Ein Ingenieur, der über einen modernen Programmierassistenten verfügt, kann an einem Nachmittag eine Verbindung zu einer API oder einem MCP herstellen, eine Datei auswerten und ein Ergebnis liefern. Wenn so schnell etwas entsteht, das wie ein funktionsfähiges Werkzeug aussieht, erscheint der Instinkt, eine agentenbasierte KI für den ingenieurtechnischen Bereich intern zu entwickeln, nicht nur vernünftig, sondern geradezu naheliegend. Für CIOs und VPs of Engineering in der Fertigungsindustrie, die entscheiden müssen, womit sich ihre Teams in den nächsten zwei Jahren beschäftigen sollen, verdient dieser Instinkt eine ernsthafte Abwägung.
Dies ist ein Leitfaden, der Ihnen dabei helfen soll, diese Entscheidung fundiert zu treffen: Wo die Entwicklung einer agentenbasierten KI für den technischen Einsatz tatsächlich Vorteile bringt, wo sie Ihnen insgeheim Kosten verursacht und welche Fragen den Unterschied zwischen einem schnell auf die Beine gestellten Prototyp und einem System ausmachen, das Ihr Unternehmen auch in drei Jahren noch ohne versteckte Kosten betreiben kann.
Warum „Wir bauen Agenten einfach selbst" für die Engineering-Automatisierung plötzlich sinnvoll klingt
Während des größten Teils des letzten Jahrzehnts bedeutete die Automatisierung eines Konstruktionsworkflows, echte Software zu entwickeln und zu warten. Das war so kostspielig, dass der Kauf einer Automatisierungsplattform für viele Hersteller die Standardlösung war.
Vibe Coding hat die Ausgangssituation verändert. Ein Design-, Simulations- oder Kalkulationsingenieur kann jetzt in einfacher Sprache beschreiben, was er will, und in Minuten funktionierenden Code zurückbekommen. Die Hürde für den ersten Automatisierungsprototyp ist gefallen. Die neue Frage, die jeder Führungskraft in der Fertigung und im Ingenieurwesen derzeit in der einen oder anderen Form gestellt wird, lautet: Wenn mein Team achtzig Prozent davon selbst entwickeln kann, warum sollten wir dann für eine agentenbasierte KI-Plattform bezahlen?
Das ist eine berechtigte Frage. Und doch sind die Fragen, die die Leute als Erstes stellen, und die Fragen, die sie stellen sollten, nicht immer dieselben. Auf den heutigen Märkten, auf denen der technische Wettbewerbsvorteil darüber entscheidet, welche Hersteller im nächsten Jahr erfolgreich sein werden, wird die genaue Abwägung der Frage „Selbst entwickeln oder zukaufen?“ zu einer strategischen Notwendigkeit.
Das ehrliche Argument für den Eigenbau von Agenten im Hardware-Engineering
Ein maßgeschneidertes Tool wie Claude Code und andere Vibe-Coding-Tools kann hier genau das Richtige sein. Wenn Sie eine Lösung speziell für einen bestimmten Workflow entwickeln, können Sie diese präzise auf diesen Workflow zuschneiden – ganz ohne die Kompromisse, die eine Plattform eines Drittanbieters eingehen muss, um globale Teams und Tausende von Automatisierungen zu bedienen.
Bei einem klar definierten Auftrag, der kein Verständnis für Geometrien erfordert, lässt sich der erste Prototyp schnell, kostengünstig und genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten erstellen. Mit ChatGPT, Gemini und Claude Code kann ein versierter Ingenieur innerhalb weniger Tage, manchmal sogar innerhalb weniger Stunden, eine funktionsfähige Automatisierung auf die Beine stellen.
Sie behalten die volle Kontrolle über das geistige Eigentum (IP), das in die Automatisierungsplanung und die Roadmap eingeflossen ist. Es entstehen keine neuen Systeme, wenn die Entwickler bereits im Unternehmen vorhandene Technologien nutzen, und Sie sind nicht vom Zeitplan eines Anbieters abhängig, um weitere Agenten einzuführen. Für Hersteller, die ihre Konstruktionsmethoden als zentrales geistiges Eigentum betrachten, ist dieses Maß an Kontrolle von entscheidender Bedeutung.
Die 80 %, die innerhalb einer Woche geliefert werden, und die 20 %, bei denen dies nicht der Fall ist
Die gefährlichste Zahl in der technischen Automatisierung im Do-it-yourself-Bereich ist 80 %. Es ist die Zahl, die ein Projekt bereits als abgeschlossen erscheinen lässt, obwohl es gerade erst begonnen hat.
