Der nächste Schritt in der Engineering-Intelligenz

Mit der zunehmenden Integration von KI in Engineering-Workflows werden die Grenzen bisheriger Werkzeuge – insbesondere von Copiloten – immer deutlicher. Code schreiben, Vorschläge machen oder Dokumente zusammenfassen reicht nicht mehr aus. Das Ingenieurwesen benötigt KI, die Ziele versteht, sich an den Kontext anpasst, mit Systemen interagiert und aktiv handelt – statt nur Vorschläge zu liefern.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die über passive Assistenz hinausgehen. Statt auf Eingaben zu warten und einzelne Ergebnisse zu liefern, handeln diese Agenten eigenständig innerhalb vorgegebener Rahmen, verfolgen konkrete Engineering-Ziele und passen sich kontinuierlich an ihre Umgebung und den Kontext an.

Im Gegensatz zu Copiloten unterstützt Agentic AI den Nutzer nicht nur – sie arbeitet kollaborativ über Systeme, Tools und Prozesse hinweg.

Fünf Merkmale, die AI-Agenten definieren

Agentic AI vereint Fähigkeiten, die sie speziell für komplexe Domänen wie das Ingenieurwesen wesentlich leistungsfähiger machen:

1. Zielorientiertes Verhalten

Agenten reagieren nicht nur – sie verfolgen klare Ziele. Ob es um die Überprüfung der Nachverfolgbarkeit einer Produktfreigabe oder die Erstellung von Testplänen bei sich ändernden Anforderungen geht – sie handeln mit Zweck und Absicht.

2. Werkzeugnutzung jenseits von Sprache

Agenten interagieren mit echten Engineering-Tools – PLM, ALM, Simulationsumgebungen – nicht nur mit textbasierten Eingaben. Sie können Aktionen ausführen, wie das Aktualisieren von Anforderungsstatus oder das Abrufen von Testergebnissen.

3. Mehrstufige Aufgabenausführung

Copiloten arbeiten Schritt für Schritt. Agenten planen und führen komplexe Abläufe aus: zum Beispiel Designauswirkungen analysieren, Bericht erstellen, relevante Teams informieren und verbundene Tests anstoßen.

4. Gedächtnis und Kontextbewusstsein

Agenten speichern vergangene Entscheidungen, verstehen historische Daten und passen ihr Verhalten kontextabhängig an – essenziell für Nachverfolgbarkeit, Compliance und Designiteration.

5. Gesteuerte Autonomie

Agenten agieren unter menschlicher Aufsicht. Sie arbeiten innerhalb definierter Grenzen eigenständig und sicher – als verlässliche Teammitglieder, nicht als Ersatz.

Copilot vs. Agentic AI: Was unterscheidet sie?

Während KI-Copiloten bereits hilfreiche Automatisierungen für spezifische Engineering-Aufgaben bieten, sind sie durch ihre reaktiven und rein sprachbasierten Funktionen begrenzt. Agentic AI hingegen führt ein autonomes, zielgerichtetes Assistenzmodell ein. Die folgende Gegenüberstellung zeigt die Unterschiede in Umfang, Funktionalität und Wirkung.

Warum das Ingenieurwesen Agentic AI braucht

Engineering bedeutet nicht nur Lösungen zu schaffen – sondern dies in strukturierten, regulierten und auditierbaren Rahmen. Diese Anforderungen stellen besondere Bedingungen an KI-Systeme. Hier stoßen klassische Copiloten an ihre Grenzen. Agentic AI erfüllt diese Anforderungen durch:

1. Prozessorientierte Arbeit erfordert zielgerichtete KI. Engineering-Aufgaben folgen festen Abläufen – vom Konzept bis zur Verifikation. Agenten verstehen Endziele und verfolgen diese eigenständig.

2. Compliance und Nachverfolgbarkeit benötigen tiefe Werkzeugintegration. Ingenieure arbeiten mit PLM-, ALM- und Compliance-Systemen. Agenten interagieren direkt mit diesen Tools – nicht nur unterstützend von außen.

3. Versionierung und Sicherheit basieren auf Gedächtnis. Entscheidungen im Engineering hängen oft von früheren Handlungen ab – was wann warum geändert wurde. Agenten mit persistentem Gedächtnis erhalten diesen Kontext.

4. Auditierbare Prozesse erfordern Erklärbarkeit. Jede Handlung muss nachvollziehbar sein. Agenten protokollieren ihre Entscheidungsgründe und Ergebnisse für maximale Transparenz.

5. Standards verlangen kontrollierte Autonomie. Ob ISO, FDA oder interne Regeln – Automatisierung muss definierte Grenzen respektieren. Agenten agieren autonom, aber sicher innerhalb dieser Vorgaben. Agenten agieren unter menschlicher Aufsicht.

Agentic AI ist keine bloße Weiterentwicklung – sie ist unverzichtbar für modernes Engineering. Sie passt sich der Arbeitsweise, Zusammenarbeit und Compliance im komplexen Umfeld optimal an.

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