In den vergangenen zwei Jahren pendelte die Debatte über künstliche Intelligenz größtenteils zwischen Chips, Infrastruktur und Foundation Models. Investoren steckten Kapital in Halbleiterunternehmen, Regierungen lieferten sich ein Rennen um Rechenkapazitäten, und die Börsen suchten nach Europas Antwort auf die KI-Giganten des Silicon Valley. All das sind wichtige Teile der Debatte, doch für sich genommen greifen sie zu kurz: Sie übersehen, wo die nächste Phase der Wertschöpfung stattfinden wird.
Europas größte KI-Chance liegt in den industriellen Stärken, die der Kontinent über Jahrzehnte aufgebaut hat. Von Airbus und BMW bis Siemens und Bosch bestand Europas Wettbewerbsvorteil stets darin, ingenieurtechnisches Wissen in die physischen Systeme, Infrastrukturen und Produkte zu übersetzen, die das Rückgrat der Weltwirtschaft bilden. Die Aufgabe besteht nun darin, diesen Vorteil zu verstärken, indem KI in die Engineering-Workflows eingebettet wird, in denen diese Produkte entstehen: um Produktivität freizusetzen, Wissen zu bewahren und Innovation skalierbar zu beschleunigen. Heute steht dieser Vorteil unter Druck.
Der globale Wettbewerb verschärft sich. Produktentwicklungszyklen werden kürzer. Erfahrene Ingenieure gehen schneller in den Ruhestand, als sie ersetzt werden können. In ganz Europa stehen Hersteller einer wachsenden Fachkräftelücke und einem Kostendruck gegenüber, die sowohl die Produktivität als auch die langfristige Wettbewerbsfähigkeit bedrohen. KI kann das ändern, aber nur, wenn sie über das Experimentieren hinausgeht und in die Workflows gelangt, in denen Engineering-Arbeit tatsächlich stattfindet.
Und so entsteht eine neue Kategorie: agentische KI für das Engineering.
Digitale Kollegen, die handeln, statt Copilots, die beraten
Über weite Strecken der KI-Ära lag der Fokus auf Systemen, die Menschen bei der Arbeit unterstützen. Sie liefern Informationen, erzeugen Inhalte und geben Empfehlungen. So wertvoll diese Fähigkeiten sind, die Last der Ausführung bleibt beim Menschen.
Die nächste KI-Generation ist anders. Im Engineering bringt sie hervor, was wir digitale Kollegen nennen, JARVIS für Ingenieure: spezialisierte Agenten, die Arbeit ausführen und nicht nur analysieren. Statt den nächsten Schritt vorzuschlagen, können sie Workflows verschlanken, indem sie Defeaturing, Oberflächenerkennung und Vernetzung (Meshing) übernehmen, Simulationen durchführen, die Designexploration automatisieren, komplette Angebotsprozesse (Request for Quotation, RFQ) abwickeln, Kostenanalysen erstellen und komplexe Abläufe über den gesamten Engineering-Softwarestack hinweg koordinieren.
Dieser Wandel verändert die Rolle der Ingenieure. Statt Stunden damit zu verbringen, Daten zwischen getrennten Systemen hin- und herzuschieben oder Routineaufgaben zu wiederholen, übernehmen Ingenieure die Steuerung immer leistungsfähigerer Teams von KI-Agenten, die wie Kollegen agieren. Engineering-Wissen ist nicht länger in einzelnen Köpfen oder Tausenden von Richtliniendokumenten gefangen, sondern in digitalisierte Prozesse eingebettet, die wiederholbar und skalierbar sind und kontinuierlich über den gesamten Produktentwicklungszyklus laufen können.
Entscheidend ist, dass diese agentischen Systeme in den Umgebungen arbeiten müssen, in denen Engineering-Arbeit stattfindet. Für Hersteller ist geistiges Eigentum (Intellectual Property, IP) oft das wertvollste Gut, weshalb Vertrauen, Transparenz und Kontrolle nicht verhandelbar sind. Das gilt besonders in stark regulierten Branchen wie der Automobilindustrie, der Luftfahrt und der Konsumgüterindustrie. Genau deshalb lässt sich diese neue Kategorie nicht einfach an bestehende KI-Copilots anfügen. Sie muss sicher bereitgestellt werden, häufig On-Premises, wobei jede Aktion der Agenten überprüfbar und jede Entscheidung nachvollziehbar ist.