Die verbleibenden 20 % umfassen alles, was dafür sorgt, dass die Automatisierung einen Skalierbarkeitstest und eine unternehmensweite Einführung übersteht:
- Zuverlässigkeit und Fehlerbehandlung, wenn ein CAD-Modell die Automatisierung durch eine Variante oder eine Eingabekombination unterbricht, die der Autor des Skripts nicht vorgesehen hatte
- Multi-User-Zugang und Berechtigungen
- Versionskontrolle und Prüfpfade für regulierte Arbeit
- Integrationspflege bei jeder neuen API-Version von CAD-, Simulations- oder anderen Anbietern
- Deployment auf konformer Infrastruktur
- Übertragung vom persönlichen Workflow eines einzelnen Ingenieurs auf den Standardprozess einer Abteilung – und zwar wiederholt für jede Automatisierung
- Services zur Beschleunigung der Time-to-Value und zur Überbrückung von Engpässen in überlasteten Entwicklungsteams
Diese letzten 20 % sind der größte Teil des Aufwands.
Wenn Sie eine spezielle Aufgabe automatisieren müssen, die nicht geschäftskritisch ist, ist es oft die richtige Entscheidung, diese selbst zu entwickeln. Wenn Sie bereits die nächsten zehn, zwanzig oder fünfzig Workflows dahinter erkennen können, entwickeln Sie keine Automatisierung, sondern die nächste Generation der technischen Infrastruktur. Sind Ihre Hardware-Ingenieure die richtigen Personen, um Software zu entwickeln?
Ein Prototyp, der auf einem Laptop läuft, ist etwas völlig anderes als ein Produktionssystem, von dem die gesamte Forschungs- und Entwicklungsorganisation abhängt. Formulieren Sie die Frage „Selbst entwickeln oder kaufen?“ nicht mehr als „Können wir es entwickeln?“, sondern als „Sollten wir es weiterbetreiben?“
5 Fragen, die Sie stellen sollten, bevor Sie sich für den Eigenbau entscheiden
Hier ist ein Rahmenkonzept, das Sie bei jeder Entscheidung zur Automatisierung im Ingenieurwesen anwenden können:
- Wer pflegt die Integrationen? Die Automatisierung im Ingenieurwesen steht und fällt mit der Anbindung an CAD-, CAE-, ERP- und PLM-Systeme, und diese Anbieter ändern ihre APIs. Wer eine solche Lösung aufbaut, muss sich für immer um deren Wartung kümmern. Fragen Sie sich, wer in Ihrem Team diese Aufgabe übernehmen wird und welche anderen Aufgaben dafür zurückgestellt werden müssen, um die nötige Zeit dafür zu schaffen.
- Was passiert, wenn die Person, die es gebaut hat, geht? Ein brillanter Ingenieur schreibt ein Skript, das einen kritischen Workflow automatisiert. Es funktioniert. Dann wird er befördert, wechselt das Projekt oder verlässt das Unternehmen – und niemand hat die Zeit oder die Fähigkeiten, dreitausend Zeilen Code mit hartkodierten Pfaden zu debuggen. Vibe-Coded-Skripte sind persönlich. Um sie zukunftssicher zu machen, muss das darin enthaltene Wissen organisatorisch strukturiert, sichtbar und übertragbar sein.
- Wie wichtig ist die Automatisierung für Ihr Unternehmen – muss sie gesteuert werden oder reicht es aus, wenn sie einfach läuft? Ein persönliches Hilfswerkzeug muss funktionieren. Ein System, das in den laufenden Ingenieursbetrieb eingreift, benötigt Berechtigungen, Prüfpfade und eine sichere Bereitstellung, die den Anforderungen der IT und der Compliance gerecht wird, und die Ergebnisse der Automatisierung müssen nachvollziehbar, wiederholbar und präzise sein. Wenn die Antwort „Governance“ lautet, dann entscheiden Sie sich dafür, eine agentenbasierte KI-Plattform aufzubauen, und nicht dafür, einfach nur Skripte zu programmieren.
- Werden Foundation-Modelle das im nächsten Jahr obsolet machen? Es ist verlockend anzunehmen, dass die großen Sprachmodelle das Problem der Automatisierung im Ingenieurwesen einfach lösen werden. Sie machen rasante Fortschritte bei der Codegenerierung und der Analyse von Texten und Bildern. Doch die Automatisierung im Ingenieurwesen erfordert zudem eine deterministische Ausführung (man kann eine Komponente nicht auf der Grundlage eines probabilistischen Ergebnisses ausliefern), räumliches Denken in Bezug auf 3D-Geometrie, die Beibehaltung des Zustands über stundenlange Hochleistungsrechenaufträge (HPC) hinweg sowie einen geregelten Zugriff auf Tools in der gesamten Unternehmens-IT. Das sind Plattformfähigkeiten, keine Modellfähigkeiten.
