TL:DR
Ist Ihr Entwicklungsprozess bereit für agentische KI, oder sind Sie dabei, an der falschen Stelle zu investieren? In diesem Artikel erfahren Sie, warum KI-Pilotprojekte in der Entwicklung scheitern, wie die drei Ebenen der agentischen KI in der Praxis aussehen und wie Ihnen die Synera Potenzialanalyse eine klare Antwort auf Prozessebene liefert.
91 % der Hersteller planen, ihre KI-Investitionen in der Produktentwicklung zu erhöhen (Aras, 2025), doch 56 % der Unternehmen messen den Wert der KI entweder nicht oder stützen sich ausschließlich auf qualitative Bewertungen, was bedeutet, dass die Auswirkungen der KI für die Mehrheit weder transparent noch steuerbar sind. (Porsche Consulting und Fraunhofer FIT, 2026)
Jedes große Unternehmen ist bestrebt, seinen Wettbewerbsvorteil durch agentische KI zu stärken. Allerdings gelingt es 80 % der Unternehmen, die KI-Pilotprojekte in der Forschung und Entwicklung durchführen, nicht, einen Mehrwert zu erzielen, und das Problem geht über die Technologie hinaus.
Die agentenbasierten KI-Systeme von Synera sind bereits im Einsatz und bieten Kunden aus der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie der Haushaltsgeräteindustrie und anderen Branchen einen messbaren Mehrwert.
Es beginnt mit den drei folgenden Punkten:
- Identifizieren Sie die Prozesse, die wirklich reif für KI sind.
- Finden Sie die richtige Balance zwischen Automatisierung und agentenbasierten Systemen.
- Streben Sie eine Lösung an, die skalierbar ist und einen messbaren ROI liefert.
Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie dies für Ihre technischen Prozesse umsetzen können.
Warum die meisten KI-Initiativen im Ingenieurwesen ins Stocken geraten
Agentische KI-Systeme unterscheiden sich grundlegend von den Automatisierungstools, mit denen Entwicklerteams bisher gearbeitet haben. Ein regelbasierter Workflow führt jedes Mal dieselbe Abfolge aus, meist innerhalb eines einzigen Tools. Die Ergebnisse werden dann manuell an den nächsten Schritt im Prozess weitergeleitet.
Ein KI-Agent denkt, passt sich an und koordiniert über Tools und Entscheidungen hinweg; er kann eine Simulation durchführen, die Ausgabe interpretieren, den nächsten Schritt festlegen und eine Anomalie melden und das alles ohne menschliches Eingreifen.
Laut der McKinsey-Studie sind die Wahl falscher KI-Anwendungsfälle und der Einsatz von Einzellösungen anstelle einer integrierten Plattform zwei der Hauptgründe dafür, dass ein KI-Pilotprojekt ins Stocken gerät.
Die Entwicklungsteams, die am schnellsten vorankommen, sind nicht diejenigen mit den größten KI-Budgets. Es sind diejenigen, die die richtigen diagnostischen Fragen stellen, bevor sie etwas entwickeln.
Wir stellen Ihnen die Synera-Potenzialanalyse vor
Die Synera Potenzialanalyse ist ein gezielter, aus acht Fragen bestehender Diagnosetest, der für Führungskräfte im Engineering-Bereich konzipiert wurde, die sich ein klares und ehrliches Bild davon machen möchten, wo sich agentische KI in ihre Abläufe einfügt und wo nicht.
Die Bearbeitung dauert weniger als fünf Minuten. Der Test deckt die operativen, wissensbezogenen und strategischen Dimensionen Ihrer Engineering-Workflows ab. Das Ergebnis lässt sich direkt auf den Grad der Automatisierung und die Komplexität der KI-Anwendungen übertragen, die Ihre Prozesse derzeit unterstützen können.
Es gibt keine falschen Antworten. Jede Antwort (Ja, Nein oder Manchmal) gibt uns Aufschluss darüber, wie Ihre Engineering-Prozesse strukturiert sind, wo Reibungspunkte bestehen und wo Synera etwas bewirken kann.
So nutzen Sie die Analyse optimal
Die Anaylse funktioniert am besten, wenn Sie sie mit Blick auf einen bestimmten Prozess angehen und nicht auf Ihre technischen Abläufe im Allgemeinen.
Wählen Sie einen Arbeitsablauf aus, der entweder mühsam, langsam oder strategisch wichtig ist. Ein guter Kandidat ist ein Vorgang, den Ihr Team wiederholt durchführt, an dem mehr als ein Spezialist oder Tool beteiligt ist und der Ergebnisse liefert, die sich direkt auf nachfolgende Entscheidungen auswirken – beispielsweise einen Strukturanalysezyklus, eine Konstruktionsvariante, ein Kostenoptimierungsprojekt oder die Beantwortung einer Lieferantenanfrage.
Wenn man diesen Prozess im Hinterkopf behält, wird jede Frage konkret und beantwortbar, statt abstrakt zu bleiben.
