Agentische KI und Automatisierungstrends im Ingenieurwesen
Wie Agentische KI das Ingenieurwesen im Jahr 2025 neu gestaltet hat – und welche Trends und Maßnahmen Führungskräfte beachten müssen, um 2026 wettbewerbsfähig zu bleiben.
1. Einleitung: Das Jahr, in dem Forschung und Realität aufeinandertrafen
Jahrelang blieb künstliche Intelligenz im Ingenieurswesen auf das Labor beschränkt, in einer „Forschungsphase“, die durch experimentelle Chatbots und isolierte Pilotprogramme gekennzeichnet war. Ende 2025 kam es jedoch zu einer endgültigen „Implementierungskluft“. Während viele Unternehmen in der Anfangsphase stecken blieben, begannen Branchenführer mit der Skalierung. Die Daten bestätigen eine entscheidende strategische Notwendigkeit: Im Jahr 2025 waren 33 % der Anwendungsfälle noch immer von Neugiere getrieben, aber fast 45 % der agentenbasierten Systeme waren in produktionsreife Umgebungen übergegangen. Einige Unternehmen erreichten durch KI-gestützte Arbeitsabläufe eine Prozessabdeckung von 95 %.
Mit Blick auf das Jahr 2026 stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI im Ingenieurwesen eingesetzt werden kann, sondern warum einige Unternehmen florieren, während andere stagnieren. Der Unterschied liegt in der strategischen Verlagerung vom „Chat“ zur „Umsetzung“. Diejenigen, die erfolgreich waren, gingen über die Theorie hinaus und begrüßten eine Welt, in der digitale Kollegen komplexe, fragmentierte Werkzeugketten navigieren, um greifbaren Unternehmenswert zu schaffen.
2. Software 3.0: Ein neues Paradigma für die Automatisierung
Ram Seetharaman, Leiter der KI-Abteilung bei Synera, bezeichnet diesen Wandel als das Aufkommen von Software 3.0. Dabei handelt es sich nicht nur um ein Versions-Update, sondern um einen grundlegenden Architekturwechsel, der aus der Softwareindustrie in den Bereich des Ingenieurwesens übertragen wurde. Das Paradigma folgt einer präzisen Formel: Hochwertiges Modell + Kontext + Werkzeuge = Hohe Automatisierung
Die „Kontext“-Ebene ist die unverzichtbare Brücke zwischen einem nicht deterministischen Large Language Model (LLM) und einer deterministischen Entwicklungsumgebung. In Software 3.0 ist Kontext nicht nur Speicher, sondern die Integration von Altdaten, früheren Entscheidungen und internen Standards, die die „Zuverlässigkeitsbarriere“ verringern. Indem wir der KI einen spezifischen organisatorischen Kontext und eine robuste Tool-Ebene zur Verfügung stellen, bewegen wir uns von Allzweckassistenten hin zu spezialisierten Systemen, die in der Lage sind, die Lösung komplexer technischer Probleme zu automatisieren.
Software 3.0... wenn Sie ein gutes Modell haben, wenn Sie einen guten Kontext haben und wenn Sie über gute Tools zum Programmieren verfügen, kann vieles davon in hohem Maße automatisiert werden. Dies ist ein guter Beweis dafür, dass diese Formel auch in unserem Bereich funktionieren kann.. - Ram Seetharaman
3. Der horizontale Vorteil: Überwindung von Silos im Ingenieurwesen
Eine von Dirk Molitor in Zusammenarbeit mit dem DFKI und Fraunhofer durchgeführte Studie analysierte 137 wissenschaftliche Publikationen, um den Reifegrad der KI im Ingenieurwesen zu erfassen. Die Studie ergab einen starken Kontrast zwischen „vertikaler” und „horizontaler” Integration:
- Der vertikale Status quo (fragmentiert): Die meisten aktuellen KI-Anwendungen sind darauf ausgelegt, spezifische Probleme innerhalb eines einzelnen Bereichs zu lösen (z. B. Anforderungen generieren oder ein einzelnes Teil optimieren). Diese „vertikalen” Lösungen sind zwar nützlich, bleiben jedoch oft in Abteilungsinseln gefangen und stützen sich auf fragmentierte Daten.
- Der horizontale Vorteil 2026 (vernetzt): Dieser Ansatz verbindet Daten und Tools nahtlos über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg, von den Anforderungen über die Architektur bis hin zur Simulation und Fertigung.
Die Daten bestätigen, dass der höchste Wert für das Unternehmen in der oberen rechten Ecke des Forschungsreife-Diagramms zu finden ist. Multi-Agenten-Systeme sind derzeit die einzige Technologie, die sowohl in vertikaler als auch in horizontaler Hinsicht einen hohen Reifegrad erreicht. Unternehmen, die auf horizontale Integration setzen, profitieren von beschleunigten Entwicklungszyklen, die es ihnen ermöglichen, mit den aggressiven Produktionsgeschwindigkeiten globaler Wettbewerber mitzuhalten..
