Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Digitalisierung großer Infrastrukturvorhaben – und wie kann GIS dabei den Unterschied machen? Im Interview erklärt Mostafa Elfouly von Accenture GmbH, welche Rolle Datenintegration, KI und nutzerzentrierte Ansätze dabei spielen und wie moderne Technologien Planung, Betrieb und Zusammenarbeit nachhaltiger und smarter machen.
WhereNext: Herr Elfouly, was sind aus Ihrer Sicht die wichtigsten Komponenten einer umfassenden GIS-Strategie für komplexe Infrastrukturprojekte – und wie können Unternehmen sicherstellen, dass sie zukunftssicher, datenbasiert und nutzerorientiert aufgestellt sind?
Mostafa Elfouly: Wir verstehen Geoinformationssysteme (GIS) heute nicht mehr nur als klassische Werkzeuge zur Geodatenanalyse oder für die Visualisierung von Informationen auf einer Karte, sondern als strategische Datenplattformen für Infrastruktur-Großprojekte – etwa in den Bereichen Energie, Verkehr, Wasser, Telekommunikation. Bei solchen Projekten müssen Planung, Bau und Betrieb über viele Jahre hinweg digital koordiniert werden.
Eine belastbare und zukunftsfähige GIS-Strategie basiert für uns auf vier zentralen Säulen: Datenintegration, Cloud-native Skalierbarkeit, Prozessautomatisierung und Nutzerzentrierung.
Unternehmen, die langfristig erfolgreich und resilient agieren wollen, sollten sicherstellen, dass sie:
- heterogene Datenquellen – von IoT- und Drohnendaten über BIM-Modelle bis hin zu SCADA-Systemen – konsistent und qualitätsgesichert integrieren,
- Cloud- und API-basierte Architekturen etablieren, um Daten interoperabel, skalierbar und sicher bereitzustellen,
- sowie Governance-Strukturen aufbauen, die Datenqualität, Zugriff und Nachvollziehbarkeit über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg gewährleisten.
In komplexen Infrastrukturprojekten setzen wir zunehmend auf Generative AI, um Metadaten automatisch zu erkennen, räumliche Zusammenhänge zu verstehen und Informationen semantisch anzureichern.
So entwickeln sich klassische GIS-Systeme zu intelligenten Plattformen für räumliche Datenanalyse, die über alle Phasen eines Infrastrukturprojekts hinweg konsistente und entscheidungsrelevante Informationen bereitstellen.
Kurz gesagt: Eine moderne GIS-Strategie ist nicht nur ein technologisches, sondern ein organisatorisches Transformationsprojekt – sie verknüpft Daten, Prozesse und Menschen, um Infrastrukturvorhaben smarter, nachhaltiger und effizienter zu gestalten.
Mostafa Elfouly
GIS Senior Manager
Accenture Industry X
WN: Bei Infrastrukturprojekten müssen vielfältige Datenquellen (z. B. Drohnendaten, BIM-Daten, Legacy-2D-Pläne) in ArcGIS integriert werden. Wie kann Generative AI dabei helfen, diese Integration nahtlos und effektiv zu realisieren?
ME: GenAI ermöglicht uns, komplexe Datenlandschaften auf völlig neue Weise zu orchestrieren. Wir setzen auf semantische Datenintegration, bei der KI-Modelle automatisch Metadaten erkennen, strukturieren und in GIS-kompatible Formate überführen.
Konkret nutzen wir Generative AI, um:
- 2D-Bestandspläne automatisch in 3D-Geometrien zu überführen,
- Objektattribute aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren und zu standardisieren,
- und end-to-end Datenpipelines über ArcGIS Pro, FME und Python-APIs zu automatisieren.
In unserer “Spatial Data Fabric”-Architektur fungiert GenAI als semantischer Vermittler zwischen BIM, GIS und IoT-Systemen.
Das Ergebnis: ein konsistentes, integriertes Datenmodell, das Planung, Simulation und Betrieb nahtlos verbindet – bei deutlich geringerem manuellen Aufwand.
So wird aus der klassischen Datenintegration ein intelligenter, adaptiver Prozess, der den gesamten Lebenszyklus von Infrastrukturprojekten unterstützt und Unternehmen hilft, fundierte, datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Einen Einblick in die Funktionsweise erhalten Sie im folgenden Video:
WN: Wie verändert die Möglichkeit der 3D-Visualisierung – insbesondere durch KI-gestützte Modelle aus 2D-Plänen – die Entscheidungsfindung für unterschiedliche Stakeholdergruppen? Gibt es Beispiele, wo Projekte hierdurch konkreten Mehrwert erfahren haben?
ME: Die 3D-Visualisierung ist heute ein zentraler Enabler für datengetriebene und kollaborative Entscheidungsprozesse. Durch den Einsatz von KI lassen sich aus klassischen 2D-Planunterlagen automatisch vollwertige 3D-Modelle mit semantischer Tiefe und Kontextinformationen erzeugen. Das verändert die Art und Weise, wie Projektteams, Betreiber und Entscheidungsträger Infrastrukturprojekte verstehen, planen und steuern, grundlegend.
