Steigerung der technischen Effizienz:Agentische KI von der Einführung bis zur Wirkung in der Praxis

Wie sich die Agenten-KI von technischen Pilotprojekten zu realen Auswirkungen in simulationsgesteuerten Design-Workflows entwickelt.

Von Steven Laine

Agentische KI und Automatisierung bergen ein enormes Potenzial für die Bewältigung technischer Aufgaben, die vom Simulationsaufbau über die Entwurfserkundung bis hin zu einer Reihe anderer arbeitsintensiver manueller Vorgänge reichen. In einer Zeit, in der der Druck wächst, die Effizienz zu steigern, mehr zu produzieren und generell schneller zu sein und gleichzeitig kosteneffizient zu bleiben, sind diese Agenten für viele ein willkommener Anblick.

Daher stellen Unternehmen aller Branchen hohe Erwartungen an die Agenten-KI, um signifikante Ergebnisse zu liefern. Tatsächlich ergab eine aktuelle Umfrage unter Führungskräften im Ingenieurwesen, dass 93 % von KI Produktivitätssteigerungen erwarten und 30 % von sehr hohen Steigerungen ausgehen.

Aber die schiere Spannung und das Potenzial der Agenten-KI führen nicht unbedingt zu einem Ergebnis, das in irgendeiner sinnvollen Weise gesehen werden kann. Trotz aller Begeisterung und erfolgreicher Pilotprojekte besteht derzeit eine beträchtliche Lücke zwischen der Einführung und den Ergebnissen, die echte Wirkung erzielen.

Während die Erwartungen an Produktivitätssteigerungen bei Ingenieuren nahezu universell sind, haben die realen Ergebnisse nicht mitgehalten. Nur 3 % der befragten Ingenieure geben an, dass sie heute erhebliche Auswirkungen erzielt haben.

Um diese Lücke zu schließen, ist mehr erforderlich, als nur bestehende Tools mit intelligenten Funktionen zu ergänzen. Vielmehr müssen Ingenieure der direkten Einbettung von Agenten-KI in technische Arbeitsabläufe Priorität einräumen, um die Transparenz zu erhöhen, die Kontrolle zu wahren und eine höhere Produktivität zu ermöglichen.

Agentische KI konfiguriert und führt Simulationsworkflows aus, während Ingenieure die Aufsicht und Kontrolle behalten.

Engineering-Erfolg hängt von Vertrauen und Kontrolle ab

In vielen Unternehmensfunktionen wird die Einführung von KI durch Verbesserungen der Geschwindigkeit oder Kosteneffizienz gerechtfertigt. Das Ingenieurwesen steht jedoch vor komplexeren Überlegungen. Für Ingenieure können viele Entscheidungen Auswirkungen auf die körperliche Leistungsfähigkeit, Sicherheit und langfristige Zuverlässigkeit haben, was bedeutet, dass die Konsequenzen über einfache Produktivitätskennzahlen hinausgehen.

Vor diesem Hintergrund wird deutlich, warum KI-Systeme einen höheren Schwellenwert erreichen müssen. Agentische KI kann komplexe Prozesse autonom planen und ausführen, aber das allein ist nicht der Schlüssel zu einer echten Wirkung. Ingenieure benötigen immer noch Klarheit darüber, wie Agenten Entscheidungen treffen, z. B. über die Auswahl physikalischer Modelle, die Definition von Randbedingungen oder die Bewertung von Ergebnissen. Wenn diese Schritte nicht sichtbar sind, schwindet das Vertrauen und die Akzeptanz kann sich verlangsamen.

Erfolgreiche Organisationen positionieren agentische KI als Kooperationspartner und nicht als autonomen Entscheidungsträger. Das bedeutet, den Überblick über Annahmen und Parameter zu behalten, während der Agent die Ausführung verwaltet. Transparente Arbeitsabläufe geben Teams die Möglichkeit, Zwischenschritte zu überprüfen, Ergebnisse zu validieren und Empfehlungen bei Bedarf zu überschreiben. Dieses Gleichgewicht trägt zur Wahrung der Verantwortlichkeit bei und steht im Einklang mit etablierten technischen Praktiken, insbesondere in regulierten oder sicherheitskritischen Umgebungen, in denen Erklärbarkeit unerlässlich ist.

Mit Transparenz und Kontrolle kann KI zu einem zuverlässigen Mitwirkenden und nicht zu einer Quelle der Unsicherheit werden.

Automatisierung mit technischer Absicht

Bei der Entscheidung für die Einführung agentischer KI und Automatisierung kommt es häufig auf die Produktivität an, und Ingenieure sind in dieser Hinsicht nicht anders. Agentic AI führt ein adaptiveres Betriebsmodell ein, das sich auf die Technik statt auf einen festen Satz von Anweisungen konzentriert. Insbesondere bei der simulationsgetriebenen Entwicklung wird viel Zeit für die Erstellung von Modellen aufgewendet statt für die Interpretation von Ergebnissen. Ingenieure müssen Randbedingungen definieren, physikalische Modelle auswählen, Löser konfigurieren und Parameterstudien einrichten. Alle diese Aufgaben sind wichtig, aber auch repetitiv und fehleranfällig.

