.baua.de/): ASR A5.2 für Straßenbaustellen im Grenzbereich zum Straßenverkehr
https://www.baua.de/DE/Angebote/Regelwerk/ASR/ASR-A5-2

FAQ

Was ist eine KI Referenzarchitektur für Verkehrssicherung?

Eine KI Referenzarchitektur beschreibt, wie Projektdaten, Dokumente, Fachwissen, KI-Dienste, Benutzeroberflächen, Schnittstellen und Freigaben zusammenarbeiten. Sie legt kein einzelnes Produkt fest. Stattdessen schafft sie einen wiederverwendbaren Bauplan, mit dem ein Verkehrssicherungsunternehmen verschiedene Anwendungsfälle auf einer gemeinsamen technischen und organisatorischen Grundlage umsetzen kann.

Warum reicht ein allgemeiner KI-Chatbot nicht aus?

Ein allgemeiner Chatbot kennt normalerweise weder den aktuellen Projektstatus noch die verbindliche Dokumentversion, zuständige Behörde, Rollenverteilung oder Freigaberegeln. Er kann Texte bearbeiten, aber keinen vollständigen Betriebsprozess steuern. Die Referenzarchitektur ergänzt das Sprachmodell deshalb um Projektdaten, Quellenverwaltung, Workflows, Berechtigungen, Integrationen und eine dokumentierte Nachweisführung.

Müssen bestehende ERP- und Dispositionssysteme ersetzt werden?

In den meisten Fällen ist ein vollständiger Austausch nicht erforderlich. Vorhandene Systeme bleiben für ihre jeweiligen Aufgaben führend, etwa für Kundenstammdaten, Abrechnung, Termine oder Material. Die KI-Architektur verbindet relevante Informationen über definierte Schnittstellen und schafft einen gemeinsamen Projektkontext, ohne alle Funktionen in einer neuen Großanwendung nachzubauen.

Kann eine KI eine verkehrsrechtliche Anordnung vollständig prüfen?

Eine KI kann Inhalte extrahieren, Auflagen strukturieren, Planbezüge erkennen, Unterschiede zwischen Versionen hervorheben und fehlende Unterlagen markieren. Die abschließende fachliche Prüfung sollte jedoch beim qualifizierten Mitarbeiter bleiben. Das gilt besonders für die Übertragung auf den konkreten Straßenraum, örtliche Besonderheiten und die Bewertung sicherheitsrelevanter Abweichungen.

Wie lassen sich unterschiedliche Vorgaben von Kommunen und Landkreisen abbilden?

Geeignet sind strukturierte Behördenprofile mit Zuständigkeiten, Kontaktwegen, Formularen, Portaladressen, erforderlichen Anlagen, Bearbeitungswegen, Erfahrungswerten und dem Zeitpunkt der letzten Prüfung. Offizielle Anforderungen und betriebliche Erfahrungen werden getrennt gespeichert. Änderungen erhalten eine neue Version, damit bei laufenden und neuen Projekten der jeweils passende Informationsstand verwendet wird.

Sollte die Architektur in der Cloud oder lokal betrieben werden?

Die Entscheidung hängt von Datenarten, vorhandener IT, Integrationen, Sicherheitsanforderungen und verfügbarem Betriebswissen ab. Cloudlösungen reduzieren häufig den technischen Eigenbetrieb, während lokale Systeme mehr Kontrolle ermöglichen, aber zusätzlichen Wartungsaufwand erzeugen. Für viele mittelständische Unternehmen bietet sich eine hybride Architektur mit kontrollierten Datenflüssen und austauschbaren KI-Diensten an.

Welche Daten werden für den Einstieg benötigt?

Für einen ersten Anwendungsfall genügen häufig vorhandene Anfragen, Projektunterlagen, Anordnungen, Verkehrszeichenpläne, Kontrollberichte und eine Beschreibung des aktuellen Ablaufs. Entscheidend ist nicht eine möglichst große Datenmenge, sondern die Zuordnung zu Projekten, Dokumenttypen, Versionen und Bearbeitungsschritten. Personenbezogene oder vertrauliche Informationen sollten nur zweckgebunden verarbeitet werden.

Wie werden erfundene oder nicht belegte KI-Antworten begrenzt?

Jede fachlich relevante Ausgabe sollte auf definierte Quellen zugreifen und diese mit Dokumentversion und Projektbezug anzeigen. Fehlt eine belastbare Grundlage, muss das System dies melden, statt eine Antwort zu ergänzen. Zusätzlich helfen begrenzte Aufgaben, strukturierte Ausgaben, Freigaben, Testfälle, Protokollierung und regelmäßige Qualitätsprüfungen durch erfahrene Mitarbeiter.

Welcher Anwendungsfall eignet sich für den ersten Pilotbetrieb?

Geeignet sind häufige, zeitaufwendige und gut abgrenzbare Tätigkeiten ohne autonome Sicherheitsentscheidung. Beispiele sind das Strukturieren neuer Anfragen, das Erkennen fehlender Unterlagen, das Auslesen von Anordnungen oder die Erstellung eines Berichtsentwurfs nach einer Kontrollfahrt. Der Pilot sollte einen messbaren Ausgangswert, verantwortliche Prüfer und definierte Abnahmekriterien besitzen.

Wie wird der wirtschaftliche Erfolg der Referenzarchitektur gemessen?

Der Erfolg sollte anhand betrieblicher Prozessdaten bewertet werden. Relevant sind beispielsweise Bearbeitungszeiten, Rückfrageschleifen, Korrekturaufwand, Suchzeiten, Dokumentationslücken und der Anteil übernommener Vorschläge. Zusätzlich sollten Betriebsstabilität, Schnittstellenfehler und abgelehnte Aktionen betrachtet werden. Erst die Verbindung von Zeitgewinn, Qualität und technischem Aufwand zeigt den tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzen.