Die KI-Entwicklung geht mit Riesenschritten voran und wirft die Frage auf: Wie wird sich die Arbeitsweise eines Gebäudedienstleisters zukünftig verändern? Am Beispiel von Reinigungskraft, Objektleitung und Personalabteilung wird deutlich, wie der Weg hin zu einer integrierten KI-gesteuerten Lösung aussehen kann.
Reinigungskräfte steuern schon heute vieles über ihr persönliches Smartphone: WhatsApp-Nachrichten zwischen Kollegen, eine App zur Zeiterfassung, eine passwortgeschützte Website für die Lohnabrechnung und so weiter. Trotzdem findet noch viel auf klassischem Wege statt – ob Telefonate mit der Objektleitung im Krankheitsfall, Formulare zur Änderung von Adress- oder Kontodaten oder Schulungen vor Ort.
Bei den Objektleitungen ist die Zahl der notwendigen Apps nochmal deutlich höher. Digitalisierung bedeutet hier oft, dass zusätzliche Tools eingeführt werden, was häufig den Stress der Objektleitung aus der realen Welt in die digitale Welt verlagert. Und in der Personalabteilung sieht es auch nicht viel anders aus: HR-Software, Lohnabrechnung, Dienstplanung, Zeiterfassung und dazu viele manuelle Prozesse bei der Einstellung neuer Mitarbeitender, beim Versand von Arbeitsbestätigungen oder bei Rückfragen. Gerade in der Gebäudereinigung sind die gesetzlichen Vorgaben dabei besonders genau zu überwachen, was zusätzliche Aufmerksamkeit erfordert.
Alle drei Rollen – Reinigungskraft, Objektleitung und Personalabteilung – haben damit eines gemeinsam: Die Arbeit verteilt sich auf zu viele Systeme, die nicht miteinander sprechen. Künstliche Intelligenz kann diese verschiedenen Systeme nicht nur verbinden, sondern Tätigkeiten steuern, automatisieren und vereinfachen.
Die Anforderungen je nach Rolle
Für viele Reinigungskräfte spielt die sprachliche Barriere eine große Rolle. Gerade hier bietet KI enormes Potenzial, weil sie Sprachgrenzen weitgehend überwinden kann. Bald können Reinigungskräfte über einen sprachgesteuerten KI-Assistenten nicht nur Fragen zum aktuellen Dienstplan stellen, sondern auch zum richtigen Einsatz von Reinigungsmitteln oder dazu, wie der Wischroboter mit Wasser befüllt werden muss. Die Reinigungskraft wird nur noch eine App benötigen, um alle Fragen des Alltags klären zu können.
Objektleitungen werden künftig über einen sprachgesteuerten Assistenten schon während der Fahrt zum Objekt Fragen klären oder die Reklamation eines Kunden bearbeiten können. Die reine Sprachsteuerung wird allerdings nicht alle Tätigkeiten ersetzen – in vielen Fällen müssen detaillierte Entscheidungen getroffen oder Anpassungen, etwa bei der Dienstplanung, vorgenommen werden.
Für die Personalabteilung muss die Vereinfachung darin bestehen, dass alle Daten elektronisch erfasst sind und automatisch an der richtigen Stelle zur Verfügung stehen. Standardprozesse wie Einstellung, Arbeitsvertrag oder Sofortmeldung müssen automatisch ineinandergreifen. KI-Agenten können rund um die Uhr die Tätigkeiten der Personalabteilung begleiten und auch dann antworten, wenn kein Mensch verfügbar ist.
Diese Zukunftsvisionen hören sich gut an, aber wie lassen sich die skizzierten Szenarien umsetzen? Eine einzige Super-Software, die alles kann, wird es nicht geben. Der realistischere Ansatz ist vielmehr der intensive Einsatz einer KI, die alle vorhandenen Systeme verbindet und dabei Daten automatisch fließen lässt beziehungsweise zwischen den Systemen austauscht. Eine Lösung, die allen Beteiligten einen gemeinsamen Kommunikationskanal zur Verfügung stellt, über den Aufgaben erledigt oder an Kollegen delegiert werden können.
