Zwischen Effizienz und Verantwortung Wie generative KI den Ingenieurberuf verändert

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Seit dem Durchbruch generativer KI-Modelle wie ChatGPT erlebt auch das Ingenieurwesen eine digitale Zäsur. Der VDI hat in einer aktuellen Studie untersucht, wie KI die Arbeitsrealität von Ingenieurinnen und Ingenieuren verändert. Lesen Sie hier, worin Chancen und Risiken bestehen und die Studie den Beruf in zehn Jahren sieht.

Der Mensch soll in der Verantwortung bleiben, doch das technische Werkzeug wird mächtiger. Die Branche steht vor der Aufgabe, klare Spielregeln zu definieren. Denn was aktuell mit generativer KI passiert, ist mehr als ein technologisches Update: Der klassische Ingenieurberuf, geprägt von exakter Planung und verlässlichen Regeln, trifft auf eine Technologie, die probabilistisch arbeitet, mit Unsicherheit umgeht und oft schwer erklärbare Ergebnisse liefert. Das verändert nicht nur Werkzeuge, sondern auch Rollen, Verantwortlichkeiten und Anforderungen an Aus- und Weiterbildung. Mit dieser Motivation gab der VDI eine Studie in Auftrag, welche mit einer Umfrage untersuchte, welche Auswirkungen generative KI auf die Intenieursarbeit hat.

Generative KI: Was sie kann und was (noch) nicht

Generative künstliche Intelligenz ist in der Lage, neue Inhalte zu erzeugen: Texte, Bilder, Code, sogar technische Entwürfe. Schon heute spielt sie das Schaltschrank-Tetris durch oder schlägt in der Entwicklung passende elektronische Bauteile vor. Anders als regelbasierte Systeme folgt generative KI keinen festen Vorgaben, sondern lernt statistische Muster und das macht sie flexibel, aber auch unberechenbar. Dank ihrer Halluzinationen werden KI-Agenten uns noch lange nicht die Jobs wegnehmen – so viel ist auch ohne Studie sicher.

Auch im Ingenieurberuf zeigt sich: Das Potenzial ist groß, die Grenzen aber ebenso. Gerade dort, wo es um hohe Präzision und Nachvollziehbarkeit geht, stößt die Technologie an ihre Limits. Ein zentrales Problem bleibt die Intransparenz: Viele KI-Systeme liefern zwar formal korrekte Ergebnisse, lassen aber kaum erkennen, wie sie zu ihren Ergebnissen gelangen. Das ist in sicherheitskritischen Anwendungen nicht tragbar.

Auch die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend. In vielen technischen Domänen fehlen standardisierte, anwendungsspezifische Datensätze. Das erschwert den Einsatz generativer KI in spezialisierten Anwendungsfeldern wie etwa der Prozessautomatisierung oder SPS-Programmierung. Dazu kommt: Falsche oder halluzinierte Inhalte können im Ingenieurwesen massive Folgen haben: Ein konstruiertes Bauteil, das physikalisch nicht funktioniert, ist mehr als nur ein Rechenfehler.

Trotzdem überzeugt die Technologie durch ihre Möglichkeiten: für kreative Entwurfsprozesse, als schneller Ideengeber, zur Textgenerierung in der technischen Dokumentation oder zur Codeunterstützung in allgemeinen Programmiersprachen. Entscheidend ist, dass der Mensch die Kontrolle behält und das System richtig einordnet.

Einsatz: Zwischen Assistent und Automat

Die VDI-Studie zeigt ein klares Stimmungsbild: Generative KI soll unterstützen, nicht ersetzen. Besonders aufschlussreich sind dabei die Gründe, warum Ingenieurinnen und Ingenieure den Einsatz generativer KI befürworten:

Quelle: VDI-Studie „Auswirkungen generativer KI auf die Arbeit in Ingenieurberufen“, Mai 2025, S. 21, Bild 6

Besonders dort, wo repetitive Aufgaben Zeit rauben – etwa bei Dokumentationen, technischen Anfragen oder Routineberechnungen – sehen viele Befragte Chancen für Entlastung. KI wird hier nicht als Bedrohung wahrgenommen, sondern als hilfreicher Assistent, der Freiraum für eigentliche Ingenieurstätigkeiten schafft.

