Dieser Artikel ist der erste einer Reihe von Artikeln von Dr. Moritz Maier, CEO von Synera. Er reflektiert darüber, wie Synera agentenbasierte Automatisierung für das Engineering aufgebaut, die Entwicklung der Fahrzeugtechnologie vorangetrieben und sich einem „JARVIS für Ingenieure” angenähert hat.
Es handelt sich um eine Jahresendreflexion aus der Perspektive des CEO. Jahrelang existierten Multi-Agenten-Systeme (MAS) im Ingenieurwesen nur in Forschungsarbeiten und Konferenz-Demos. Sie sahen interessant und vielversprechend aus, wurden aber in der Praxis selten eingesetzt. Im Jahr 2025 änderte sich das.
Multi-Agenten-Systeme begannen, echte Ingenieursarbeit in realen Unternehmensumgebungen zu leisten, mit klaren Verantwortlichkeiten und Rechenschaftspflichten. Zusammen mit Partnern wie BMW, der NASA und AWS haben wir etwas Wesentliches gezeigt. KI-Agenten können mehr als nur logisch denken. Sie können technische Aufgaben in den Bereichen CAD, CAE, Simulation, Kostenanalyse und Dokumentation ausführen.
Synera hat die langfristige Vision, einen JARVIS-ähnlichen Assistenten für Ingenieure zu entwickeln, ähnlich dem, den Ironman zum Bau seines Anzugs verwendet. Im Jahr 2025 wurde diese Vision greifbar.
Dies war kein Moment der Übertreibung. Wir haben nicht nur ein KI-Tool entwickelt. Wir haben eine komplette KI-Engineering-Plattform geschaffen, auf der autonome Agenten zusammenarbeiten, deterministische Aufgaben ausführen und komplexe Arbeitsabläufe koordinieren, die früher nur von Menschen bewältigt werden konnten.
Der Durchbruch, von der Workflow-Automatisierung bis hin zu digitalen Ingenieuren, wurde sowohl in unseren Kundenerfolgen als auch in Branchen-Webinaren dokumentiert, in denen Führungskräfte der NASA, von ARRK Engineering und anderen Unternehmen ihre Erfahrungen aus erster Hand teilen.
Sie können sich das Webinar „Wie man KI-Agenten in Ingenieurteams einsetzt, um einen skalierbaren Wettbewerbsvorteil aufzubauen” ansehen.
Der echte Durchbruch der KI im Ingenieurwesen
Im Jahr 2025 standen generative KI und Sprachmodelle im Mittelpunkt des Interesses. Der eigentliche Sprung im Ingenieurwesen kam jedoch nicht allein durch intelligentere Modelle zustande, sondern durch die Orchestrierung von Werkzeugen. Ingenieurarbeit hängt vom Zusammenspiel vieler Werkzeuge ab. KI-Agenten müssen diese Werkzeuge selbstständig einsetzen und dabei die gleiche Qualität und Präzision liefern, die Ingenieure erwarten.
Die Produktentwicklung verläuft selten linear. Sie ist voller Einschränkungen, Abhängigkeiten und strenger Anforderungen. Wenn etwas fehlschlägt, sind die Auswirkungen verheerend. Ein einzelner Agent kann durch Vorschläge helfen. Wenn jedoch mehrere Agenten zusammenarbeiten, ihre Ergebnisse gegenseitig überprüfen, die Ergebnisse validieren und deterministische Tools auslösen, können sie wirklich entwickeln.
Im Jahr 2025 lieferte Synera das erste produktionsreife Multi-Agenten-System aus, das speziell für das Ingenieurwesen entwickelt wurde.
Diese Agenten können:
- Absichten und Anforderungen des Ingenieurwesens verstehen sowie Ergebnisse mithilfe von Qualitätssicherungsagenten und regelbasierten Prüfungen validieren
- Werkzeuge für den gesamten Entwicklungsprozess auswählen und koordinieren
- Sich in CAD-, PLM-, CAE- und Kalkulationssysteme integrieren, um Ingenieursaufgaben selbstständig auszuführen
The real breakthrough in AI for engineering
In 2025, generative AI and language models received a lot of attention. But the real leap in engineering did not come from smarter models alone. It came from tool orchestration. Engineering work depends on many tools working together. AI agents must use these tools on their own while delivering the same quality and precision engineers expect.
Product development is rarely linear. It is full of constraints, dependencies, and strict requirements. When something fails, the impact is unforgiving. A single agent can help by giving suggestions. But when multiple agents work together, check each other’s results, validate outputs, and trigger deterministic tools, they can truly engineer.
In 2025, Synera shipped the first production-ready multi-agent system built specifically for engineering. These agents can:
- Understand engineering intent and requirements as well as validate results using quality assurance agents and rule-based checks
- Select and coordinate tools across the development process
- Integrate with CAD, PLM, CAE, and costing systems to perform engineering tasks on their own
Dies war wichtig, weil es KI mit der tatsächlichen Funktionsweise des Engineering in Einklang brachte. Außerdem wurden diese Funktionen so gebündelt, dass sie für digitale Ingenieure einfach zu erstellen und zu teilen waren und leistungsstark genug, um in hochleistungsfähigen Engineering Umgebungen ausgeführt zu werden.
Im Moment sind die Synera-KI-Agenten von der Idee zur Realität geworden. Ingenieure begannen, eine neue Frage zu stellen: „Können KI-Agenten mir heute bei meiner eigentlichen Arbeit helfen?“
Beweise für agentenbasierte KI für Ingenieure: Anwendungsfälle, die alle Zweifel ausgeräumt haben.
