Wie tief dieser Wandel reicht, zeigt das Beispiel von Mark, einem Elektrokonstrukteur in einem Industrieunternehmen: Er erhält häufig PDF-Dokumente, aus denen er Schaltpläne ableiten muss – eine Tätigkeit, die ihn frustriert. Er verbringt viel Zeit damit, aus PDFs Schaltpläne nachzuzeichnen – Arbeit, für die er seinen Beruf nicht ergriffen hat. KI könnte solche Tätigkeiten übernehmen und zugleich komplexe Konstruktionsanforderungen gegen Normen und Kundenvorgaben prüfen. Für Konstrukteure bedeutet das nicht nur mehr Produktivität, sondern auch weniger Stress und mehr Raum für eigentliche Ingenieurarbeit.
Was KI wirklich ist – und was nur Etikett
Auf Messen und in Prospekten wird nahezu jede neue Softwarefunktion als „KI“ vermarktet. Elektrokonstrukteur Mark begegnet Anbietern, die etwa das Einlesen von Artikeldaten aus Excel als große Innovation verkaufen – Funktionen, die es seit Jahren gibt. Der entscheidende Prüfstein lautet: Spielt Maschinelles Lernen eine Rolle? Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten, um Vorhersagen zu treffen, deren Qualität mit der Datenmenge steigt. Es bildet die Grundlage moderner KI. Darauf aufbauend kommt Deep Learning hinzu: künstliche neuronale Netze, die Informationen parallel in mehreren Ebenen verarbeiten. Auf dieser Basis entstanden Foundation Models wie Large Language Models (z. B. ChatGPT), Large Audio Models oder Large Video Models. Sie generieren neue Inhalte aus vorhandenen Daten und werden als Generative AI zusammengefasst – auch hier steht Maschinelles Lernen im Zentrum.
Agenten: Vom Tool zum Assistenten
Ein weiterer Modebegriff der Softwarebranche lautet „Agent“. Hinter dem Schlagwort steckt im Kern ein intelligenter Assistent, dem ein Ziel zugewiesen wird und der nach einem wiederkehrenden Muster arbeitet: Er versteht zunächst die Aufgabe, plant die nötigen Schritte, sammelt benötigte Daten – etwa Komponenten und Mindestabstände aus dem Schaltplan –, führt die Aufgabe nach einer festgelegten Logik aus und prüft am Ende, ob das Ergebnis zum Ziel passt.
Für Mark könnte das heißen: Er erstellt den Schaltplan, der Agent konstruiert den passenden Schaltschrank. In erweiterten Szenarien arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen, koordiniert von einem Masteragenten. Sollen etwa sowohl Energieverbrauch als auch Volumen optimiert werden, verteilen sich die Berechnungen auf verschiedene Agenten, deren Ergebnisse in einem Aggregator zusammengeführt werden. Solche Systeme erledigen Aufgaben, für die heute teils Tage vergehen, in deutlich kürzerer Zeit – in ersten Projekten verkürzten sich Entwicklungsprozesse in der Elektrokonstruktion nachweislich um rund 50 Prozent.
Der Elefant im Raum: Was passiert mit den Jobs?
Mit jeder neuen KI-Anwendung steht die Jobfrage im Raum. Das World Economic Forum prognostiziert bis 2030 weltweit 170 Millionen neue Stellen, während 92 Millionen Jobs wegfallen – unter dem Strich ein Plus von 78 Millionen Arbeitsplätzen. Die Einschätzung: KI wird nahezu jeden Job verändern, aber nicht flächendeckend ganze Berufsgruppen abschaffen.
Ein Blick in die Geschichte stützt diese Sicht: Der Übergang von der Pferdekutsche zum Zug ließ das Berufsbild des Kutschers weitgehend verschwinden, schuf aber zahlreiche neue Tätigkeiten im Eisenbahnwesen. Heute sorgt die hohe Zahl an Zügen und komplexen Infrastrukturen insgesamt für mehr Arbeit als die Kutschenwirtschaft früher. Wachstum und technischer Fortschritt verändern Aufgaben – und erzeugen neue.
Vom Ein-Mann-Orchester zum Dirigenten
Im Alltag ist der Elektrokonstrukteur heute oft ein Ein-Mann-Orchester: Er sucht Teile, platziert Teilschaltungen, erstellt Materiallisten und Klemmenpläne, prüft Projekte und übernimmt im Schaltschrankbau die komplette Auslegung von Montageplatten, Hutschienen, Komponenten und Routing. Jede Projektänderung löst eine Kaskade an manuellen Anpassungen aus.
Mit KI verschiebt sich diese Rolle: Routineaufgaben lassen sich schrittweise an Assistenten delegieren. Ein Beispiel ist die automatische Prüfung von Konstruktionsanforderungen und Normen – eine Tätigkeit, die kaum jemand gern erledigt. KI-Systeme können etwa Spannungsbereiche, Klemmenbezeichnungen oder Sicherheitsabstände zuverlässig gegen hinterlegte Regeln abgleichen. Mark rückt dadurch näher an den Kern seiner Tätigkeit: technische Probleme lösen. Seine Rolle wandelt sich hin zum „Dirigenten“, der Agenten Aufgaben gibt, Ergebnisse überprüft und den fachlichen Rahmen setzt. Die Verantwortung bleibt bei ihm, doch der Anteil monotoner Routinen sinkt, während anspruchsvollere, kreative Aufgaben gewinnen.
