KI spart Zeit und Kosten Mit KI-Agenten zu mehr Effizienz im Engineering

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Entwicklung und Einsatz von KI haben in den letzten Jahren stetig zugenommen. Mit KI-Agenten ist eine neue Generation generativer KI-Technologien entstanden, die vor allem zum effizienten Einsatz im Engineering beitragen kann.

Ingenieure stehen in der Produktentwicklung und insbesondere in der Automobilbranche unter steigendem Druck, komplexere Anforderungen in kürzerer Zeit und kosteneffizienter zu bewältigen. Der Einsatz von KI-Agenten bzw. ganzen Multi-Agenten-Systemen kann hier der Schlüssel zu einer automatisierten Produktentwicklung sein und Ingenieuren die Arbeit erheblich erleichtern. Auf diese Weise können deutsche Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit bewahren und ausbauen, insbesondere im Vergleich zur chinesischen Konkurrenz, die bestrebt ist, noch schneller und kostengünstiger zu produzieren.
 Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Anwendungen zeichnen sich Agenten durch ihre Autonomie und Proaktivität aus. Sie können eigenständig Entscheidungen treffen, miteinander agieren und so verschiedene Aufgaben zielgerichtet koordinieren. Eine neue Studie von SnapLogic bestätigt den Trend: Deutsche Unternehmen investieren durchschnittlich 2,6 Millionen Euro in die Implementierung von KI-Agenten-Systemen – mehr als in Großbritannien oder den USA. Ziel der Implementierung ist es, nicht nur Zeit und Kosten zu sparen, sondern auch Effizienz und Produktivität zu steigern.

1. Zielsetzung: Den Einsatz von KI-Agenten strategisch planen

Bevor ein Unternehmen in KI-Agenten-Systeme investiert, ist eine klare Zieldefinition unerlässlich. Es reicht nicht, solche Agenten einzuführen, weil es gerade modern ist. Vielmehr sollten spezifische Herausforderungen identifiziert werden, die damit adressiert werden können. Ingenieuren muss eine nahtlose Integration mit Tools wie CAD-Systemen und anderen Engineering-Plattformen möglich sein. Dies ermöglicht ihnen ihre bestehenden Tools zu nutzen und zusätzlich von KI-basierten Erkenntnisse zu profitieren.

2. Realistische Bereitschaftsanalyse: Sind wir wirklich vorbereitet?

Die Implementierung von KI-Agenten setzt mehr voraus als nur die reine Anschaffung der Technologie. Die Bereitschaft eines Unternehmens ist nicht einfach nur vorhanden oder nicht, sondern kann unterschiedliche Entwicklungsstufen haben. Eine entscheidende Voraussetzung ist die Datengrundlage, da diese Agenten Zugang zu strukturierten, qualitativ hochwertigen Daten benötigen, während in vielen Unternehmen Informationen fragmentiert vorliegen. Zudem ist eine klare Prozessdokumentation erforderlich, denn für eine erfolgreiche Automatisierung müssen Prozesse präzise definiert sein – gerade im Engineering existieren jedoch häufig informelle Vorgehensweisen.
 Die technische Integration stellt eine weitere Herausforderung dar, weil Multi-Agenten mit bestehenden Systemen wie ERP, PLM oder CAx nahtlos interagieren müssen. Nicht zuletzt spielen Sicherheit und Compliance eine zentrale Rolle, besonders in regulierten Branchen, wo KI-Agenten strengen Anforderungen genügen müssen und Fragen des Datenschutzes sowie der Verantwortlichkeit vorab zu klären sind. Werden diese Voraussetzungen berücksichtigt, ist es sinnvoll, mit der Implementierung eines KI-Agenten zu starten und diese dann auf ein Multi-Agenten-System auszuweiten.

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Fortschrittliche KI-Agenten einfach erstellen und einsetzen

3. Mensch-Maschine-Kollaboration und Governance

Die größte Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschine. Während technische Aspekte oft im Vordergrund stehen, entscheidet letztendlich die organisatorische Integration über Erfolg oder Misserfolg. Um effektiv mit KI-Agenten zusammenzuarbeiten, benötigen Mitarbeiter neue Kompetenzen, darunter technisches Verständnis und die Fähigkeit, Aufgaben sinnvoll zu delegieren. Ein solides Governance-Framework für KI-Agenten sollte Richtlinien zur ethischen Nutzung, klare Verantwortlichkeiten und Transparenz umfassen. Trotz der zunehmenden Autonomie der KI-Agenten bleibt die menschliche Kontrolle zentral, da die letzte Entscheidungsinstanz beim Menschen liegen muss.

4. Praktische Einsatzmöglichkeiten im Engineering

Es gibt einige Prozesse, die Ingenieure erheblich Zeit kosten – Aufgaben, die leicht von KI-Agenten übernommen werden können:- Automatisierung repetitiver Dokumentationsprozesse: KI-Agenten können sich wiederholende Aufgaben übernehmen, wie etwa Datenanalyse und Berichterstellung, wodurch Ingenieure mehr Zeit für komplexere und kreative Aufgaben haben.- Optimierung von Designs: Durch die Simulation verschiedener Szenarien und die Analyse großer Datenmengen können KI-Agenten optimale Designlösungen identifizieren und die Designzykluszeit verkürzen.- Intelligente Verknüpfung von Anforderungen und Testfällen- Autonome Überwachung von Qualitätsparametern
- Kosteneffizienz: Die Automatisierung und Optimierung von Prozessen durch KI-Agenten führt zu einer Reduzierung der Betriebskosten und einer effizienteren Ressourcennutzung.

5. Von Einzelagenten zu intelligenten Multi-Agenten-System

Der eigentliche Fortschritt liegt im Zusammenspiel mehrerer spezialisierter Agenten in Multi-Agenten-Systemen. Hier spricht man auch von KI-Orchestrierung, dem Prozess mehrere spezialisierte KI-Agenten innerhalb eines Multi-Agentensystems zu koordinieren. Ein solches Ökosystem könnte im Engineering Anforderungs-, Design-, Simulations-, Test- und Dokumentationsagenten umfassen. Die Interaktion dieser Agenten eröffnet neue Möglichkeiten der Prozessoptimierung, erhöht aber auch die Komplexität erheblich. Die Zukunft liegt in hybriden Systemen, in denen Menschen und KI-Agenten komplementär zusammenarbeiten.

Nutzen von KI-Agenten liegt in der richtigen Anwendung

KI-Agenten bieten enormes Potenzial zur Effizienzsteigerung, wenn sie frühzeitig gezielt eingesetzt werden. Der entscheidende Erfolgsfaktor liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der sorgfältigen Integration in bestehende Prozesse und Strukturen. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert klare Zielsetzung, realistische Bereitschaftsbewertung, durchdachte Governance und kontinuierliche Mitarbeiterentwicklung. Für Unternehmen, die diesen Weg konsequent gehen, stellen KI-Agenten bereits jetzt einen signifikanten Wettbewerbsvorteil dar. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem ausgewogenen Ansatz, der KI-Agenten als das begreift, was sie wirklich sind: leistungsstarke Tools, deren Mehrwert sich nur dann entfaltet, wenn sie gezielt und kontextgerecht eingesetzt werden.

Dr.-Ing. Moritz Maier ist Mitgründer und Geschäftsführer von Synera.