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Agentic AI im Engineering: Anforderungen intelligenter validieren
Die Validierung von Anforderungen gehört zu den anspruchsvollsten und fehleranfälligsten Aufgaben im Engineering – insbesondere in regulierten Branchen. Klassische Copiloten können beim Formulieren unterstützen, scheitern jedoch oft an Kontext, Nachverfolgbarkeit und regulatorischer Konformität. In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie Agentic AI – wie in Plattformen wie AroAgent – die Validierung in einen intelligenten, integrierten und proaktiven Prozess verwandelt.
Die Herausforderung bei der Anforderungsvalidierung
Im Engineering bedeutet Validierung weit mehr als die Überprüfung von Grammatik oder Struktur. Es geht darum, sicherzustellen, dass jede Anforderung:
1. Klar formuliert und testbar ist.
2. Mit relevanten Risiken, Vorschriften und Funktionen verknüpft ist.
3. Von allen Stakeholdern freigegeben wurde.
4. In allen Systemen aktuell gehalten und bis zur Umsetzung rückverfolgbar ist.
In sicherheitskritischen Bereichen wie Medizintechnik oder Automobilindustrie sind diese Anforderungen nicht optional – sie sind verpflichtend und werden geprüft. Dennoch erfolgt die Validierung meist manuell, ist anfällig für menschliche Fehler und nur schwer skalierbar.
Was ein Copilot leisten kann – und was nicht
KI-Copiloten, die auf großen Sprachmodellen basieren, können:
1. Anforderungen formulieren helfen.
2. Verbesserungsvorschläge zur Formulierung liefern.
3. Unklare oder mehrdeutige Begriffe identifizieren.
Doch wenn es über Sprache hinausgeht, stoßen Copiloten an Grenzen. Sie können z. B. nicht:
1. Anforderungen über Änderungsverläufe und Systemgrenzen hinweg nachverfolgen.
2. Duplikate oder widersprüchliche Anforderungen erkennen.
3. Übereinstimmung mit früherem regulatorischen Feedback prüfen.
4. Verknüpfte Risiken und Gegenmaßnahmen korrekt validieren.
Kurz gesagt: Copiloten helfen beim Schreiben – nicht bei der technischen Validierung oder Compliance.
WUSSTEN SIE SCHON?
Die meisten Validierungsfehler betreffen nicht den Wortlaut der Anforderungen – sondern deren Verbindungen zu anderen Systemeigenschaften. Genau hier zeigt Agentic AI ihre Stärke: Sie beherrscht nicht nur Inhalte, sondern auch Komplexität.
Was eine Agentic AI anders macht
Eine Agentic AI wie AroAgent übernimmt Verantwortung für das Ergebnis – nicht nur für den Text.
So arbeitet ein intelligenter Agent mit einer neuen Anforderung:
1. Proaktive Validierung
Der Agent prüft automatisch Konformität mit regulatorischen Vorlagen, internen Qualitätsrichtlinien und Formatstandards – ohne explizite Anweisung.
2. Abhängigkeitsanalyse
Er analysiert verknüpfte Anforderungen, Designvorgaben, Risiken und Tests – und identifiziert Inkonsistenzen oder Lücken.
3. Änderungsverfolgung
Bei Änderungen an bestehenden Anforderungen erkennt der Agent die Differenzen, informiert Beteiligte und prüft mögliche Auswirkungen.
4. Compliance-Prüfung
Die Konformität mit Normen wie ISO 13485 oder ASPICE wird validiert – unter Einbeziehung früherer Audit-Hinweise.
5. Stakeholder-Abstimmung
Der Agent erstellt automatisch eine Validierungsübersicht und verteilt sie an die zuständigen Prüfer – inklusive lückenloser Dokumentation.
6. Aktualisierung des Digital Threads
Nach Freigabe werden Rückverfolgbarkeiten im PLM- oder ALM-System automatisch aktualisiert – für einen durchgängigen digitalen Faden.
EXPERTENTIPP
Automatisierung ersetzt keine menschliche Prüfung – sie ergänzt sie intelligent. Mit Agentic AI behalten Ingenieur:innen die Kontrolle, erhalten aber systemgestützte Unterstützung bei Abhängigkeiten, Optimierungsvorschlägen und frühzeitiger Fehlererkennung.
Copilot vs. Agentic AI: Unterstützung vs. Ausführung
Bei der Validierung komplexer Anforderungen bieten klassische Copiloten lediglich Textunterstützung. Eine echte Ausführung erfordert jedoch Kontextverständnis, regulatorische Logik und die Fähigkeit, systemübergreifend zu handeln. Die folgende Grafik zeigt den Unterschied in der Validierungslogik.
Ergebnisse: Weniger Fehler, schnellere Freigaben
In realen Projekten mit Agentic AI konnten folgende Verbesserungen erzielt werden:
1. Validierungsfehler wurden um bis zu 60 % reduziert.
2. Prüfzyklen verkürzten sich um 30–50 %.
3. Compliance-Dokumentation wurde automatisiert aktualisiert – weniger Aufwand bei Audits.
Am wichtigsten jedoch: Ingenieur:innen äußerten deutlich mehr Vertrauen in die Validität der Anforderungen – nicht nur in deren Formulierung.
Lernen Sie AroAgent kennen: Agentic AI für den Engineering-Alltag
AroAgent ist kein Konzept – sondern ein real einsetzbarer Agent, entwickelt für die konkreten Anforderungen im Engineering. Von der Validierung über Compliance-Prüfung bis hin zur Traceability-Absicherung: AroAgent agiert in Ihrer Toolchain, erkennt Änderungen, unterstützt Stakeholder und hält den Digital Thread aktuell – autonom, aber transparent.
Ob bei Designvorgaben für Medizinprodukte, funktionalen Sicherheitsanforderungen im Fahrzeug oder teamübergreifenden Reviews – AroAgent sorgt dafür, dass jeder Schritt nachvollziehbar, prüfbar und regelkonform ist.
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