Ihre Studie zeigt, dass Elektrokonstrukteure rund 40 Prozent ihrer Arbeitszeit für Routineaufgaben aufwenden. Wie verändert künstliche Intelligenz den Alltag im Schaltschrank-Engineering konkret und wo liegen die größten kurzfristigen Produktivitätsgewinne?
Der größte kurzfristige Nutzen der KI liegt weniger in spektakulären neuen Mega-Features, sondern schlicht darin, dem Konstrukteur täglich wertvolle Zeit zurückzugeben. Tätigkeiten wie die Komponentensuche, das Pflegen von Artikeldaten oder das manuelle Aktualisieren von Dokumentationen erzeugen kaum zusätzliche Wertschöpfung und summieren sich im Monat schnell zu ganzen Tagen. Genau hier greift die KI sofort ein: Sie erzeugt automatisch Listen aus vorhandenen Projektdaten, schlägt kontextbezogen passende Makros vor und prüft Projekte in Sekunden auf Inkonsistenzen. Neben diesen klassischen Erleichterungen bietet die Technologie vor allem aber einen entscheidenden Vorteil: Es müssen nicht erst wochenlang komplexe Regeln oder Konfiguratoren aufgebaut werden. Erste Messungen zeigen bei Routineaufgaben wie der Materialgenerierung oder Fehlerprüfung Zeitersparnisse von über 90 Prozent. Unsere Kunden berichten, dass ihre gesamten Engineering-Projekte dadurch um satte 50 Prozent schneller werden.
Die Studie spricht vom Wandel ‚vom Zeichner zum Orchestrator‘. Welche Kompetenzen benötigen Konstrukteure, wenn KI die Routinen übernimmt und der Mensch stärker die Rolle des Systemarchitekten einnimmt? Technisches Fachwissen wird nicht weniger sondern eher wichtiger, verschiebt sich aber auf eine andere Ebene. Statt Symbole zu platzieren und Linien zu ziehen, definiert der Konstrukteur künftig die Systemarchitektur, die Randbedingungen und die Qualitätskriterien. Das ist der Wandel vom Instrumentalisten zum Dirigenten. Der Konstrukteur spielt nicht mehr jedes Instrument selbst, sondern orchestriert intelligente KI-Agenten. Neben dem tiefen Systemverständnis gewinnt eine neue Form der ‚Engineering-Kommunikation‘ an Bedeutung: Wer Anforderungen und funktionale Zusammenhänge präzise in natürlicher Sprache ausdrücken kann, wird mit modernen Systemen um ein Vielfaches produktiver arbeiten. Das ist die Zukunft – wir nennen das konsequent ‚Engineering Intelligence‘. Viele Unternehmen kämpfen mit dem drohenden Verlust von Erfahrungswissen. Kann KI dieses Wissen tatsächlich dauerhaft sichern und neuen Mitarbeitenden zugänglich machen?
Ja, sie kann einen wesentlichen Beitrag leisten, allerdings unter einer wichtigen Voraussetzung: Das Wissen muss im System leben. Klassische CAD-Systeme speichern traditionell nur das Endergebnis – also den Schaltplan. Die logische Begründung hinter einer Entscheidung – beispielsweise der Verwendung bestimmter Komponenten – geht meist verloren. Eine moderne Engineering-Intelligence-Plattform verknüpft dagegen historische Projektdaten, Standards und unternehmensspezifische Regeln im Hintergrund. Neue Mitarbeiter können das System dann im Dialog fragen, warum eine bestimmte Lösung vor drei Jahren gewählt wurde. Das Wissen wird so kontextbezogen nutzbar, statt in Archiven zu verstauben. Die Grenze liegt natürlich bei der Datenqualität: Veraltete oder widersprüchliche Infos werden durch KI nicht automatisch richtig. Die technische Verantwortung wie auch die finale Governance bleiben daher immer beim Menschen.
Ihre Studie unterscheidet zwischen klassischen KI-Assistenten und echten ‚AI-native‘-Plattformen. Woran erkennen Unternehmen, ob eine Lösung tatsächlich tiefgreifende ‚Engineering Intelligence‘ bietet oder lediglich ein bestehendes CAD-System mit einem Copiloten ergänzt wurde?
Ein klassischer KI-Assistent – oft als Copilot bezeichnet – wird lediglich an eine bestehende Anwendung angeflanscht. Er beschleunigt die Bedienung oder fasst Hilfetexte zusammen, verändert aber den Kernprozess nicht: Der Mensch konstruiert weiterhin manuell, die KI assistiert nur. Bei einer AI-native-Engineering-Plattform hingegen wird die KI zu einer mitdenkenden Instanz, die technische Zusammenhänge versteht und aktiv an der Lösung mitwirkt. Der Anwender beschreibt zunehmend die Aufgabe, und das System entwickelt Teile der Lösung mit. Unternehmen, die im Auswahlprozess stehen, sollten daher den Hype beiseite schieben und ganz konkrete Fragen stellen: Arbeitet die KI direkt mit dem aktiven Projektkontext oder greift sie nur auf statische Hilfetexte zu? Ist sie bereits voll in der Anwendung integriert und für den Anwender im Alltag nutzbar? Und vor allem: Versteht sie logische Funktionen und technische Beziehungen oder einfach nur Text? Nur wenn diese Kriterien erfüllt sind, spricht man von echter Engineering Intelligence, die einen zukunftsfähigen Entwicklungspfad aufzeigt.