4. Überwindung von Datensilos mit Multi-Agenten-Systemen
Der Hauptgrund für das Überdenken des traditionellen „V-Modells“ ist die Verbreitung verspäteter und fehleranfälliger Integration. In der Vergangenheit wurden Fehler zu spät im Entwicklungsprozess erkannt, was zu massiven Kostenüberschreitungen führte. Multi-Agenten-Systeme begegnen diesem Problem, indem sie als „Bindeglied“ zwischen den Tools fungieren.
Mithilfe des Model Context Protocol (MCP) und Vision Language Models (VLMs) setzen diese Systeme „digitale Mitarbeiter“ ein, die als spezialisierte Abteilungen fungieren. Unterstützt durch Wissensgraphen und Reasoning-Action-Lösungen (RAC) machen diese Agenten fragmentierte technische Daten maschinenlesbar. Sie navigieren durch Silos, die zuvor manuell von Menschen überbrückt werden mussten, und stellen so sicher, dass sich eine Änderung im Anforderungsbereich sofort in den Simulations- und CAD-Ebenen widerspiegelt.
5. Strategische Wetten für 2026
Die Experten skizzierten drei wesentliche Prognosen für das kommende Jahr:
#1: Die Entwicklung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Die erste große strategische Entscheidung für 2026 ist der Übergang von „Human-in-the-loop” zu „Human-on-the-loop”. Wir entfernen uns von einem Modell, bei dem Ingenieure den Großteil der manuellen Aufgaben mit Hilfe von KI ausführen. Stattdessen werden Agenten den Großteil des Arbeitsablaufs ausführen und nur dann einen Eskalationspfad nutzen, um Experten hinzuzuziehen, wenn sie auf „komplexe Probleme” oder Entscheidungen mit hoher Unsicherheit stoßen.
Dadurch entsteht ein hochrangiger Überprüfungsprozess, bei dem die Rolle des Ingenieurs eher in der Anleitung und Validierung als in der Ausführung besteht. Diese Zusammenarbeit bildet eine wichtige Feedbackschleife: Jede manuelle Korrektur dient als neuer, einzigartiger Kontext, der den Agenten trainiert und das System robuster und einzigartig auf die spezifische technische DNA des Unternehmens zugeschnitten macht.
#2: physikalisch korrekte räumliche Modelle
Die Branche geht über „Text-to-Mesh“-Modelle hinaus, die lediglich ästhetisch ansprechende 3D-Formen generieren. Die Grenze für 2026 wird durch geometrische Grundmodelle definiert, die von Branchenführern wie NVIDIA entwickelt wurden und von Natur aus physikalisch orientiert sind.
Im Gegensatz zu früheren 3D-Modellen verstehen diese neuen räumlichen Modelle:
- Mechanische Kräfte und Spannungsverteilung
- Materialeigenschaften und Massenverteilung
- Bruchmuster und strukturelle Integrität
For an Innovation Strategist, this is the ultimate leap: AI that doesn't just "draw" a part but understands if that part will fail under load. This physics-awareness ensures that AI-generated geometry is manufacturing-ready and structurally sound from the first iteration.
#3: Kompilierbare Produktentwicklung
Die Produktentwicklung verlagert sich hin zu einem code-basierten Generierungsmodell, auch bekannt als „Compilable Engineering“. Dies spiegelt den Softwareentwicklungszyklus wider, der sich von der manuellen geometrischen Bearbeitung in einer grafischen Benutzeroberfläche hin zu einem „Text-to-X“-Workflow entwickelt.
In diesem Paradigma verwenden Ingenieure Agenten, um textuelle Notationen wie SysML v2 oder Python zu generieren, wobei sie Bibliotheken von Start-ups wie Zoo oder spezialisierte CAE-Tools nutzen. Dieser Code wird dann zu CAD-Modellen oder Simulationssetups „kompiliert”. Dieser Wechsel von grafischer Modellierung zu textueller Notation ermöglicht:
- Perfekte Maschinenlesbarkeit für LLMs.
- Versionskontrolle und strukturierte Semantik.
- Schnelle Parametrisierung, bei der Agenten den Code modifizieren, um Designs mit einer Geschwindigkeit zu iterieren, die bei der manuellen 3D-Modellierung unmöglich ist.
6. Die Verhaltenshürde: Aufbau KI-nativer Organisationen
Die Technologie für 2026 ist bereit, jedoch bleiben die personellen und organisatorischen Strukturen der größte Engpass. Um mit den rasanten Entwicklungszyklen auf dem chinesischen Markt mithalten zu können, müssen westliche Ingenieurbüros zu KI-nativen Organisationen werden.
Eine KI-native Struktur ist eine Struktur, in der die Organisation ihre Ingenieure durch schnelle Transformation unterstützt, anstatt sie an alte Prozesse zu binden. Dies erfordert ein Umdenken des V-Modells, um der nicht deterministischen Natur der KI Rechnung zu tragen. Der Erfolg wird davon abhängen, wie schnell die Führungskräfte von den „neuartigen Pilotprojekten” zu einer Umgebung übergehen können, in der digitale Mitarbeiter als Wettbewerbsvorteil angesehen werden.
