KI-Kompetenzen sind die Fähigkeit, KI-gestützte Anwendungen fachlich einzuordnen, sicher zu nutzen und Ergebnisse kritisch zu bewerten. Für Ingenieur*innen und technische Fachkräfte werden sie 2026 zur Querschnittskompetenz, weil generative KI, Machine Vision und KI-Agenten Engineering, Produktion, Robotik und Weiterbildung verändern. Unternehmen und Hochschulen sollten KI-Kompetenzen deshalb systematisch über Grundlagen, Anwendungspraxis und vertiefte Entwicklungskompetenz aufbauen.
 

Wie verändert KI das Engineering?

KI wird das Engineering tiefgreifend verändern (Arntz et al., 2025). Im Bereich generativer KI ergibt sich ein großes Potenzial bei Copilot-Ansätzen, die Entwickler*innen dabei unterstützen, Maschinen schneller zu projektieren, zu pflegen und weiterzuentwickeln (Plattform Industrie 4.0, 2019). KI ermöglicht es, Tools im Produktentwicklungsprozess zu nutzen, die das Recherchieren erleichtern, manuelle Arbeiten reduzieren, sich wiederholende Prozesse automatisieren und dadurch die Arbeitsabläufe der Ingenieur*innen effizienter als je zuvor gestalten. Vor allem der Softwareanteil in der Entwicklung neuer Produkte und Services wird weiter steigen. Parallel wird Software intelligenter, Maschinen software-definiert und virtuell. In der Konsequenz müssen die Softwareentwicklung und das anschließende Testen extrem schnell erfolgen. Ebenso wichtig ist die analytische KI, die in Anwendungen wie Machine Vision genutzt wird, zum Beispiel um produzierte Ware präziser zu klassifizieren und Ausschuss zu vermeiden.
 

Welche Rolle spielt KI in Automatisierung und Robotik?

Die Automatisierung und die Robotik werden sich durch Nutzung KI-basierter Tools und autonom agierender KI-Agenten ebenfalls tiefgreifend verändern. In der Automatisierung unterstützt uns KI erfolgreich entlang der gesamten Kette – von der automatischen Code-Generierung, in Engineering-Tools, bei der Qualitätskontrolle bis hin zur Anomalieerkennung im laufenden Fertigungsprozess. Dort leistet sie das, was wir uns seit Langem wünschen: Große Datenmengen in Echtzeit in Erkenntnisse umwandeln, Fehlerquellen frühzeitig erkennen und Entwicklungsprozesse signifikant beschleunigen. Roboter werden durch Kameras und KI zu kognitiven Robotern, die zunehmend in der Lage sind, sich in Produktionslinien, aber auch in der Logistik und in unstrukturierten, veränderlichen Umgebungen zurechtzufinden, um dort anspruchsvolle Aufgaben autonom zu übernehmen. Und auch im Servicebereich werden intelligente Roboter uns zunehmend zur Hand gehen, beispielsweise um die Gesundheitsversorgung zu verbessern oder uns körperlich belastende Tätigkeiten abzunehmen. 

Vor allem das Thema „Physical AI“ wird künftig noch eine zentrale Rolle spielen. Gemeint sind KI-Systeme, die unmittelbar mit der physischen Welt interagieren, beispielsweise in smarten Maschinen, Anlagen oder Robotern. KI wird damit zur produktiven Kraft in der Fabrik – insbesondere bei industriellen und humanoiden Robotern. Eine Stärke des Standorts Deutschland!
 

Auf die schnelle Entwicklung von KI-Kompetenzen kommt es an!

Die KI-Transformation bietet eine gewaltige Chance, das Leben der Menschen zu verbessern, soziale Herausforderungen zu bewältigen und wirtschaftliche Innovationen voranzutreiben. Sie ist eine besondere Herausforderung, die Umdenken und neue Ressourcen erfordert (Radüntz/Müller, 2026). Nun kommt das Aber: Fachexpert*innen fallen nicht vom Himmel. Und mit KI verhält es sich wie bei vielen neuen Technologien. Es gibt Menschen, die neugierig an das Thema herangehen, andere sind dagegen zurückhaltender, haben Berührungsängste oder ihnen fehlt schlichtweg das nötige Wissen und der nötige Mut. Daher braucht es umfassende und praxisbezogene Bildung im Sinne eines lebenslangen Lernens. Sie alleine schafft die Voraussetzung dafür, dass KI eine positive Kraft bleibt, die im Dienst der Menschen und der Wirtschaft steht. Doch welche Fähigkeiten sind es konkret, die im Wandel gefragt sind? 

