Was Synera auszeichnet: Erkenntnisse aus der Analyse von über 100 KI-Tools für das Ingenieurwesen
Jenseits des Hypes um agentenbasierte KI
Künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (LLM), eine Art von KI, die darauf ausgelegt ist, große Datenmengen zu verstehen und zu analysieren, um menschenähnliche Antworten zu generieren, dominieren die Schlagzeilen und versprechen, jede Branche zu revolutionieren. Aber in der risikoreichen Welt des Ingenieurwesens, in der Präzision, Sicherheit und Zuverlässigkeit unverzichtbar sind, kollidiert der Hype mit der harten Realität.
Während sich die Erzählung des KI-Marktes auf Cloud-Konnektivität und Datenpipelines konzentriert, ist die tatsächliche Ingenieurslandschaft ein fragmentiertes Ökosystem von Punktlösungen, wobei die meisten Anbieter von Ingenieurssoftware sich mit engen, vertikalen Problemen oder isolierten Schritten im Ingenieursprozess befassen, wie z. B. der KI-beschleunigten Designoptimierung. Daraus ergibt sich die zentrale Herausforderung: Wie können Ingenieursunternehmen eine echte, durchgängige agentenbasierte KI-Automatisierung über eine fragmentierte Toolkette hinweg orchestrieren, der es an Datenpipelines mangelt?
Basierend auf einer eingehenden Analyse neuer agentenbasierter KI-Lösungen für Fertigungsunternehmen ist die Antwort nicht das, was die meisten Menschen erwarten.
Die wirkungsvollste agentenbasierte KI für Engineering-Lösungen besteht nicht darin, Ingenieure durch intelligentere KI zu ersetzen. Stattdessen nimmt eine andere, pragmatischere Revolution Gestalt an. Hier sind vier Erkenntnisse, die die wahre Zukunft der KI im Engineering prägen und Pilotversuche von Lösungen unterscheiden, die skalierbaren Wert liefern, um in Märkten zu gewinnen, in denen Geschwindigkeit über Marktanteile entscheidet.
Vier Takeaways:
- Das größte Risiko besteht nicht darin, das falsche Tool zu wählen, sondern daran, am Status quo festzuhalten, während andere mit agentenbasierter KI schneller vorankommen.
- Engineering benötigt präzise und zuverlässige Tools, die strukturierte Schritte befolgen und sich mit der Software verbinden lassen, die die Teams bereits für computergestütztes Design, Engineering, Fertigung (CAx) und Produktlebenszyklusmanagement (PLM) verwenden.
- Die wertvollsten Systeme helfen dabei, Expertenwissen zu erfassen und in wiederverwendbare Prozesse umzuwandeln, die andere anwenden können.
- Suchen Sie nach agentenbasierten KI-Plattformen, die verschiedene Tools miteinander verbinden, um komplette Engineering-Prozesse durchgängig zu automatisieren, ohne Sie an einen einzigen Anbieter zu binden.
1. Welche agentenbasierten KI-Lösungen verwenden Ingenieure?
Der Markt für KI-Agenten im Ingenieurwesen ist noch so neu, dass die größte Herausforderung nicht darin besteht, die falsche KI-Lösung auszuwählen. Es sind vielmehr die festgefahrenen manuellen Prozesse und fragmentierten Werkzeuge des Status quo. Eine weitere Herausforderung ist die mangelnde Klarheit über KI-Agenten, die sich nicht auf Spezialisierungen im Ingenieurwesen konzentrieren und noch keine Ergebnisse in der Produktion für Ingenieurunternehmen geliefert haben. Für Synera bedeutet dies, dass unsere Hauptaufgabe in der Aufklärung des Marktes besteht.
Die Analyse unserer Verkaufsgespräche liefert eine aufschlussreiche Erkenntnis: Wenn Kunden etablierte Anbieter wie Siemens oder Dassault erwähnen, zitieren sie diese nicht als direkte Alternativen. Stattdessen nutzen sie diese bekannten Namen als konzeptionelle Anker, um diese völlig neue Kategorie der KI-Agenten-Engineering-Technologie und die Herausforderungen der Verbindung fragmentierter Softwareprogramme besser zu verstehen.