Wie könnte so ein System aussehen? Wie weit weg sind wir heute davon? Was ist technisch notwendig?
Der USB-Anschluss für KI-Systeme
Wer heute moderne Softwarelösungen einsetzt, bekommt in der Regel auch eine offene API mitgeliefert – also eine Programmierschnittstelle, über die Drittanwendungen Daten aus der Software lesen und Daten in die Software schreiben können. Die große Herausforderung dabei ist aber genau diese Schnittstelle: Denn ohne eine ausführliche Dokumentation der einzelnen Felder, Datentypen, Workflows und Berechtigungen ist es nicht möglich, eine API mit sinnvollen Daten zu bespielen. Schnittstellen sind zwar möglich, aber nur mit hohem Aufwand umsetzbar.
Mit Automatisierungsplattformen wie make.com oder n8n.com lässt sich dieses Problem bereits etwas reduzieren. Diese Plattformen bieten fertige Schnittstellen zu Tausenden von Standardsoftwarelösungen und vereinfachen die Verbindung zwischen den Systemen. Im besten Fall muss man dort nur noch den Workflow definieren und Datenpunkte zusammenklicken. In der Praxis braucht man dafür aber immer noch viel Know-how und Zeit. Abgesehen davon bieten nicht alle Softwarelösungen fertige Apps für diese Plattformen an, und damit bleibt man dann wieder außen vor.
Ende 2024 wurde die erste Version von MCP (Model Context Protocol) durch Anthropic, den Entwickler der Claude AI, vorgestellt. Die ursprüngliche Idee dahinter: den Workflow bei der KI-gestützten Programmierung vereinfachen und beschleunigen. Wenige Monate später sprangen OpenAI (ChatGPT), Microsoft und Google auf den Zug auf und verkündeten die offizielle Unterstützung in ihren Tools und Lösungen. Heute, nur anderthalb Jahre später, ist MCP der De-facto-Standard für die Integration von KI-Systemen.
Wie MCP genau funktioniert
Man stelle sich einen sehr klugen Assistenten vor (das KI-Modell), der in einem Büro sitzt. Er kann brillant denken und formulieren, hat aber keinen Zugang zur Außenwelt: kein Telefon, kein Internet, keine Aktenordner. Fragt man ihn, was im Google-Kalender steht, kann er nur mit den Schultern zucken. Vor MCP musste für jede Verbindung nach draußen eine eigene Tür gebaut werden: eine zum Kalender, eine andere zu Teams, eine dritte zur Datenbank. Jede Tür funktionierte anders, mit eigenem Schlüssel und eigener Bauanleitung. Bei zehn KI-Tools und 100 externen Systemen brauchte man im schlimmsten Fall 1.000 verschiedene Türen.
MCP hingegen ist eine Standardtür. Man baut einmal eine Tür nach MCP-Norm ins Büro des Assistenten und eine nach derselben Norm in jedes externe System. Danach passt alles zusammen – wie USB-C, wo ein Kabeltyp für alle Geräte funktioniert.
Konkret gibt es drei Rollen: Die KI-Anwendung (zum Beispiel Claude, ChatGPT oder Copilot) ist das Büro, in dem der Assistent arbeitet. Der Vermittler sitzt im Büro und ist der Türsteher; er weiß, wie MCP-Verbindungen aufgebaut und verwaltet werden. Und auf der anderen Seite steht für jedes externe System – ob Google Drive, Teams oder eine Firmendatenbank – ein Ansprechpartner, der bestimmte Fähigkeiten anbietet: Dateien suchen, Nachrichten schicken oder Datenbankabfragen beantworten.
Fragt eine Reinigungskraft den Assistenten "Was steht morgen in meinem Kalender?", passiert Folgendes: Der Assistent erkennt, dass er den Kalender braucht, schickt über den Vermittler eine standardisierte Anfrage an den Kalender-Ansprechpartner, bekommt die Termine zurück und formuliert eine Antwort. Der Nutzer merkt davon nichts, es passiert alles im Hintergrund.