Die rasanten technologischen Entwicklungen und die damit verbundenen Veränderungen der Arbeitswelt erfordern, dass Menschen kontinuierlich neue Fähigkeiten erlernen und sich anpassen (Plattform Industrie 4.0, 2026). Neben rein fachlichen Qualifikationen gewinnen digitale Kompetenzen sowie ein grundlegendes Verständnis für Daten und digitale Zusammenhänge an Bedeutung. Sie sind keine optionalen Zusatzqualifikationen mehr, sondern branchenübergreifend eine zentrale Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche berufliche Entwicklung. Gefragt sind dort, wo Unternehmen ihre Produktion modernisieren, digitale Prozesse aufsetzen, Sicherheit neu denken oder Nachhaltigkeitsziele erreichen wollen, nicht allein Spezialistinnen und Spezialisten für die einzelnen Technologien, sondern vor allem Menschen, die Zusammenhänge schnell durchdringen können und ihr technisches Wissen auf konkrete Anwendungsfelder übertragen können.

Was wir außerdem brauchen, sind Absolvierende aller Fachrichtungen, die von der Zukunft träumen und diese mit leidenschaftlicher Begeisterung sowie mithilfe von KI aktiv gestalten und orchestrieren möchten. Der Umgang mit der großen Bandbreite von KI-Tools ist eine wesentliche Querschnitts- oder Basiskompetenz, die im Rahmen eines Studiums dezidiert erworben und mit möglichst realen praktischen Erfahrungen fundiert werden muss(Glück et al.,2026).

Welche KI-Kompetenzen brauchen Ingenieur*innen?

Ingenieur*innen brauchen KI-Kompetenzen, um KI-gestützte Werkzeuge fachlich einzuordnen, sicher anzuwenden und Ergebnisse kritisch zu prüfen. Es lassen sich sechs Kompetenzfelder unterscheiden:

• Grundverständnis für KI-Systeme: Ingenieur*innen sollten verstehen, wie KI-Systeme auf Basis von Modellen und statistischen Berechnungen Ergebnisse erzeugen. Dieses Grundverständnis hilft, KI-Ausgaben nicht ungeprüft zu übernehmen, sondern Plausibilität, Grenzen und mögliche Halluzinationen einzuordnen.
• Prompting und Toolnutzung: Technische Fachkräfte benötigen die Fähigkeit, Prompts zielgerichtet zu formulieren, KI-Tools im Arbeitsprozess einzusetzen und generierte Ergebnisse nachvollziehbar zu dokumentieren. Dazu gehören Recherche, Code-Unterstützung, Ideenfindung und die Nutzung von Copilot-Ansätzen im Engineering.
• Daten- und Methodenkompetenz: KI-Kompetenzen umfassen ein Verständnis für Datenqualität, Vollständigkeit und Integrität. Besonders relevant sind maschinelles Lernen, Deep Learning und der kritische Umgang mit Trainingsdaten, weil technische KI-Anwendungen nur so verlässlich bewertet werden können.
• Anwendungskompetenz im Engineering: Ingenieur*innen sollten KI für konkrete technische Aufgaben einsetzen können, etwa für Testautomatisierung, Requirements, Machine Vision, Anomalieerkennung, Qualitätskontrolle oder die Analyse von bestehendem Projektcode. Entscheidend ist die Verbindung von KI-Ausgabe und fachlichem Erfahrungswissen.
• Entwicklungskompetenz für KI-Lösungen: Fortgeschrittene KI-Kompetenzen betreffen die Entwicklung von KI-Agenten, eigenen Large Language Models, Chatbots, neuronalen Netzen oder Vision-Anwendungen. Diese Kompetenz wird vor allem in industrienahen Use Cases, Robotik, Automatisierung und maschinellem Sehen relevant.
• Kritische und verantwortungsvolle Bewertung: KI-Kompetenzen enden nicht bei der Anwendung. Ingenieur*innen müssen KI-Ergebnisse transparent offenlegen, mit gesicherten Informationen abgleichen und technische, ethische sowie organisatorische Konsequenzen bewerten können.
   