Auch komplexere Anwendungen rücken in den Fokus. So könnte KI zukünftig Produktionsdaten analysieren, Entwurfsprozesse begleiten oder bei Konformitätsprüfungen unterstützen. Die VDI-Studie benennt konkrete Anwendungsfälle, in denen generative KI besonders relevant wird – teils domänenübergreifend, teils spezifisch auf Fachrichtungen zugeschnitten:

Kurzfristig mögliche Anwendungsfälle generativer KI

Quelle: VDI-Studie „Auswirkungen generativer KI auf die Arbeit in Ingenieurberufen“, Mai 2025, S. 26, Bild 6

Erste Beispiele gibt es bereits: In der vorausschauenden Wartung oder in topologischen Optimierungen technischer Bauteile lassen sich Aufgaben zumindest teilweise automatisieren. In der Softwareentwicklung, vor allem bei allgemein verbreiteten Sprachen wie Python oder C++, hat sich der Einsatz generativer Modelle laut Studie bereits etabliert.

Deutlich wird aber auch: Die Erwartungen bleiben realistisch. Vollautomatisierte Prozesse ohne menschliche Kontrolle stoßen auf Skepsis. Besonders in sicherheitsrelevanten Bereichen ist der Wunsch nach Validierung, Nachprüfbarkeit und finaler Entscheidung durch Fachpersonal klar formuliert. Die Rolle des Ingenieurs verschiebt sich damit: Weg vom Ausführer, hin zum Supervisor mit Fokus auf Qualitätssicherung, Interpretation und Gestaltung.

Mensch bleibt Entscheider: KI als Assistenzsystem

Die Studie lässt keinen Zweifel: Ingenieurinnen und Ingenieure wollen die Kontrolle über ihre Arbeit nicht abgeben. Generative KI wird akzeptiert – aber als Werkzeug, nicht als Entscheider. Die Verantwortung für technische Entscheidungen soll klar beim Menschen verbleiben. Die Autoren sprechen diesbezüglich von "Human-in-the-Loop-Ansätzen".

Das zeigt sich auch in der ablehnenden Haltung gegenüber vollautomatischen Systemen. Gerade bei sicherheitskritischen Anwendungen, etwa in der Luftfahrt oder Medizintechnik, ist die Vorstellung, Entscheidungen einem intransparenten KI-Modell zu überlassen, für viele untragbar. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit sind zentrale Forderungen.

Damit verschiebt sich auch das Rollenbild: Ingenieure übernehmen zunehmend die Rolle von Kontrollinstanzen. Sie bewerten KI-Vorschläge, prüfen deren Plausibilität – und entscheiden über deren Einsatz. KI liefert Impulse – der Mensch behält das letzte Wort. Die technologische Entwicklung erfordert also nicht weniger menschliches Know-how, sondern ein anderes: reflektiert, kritisch, validierend.

Zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Wo KI an Grenzen stößt

So groß das Potenzial, so deutlich auch die Hürden: Der produktive Einsatz generativer KI im Ingenieurwesen steht vor mehreren strukturellen Problemen. Dazu zählen vor allem die eingeschränkte Verfügbarkeit domänenspezifischer Trainingsdaten und die Sensibilität vieler technischer Informationen. Standardlösungen aus der Cloud scheiden deshalb für viele Unternehmen aus – zu groß ist die Sorge vor Datenabfluss und Kontrollverlust.

Auch rechtliche Fragen bremsen den Einsatz. Datenschutz, Urheberrecht und Fragen der Haftung sind oft nicht eindeutig geklärt. Die Folge: Viele Betriebe setzen generative KI nur zurückhaltend oder inoffiziell ein – Stichwort Shadow-AI. Mitarbeitende nutzen KI-Tools, ohne dass die Unternehmens-IT eingebunden ist. Damit entstehen Risiken für Sicherheit, Compliance und Qualitätssicherung.