Die Ergebnisse sind bereits sichtbar. BMW verkürzte einen Konstruktionsprozess von drei Wochen auf zwei Minuten. Airbus komprimierte einen Ausschreibungsprozess von 50 Stunden auf sieben Minuten. IMS Gear senkte die Zeit bis zum Angebot um 99 %, von mehreren Wochen auf zehn Minuten. Branchenübergreifend verwandeln Unternehmen Monate an Engineering-Koordination in Stunden der Ausführung und bewahren zugleich das Wissen, das sonst mit den in den Ruhestand gehenden Ingenieuren verloren ginge.
Deshalb reichen die Auswirkungen weit über die Produktivität hinaus. Engineering-Wissen ließ sich historisch nur schwer erfassen und noch schwerer skalieren. Während sich der Fachkräftemangel in ganz Europa verschärft, werden jene Organisationen erfolgreich sein, die jahrzehntelang gesammelte Expertise in Systeme überführen können, die sich bereitstellen, wiederverwenden und kontinuierlich verbessern lassen. Agentische KI für das Engineering bietet einen Weg, genau das zu erreichen.
Warum agentische KI für das Engineering? Warum jetzt?
Europe's industrial future, the opportunity is not simply AI adoption; it is whether AI can strengthen the engineering capabilities that have long underpinned Europe's competitive advantage. At the policy level, the EU's emerging AI and industrial strategies are explicitly framed around technological sovereignty, competitiveness and the public interest, using regulation and targeted investment to keep advanced industrial capabilities and high-value jobs inside the Union.Für Investoren mit Blick auf Europas industrielle Zukunft besteht die Chance nicht einfach in der Einführung von KI. Es geht darum, ob KI die Engineering-Fähigkeiten stärken kann, die Europas Wettbewerbsvorteil seit Langem tragen. Auf politischer Ebene sind die entstehenden KI- und Industriestrategien der EU ausdrücklich auf technologische Souveränität, Wettbewerbsfähigkeit und das Gemeinwohl ausgerichtet. Mit Regulierung und gezielten Investitionen sollen fortschrittliche industrielle Fähigkeiten und hochwertige Arbeitsplätze in der Union gehalten werden.
Jahrzehntelang konkurrierten europäische Hersteller über Qualität, Leistung und Engineering-Innovation. Heute stehen sie an allen drei Fronten unter Druck. Globale Wettbewerber schließen die Qualitätslücke, agieren dabei schneller und zu geringeren Kosten und zwingen die Industrieführer, neue Wege zu finden, um Wissen zu bewahren, Entwicklungszyklen zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern. Zugleich steigen die Investitionen in die Luftfahrt- und Verteidigungsindustrie rasant und schaffen einen Auftragsbestand, dessen Abarbeitung mit den heutigen Engineering- und Produktionsprozessen Jahrzehnte dauern würde.
Aus Sicht von DTCF hat sich ein klares Muster herausgebildet. Die Unternehmen, die echten Wert aus KI schöpfen, sind jene, die KI als digitale Kollegen in die Workflows einbetten, in denen Produkte entworfen, entwickelt und auf den Markt gebracht werden. Was diesen Moment besonders macht, ist das Zusammentreffen zweier Kräfte: ein beispielloser Druck auf Europas industrielle Basis, mit weniger mehr zu erreichen, und eine wachsende Nachfrage der Führungsteams nach KI-Initiativen, die messbare operative Ergebnisse liefern statt experimenteller Pilotprojekte.