Wie lassen sich KI-Kompetenzen strukturiert entwickeln?

KI-Kompetenzen lassen sich strukturiert entwickeln, wenn Qualifizierung in aufeinander aufbauende Lernstufen gegliedert wird: vom grundlegenden Verständnis KI-gestützter Tools über die sichere Anwendung im fachlichen Kontext bis zur eigenständigen Entwicklung und Bewertung von KI-Lösungen. An der Hochschule Aalen wurde dafür ein dreistufiger Kompetenzentwicklungspfad definiert, der sich auch auf betriebliche Weiterbildung übertragen lässt:

➡️ Level 1: Grundlegende KI-Anwendungskompetenz 

Level 1 widmet sich der Einordnung und dem Kennenlernen von KI-basierten Tools. In zahlreichen Anwenderszenarien erfahren unsere Studierenden vom ersten Studientag an, wie die Systeme arbeiten und wie Ergebnisse auf Basis von Modellen durch statistische Berechnungen produziert werden. Im Fokus stehen dabei die generative KI und die Nutzung bekannter Large Language Models (LLM). Entwickelt wird die Fertigkeit, gute Prompts zielführend zu erstellen und KI-generierte Ergebnisse zu bewerten sowie deren Plausibilität einzuschätzen und Halluzinationen zu erkennen. Übertragen auf die unternehmerische Praxis, wird an dieser Stelle geraten, ebenso eine Kompetenzentwicklungsstrategie abzuleiten und Grundkenntnisse in Weiterbildungen aufzubauen sowie mit dem Besuch von Fachtagungen zu beginnen.

➡️ Level 2: KI-Anwendungskompetenz im fachlichen Kontext

Level 2 zielt auf die Stärkung der Anwenderkompetenz und den Einsatz KI-basierter Methoden im wissenschaftlich-technischen Diskurs sowie in der modernen ingenieurtechnischen Arbeitspraxis. Im Fokus stehen dabei das maschinelle Lernen und das Deep Learning. Entwickelt wird solides grundlegendes Wissen, wie KI-Systeme trainiert werden, wie sie arbeiten und wie man sie in der Praxis des Lernens und des Entwickelns nutzbringend einsetzt. Aufgezeigt wird die zentrale Bedeutung von Daten, deren Vollständigkeit und Integrität. Gestärkt wird der kritische Umgang mit KI, um eine passende Toolauswahl für den jeweiligen Einsatzfall oder den jeweiligen Lehr-, Lern- und Rechercheanlass vornehmen zu können. Eine substantielle Vertiefung, die Unternehmen in Weiterbildungsmaßnahmen vermitteln können.

➡️ Level 3: Entwicklungskompetenz für KI-Lösungen

Level 3 zielt auf eine souveräne Nutzungs- und Weiterentwicklungskompetenz von KI als Teil der ingenieurwissenschaftlichen Arbeitspraxis, z. B. die Entwicklung von KI-Agenten, das Aufsetzen eigener LLMs oder Chatbots sowie die Auswahl und das Training neuronaler Netze im projektbezogenen Lernen, z. B. in Vision-Anwendungen, der modernen Robotik oder in konkreten Use Cases, die auf maschinellem Lernen in einem industrienahen Kontext basieren. Auch beim Programmieren und der Schnittstellenentwicklung sowie zur Unterstützung der Ideenfindung sollen neue KI-Methodenansätze angewendet werden. Im Umfeld der kognitiven Robotik und des maschinellen Sehens sind dies z. B. Vision-Language-Action-Modelle (VLA). Bei Zeitreihenanalysen im Anlagenmonitoring Long-Short-Term-Memory (LSTM) Modellansätze. Und beim maschinellen Sehen die Nutzung synthetisch erzeugter Daten zur Steigerung der Trainingseffizienz mithilfe von Generative Adversarial Networks (GAN) und zur Verbesserung der Leistung von Convolutional Neural Networks (CNN) (Krizhevsky et al., 2017; Reza et al., 2026; Kawaharazuka et al., 2025). Firmen sollten auf diesem Level tätigen Mitarbeitenden den Besuch von Fachtagungen und Kongressen eröffnen, um von den dort aus erster Hand vermittelten Erfahrungen und aktuellen Neuerungen umgehend profitieren zu können.
 