KI-Agenten, die für Engineering-Workflows entwickelt wurden, können Ziele in einen ausführbaren Prozess übersetzen. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, die Leistung über Designvarianten hinweg zu bewerten, kann ein Agent Simulationen konfigurieren, Parameter-Sweeps verwalten und Ergebnisse innerhalb eines bestimmten Rahmens organisieren. Wenn sich die Eingaben dann im Laufe der Zeit weiterentwickeln, können die Arbeitsabläufe entsprechend angepasst werden, sodass Ingenieure Ziele verfeinern können, ohne sie neu erstellen zu müssen.

Im Laufe der Zeit können Teams durch diese Verschiebung weniger Zeit mit der Einrichtung und mehr mit Analyse, Interpretation und Designverfeinerung verbringen. Die von Führungskräften seit langem erwarteten Produktivitätssteigerungen werden wahrscheinlicher eintreten, wenn KI die zeitintensivsten Teile von Simulationsabläufen unterstützt und gleichzeitig die Aufsicht von Experten behält.

KI-gestützte Simulationsagenten automatisieren die Einrichtung und Analyse, um die Untersuchung technischer Entwürfe zu beschleunigen.

Designexploration frühzeitig erweitern

Agentische KI erweitert auch die Möglichkeiten im Frühstadium des Designs. Cloud-native Simulationsplattformen ermöglichen in Kombination mit KI-Agenten die parallele Koordinierung einer Vielzahl von Simulationen. Bei Integration in physikbasierte KI-Modelle beschleunigt diese Funktion die Analyse von Kompromissen und zeigt Leistungstrends rechtzeitig auf, um die Designrichtung zu beeinflussen, anstatt als Endstadium der Verifizierung zu fungieren.

Für Ingenieure, die in Branchen arbeiten, in denen physikalische Tests kostspielig oder unpraktisch sind, kann diese erweiterte Erkundung von großem Wert sein. Teams können das Strömungsverhalten oder die Strukturreaktion unter verschiedenen Bedingungen bewerten, ohne mehrere Prototypen bauen zu müssen.

Frühere Erkenntnisse tragen dazu bei, nachgelagerte Risiken zu reduzieren. Mit fortschreitenden Projekten steigen die Kosten für Änderungen, und Neugestaltungen in einer späten Phase können Zeitpläne verzögern und die Budgets belasten. Die Ausweitung der Exploration von Anfang an unterstützt eine fundiertere Entscheidungsfindung und verringert die Wahrscheinlichkeit späterer Überarbeitungen.

Dennoch hängt die Erzielung konsistenter Ergebnisse zwischen Teams oft von mehr als nur technischen Fähigkeiten ab.

Der Sprung von der Absicht zur Wirkung

Führungskräfte im Ingenieurwesen gehen überwiegend davon aus, dass KI bedeutende Produktivitätssteigerungen ermöglicht, doch nur ein kleiner Prozentsatz hat die größten Auswirkungen erkannt. Die Lücke scheint nicht auf einen Mangel an Potenzial zurückzuführen zu sein, sondern auf die Herausforderung einer disziplinierten Umsetzung in großem Maßstab.

Organisationen, die diese Lücke schließen möchten, können von der Konzentration auf drei Bereiche profitieren. Die Einbettung von Transparenz und Kontrolle in KI-gesteuerte Arbeitsabläufe trägt zum Aufbau von Vertrauen bei. Durch die Abstimmung der Agenten-KI auf zentrale technische Aufgaben wie Simulationsaufbau und Designexploration wird Relevanz sichergestellt. Durch die Investition in eine zentralisierte Infrastruktur, die Skalierbarkeit unterstützt, können Erkenntnisse und Arbeitsabläufe wiederverwendet statt neu erstellt werden.

Durch die Zusammenführung dieser Elemente wird die Agenten-KI zu einer vertrauenswürdigen Erweiterung des Engineering-Teams, die die Validierung beschleunigt, die Erkundung erweitert und die Entscheidungsfindung stärkt, ohne die operative Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Durch die Schaffung der Grundlage für die Einführung von KI können Unternehmen den Sprung von der Erwartung hin zu messbaren Ergebnissen schaffen.

Über den Autor:
Steve Lainé ist Director of Solution Engineering bei SimScale. Er verfügt über ein technisches Fundament mit einem Master-Abschluss in Maschinenbau und einem Ph.D. in Materialwissenschaften. Steve verfügt über 13 Jahre branchenrelevante Erfahrung in den Bereichen Luft- und Raumfahrtdesign und technische Simulation.