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Megatrend „Software Engineering Tomorrow“ Wie KI die Ingenieursarbeit von morgen verändert

Von Tobias Schlichtmeier 2 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit von Software-Ingenieuren grundlegend. Auf dem ESE Kongress 2026 in Sindelfingen (30.11. - 4.12.2026) zeigen Experten, wie sich KI sinnvoll in Entwicklungsprozesse integrieren lässt, welche Chancen sie eröffnet und wo ihre Grenzen liegen.

Software-Engineering der Zukunft: Der ESE-Kongress 2026 beleuchtet, welche Chancen und Risiken mit der zunehmenden KI-Nutzung verbunden sind.(Bild: Dall-E / KI-generiert)
Software-Engineering der Zukunft: Der ESE-Kongress 2026 beleuchtet, welche Chancen und Risiken mit der zunehmenden KI-Nutzung verbunden sind.
(Bild: Dall-E / KI-generiert)

Mit dem Megatrend „Engineering Tomorrow“ verändert sich die Art und Weise, wie wir künstliche Intelligenz nutzen. Das Spektrum reicht von softwaredefinierten Fahrzeugen über intelligente Energiesysteme bis hin zu smarter Landwirtschaft mit Vertical Farming. Hinter diesen technischen Fortschritten stehen Ingenieure, die mit ihrem Know-how und ihrer Innovationsfreude aus ersten Ideen konkrete Lösungen entwickeln.

Messbare Effizienzgewinne mit gezieltem KI-Einsatz

Einer davon ist Stefan Betzold von Burger Engineering. Auf dem ESE Kongress zeigt er anhand konkreter Projektbeispiele wie KI-getriebenes Systems Engineering in der Praxis funktioniert – von der Anforderungsanalyse über die Software-Architektur bis hin zum Abgleich von Anforderungen und Implementierungen. Hierbei beleuchtet er Prompting-Strategien, die Integration von Large Language Models (LLMs) in IDEs und die automatisierte Software-Dokumentation. Zudem zeigt er, wie KI-gestützte Wissensdatenbanken projektspezifisches Know-how verfügbar machen und das Einarbeiten neuer Teammitglieder erleichtern.

KI-Transformation im Praxistest

Wie KI-Transformation in einem kleinen Unternehmen gelingt, zeigt Daniel Penning von embeff. Er berichtet von sechs Monaten KI-Transformation in seinem sechsköpfigen Embedded-Team. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich trotz hohen Projektdrucks eine KI-gestützte Arbeitsweise etablieren lässt. Penning erläutert, welche Rolle agentengestützte Arbeitsinfrastrukturen, Datenorganisation und KI-Tools spielen. Hierbei thematisiert er Erfolge ebenso wie Fehlentscheidungen auf dem Weg zum sogenannten „KI-Betriebssystem“.

Die „RenAIssance“ der Arbeitswelt

Mit seinem fünften ESE-Vortrag richtet Marco Schmid von Schmid Elektronik den Blick auf die Arbeitswelt der Zukunft und wirft eine grundlegende Frage auf: Was wäre, wenn das „A“ in AI nicht für „Artificial“, sondern für „Augmented“ stünde? Dann ginge es nicht mehr um künstliche versus menschliche Intelligenz, sondern darum, unsere Fähigkeiten mithilfe von KI gezielt zu erweitern. Daran knüpft die „Eine-Million-Euro-Frage“ an: Verlieren wir unsere Arbeit durch KI?“. Schmid zufolge droht der Arbeitsplatzverlust vielmehr durch Menschen, die KI besser zu nutzen wissen. Die Frage lautet also wie KI unsere Arbeit und Fähigkeiten sinnvoll ergänzen kann.

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Deutschlands Leitkongress der Embedded-Softwarebranche

Embedded Software Engineering Kongress

Das Programm des ESE Kongress umfasst 96 Vorträge, 21 Seminare und 3 Keynotes. Seien Sie dabei, wenn sich die Embedded-Software-Community trifft, und nutzen Sie Diskussionen und Expertengespräche für einen ergiebigen Wissenstransfer und erfolgreiches Networken. Während der vier Kongresstage erwartet Sie zudem eine große Fachausstellung mit den führenden Firmen der Branche. Erfahren Sie alles über die neuesten Trends, Herausforderungen und Lösungen im Embedded Software Engineering, von KI, Safety und Security bis hin zu Management und Innovation.

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KI in der Entwicklung: Chancen und Risiken

Zum Abschluss der Engineering-Tomorrow-Sessions lädt Dr. Joachim Schlosser von IGEL Technology zur Panel-Diskussion „KI in der Entwicklung – mehr Produktivität oder Denkverlust“ ein. Im Mittelpunkt der Diskussion stehen praktische Erfahrungen, geeignete Erfolgsmetriken und die Risiken des KI-Einsatzes. Dabei geht es darum, wie Unternehmen das Potenzial von KI ausschöpfen können, ohne Softwarequalität, Wartbarkeit und das Know-how ihrer Entwicklerteams langfristig zu gefährden. (sg)

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