In vielen aktuellen Diskussionen rund um KI im Engineering fällt zunehmend ein Begriff: Agentic AI. Während bisherige KI-Anwendungen vor allem als unterstützende Werkzeuge fungierten – etwa zur Analyse, Optimierung oder Generierung von Inhalten – geht Agentic AI einen entscheidenden Schritt weiter. Statt nur zu reagieren, handeln diese Systeme eigenständig.

Was ist Agentic AI?
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die zielgerichtet, autonom und adaptiv handeln können. Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen, die auf einzelne Eingaben reagieren, sind Agentic-AI-Systeme in der Lage, komplexe Aufgaben eigenständig zu planen, auszuführen und zu optimieren.

Im Kern bestehen solche Systeme aus sogenannten KI-Agenten, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen sowie Ergebnisse bewerten und daraus lernen. Häufig arbeiten mehrere dieser Agenten zusammen in sogenannten Multi-Agenten-Systemen, bei denen komplexe Aufgaben in Teilprobleme zerlegt und koordiniert gelöst werden. Damit verschiebt sich die Rolle der KI grundlegend – von einem Werkzeug hin zu einem aktiven Akteur im Prozess.

Der Unterschied zu klassischer KI
Der entscheidende Unterschied liegt im Grad der Autonomie:

  • Klassische KI / Generative KI: reagiert auf Eingaben
  • Agentic AI: verfolgt eigenständig Ziele und führt mehrstufige Aufgaben aus

Agentic AI kann Probleme in einzelne Schritte zerlegen, geeignete Werkzeuge auswählen und diese eigenständig einsetzen – etwa APIs, Softwaretools oder Datenquellen. Diese Fähigkeit macht sie besonders interessant für komplexe Engineering-Umgebungen, in denen viele Systeme, Datenquellen und Prozesse miteinander verzahnt sind.

Agentic AI im Engineering: Neue Möglichkeiten
Gerade im Engineering entfaltet Agentic AI ein enormes Potenzial. Typische Anwendungsfelder sind:

  • Automatisierte Konstruktions- und Analyseprozesse
    Agenten können Designvarianten generieren, bewerten und iterativ verbessern – ohne dass jeder Schritt manuell gesteuert werden muss.
  • Intelligentes Datenmanagement im PLM
    Agentic AI kann Datenpipelines überwachen, Fehler erkennen und automatisch korrigieren, wodurch Datenqualität und Verfügbarkeit verbessert werden.
  • Workflow-Automatisierung
    Komplexe Engineering-Prozesse – etwa Freigaben, Änderungsprozesse oder Simulationen – können durch Agenten eigenständig koordiniert werden.
  • Unterstützung bei Systemmigrationen
    Agenten können Daten analysieren, Transformationen durchführen und Prozesse überwachen – ein klarer Mehrwert insbesondere bei CAD-/PLM-Umstellungen.

Multi-Agenten-Systeme: Zusammenarbeit wie im Team
Ein besonders spannender Aspekt ist die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten. In solchen Systemen übernimmt jeder Agent eine spezifische Rolle, zum Beispiel:

  • Datenanalyse
  • Simulation
  • Qualitätssicherung
  • Dokumentation

Diese Agenten kommunizieren miteinander, koordinieren Aufgaben und organisieren sich teilweise selbst.

Das Ergebnis:
Ein digitales „Team“, das komplexe Engineering-Probleme schneller und effizienter lösen kann als isolierte Systeme. Der Einsatz von Agentic AI im Engineering bietet vor allem für Unternehmen zahlreiche Vorteile:

  • Effizienzsteigerung: Automatisierung komplexer Prozesse
  • Schnellere Entscheidungsfindung: durch kontinuierliche Analyse
  • Entlastung von Fachkräften: Fokus auf wertschöpfende Tätigkeiten
  • Skalierbarkeit: parallele Bearbeitung mehrerer Aufgaben
  • Verbesserte Datenqualität: durch autonome Überwachung

Unternehmen können so nicht nur Prozesse beschleunigen, sondern auch die Qualität ihrer Ergebnisse nachhaltig verbessern.

Herausforderungen und Risiken
Trotz des großen Potenzials bringt Agentic AI auch neue Herausforderungen mit sich:

  • Kontrolle und Transparenz
    Autonome Entscheidungen müssen nachvollziehbar bleiben – insbesondere in regulierten Branchen.
  • Systemintegration
    Agentic AI benötigt Zugriff auf verschiedene Systeme, Datenquellen und Schnittstellen – eine saubere IT-Architektur ist Voraussetzung.
  • Governance und Sicherheit
    Je autonomer Systeme agieren, desto wichtiger werden klare Regeln, Zugriffsrechte und Kontrollmechanismen.
  • Komplexität
    Multi-Agenten-Systeme sind deutlich komplexer als klassische KI-Anwendungen und erfordern neue Kompetenzen im Unternehmen.

Der Wandel im Engineering
Agentic AI markiert einen Paradigmenwechsel – Engineering-Prozesse werden nicht mehr nur digital unterstützt, sondern zunehmend autonom gesteuert und optimiert. Dabei ersetzt Agentic AI nicht den Menschen, sondern verändert seine Rolle – vom Ausführenden zum Steuernden und Entscheidenden. Ingenieure werden stärker zu Orchestratoren von Systemen, die KI gezielt einsetzen und überwachen.

Fazit
Der Hype um generative KI ist real, doch die wahre Revolution beginnt erst mit Agentic AI. Agentic AI steht für die nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz im Engineering.

Während klassische KI vor allem unterstützt, geht Agentic AI einen Schritt weiter:  Sie plant, handelt und optimiert eigenständig. Für Unternehmen bedeutet das enorme Chancen – insbesondere in komplexen Bereichen wie CAD, PLM und Engineering-Prozessen.

Gleichzeitig erfordert der Einsatz dieser Technologien ein Umdenken in Bezug auf Organisation, Governance und Kompetenzen. Agentic AI führt damit nicht nur zu effizienteren Prozessen, sondern verändert grundlegend, wie Engineering in Zukunft funktioniert.