Ein weiteres Problem ist die fehlende Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. In vielen Fällen kann ein generatives Modell nicht erklären, warum es zu einem bestimmten Output kommt. Für den Einsatz in kritischen oder normgeregelten Bereichen ist das ein zentrales Hindernis. Die VDI-Studie verweist hier auf den dringenden Bedarf an internen, kontrollierten KI-Lösungen mit klarem Regelwerk und technischen Schutzmechanismen.

Wissen allein reicht nicht: Was Ingenieure künftig brauchen

Die technischen Fähigkeiten allein reichen künftig nicht mehr aus. Wer KI-Systeme sinnvoll nutzen will, muss ebenso ihre Funktionsweise verstehen wie ihre Grenzen kennen. Der Umgang mit generativer KI wird zur Schlüsselqualifikation im Ingenieurberuf.

Der VDI fordert deshalb, KI-Kompetenz schon in der Ausbildung systematisch zu verankern. Auch berufsbegleitend braucht es neue Formate, praxisnah, technisch fundiert und mit einem klaren ethischen Kompass. Es geht nicht nur um das Bedienen von Tools, sondern um ein tiefes Verständnis für algorithmisches Verhalten, Trainingsdaten, Validierungsmethoden und damit verbundenen Risiken.

Zugleich wandeln sich die Soft Skills: Kritisches Denken, interdisziplinäre Zusammenarbeit und Urteilsfähigkeit gewinnen an Gewicht. Wenn die Maschine Vorschläge macht, muss der Mensch einordnen können, ob diese im gegebenen Kontext tragfähig sind – technisch, organisatorisch und juristisch. Die Rolle des Ingenieurs wird analytischer, reflektierter und strategischer.

Handlungsempfehlungen für den Wandel

Ohne klare Rahmenbedingungen wird es schwer, generativer KI im Ingenieurwesen sinnvoll einzusetzen. Deshalb formuliert der Verband zehn konkrete Empfehlungen. Im Kern geht es um drei Dinge: Technologie gezielt einsetzen, Verantwortung klar regeln und Kompetenzen aufbauen.

Unternehmen sollen generative KI nicht nur dulden, sondern dort aktiv integrieren, wo sie Mehrwert bringt. Das betrifft etwa die technische Dokumentation, Designprozesse, die Code-Generierung und Simulation. Zugleich braucht es interne Leitplanken: Welche Tools sind zugelassen? Welche Daten dürfen verarbeitet werden? Wer prüft die Ergebnisse?

Zudem sollte KI sollte nicht top-down eingeführt, sondern partizipativ gestaltet werden, also mit klarer Verantwortungszuweisung und unter Einbindung der betroffenen Fachabteilungen.

Flankierend dazu empfiehlt der VDI, agile Erprobungsräume zu schaffen – sogenannte „Safe Spaces“, in denen KI-Tools ausprobiert und bewertet werden können. Nur so lassen sich Risiken realistisch einschätzen und produktive Anwendungen identifizieren. Ergänzend zeigt die Studie auch Anwendungen, die den Arbeitsalltag von Ingenieurinnen und Ingenieuren durch verbesserte Kommunikation, kreative Variantenbildung und Programmierunterstützung konkret verändern können:

Technisch langfristig mögliche Anwendungsfälle generativer KI

Quelle: VDI-Studie „Auswirkungen generativer KI auf die Arbeit in Ingenieurberufen“, Mai 2025, S. 28, Bild 12

Blick nach vorn: Der Ingenieurberuf im Jahr 2035

Die VDI-Studie endet mit einem Szenario: Ingenieurinnen und Ingenieure im Jahr 2035 nutzen generative KI so selbstverständlich wie heute CAD-Tools oder Office-Anwendungen. Technische Vorschläge entstehen im Dialog mit dem System, Dokumentationen werden automatisch erstellt, Simulationsdaten laufend angepasst.

Doch diese Vision ist kein Selbstläufer. Damit sich diese Zukunft realisiert, braucht es schon heute strategische Entscheidungen – in Unternehmen, Bildungsinstitutionen und Berufsverbänden. Die Technologie ist da. Jetzt kommt es auf den Rahmen an, in dem sie wirkt. (mc)

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