Angesichts der schieren Heterogenität der anderen in den Gesprächen erwähnten Tools, die von Simulations- und Prozessintegrations- sowie Designoptimierungsplattformen (PIDO) bis hin zu nicht-technischen IT-Automatisierungstools wie Flowise, Microsoft Copilot Studio oder n8n reichen, versuchen Hersteller noch immer, ihre Strategien für agentenbasierte KI zu definieren. Die Daten bestätigen dies: Synera verlor im Jahr 2025 nur 4 % seiner potenziellen Kunden an einen indirekten Wettbewerber.
Der wichtigste „Konkurrent“, den wir sehen, ist Trägheit. Ohne eine klare Strategie haben Unternehmen Schwierigkeiten, ihre Ressourcen oder Visionen aufeinander abzustimmen, um ein agiles Team aufzubauen, und lassen die Initiative daher intern einschlafen.
2. Warum sind deterministische Agenten entscheidend für das Funktionieren agentenbasierter KI im Engineering?
Während die öffentliche Aufmerksamkeit auf generische KI-Agenten und Copiloten gerichtet ist, die Anrufprotokolle und Dokumente für Bereiche wie Callcenter und Rechtsdienstleistungen verarbeiten, erfordert der Ingenieurssektor komplexere Analysen und eine komplexere Tool-Orchestrierung. In einem Bereich, in dem eine Fehleinschätzung katastrophale Folgen haben kann, stellen generische KI oder „eine agentenbasierte Lösung für alle Abteilungen“ ein inakzeptables Risiko dar. Der eigentliche Durchbruch, den Synera auf den Markt gebracht hat, liegt in einem disziplinierteren Ansatz: deterministische KI-Agenten für den Ingenieursbereich.
Diese Agenten sind weniger anfällig für Halluzinationen. Sie fungieren als spezialisierte Koordinatoren, die komplexe Arbeitsabläufe ausführen, indem sie auf bestehende, bewährte Ingenieurstools und Lösungsprogramme zurückgreifen, auf die sich Ingenieure bereits verlassen. Die Agenten übernehmen die Präzision und Validierung der Tools und Methoden, die Ingenieure bereits verwenden, und verbinden gleichzeitig fragmentierte Tools zu einer einzigen automatisierten Struktur über alle Ingenieursbereiche hinweg.
Um in Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben, in denen Kosten- und Geschwindigkeitsdruck zunehmend über den Marktanteil neuer Produkte entscheiden, muss das Ingenieurwesen Prozesse digitalisieren, um die Vorteile der KI zu nutzen: schnelle und kosteneffiziente Skalierbarkeit. Digitale Ingenieure arbeiten einfach schneller, ermöglichen mehr Design-Exploration und erledigen sich wiederholende domänenübergreifende Aufgaben wie Design-to-Cost in wenigen Minuten statt in Tagen oder Wochen. Und sie können kostengünstig geklont werden.
In regulierten Branchen (Automobil, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung) sind deterministische Arbeitsabläufe und die Anbindung an bewährte Tools eine unverzichtbare Strategie für agentenbasierte KI-Lösungen im Ingenieurwesen.
3. Warum ist digitalisiertes Ingenieurswissen der entscheidende strategische Vorteil und nicht die Werkzeuge?
Der nachhaltigste Wettbewerbsvorteil in diesem neuen Markt für agentenbasierte KI ist nicht ein proprietärer Softwarealgorithmus, sondern die Anhäufung von geistigem Eigentum (IP) aus komplexen Prozessen.
Jedes Mal, wenn ein Fachexperte eine agentenbasierte KI-Lösung wie Synera zum Aufbau eines automatisierten Workflows nutzt, wird sein Fachwissen erfasst und in eine wiederverwendbare digitale Ressource umgewandelt.
Im Laufe der Zeit entsteht so eine unschätzbare Bibliothek digitalisierter Experten-Workflows. Das Wissen wird demokratisiert, da diese Workflows Teil der zentralen Betriebsabläufe des Unternehmens werden. Mit dem Wachstum der Synera-Workflow-Bibliothek, die bereits über 100.000 Einträge umfasst, können wir die Amortisationszeit für jeden neuen Kunden verkürzen.
Dieses gesammelte Wissen hilft Synera und unseren Kunden dabei, die Effektivität digitalisierter Engineering-Prozesse kontinuierlich zu optimieren. Dadurch kann unser Serviceteam die Automatisierungsempfehlungen für alle Plattformnutzer verbessern.