Jetzt zur Synera Potenzialanalyse
Wie sieht ein ausgefülltes Bewertungsformular aus? – Ein ausgearbeitetes Beispiel für eine Antwort auf eine Angebotsanfrage (RFQ)
Um zu veranschaulichen, wie die Bewertung in der Praxis funktioniert, betrachten wir ein typisches Szenario aus dem Automobil- und Luftfahrtbau: die Beantwortung einer Angebotsanfrage für eine Halterung oder ein tragendes Bauteil.
So könnte ein typisches Entwicklerteam die einzelnen Fragen dieses Prozesses beantworten:
Dauern wiederkehrende Arbeitsabläufe regelmäßig Tage oder Wochen? Ja.
Eine vollständige Antwort auf eine Angebotsanfrage, die die Überprüfung der Geometrie, die Einrichtung der FEM-Simulation, die Materialauswahl und die Kostenschätzung umfasst, dauert routinemäßig fünf bis zehn Arbeitstage und erfordert den Einsatz mehrerer Ingenieure und Tools.
Fängt Ihr Team bei jeder Variante bei Null an? Ja.
Jede neue Angebotsanfrage bringt unterschiedliche Geometrien, Lastfälle und Materialbeschränkungen mit sich. Die vorherige Simulationskonfiguration wird, obwohl sie weitgehend ähnlich ist, selten auf strukturierte Weise wiederverwendet.
Können Nachwuchsingenieure komplexe Aufgaben ohne Anleitung durch erfahrene Kollegen ausführen? Manchmal.
Nachwuchsingenieure können einzelne Schritte (z. B. die Vernetzung) bewältigen, aber der gesamte Workflow erfordert einen erfahrenen Ingenieur, der die Ergebnisse interpretiert, Kompromissentscheidungen trifft und Annahmen validiert.
Überträgt Ihr Team Daten manuell zwischen verschiedenen Softwaretools? Ja.
Die Geometriedaten werden aus dem CAD-System übernommen, manuell bereinigt und aufbereitet, in den FE-Solver importiert, die Ergebnisse in Tabellenkalkulationen exportiert und die Kostenschätzungen separat erstellt – oft von verschiedenen Personen unter Verwendung unterschiedlicher Dateiformate.
Sind wichtige Arbeitsabläufe undokumentiert und hängen sie von internem Wissen ab? Manchmal.
Einzelne Ingenieure haben ihre eigenen Vorgehensweisen und Abkürzungen entwickelt. Wenn ein erfahrener Ingenieur nicht verfügbar ist, verlangsamt sich der Prozess erheblich oder es entstehen inkonsistente Ergebnisse.
Könnte die Automatisierung Qualitätsinkonsistenzen erkennen, bevor sie zu Problemen werden? Ja.
Probleme mit der Netzqualität, Fehler bei den Randbedingungen und Materialinkongruenzen werden erst spät im Prozess erkannt, oft nachdem bereits viel Zeit investiert wurde, da es keine automatisierte Validierungsebene gibt.
Müssen mehrere Spezialisten die Arbeit der anderen überprüfen und anpassen? Ja.
Struktur-, Wärme- und Fertigungsingenieure müssen jeweils ihre Zustimmung geben, bevor die Antwort auf die Angebotsanfrage fertiggestellt ist. Die Koordination zwischen diesen Spezialisten ist eine erhebliche Ursache für Verzögerungen.
Würde eine schnellere Angebotserstellung Ihre Wettbewerbsposition weltweit verbessern? Ja.
Eine Verkürzung des Angebotszyklus von zehn auf zwei Tage würde die Erfolgsquote deutlich verbessern und es dem Team ermöglichen, auf mehr Ausschreibungen zu reagieren, ohne zusätzliches Personal einzustellen.
Ergebnis: 6 Antworten mit „Ja“ und 2 mit „Manchmal“.
Dieses Team ist ein gutes Beispiel für einen agentenbasierten KI-Workflow, bei dem ein Team von Agenten von Synera den gesamten Ausschreibungsprozess koordiniert. Diese Agenten übernehmen alle Aufgaben, von der Erfassung der Geometriedaten und der Einrichtung der Simulation bis hin zur Auswertung der Ergebnisse, der Kostenschätzung und der Formatierung der Ausgabedaten. Ihr Ingenieurteam interagiert mit einem übergeordneten Agenten, der die gesamte Pipeline verwaltet, und erhält Ergebnisse in natürlicher Sprache, die es nach Bedarf validieren, hinterfragen oder überarbeiten kann, wobei es die Kontrolle behält, während das System die Ausführung übernimmt.
Was Ihre Punktzahl aussagt
Die Bewertung führt zu einem von drei Ergebnissen, die jeweils einem anderen Ausgangspunkt bei Synera entsprechen:
3 bis 4 „Ja“-Antworten: Ihr Team hat klare Automatisierungspotenziale bei sich wiederholenden, manuellen Prozessen. Die Priorität liegt auf der Standardisierung von Arbeitsabläufen und der Beseitigung von Aufwand beim Datentransfer, um den Ingenieuren Zeit für wertschöpfendere Aufgaben zurückzugeben.
