GenAI in Engineering: Warum Siemens auf Denkweise statt Toolset setzt

GenAI in Engineering

Die Ingenieurswelt steht vor einer Zeitenwende. Während viele Unternehmen noch versuchen, generative KI in bestehende Prozesse zu integrieren, setzt Siemens einen anderen Fokus: Statt Tools steht die Denkweise im Mittelpunkt.

Ein Beitrag auf LinkedIn von Siemens (Link zum Artikel) zeigt eindrucksvoll, wie GenAI heute nicht nur Bilder, Text oder Code erzeugen kann, sondern dabei hilft, das Engineering grundsätzlich neu zu denken. Dieser Blogpost ist inspiriert von genau diesem Beitrag. Es geht nicht um ein weiteres KI-Tool im Werkzeugkasten – sondern um eine neue kognitive Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine.

Vom Entwickeln zum Prompten

Traditionell folgt technisches Arbeiten dem Muster: spezifizieren – entwickeln – testen. Mit generativer KI verschiebt sich dieses Paradigma hin zu: prompten – co-createn – validieren. Ingenieur:innen arbeiten nicht mehr nur mit Codezeilen und CAD-Modellen, sondern mit Spracheingaben, Skizzen oder Kontextdaten, die KI-Systeme interpretieren und in technische Artefakte übersetzen.

Siemens nutzt diese Logik in seiner Xcelerator Plattform, kombiniert mit Azure AI und OpenAI-Technologie. Besonders bemerkenswert: Es geht nicht allein um Automation, sondern um die Erschließung neuer Denk- und Entwicklungsräume.

Engineering wird multimodal

Was bisher getrennt war – mechanisches Design, Elektronikentwicklung, Softwaremodellierung – verschmilzt durch multimodale GenAI. Text-zu-Code, Skizze-zu-Testfall, Anforderung-zu-Simulation: All das ist heute möglich – wenn die Denkweise stimmt.

Das erfordert neue Kompetenzen: Prompt Engineering, Systemdenken und vor allem kritisches Prüfen der KI-Ausgaben. Denn trotz aller Fortschritte bleibt eines konstant: Die Verantwortung für Sicherheit und Funktionalität liegt beim Menschen.

Hinweis auf RAG-Systeme?

Siemens erwähnt keine technischen Details, aber der strukturierte Zugriff auf proprietäres Engineering-Wissen (z.B. technische Spezifikationen, Modelle, Testergebnisse) deutet darauf hin, dass Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz kommt. Diese Architektur kombiniert Large Language Models mit domänenspezifischen Datenbanken – ein möglicher Schlüssel zur Domänenexpertise in sicherheitskritischen Branchen.

Mein Fazit

Engineering mit GenAI ist keine Frage der Toolchain, sondern der Haltung. Wer seine Teams nicht nur mit neuen Tools, sondern mit einem neuen Mindset ausstattet, wird Innovationszyklen radikal verkürzen und besser auf komplexe Systemherausforderungen reagieren.

Siemens zeigt: GenAI kann mehr als Hypetexte und bunte Bilder. Richtig gedacht, wird es zum Katalysator für eine neue Ingenieurskultur – eine Kultur, die die in Tools integrierte AI-Partnerschaft forciert und so menschliche Expertise systematisch erweitert.

Frage an meine Leser:innen: Welche Denkweise braucht es in eurem Team, um GenAI produktiv und sicher einzusetzen?