WSK-CEO Dr. Axel Zein erläutert, warum WSK KI in die Elektrokonstruktion integriert hat: Steigende technische Komplexität, mehr Normen und Dokumentationsaufwand sowie Fachkräftemangel lassen sich mit reiner Prozessoptimierung nicht mehr auffangen. Ziel sei deshalb, Produktivität und Qualität im Engineering gleichzeitig zu erhöhen.
WSK habe KI nicht als Zusatzfunktion, sondern als integralen Bestandteil der Plattform entwickelt – mit Transparenz, kontrollierbaren Ergebnissen und Datenhoheit beim Kunden, besonders dort, wo Normen und Haftung eine Rolle spielen. Von der Idee bis zur marktfähigen Lösung Electrics AI vergingen rund 18 Monate; der Hauptaufwand lag weniger in den Algorithmen als in der verantwortungsvollen Einbettung in reale Workflows. Externe Förderung gab es nicht, die Entwicklung erfolgte aus eigener Kraft und im engen Austausch mit Anwendern.
Als größte Herausforderungen nennt Zein die klare Abgrenzung, was KI leisten darf und was bewusst beim Menschen bleiben muss, sowie die Notwendigkeit sauberer, strukturierter Engineering-Daten. Aktuell bringt KI vor allem Nutzen durch Automatisierung repetitiver Aufgaben, Wissensnutzung und Unterstützung nachgelagerter Prozesse (z. B. Schaltschrankbau, Dokumentation). Perspektivisch sieht WSK agentenbasierte Workflows, in denen Ingenieure Ziele vorgeben und KI operative Schritte ausführt und Rückfragen stellt.
Bei der Akzeptanz beobachtet WSK: Skepsis sinkt schnell, sobald Anwender den praktischen Nutzen sehen und die Kontrolle beim Menschen bleibt. Regional gebe es Unterschiede – in den USA steht Produktivitätssteigerung im Fokus, in Deutschland/Europa eher Datensicherheit und Verlässlichkeit. WSK positioniert sich als Pionier mit einer „KI-nativen“ Elektroengineering-Plattform statt eines einzelnen KI-Features. Politisch wünscht sich Zein mehr Mut zur Transformation, weniger Detailregulierung und schnelleres Handeln bei Technologie, Bildung und Fachkräften.
* Diese Inhalte wurden mithilfe von Künstlicher Intelligenz erstellt und können Fehler enthalten.
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Haben europäische Software-Anbieter im Vergleich zu ihren amerikanischen und asiatischen Marktbegleitern grundsätzlich höhere Hindernisse bei der Integration von künstlicher Intelligenz in ihre Tools zu überwinden? Etwa aufgrund strengerer Datenschutzregeln?
Europa ist zweifellos vorsichtiger – manchmal zu vorsichtig. Und deshalb sind die meisten europäischen Unternehmen bei KI im Hintertreffen. Gleichzeitig halte ich diese Skepsis im industriellen Umfeld manchmal für berechtigt. Engineering ist sicherheitsrelevant, haftungsrelevant und normengeprägt. Wer hier mit Black-Box-KI arbeitet, verspielt Vertrauen. Unser Ansatz ist: Tempo, volle Transparenz, Datenhoheit beim Kunden und KI dort, wo sie kontrollierbar ist.
Was zählte sonst zu Ihren größten Herausforderungen bei der Entwicklung einer gebrauchsfähigen Lösung?
Die größte Herausforderung war nicht die Technik, sondern die Anwendungsfälle und die Abgrenzung. Zu entscheiden, was KI tun darf und was bewusst beim Menschen bleiben muss. Engineering lebt von Erfahrung, Verantwortung und Kontext. KI muss diese Arbeit unterstützen, nicht ersetzen. Zudem ist eine saubere Datenbasis essenziell. Ohne strukturierte, konsistente Engineering-Daten bleibt jede KI Spielerei.
Was kann KI auf dem Gebiet der Elektroplanung derzeit für die Anwender leisten, und welche Potenziale sehen Sie für die Zukunft?
Heute liegt der größte Nutzen in der Automatisierung repetitiver Aufgaben, der Nutzung von vorhandenem Wissen und der Ableitung nachgelagerter Prozesse – etwa im Schaltschrankbau oder in der Dokumentation. Für die Zukunft sehe ich den größten Hebel in agentenbasierten Workflows: Der Ingenieur definiert Ziele und Randbedingungen, die KI arbeitet operative Schritte ab und stellt Rückfragen. Das verändert die Rolle des Konstrukteurs grundlegend – hin zum Steuernden und Bewertenden.
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