- Was kostet das über drei Jahre? Die Lizenz- und Nutzungskosten der Plattform sind die sichtbaren Zahlen. Die unsichtbaren Kosten: Die Entwicklung eines einzigen maßgeschneiderten Workflows erfordert monatelange Arbeit durch erfahrene Ingenieure, gefolgt von kontinuierlicher Wartung, wenn sich APIs ändern und neue Nutzer hinzukommen, und schließlich einem Neuanfang für den nächsten Workflow. Jede Stunde, die Ihre besten Ingenieure mit der Wartung der Software-Infrastruktur verbringen, ist eine Stunde, in der sie nicht die Hardware-Entwicklung betreiben, die nur sie leisten können. Lassen Sie uns das einmal beziffern: Ein Synera-Kunde sparte 2 € pro Einheit bei einer Komponente, die 800.000 Mal pro Jahr produziert wird – das entspricht einer jährlichen Einsparung von 1,6 Mio. €. Das ist der Gewinn, auf den Sie verzichten, wenn Ihr F&E-Team damit beschäftigt ist, eine „Do-it-yourself“-Automatisierung aufzubauen, anstatt eine fertige Plattform zu nutzen.
Wo eine agentenbasierte KI-Plattform für das Engineering ihren Platz verdient
Entwicklungsabteilungen bei Herstellern aus den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Unterhaltungselektronik und Haushaltsgeräte sehen sich mit fragmentierten Toolchains über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg, Hunderten oder sogar Tausenden von Arbeitsabläufen sowie strengen branchenspezifischen Compliance-Standards konfrontiert.
Genau für dieses Umfeld wurde Synera entwickelt: agentenbasierte KI für den Ingenieurbereich, die CAD-, CAE-, Kalkulations- und PLM-Tools miteinander verbindet – mit einem Team von Agenten, die präzise Entwicklungsaufgaben ausführen und dabei Ihre Methoden und Ihr geistiges Eigentum berücksichtigen.
Die Automatisierung im Ingenieurwesen erfordert eine präzise Ausführung, da man eine Komponente nicht auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeitssimulationen ausliefern kann und ein besseres Grundmodell allein weder Geometrien korrigiert, noch Netzmodelle erstellt, noch präzise Simulationen durchführt, noch wiederholbare Ergebnisse garantiert.
Der Unterschied zeigt sich in den Daten und in dem, was die Plattform möglich macht:
Einen genaueren Blick darauf, wie eine agentische KI-Plattform für das Engineering in der Praxis funktioniert, bieten Syneras Beiträge zu skalierbaren agentischen Systemen für das Engineering und die IMS-Gear-Videos: 99 % schnellere RFQ mit agentischer KI.
Worum es bei der Entscheidung „Selbst entwickeln oder kaufen“ wirklich geht
Bei dieser Entscheidung geht es nicht darum, ob Ihre Ingenieure das umsetzen können. Natürlich können sie das. Mit den heutigen Grundmodellen können sie Prototypen von Agenten schneller als je zuvor entwickeln. Die Entscheidung lautet vielmehr: Wollen Sie, dass sie die nächsten zwei Jahre damit verbringen, die Integrationen zu warten und skalierbaren Anwendungsfällen hinterherzujagen, oder sollen sie sich auf die technische Entwicklung konzentrieren, die nur sie leisten können, und Produkte entwickeln, die nach Ihren Qualitätsstandards wirklich einzigartig sind?
Agentische KI für die Engineering Infrastruktur soll überlastete F&E-Teams entlasten und nicht, indem sie diese still und leise mit der Softwareentwicklung ablenkt, deren Opportunitätskosten Ihren Wettbewerbsvorteil untergraben.
Möchten Sie sehen, wie das in der Praxis aussieht? Lesen Sie, wie Airbus, NASA, BMW, SEAT und IMS Gear die Build-vs.-Buy-Entscheidung getroffen haben und was ihre Teams jetzt tun: Erkunden Sie die Kundengeschichten.
About the Author:
Daniel Siegel
Chief Product Officer
Daniel Siegel ist Mitbegründer und Geschäftsführer von Synera, einem Unternehmen, das die Arbeitsweise von Ingenieuren neu definiert, indem es ihnen hilft, digitale Mitarbeiter zu entwickeln, die wie Menschen denken und zusammenarbeiten. Mit mehr als zwanzig Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und im Ingenieurwesen hat er einigen der weltweit führenden Unternehmen in den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt sowie Konsumgüter dabei geholfen, die Art und Weise, wie Produkte entworfen und hergestellt werden, zu überdenken. Daniel hat in sechs Ländern studiert und bringt eine globale Perspektive in Bezug auf Technologie, Kreativität und Innovation mit. Mit einem Master-Abschluss in Wirtschaft und Ingenieurwesen und einem Nanodegree in Deep Learning verbindet er technisches Fachwissen mit unternehmerischer Vision – angetrieben von einer Mission: jeden Ingenieur zu befähigen, die Zukunft zu gestalten.
