Next Level Engineering: KI-Agenten im Einsatz

Besonders in komplexen, regulierten Branchen wie dem Maschinenbau, der Automobilindustrie oder der Luft- und Raumfahrt ist diese Transformation nicht weniger als ein Paradigmenwechsel: Statt isolierter Prozesse entstehen zunehmend vernetzte, lernfähige Systeme, die Komplexität beherrschbar machen, repetitive Aufgaben automatisieren und menschliche Entwicklungsteams gezielt entlasten.

Von der Automatisierung zur Assistenz

KI im Engineering ist kein neues Thema. Doch mit dem Konzept der Agentic AI – also autonom agierender, kontextsensitiver Softwareagenten – verändert sich der Anspruch grundlegend. Statt einzelne Arbeitsschritte zu automatisieren, verstehen und begleiten KI-Agenten heute vollständige Prozesse. Sie lernen aus Daten, interpretieren Zusammenhänge, generieren Vorschläge und agieren entlang definierter Ziele.

Dabei ersetzen sie den Menschen nicht, sondern unterstützen ihn dort, wo klassische Methoden an Grenzen stoßen: bei der Analyse komplexer Systemarchitekturen, der Bewertung von Varianten, der Einhaltung regulatorischer Anforderungen oder dem Management unzähliger Konfigurationsstände (Bild 1). Agentic Engineering bedeutet deshalb nicht Automatisierung im klassischen Sinne, sondern eine neue Form der digitalen Assistenz: integriert, nachvollziehbar und erweiterbar.

Warum neue Lösungen gebraucht werden

Die Anforderungen an Engineering-Teams steigen kontinuierlich: Mehr Produktvarianten, kürzere Innovationszyklen, höhere regulatorische Hürden und wachsende Erwartungen an Qualität und Individualisierung führen dazu, dass klassische Workflows immer häufiger überfordert sind. Besonders im Kontext des Software-Defined Vehicle (SDV) wird deutlich, wie sehr moderne Entwicklung heute von Daten, Schnittstellen und Updatefähigkeit geprägt ist.

Doch genau hier liegt die Schwachstelle: Viele Entwicklungsprozesse beruhen noch immer auf dokumentenbasierten Freigaben, manuellen Prüfprozessen und unzureichend verknüpften Tools. Das Resultat sind Medienbrüche, Versionskonflikte, lange Feedbackschleifen und letztlich langsame, fehleranfällige Innovation.

Agentic AI als Antwort auf die Engineering-Krise

KI-Agenten bieten die Möglichkeit, diese Probleme systematisch anzugehen. In modernen PLM-, ALM- und CAD-Umgebungen übernehmen sie neue Rollen. Sie analysieren Anforderungen, Testberichte oder Konfigurationsstände und erkennen dabei Muster, die auf Risiken, Chancen oder notwendige Anpassungen hinweisen. Daraus leiten sie Handlungsempfehlungen ab, priorisieren Aufgaben oder zeigen potenzielle Zielkonflikte auf.

In modellbasierten Engineering-Umgebungen wie MBSE (Model-Based Systems Engineering) analysieren KI-Systeme Designoptionen, simulieren deren Auswirkungen auf Performance, Compliance und Kosten, noch bevor ein physischer Prototyp entsteht. So lassen sich Iterationszyklen verkürzen und Risiken frühzeitig erkennen.

In dynamischen Entwicklungsprojekten bewerten Agenten automatisch, wie sich geplante Änderungen auf bestehende Anforderungen, Komponenten oder Tests auswirken. Sie schlagen Umsetzungswege vor und bewerten regulatorische Risiken, was eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützt. Gerade bei sicherheitskritischen Systemen wie Fahrzeugen oder Flugzeugen ist eine lückenlose Rückverfolgbarkeit essenziell. KI-Agenten prüfen, ob neue Konfigurationen genehmigungsfähig sind, welche Standards betroffen sind und ob Nachweise vollständig dokumentiert sind. So sparen sie Zeit und Ressourcen. 