5 bis 6 „Ja“-Antworten: Ihre Prozesse weisen erhebliche Wissensengpässe und Probleme hinsichtlich der Konsistenz auf. Synera kann Expertenwissen in geführte Arbeitsabläufe einbinden, Best Practices automatisch durchsetzen und das Fachwissen Ihrer besten Ingenieure in großem Maßstab verfügbar machen.
7 bis 8 „Ja“-Antworten: Ihre technischen Abläufe eignen sich hervorragend für Multi-Agent-KI-Systeme. Synera kann komplexe, mehrstufige Workflows von Anfang bis Ende orchestrieren – von der Angebotsanfrage bis zur Produktion –, mit Agenten, die Tools koordinieren, Ergebnisse interpretieren und sich an veränderte Eingaben anpassen.
Stellen Sie mit der Synera Potenzialanalyse die richtigen Fragen
Die Fertigungs-, Automobil- und Luftfahrtindustrie stehen vor einer Phase, in der die Geschwindigkeit und Qualität der technischen Ergebnisse zunehmend über die Wettbewerbsposition entscheiden werden. Unternehmen, die bereits jetzt strukturierte, skalierbare KI-Fähigkeiten in ihre technischen Abläufe integrieren, werden einen strukturellen Vorteil erlangen, der sich in den nächsten drei Jahren noch verstärken wird.
Für die Bewertung sind weder ein Business Case noch ein Berater oder eine langwierige interne Prüfung erforderlich. Es reichen fünf Minuten und ein konkreter Prozess, der verbessert werden soll.
Häufig gestellte Fragen zur agentenbasierten KI-Bereitschaft
Wann ist ein technischer Prozess bereit für agentische KI?
Ein technischer Prozess ist bereit für agentische KI, sobald die zugrunde liegenden Arbeitsabläufe dokumentiert sind und interne Prozesse, Wissenssysteme und Best Practices in einem strukturierten, wiederholbaren Format erfasst wurden. Die Automatisierung von Arbeitsabläufen bildet die Grundlage, auf der agentische KI aufbaut, und Synera unterstützt Teams dabei, diese Grundlage zu schaffen, bevor sie mit intelligenten Agenten verbunden wird. Sobald die Arbeitsabläufe eingerichtet sind, ist der Prozess bereit.
Ist agentische KI dasselbe wie Automatisierung?
Automatisierung bildet die Grundlage, da sie den Ablauf eines Prozesses digitalisiert und standardisiert. Agentische KI baut auf dieser Grundlage auf, indem sie die Fähigkeit hinzufügt, über Tools und Prozessschritte hinweg zu denken, sich anzupassen und Entscheidungen zu treffen, ohne an jedem einzelnen Punkt explizit angewiesen zu werden. Stellen Sie sich Automatisierung als das Rückgrat und agentische KI als die Intelligenz vor, die sie anpassungsfähig macht.
Kann agentische KI die Effizienz von Ingenieuren steigern?
Ja, und zwar erheblich. Kunden von Synera berichten von einer Verkürzung der Arbeitsabläufe um bis zu 90 %, wodurch Ingenieure Zeit zurückgewinnen, die zuvor für repetitive Datenaufbereitungen, manuelle Tool-Wechsel und Koordinationsaufgaben aufgewendet wurde. Diese Zeit kann nun für das genutzt werden, wofür Ingenieure am besten geeignet sind: kritische Analysen, Konstruktionsentscheidungen und Innovation.
Welche technischen Arbeitsabläufe profitieren am meisten von agentischer KI?
Workflows, die komplex und nicht-linear sind und mehrere Tools oder Spezialisten einbeziehen, profitieren am meisten, insbesondere wenn der nächste Schritt vom Ergebnis des vorherigen abhängt. Prozesse wie die Beantwortung von Angebotsanfragen, Simulationspipelines und Design-to-Cost-Analysen sind besonders geeignete Kandidaten, vor allem dort, wo das Expertenurteil derzeit Engpässe verursacht.
Wie lange dauert die Implementierung von agentischer KI im Ingenieurwesen?
Eine typische Implementierung dauert sechs bis acht Monate vom ersten Pilotprojekt bis zur produktionsreifen Bereitstellung. Synera beschleunigt diesen Prozess durch praktische Unterstützung durch Customer Success Manager, Solution Engineers und Forward Deployment Engineers sowie durch ein strukturiertes Onboarding über die Synera Academy.
Wie groß muss ein Engineering-Team sein, damit der Einsatz von agentischer KI sinnvoll ist?
Die Teamgröße ist nicht der entscheidende Faktor, sondern der Workflow und die Herausforderungen der Branche. Agentische-KI schafft Mehrwert überall dort, wo Engineering-Prozesse komplex, repetitiv oder von schwer übertragbarem Wissen abhängig sind, unabhängig von der Teamgröße.
