Jeff Bezos’ neues KI-Unternehmen Prometheus rückt ein Thema ins Zentrum, das für den Industrie- und Innovationsstandort Deutschland entscheidend ist: Kann Künstliche Intelligenz künftig komplexe Produkte entwickeln? Wie verändert KI das Engineering physischer Produkte? Und welche Chancen ergeben sich daraus für Unternehmen im Maschinenbau und in der Automobilindustrie?
Im Tech Talk sprechen Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu und KI-Experte Aschot Hovemann vom Fraunhofer IEM darüber, warum KI im Engineering weit mehr ist als ein Datenproblem. Im offenen Austausch ordnen sie die Pläne von Prometheus ein, berichten von ihren Erfahrungen mit Industrieunternehmen und zeigen, warum Deutschland seine Engineering-Stärken jetzt mit KI verbinden sollte.
Prometheus zeigt, wohin sich KI im Engineering entwickelt
Prometheus verfolgt ein ambitioniertes Ziel: die Entwicklung eines KI-Systems nach dem Leitbild eines „Artificial General Engineer“, kurz AGE. Ein solches System soll Aufgaben bei der Entwicklung physischer Produkte übernehmen, erleichtern oder deutlich beschleunigen können. Für Roman und Aschot ist das mehr als eine weitere Meldung aus der Welt der KI-Start-ups. Es ist ein strategisches Signal. Denn Prometheus richtet den Blick auf einen Bereich, der für industrielle Wertschöpfung zentral ist: die Entwicklung intelligenter technischer Systeme.
Raketen, Fahrzeuge, Maschinen, Anlagen oder Haushaltsgeräte entstehen nicht auf Knopfdruck. Zwischen einer ersten Anforderung und einem funktionierenden Produkt liegen zahlreiche Entwicklungsschritte, technische Disziplinen, Entscheidungen und Abhängigkeiten. Hinzu kommen gewachsene Toollandschaften und das Erfahrungswissen vieler Beteiligter. Im Gespräch wird schnell deutlich: KI im Engineering bedeutet nicht, ein Sprachmodell einfach auf technische Entwicklungsaufgaben anzusetzen. Hochwertige Engineering-Daten stehen nicht frei im Internet zur Verfügung. CAD-Modelle, Simulationsergebnisse, Anforderungen, Testdaten und Entscheidungslogiken gehören zum geistigen Eigentum der Unternehmen. Häufig sind diese Informationen zudem über verschiedene Systeme verteilt oder nur in den Köpfen erfahrener Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vorhanden. Daten allein reichen deshalb nicht aus. Es braucht Domänenwissen, Prozessverständnis und einen belastbaren Kontext, der Anforderungen, Modelle, Entscheidungen und Abhängigkeiten miteinander verbindet.
Prometheus wirkt vor diesem Hintergrund wie ein Weckruf. Die Unternehmung zeigt, wie ernst internationale Akteure das Thema nehmen. Gleichzeitig macht sie deutlich, dass Deutschland und Europa ihre eigenen Stärken aktiv weiterentwickeln müssen. Die besondere Stärke des deutschen Industriestandorts, da sind sich Aschot und Roman einig, liegt seit Jahrzehnten im Engineering, also in der Fähigkeit, komplexe technische Systeme zuverlässig, sicher und marktfähig zu entwickeln. Diese Kompetenz darf im Zeitalter der KI nicht nur bewahrt werden, sie muss zur Grundlage einer neuen Art des Entwickelns werden.
Engineering Memory als Schlüssel für produktive KI
Ein wichtiger Hebel liegt in den Digitalisierungsthemen, die viele Unternehmen schon lange beschäftigen. Dazu gehören PLM- und PDM-Systeme, Metadatenpflege, Toolintegration, konsistente Datenbestände, aktuelle Versionsstände oder die Dokumentation von Entscheidungen. Viele dieser Aufgaben sind zeitaufwendig und wiederholen sich in nahezu jedem Entwicklungsprojekt. KI eröffnet hier neue Möglichkeiten, diese Aufgaben in größerem Umfang und deutlich schneller zu bewältigen. Dadurch werden Ingenieurinnen und Ingenieure von zeitaufwendiger Dokumentation und Suche entlastet und gewinnen mehr Freiraum für kreative Gestaltung und die Entwicklung neuer Lösungen.
Besonders wichtig ist dabei nach Meinung von Aschot Hovemann der Aufbau einer „Engineering Memory“. Gemeint ist ein organisationales Gedächtnis, das Wissen aus früheren Projekten, Anforderungen, Entscheidungen, Modellen, Simulationen etc. zugänglich macht. Viele Unternehmen verfügen bereits heute über enorme Wissensbestände. Im konkreten Arbeitsalltag sind diese Informationen jedoch oft nur schwer auffindbar. Eine KI-gestützte Engineering Memory könnte relevante Zusammenhänge bereitstellen, Entscheidungen nachvollziehbar machen und den Zugang zu Engineering-Werkzeugen vereinfachen.
Roman Dumitrescu und Aschot sind zugleich davon überzeugt, dass es nicht genügt, bestehende Engineering-Tools einfach um KI-Funktionen zu erweitern. In vielen Unternehmen steckt schon heute mehr Funktionalität in den Werkzeugen, als tatsächlich genutzt wird. Der Engpass liegt vielmehr nicht in fehlenden Funktionen, sondern darin, dass Werkzeuge, Daten und Prozesse im Alltag nicht gut zusammenspielen. KI-Lösungen müssen deshalb aus der tatsächlichen Arbeit im Engineering heraus entwickelt werden. Die entscheidende Frage lautet nicht nur, was technisch möglich ist, sondern was Ingenieurinnen und Ingenieuren in einer konkreten Situation wirklich hilft.
Dass diese Fragen international intensiv diskutiert werden, zeigen Kooperationen mit japanischen Automobilherstellern und Partnern wie DENTSU SOKEN. Im Mittelpunkt steht, Erfahrungswissen sichtbar zu machen, Entscheidungen nachvollziehbarer zu gestalten und KI so einzusetzen, dass sie menschliche Urteilskraft, Kreativität und fundierte Entscheidungen stärkt. Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Tätigkeiten zu automatisieren, sondern zu erkennen, wo KI sinnvoll helfen kann und wo der Mensch unverzichtbar bleibt. Dafür müssen neben der Technologie auch Methoden, Prozesse, Rollen und Formen der Zusammenarbeit weiterentwickelt werden.
Für den Industriestandort Deutschland sind diese Entwicklungen von großer Bedeutung. Engineering schafft Innovation, sichert industrielle Wertschöpfung und bildet die Grundlage für zahlreiche Arbeitsplätze. Roman bringt es auf den Punkt: „KI ist das Beste, was dem deutschen Engineering passieren konnte, wenn wir es richtig angehen.“ Die Chance liegt darin, die über Jahrzehnte gewachsene Expertise mit den Chancen zu verbinden. Dafür braucht es Mut, Ansätze neu zu denken und Lösungen für das Engineering der Zukunft zu entwickeln.