Das Entscheidende: Weil alle dieselbe Sprache sprechen, kann jeder neue Ansprechpartner sofort mit jedem Vermittler zusammenarbeiten. Ein Entwickler baut einmal einen MCP-Ansprechpartner für sein Produkt, und dieser funktioniert dann automatisch in Claude, ChatGPT, Cursor und überall sonst.
Der zentrale Assistent
Alle großen Softwarehersteller arbeiten daran, ihre Systeme per MCP erreichbar zu machen. Das ist ein bedeutender Schritt, denn: Informationen werden damit auf einfache Weise zugänglich und KI kann Entscheidungen besser treffen, weil vollständige Daten vorliegen. Mit MCP müssen keine Schnittstellen aufwendig programmiert werden, denn jeder MCP-Server teilt dem KI-System mit, welche Daten wie abgerufen werden können.
Technisch ist es also heute bereits möglich, einen intelligenten Assistenten zur Verfügung zu stellen, der die meisten Fragen einer Objektleitung, Reinigungskraft oder Personalabteilung beantworten kann – immer vorausgesetzt natürlich, dass die eingesetzten Lösungen MCP unterstützen.
In der Praxis ist die reine Textform einer Antwort aber nicht immer ausreichend. Wenn es um die Darstellung von komplexen Zusammenhängen, Grafiken oder Kalendern geht, braucht man grafische Oberflächen, um mit einer Anwendung zu interagieren. Auch dafür gibt es seit Kurzem eine Antwort: MCP Apps. Mit dieser Erweiterung des MCP-Protokolls können auch grafische Elemente von den Servern zurückgeliefert werden. Ein Beispiel: Eine Objektleitung startet in ChatGPT eine Abfrage zu den Abwesenheiten eines Mitarbeiters. Der Zeiterfassungs-Server liefert die Daten nicht nur als Text, sondern gleich als grafischen Kalender direkt im Chat-Fenster. Oder man kann über die Integration des Designbaukastens Canva einfach eine Einladung gestalten, ohne den Chat zu verlassen.
Jetzt die Weichen stellen
Festzuhalten bleibt: MCP könnte die Lösung für die Schnittstellenherausforderung der IT-Branche sein und damit auch für Unternehmen in der Gebäudereinigung enorme Chancen bieten. Man denke beispielsweise an die vielen Robotikhersteller, die sich auf diese Art und Weise einfach in Unternehmenslösungen integrieren lassen, ohne dass man deren Apps schulen und einsetzen muss.
Dass sich MCP als Standard durchsetzt, ist nach dem Schulterschluss von Anthropic, OpenAI, Microsoft und Google unter dem Dach der Linux Foundation wahrscheinlicher als bei jedem vergleichbaren Technologiestandard zuvor. Die offene Frage ist nicht ob, sondern wie schnell die Branchensoftware in der Gebäudereinigung nachzieht.
Trotzdem sollte man als Unternehmen nicht darauf warten, dass andere in Bewegung kommen. Schon heute lassen sich viele MCP-Server nutzen und sinnvoll in die tägliche Arbeit integrieren. Vor allem die großen Anbieter wie Microsoft und Google bieten hier zahlreiche Möglichkeiten. Wer jetzt erste Erfahrungen sammelt, kann später besser entscheiden, was wirklich gebraucht wird.
Das Ziel bleibt dasselbe: Eine Reinigungskraft, die in ihrer Sprache Fragen stellt und Antworten bekommt. Eine Objektleitung, die auf der Fahrt zum Kunden bereits alles Wichtige geklärt hat. Eine Personalabteilung, die sich auf Ausnahmen konzentriert statt auf Routineprozesse. Der Weg dahin ist nicht mehr Zukunftsmusik – die technischen Grundlagen sind gelegt.
Thomas Bakeberg | guenter.herkommer@holzmann-medien.de
Thomas Bakeberg
ist Geschäftsführer von Blink (Nürnberg), dem Unternehmen hinter der gleichnamigen App für Gebäudereiniger.