Der Mehrwert zeigt sich auf mehreren Ebenen:
- Planer profitieren von automatisierter Kollisionserkennung, Variantenanalyse und simulationsgestützter Planung.
- Technische Betriebsführer nutzen 3D-Digital Twins, um Wartungsszenarien zu simulieren, Betriebsausfälle zu minimieren und Instandhaltungsstrategien datenbasiert zu optimieren.
- Behörden und Stakeholder erhalten durch immersive 3D-Webszenen ein intuitives, visuell nachvollziehbares Verständnis komplexer Infrastrukturmaßnahmen – ein entscheidender Faktor für Akzeptanz und Genehmigung.
Ein konkretes Beispiel: In einem Energieinfrastrukturprojekt konnten wir durch KI-basierte 3D-Rekonstruktion und Variantenvisualisierung die Planungs- und Genehmigungszeit um rund 30% reduzieren. Hier greifen ArcGIS Urban, Autodesk InfraWorks und Generative-AI-Modelle nahtlos ineinander und bilden ein durchgängiges visuell gestütztes Entscheidungsökosystem – von der Konzeptphase bis zum operativen Betrieb.
So wird 3D nicht nur zum Visualisierungstool, sondern zu einem strategischen Instrument, das datengetriebene Entscheidungen beschleunigt, Transparenz schafft und interdisziplinäre Zusammenarbeit stärkt.
WN: Was sind die größten Vorteile eines KI-gestützten Chatbots, der GIS-Operationen und Dokumentationsabfragen unterstützt? Inwieweit erleichtert dies das Arbeiten in interdisziplinären Teams im Versorgungsmanagement?
ME: KI-gestützte Chatbots revolutionieren den Zugriff auf GIS-Daten und Dokumentationen. Wir entwickeln Systeme, die räumliche Abfragen in natürlicher Sprache verstehen – etwa: „Zeig mir alle Wasserleitungsabschnitte mit Wartungsintervall < 6 Monate im Stadtgebiet Süd.“
Diese Chatbots kombinieren semantische Suche, Vektorindizierung und Geodatenanalyse und bieten interdisziplinären Teams direkten Zugriff auf relevante Informationen – ohne GIS- oder Datenbankspezialwissen. Unsere Lösungen, basierend auf ArcGIS Knowledge Graph, Azure Cognitive Services und GenAI-Modellen, ermöglichen eine deutlich höhere Effizienz und Transparenz. Teams aus Planung, Betrieb und IT können so gemeinsam, datenbasiert und in Echtzeit Entscheidungen treffen – eine echte Transformation der Arbeitsweise im Versorgungsmanagement.
WN: Wie sehen Sie die nächsten Entwicklungsschritte im Zusammenspiel von GIS und GenAI – insbesondere mit Blick auf Workflow-Automatisierung, Skalierbarkeit und eine nachhaltige Energie-Infrastruktur?
ME: Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära, in der GIS, Generative AI und Nachhaltigkeit untrennbar miteinander verbunden sind. Unsere Vision bei Accenture ist die einer autonomen GIS-Architektur, in der Generative AI nicht nur Daten analysiert, sondern aktiv Entscheidungen vorbereitet, Prozesse steuert und Workflows dynamisch optimiert.
Diese Entwicklung betrifft nicht nur die Energiebranche, sondern auch Bereiche wie Verkehr (inklusive Schiene) sowie Gesundheits- und öffentliche Dienste, in denen raumbezogene Daten und KI entscheidend dazu beitragen, widerstandsfähige, sichere und nachhaltige Infrastrukturen zu gestalten.
Die zentralen Innovationspfade, die wir dabei verfolgen, sind:
- Spatial Digital Twins als operative Steuerzentralen für vernetzte Echtzeitinfrastrukturen,
- Low-Code-Automatisierung über ArcGIS Notebooks, Copilot-Integrationen und KI-gestützte Workflow-Orchestrierung,
- sowie Decarbonization Analytics, bei denen GIS und KI gemeinsam nachhaltige Energie-, Transport- und Versorgungsnetze simulieren und optimieren.
In diesem Video wird beeindruckend deutlich, wie KI, Robotik und Digital Twin Technologien das Warehouse-Management revolutionieren:
Damit entwickelt sich GIS zunehmend zum digitalen Backbone der Transformation – einer Plattform, die räumliche Intelligenz, künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit in einem skalierbaren, sektorübergreifenden Ökosystem vereint.
Langfristig sehen wir darin den Schlüssel, um Infrastrukturprojekte – ob im Energie-, Bahn- oder öffentlichen Sektor – nicht nur effizienter, sondern auch resilienter, klimaneutraler und bürgernäher zu gestalten. So wird GIS zu einem zentralen Treiber der nachhaltigen und intelligenten Infrastruktur der Zukunft.
Vielen Dank fürs Gespräch, Herr Elfouly!
Schauen Sie sich für einen interaktiven Eindruck gerne die StoryMap von Mostafa Elfouly über GIS und GenAI an!