Im Jahr 2025 machten zwei Anwendungsfälle den Wert digitaler Ingenieure unbestreitbar:
- NASA – Entwurf einer optischen Bank mit Multiagenten
Im Rahmen der Vision „Text-to-Spaceship” der NASA arbeiteten mehrere Agenten gemeinsam an der Konstruktion einer optischen Bank. Diese Aufgabe lässt keinen Spielraum für Unklarheiten. Die Agenten führten gemeinsam die Überprüfung der Einschränkungen, die geometrische Argumentation und die Iteration durch. Dabei handelte es sich nicht um KI-Unterstützung, sondern um digitale Ingenieure, die als Team arbeiteten.
- RFQs – 99,8 % Zeitersparnis
Ein großer Luft- und Raumfahrthersteller reduzierte die Vorbereitung von Ausschreibungen von Wochen auf Minuten. Dies wurde nicht durch Abstriche erreicht. Die Engineering Logik wurde einmal in Synera hinterlegt. Die Digitalingenieure führten sie dann jedes Mal auf die gleiche Weise aus.
Das sind keine Einzelfälle. Sie sind wiederholbar. Bei Synera Connect, unserer Agentur-Engineering-Konferenz im Oktober, hatte sich die Botschaft geändert. Es hieß nicht mehr „wir glauben, dass dies geschehen wird“, sondern „Digital Engineers arbeiten“.
Unsere Kunden erzielten echte Ergebnisse in der Fahrzeugtechnologieentwicklung, und bei vielen Kunden wurden RFQ-Workflows zu einem wiederkehrenden Thema. Diese Prozesse befinden sich an der Schnittstelle zwischen Anforderungen, Tool-Ausführung und Dokumentation. Im Jahr 2025 gab es Fälle, in denen sich Zeitpläne von mehreren Wochen auf Minuten verkürzten. Das spart nicht nur Kosten, sondern verändert auch die Wettbewerbsfähigkeit. Es verändert die Reaktionsgeschwindigkeit eines Unternehmens, wenn sich eine Chance bietet.
CAE-Automatisierung: eine unverzichtbare Grundlage
Und dann gibt es noch das unverzichtbare Element, das Synera seit Jahren motiviert: die CAE-Automatisierung. Wenn sich die Geometrie ändert, wiederholen Ingenieure oft dieselbe Abfolge: Geometrie bereinigen, vernetzen, FE-Simulation verbinden, ausführen, nachbearbeiten und Bericht erstellen. Diese Schritte sind wichtig. Sie sind aber auch anstrengend.
Für Synera bleibt die CAE-Automatisierung ein Eckpfeiler. Sie ist nicht immer auffällig, aber sehr wertvoll – und wenn sie gut funktioniert, gewinnen Ingenieure Zeit, um mehr zu erforschen und echte Innovationen zu entwickeln.
Außerdem hat die Flexibilität zwischen Workflow-Automatisierung und agentenbasierter KI eine wichtige Erkenntnis gebracht: Regelbasierte Workflows haben nach wie vor ihren Platz, um Mehrwert zu schaffen, und die Flexibilität intelligenter digitaler Ingenieure kommt dort zum Tragen, wo komplexe Überlegungen angepasst werden müssen.
Die unbequeme Wahrheit: Die Einführung von KI ist schwieriger als die Entwicklung von KI
Der schwierigste Teil im Jahr 2025 war nicht die Plattform oder die Modelle. Es waren die Menschen.
Prompt Engineering ist eine neue Fähigkeit. Change Management ist keine Option. Ingenieure sind zu Recht skeptisch, denn Präzision ist wichtig.
Wir haben schnell gelernt, dass:
- Leitplanken unerlässlich sind. KI ohne transparente Logik und Validierung funktioniert im Ingenieurwesen nicht.
- Die Befähigung Teil des Produkts ist. Digitale Ingenieure sind nur dann erfolgreich, wenn Teams sehen, wie sie arbeiten, warum sie bestimmte Wege gewählt haben und wie Fehler aufgedeckt werden.
- Menschen an erster Stelle stehen. Planung, Schulung, Kenntnisse im Bereich Prompt Engineering und Change Leadership sind entscheidend.
Digitale Ingenieure sind keine Ersatzkräfte. Sie sind Kollegen. Sie übernehmen die repetitiven Aufgaben, damit menschliche Ingenieure mehr erforschen können.
Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, werden nicht diejenigen mit den meisten Agenten sein. Es werden diejenigen sein, die Agenten in echte, wertschöpfende Arbeit integrieren.
Über den Autor:
Dr. Moritz Maier ist CEO und Mitbegründer von Synera. Schon früh faszinierte ihn die Verbindung zwischen Technologie und Unternehmertum – mit 16 gründete er sein erstes Unternehmen. Sein Weg führte ihn später über wissenschaftliche Forschung und Beratung zu der zentralen Frage, die ihn bis heute antreibt: Wie können Ingenieure durch Automatisierung intelligenter arbeiten – statt nur schneller? Mit einem Doktortitel in Produktentwicklungsprozessen und Erfahrung in generativem Design, additiver Fertigung und Prozessautomatisierung arbeitet er nun an der Vision digitaler Ingenieure: KI-Agenten, die technische Entwicklungsteams unterstützen und ihnen mehr Raum für Innovationen geben.
Sein Ansatz: Die Technologie sollte sich anpassen, nicht umgekehrt – nur dann kann sie den Menschen im Ingenieursalltag wirklich helfen.