Intelligent Product Lifecycle als Basis

Damit KI-Agenten effektiv arbeiten können, benötigen sie eine konsistente Datenbasis. Genau hier kommt der Intelligent Product Lifecycle (IPL) ins Spiel – eine durchgängige, semantisch strukturierte Datenarchitektur, die alle relevanten Informationen über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts hinweg verknüpft. Vom ersten Anforderungsdokument bis zur Stilllegung, vom Softwarestand bis zur Wartungshistorie: IPL schafft die Voraussetzungen dafür, dass KI nicht nur lokal, sondern systemisch wirken kann.

IPL ermöglicht automatisierte Rückverfolgbarkeit und Versionierung. Es schafft Transparenz über Abteilungs- und Toolgrenzen hinweg und stellt kontextsensitive Assistenz durch KI-Agenten sicher. Darüber hinaus erlaubt er schnelle, auditierbare Entscheidungen in regulatorischen Prozessen – ein entscheidender Vorteil in sicherheitskritischen Branchen.

Praxisbeispiele aus der Industrie

Die Potenziale von Agentic AI im Engineering sind längst keine Vision mehr, denn sie finden bereits Anwendung. Einige Beispiele zeigen die konkrete Umsetzung:

• In der Entwicklung von Steuergeräten analysieren KI-Agenten in der Automobilindustrie automatisch die Konsistenz zwischen Softwareversionen, Anforderungen und Testfällen. Bei BMW etwa kommt KI zum Einsatz, um Variantenkombinationen automatisiert auf Plausibilität und Zulassungsfähigkeit zu prüfen.
• In der Kabelfertigung der Luft- und Raumfahrt identifizieren KI-Systeme Unregelmäßigkeiten bei Farbe, Isolierung oder Durchmesser und gleichen diese Informationen in Echtzeit mit dem digitalen Zwilling des Produkts ab. Dadurch werden Fehler frühzeitig erkannt und behoben.
• Im Maschinenbau, etwa im Kunststoffspritzguss, verkürzen KI-basierte Validierungstools die Zahl der nötigen Iterationen bis zur Serienreife um bis zu 40 Prozent. Auch hier zeigt sich: KI-Agenten verbessern Qualität, Geschwindigkeit und Ressourceneinsatz signifikant.

Engineering neu gedacht: Der Mensch als Orchestrator

Mit der Einführung von KI-Agenten verändert sich auch das Rollenverständnis in Engineering-Teams. Konstrukteure, Systemarchitekten oder Testmanager werden zunehmend zu Orchestratoren digitaler Prozesse: Sie definieren Regeln, pflegen semantische Modelle, trainieren Agenten und interpretieren deren Empfehlungen im Gesamtkontext.

Diese neue Rolle verlangt mehr als klassische Engineering-Kompetenz. Gefragt sind systemisches Denken und Domänenwissen, ein souveräner Umgang mit Daten und Tools sowie die Fähigkeit zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Nur so kann das volle Potenzial agentenbasierter Unterstützung ausgeschöpft werden.

Vertrauen und Nachvollziehbarkeit als Erfolgsfaktor

Ein zentraler Punkt für die Akzeptanz von KI im Engineering ist Transparenz. Entscheidungen von KI-Agenten müssen nachvollziehbar und prüfbar sein, sowohl für Entwickler als auch für Auditoren und Management. Ein transparenter IPL, klare Regelwerke und versionierte Entscheidungsbäume sind hier essenziell.

Nur wenn Agentic AI nicht als Black Box, sondern als erklärbare, dokumentierte Unterstützung verstanden wird, kann sie in sicherheits- und qualitätskritischen Bereichen breit eingesetzt werden.

Fazit: Zukunft ist Zusammenarbeit

Agentic Engineering ist mehr als ein technischer Trend. Es ist ein struktureller Wandel in der Art, wie Produkte entwickelt, validiert und gepflegt werden. Wer heute KI-Agenten in seine Toolchain integriert, schafft nicht nur mehr Effizienz, sondern legt die Grundlage für skalierbare, resiliente und zukunftsfähige Entwicklungsprozesse.

Die nächste Generation digitaler Produktentwicklung ist nicht autonom, sondern KI-unterstützt. Sie verbindet das Beste aus beiden Welten: die Präzision von Maschinen mit der Kreativität und Verantwortung menschlicher Ingenieure. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, werden nicht nur schneller – sie werden besser. Und das ist am Ende die eigentliche Revolution: Engineering wird wieder zum Ort echter Innovation.