Das stärkste Signal ist die Akzeptanz selbst. Ingenieure sind bekanntermaßen schwer für neue Software zu gewinnen, und doch integrieren Unternehmen wie BMW, Volvo, MAN Truck & Bus, Brose, Stihl, Miele und Airbus KI bereits in kritische Engineering-Workflows. Sechs der zehn umsatzstärksten Automobilhersteller setzen bereits auf Synera, und mehr als 170.000 Engineering-Workflows laufen produktiv. Das zeigt: Agentische KI für Engineering ist dem Experimentierstadium längst entwachsen und wird Teil der Engineering-Toolchain.
Genau dort wird die nächste Welle industrieller Vorreiter entstehen: nicht auf der Infrastrukturebene, sondern auf der Anwendungsebene, wo KI als handelnde Akteure in die Prozesse eingebettet wird, die Innovation, Produktivität und industrielle Wettbewerbsfähigkeit vorantreiben.
Die Chance für Hersteller
In den nächsten 12 Monaten wird die Art, wie KI-Agenten in den Arbeitsalltag des Engineerings eingebettet werden, zum wichtigsten Maßstab für Erfolg. Wir werden erleben, wie digitale Kollegen so selbstverständlich werden wie CAD-Software oder Simulationswerkzeuge und wie Teams jahrzehntelanges institutionelles Wissen bewahren, statt es an Ruhestand und Fachkräftemangel zu verlieren. Erfolg bedeutet dann Produktentwicklungszyklen, die sich in Tagen statt in Jahren bemessen, und Hersteller, die Innovation skalieren, ohne Kosten oder Personalbestand im gleichen Maße zu steigern. Innerhalb eines Jahrzehnts wird ein Ingenieur, der ohne ein Team von Agenten arbeitet, so wirken wie eine Fabrik, die ohne Strom läuft.
Für Synera und DTCF liegt die Chance darin, eine neue Kategorie an der Schnittstelle der größten Stärken Europas mitzugestalten: Engineering, Fertigung und industrielle Innovation. Wenn Europa diesen Moment richtig nutzt, könnte agentische KI für das Engineering die industrielle Resilienz stärken, die Rückverlagerung kritischer Kapazitäten beschleunigen und einen neuen Wettbewerbsvorteil schaffen, der in der Expertise wurzelt, die der Kontinent bereits besitzt. Das ist weit mehr als eine Geschichte über Produktivität.
Das nächste Kapitel der KI wird nicht allein von denen geschrieben, die die Technologie bauen, sondern von denen, die sie anwenden, um reale Herausforderungen zu lösen. Europa verfügt bereits über das Engineering-Fundament. Die Chance besteht nun darin, es zu skalieren.
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Über den Autors:
Alex Pass hat Maschinenbau und Wirtschaftswissenschaften in Aachen studiert und setzt sich seitdem mit der Frage auseinander, wie industrielle Technologien kommerzialisiert und global skaliert werden können - die Frage, die ihn von seinen ersten Positionen in der Beratung über operative Rollen in verschiedenen Startups bis hin zu den letzten Jahren im Venture Capital begleitet hat. Beim DTCF investiert er in Wachstumsunternehmen und Technologien, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie Europas und Deutschlands industrielles Rückgrat funktioniert, grundlegend zu verändern.
Dr. Moritz Maier ist CEO und Mitbegründer von Synera. Schon früh faszinierte ihn die Verbindung zwischen Technologie und Unternehmertum – mit 16 gründete er sein erstes Unternehmen. Sein Weg führte ihn später über wissenschaftliche Forschung und Beratung zu der zentralen Frage, die ihn bis heute antreibt: Wie können Ingenieure durch Automatisierung intelligenter arbeiten – statt nur schneller? Mit einem Doktortitel in Produktentwicklungsprozessen und Erfahrung in generativem Design, additiver Fertigung und Prozessautomatisierung arbeitet er nun an der Vision digitaler Ingenieure: KI-Agenten, die technische Entwicklungsteams unterstützen und ihnen mehr Raum für Innovationen geben.
Sein Ansatz: Die Technologie sollte sich anpassen, nicht umgekehrt – nur dann kann sie den Menschen im Ingenieursalltag wirklich helfen.