Vom PDF zur globalen Maschine
Wie groß der Digitalisierungsrückstand im Engineering noch ist, zeigt unsere WSCAD-Umfrage unter 1266 Elektrokonstrukteuren aus 40 Ländern: 42 Prozent erhalten ihre Projektdaten zu Beginn als PDF, 20 Prozent sogar noch auf Papier. PDF-Pläne sind aus Sicht des Systems „unintelligente“ Daten – sie müssen bislang mühsam nachgezeichnet werden, um weiterverwendbar zu sein.
Mit KI lassen sich diese Schritte automatisieren: Systeme importieren PDF-Schaltpläne, erkennen Symbole, identifizieren Verbindungen und reichern sie mit Komponentendaten an. Das Ergebnis ist ein intelligenter Projektplan, auf dessen Basis sofort weiterkonstruiert werden kann – statt stundenlang Linien nachzuziehen.
Ein weiterer Engpass ist die Internationalisierung. Maschinen gehen nach Großbritannien, China oder Spanien; bisher müssen Texte ins Übersetzungsbüro, werden Tage später zurückgespielt und erneut ins System kopiert. KI-basierte Übersetzungsfunktionen markieren alle relevanten Begriffe im Projekt, übertragen sie in eine oder mehrere Zielsprache(n) und spielen das Ergebnis automatisch ein. Während ein Übersetzer durchschnittlich rund 2.000 Wörter pro Tag schafft, kommen spezialisierte KI-Systeme auf etwa 500 Wörter pro Minute – ein großes Projekt ist damit in Minuten statt Tagen übersetzt, ohne Genehmigungsschleifen und Copy-and-paste-Marathon.
Auch der Schaltschrankbau profitiert: Mark markiert die relevanten Schaltplanseiten, startet den Assistenten und lässt einen Entwurf erstellen. Die Software analysiert Komponenten, baut den Schaltschrank auf, nutzt die Verdrahtungsinformationen für das automatische Routing und prüft Kabelkanäle und Platzbedarf. Statt sechs Stunden entsteht in sehr kurzer Zeit ein überprüfbarer Entwurf; Mark kontrolliert, setzt bei Bedarf spezielle Vorgaben – etwa besondere Montageplatten oder sicherheitskritische Komponenten – und finalisiert die Planung.
Karriere-Booster und Antwort auf den Fachkräftemangel
Für Unternehmen liegen die Vorteile auf der Hand: KI kann einzelne Tätigkeiten so weit automatisieren, dass sich bis zu 99 Prozent der Bearbeitungszeit einsparen lassen, und sie verkürzt ganze Entwicklungszyklen. Weniger im Fokus, aber strategisch wichtig ist der Beitrag zur Bewältigung des Fachkräftemangels. Ein Auszubildender, der eine moderne, KI-gestützte Software nutzt, kann Standardaufgaben wie „Materialliste erstellen“ oder „Projekt prüfen“ relativ schnell übernehmen, weil ihn das System durch die Schritte führt. Bei älteren CAD-Systemen scheitert dies häufig an komplexen Klickfolgen und fehlender Routine; teure, mehrtägige Schulungen werden nötig, und der Support wird mit Trainingsanfragen belastet.
Für Mark bedeutet das: Ihm werden vor allem Aufgaben abgenommen, die wenig Gestaltungsspielraum bieten. Er kann einen großen Teil seiner Arbeit in einem Bruchteil der bisherigen Zeit erledigen und sich stärker auf anspruchsvolle Fragestellungen konzentrieren – und damit auf den Teil des Berufs, der seine Qualifikation wirklich fordert.
Auch aus persönlicher Perspektive lohnt sich der Blick auf KI. Das World Economic Forum nennt in seiner Studie „The Future of Jobs“ drei Fähigkeiten, die in den nächsten Jahren besonders gefragt sein werden: KI-Kompetenz, technologische Kompetenz und kreatives Denken. Elektrokonstrukteure bringen technisches Wissen und kreatives Problemlösen meist mit, doch der systematische Umgang mit KI-Werkzeugen fehlt vielen noch. Entsprechende KI-Zertifizierungen speziell für Elektrokonstrukteure sollen diese Lücke schließen und das Profil auf dem Arbeitsmarkt schärfen.
Fazit: Beruf im Wandel – jetzt aktiv gestalten
Die Mission vieler Anbieter von Engineering-Software ist es, Werkzeuge bereitzustellen, die einfach zu bedienen sind, Zeit sparen und Stress reduzieren. KI wird dabei zum zentralen Baustein. Unternehmen, die nicht nur einzelne Tools einführen, sondern KI-Projekte im Engineering strukturiert aufsetzen, Mitarbeitende schulen und den Wandel aktiv begleiten, verschaffen sich einen Vorsprung – auch weil sie aus eigenen Fehlern lernen und ihre Lösungen schrittweise verbessern.
Fragen zu Datensicherheit, Kosten und Regulierung bleiben wichtig und werden die Diskussion weiter prägen. Doch schon heute ist absehbar: Elektrokonstrukteure wie Mark werden KI in ihrem Arbeitsalltag kaum ausblenden können. Entscheidend ist, ob sie sich von ihr treiben lassen – oder sie bewusst nutzen, um ihr Berufsbild mitzugestalten. Wer beginnt, KI als Assistenten zu begreifen und Schritt für Schritt einzusetzen, macht den Weg frei vom überlasteten „Ein-Mann-Orchester“ hin zum Dirigenten eines digitalen Teams – und eröffnet sich neue Spielräume im eigenen Beruf.