4. Warum ist die Herstellerneutralität bei der großflächigen Einführung von agentenbasierter KI wichtig?
Große Software-Suiten von Einzelanbietern wie Altair/Siemens, Synopsys und Dassault haben eine grundlegende Schwäche: Ihr Kerngeschäft besteht darin, Kunden zu binden, und nicht darin, die Tools von Wettbewerbern zu orchestrieren. Diese Einschränkung schafft eine enorme Chance für vernetzte Engineering-Plattformen wie Synera, die als neutrale, herstellerunabhängige Orchestrierungsebene dienen können.
In der Praxis beschränken sich Engineering-Prozesse selten auf eine einzige Software. Sie umfassen zwangsläufig Tools verschiedener Anbieter, beispielsweise die Übertragung eines Entwurfs von CATIA zu ANSYS und anschließend in ein PLM-System. Als unverzichtbare „neutrale Koordinationsschicht” oder „Drehscheibe” automatisiert Synera diese kritischen End-to-End-Workflows, was etablierte Anbieter naturgemäß nicht leisten können.
Ein anschauliches Beispiel ist ein Team von Agenten für Ausschreibungen, bei dem Synera vier spezialisierte Agenten koordiniert, die sich um die Erfassung von Anforderungen, das CAD-Design, die Fertigungsprozessplanung und die Kostenschätzung kümmern und jeweils komplexe Workflows über mehrere Engineering-Tools hinweg ausführen. Das Ergebnis ist eine vollständig automatisierte Ausschreibungsantwort, die innerhalb weniger Stunden fertiggestellt wird, ohne dass manuelle Tool-Übergaben erforderlich sind.
Diese herstellerunabhängige Architektur schafft ein Full-Stack-Ökosystem: Je mehr Kunden die KI-Agentenplattform für das Engineering einsetzen, desto mehr Softwareanbieter werden auf den Marktplatz von Synera gelockt, was wiederum den Wert der Plattform steigert und ihre unverzichtbare, neutrale Position stärkt.
Was ist die eigentliche Herausforderung und der Wert von KI im Ingenieurwesen?
Die wahre Revolution der deterministischen KI besteht darin, dass sie die Probleme bei der Einführung völlig neu definiert. Anstatt regulierte Branchen zu zwingen, eine undurchsichtige Black-Box-KI zu validieren, nutzt Synera die Tools und Prozesse, denen Ingenieure bereits vertrauen. Dadurch verlagert sich die größte Herausforderung für Hersteller von der Vertrauenswürdigkeit der KI hin zur organisatorischen Einführung und zum Änderungsmanagement. Ein weitaus leichter zu überwindendes Hindernis.
Der wahre Wert liegt darin, ein zuverlässiges Framework aufzubauen, mit dem technisches Fachwissen kodifiziert, automatisiert und skaliert werden kann.
Da digitale Ingenieure zu einem vertrauenswürdigen Bindeglied für Organigramme werden, kommt es zu einer Vervielfachung des wertvollsten geistigen Eigentums des Unternehmens: den endgültigen Produktdesigns und den automatisierten Prozessen, die zu ihrer Entstehung beitragen.
Knorr-Bremse gibt einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich ergeben, wenn Ingenieurteams auf diese Weise arbeiten.
Über den Author:
Daniel Siegel ist Mitbegründer und Geschäftsführer von Synera, einem Unternehmen, das die Arbeitsweise von Ingenieuren neu definiert, indem es ihnen hilft, digitale Mitarbeiter zu entwickeln, die wie Menschen denken und zusammenarbeiten. Mit mehr als zwanzig Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und im Ingenieurwesen hat er einigen der weltweit führenden Unternehmen in den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt sowie Konsumgüter dabei geholfen, die Art und Weise, wie Produkte entworfen und hergestellt werden, zu überdenken. Daniel hat in sechs Ländern studiert und bringt eine globale Perspektive in Bezug auf Technologie, Kreativität und Innovation mit. Mit einem Master-Abschluss in Wirtschaft und Ingenieurwesen und einem Nanodegree in Deep Learning verbindet er technisches Fachwissen mit unternehmerischer Vision – angetrieben von einer Mission: jeden Ingenieur zu befähigen, die Zukunft zu gestalten.