Die Rolle von Lehrenden und Führungskräften

Dieser stufenbasierte Kompetenzentwicklungspfad erfordert von uns Lehrenden, in allen Kursen die Integration generativer KI in den Lehrbetrieb zu forcieren und selbst eine offene, substantiell veränderte Haltung einzunehmen. Dabei müssen wir uns selbst als Lernende in diesem sich ständig wandelnden Umfeld begreifen. Eine Führungsaufgabe, die in der industriellen Praxis ebenso zielorientiert zu forcieren ist.

Gleichzeitig muss die Entwicklung von KI-Kompetenzen durch Selbstlernphasen begleitet und als Feedbackinstrument etabliert werden. Unsere Studierenden müssen KI-Anwendungen auch in Gruppenarbeitsphasen nutzen und hierbei selbst erfahren, wie man komplexe Aufgaben in Teilaufgaben zerlegt, KI-Outputs transparent offenlegt, kritisch hinterfragt und diese mit wissenschaftlich gesicherten Ergebnissen und seinem eigenen Erfahrungswissen abgleicht.

Bildung ist allerdings mehr als die Vermittlung von Wissen. Es geht auch darum, kritisches Denken, kreative Problemlösungsfähigkeiten und ethisches Bewusstsein zu fördern. Nur auf der Grundlage von Bildung und gesicherten Informationen sind Menschen in der Lage, die Prinzipien einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung nicht nur zu verstehen, sondern in ihrem jeweiligen Kontext auch sinnvoll anzuwenden.
 

Wird KI zum Jobkiller?

KI wird nicht pauschal zum Jobkiller, sondern verändert vor allem Aufgabenprofile, Arbeitsgeschwindigkeit und Kompetenzanforderungen. KI ist im Kern Statistik und Mathematik, ein Werkzeug. Als solches erweitert KI die menschlichen Fähigkeiten, ersetzt sie aber nicht vollständig. Kreativität, Kontextverständnis, kritische Reflexion und wirkliche, nicht simulierte soziale Interaktionen bleiben weiterhin menschliche Stärken, die nicht durch KI wirkungsvoll ersetzt werden können. Es ist ganz normal, dass Fragen und Ängste rasanten technologischen Wandel begleiten. Immer schon. Horrorszenarien im Umgang mit Robotik, neuer Technik und KI sind jedoch wenig hilfreich.

Wenn KI-Innovationen als flächendeckende Jobkiller mit Fragezeichen in den Raum gestellt werden, stimmt das nachdenklich. Kontraproduktiv sind insbesondere die aktuell hoch gehandelten „Killer-Statistiken“, in denen ganze Personengruppen pauschal als künftig überflüssig eingestuft werden. Vieles davon erscheint nur auf die Wirkung der Schlagzeile ausgelegt zu sein. Jobs kann man in den seltensten Fällen nur auf einen automatisierbaren Handgriff reduzieren, ohne dabei die Gesamtzusammenhänge zu berücksichtigen.

Ja, der Einsatz von KI wird gewiss die Arbeitswelt verändern. KI wird vor allem das Arbeiten beschleunigen und die Reichweite sowie das Leistungsvermögen der Menschen – richtig angewandt – bedeutsam steigern. Arbeitsplätze werden dadurch aber demnächst nicht massenhaft gekillt. Im Gegenteil, sämtliche Technologiefelder bieten gute Zukunftsaussichten für erstklassige Absolvierende und Innovierende. Und wo Algorithmen Strukturen erkennen, braucht es immer Menschen, die daraus Handlungsstrategien ableiten.
 

Fazit

Zusammenfassend bietet KI eine gewaltige Chance, das Leben der Menschen zu verbessern, soziale Herausforderungen zu bewältigen und wirtschaftliche Innovationen voranzutreiben. Dabei liegt die Stärke der KI-Nutzung nicht allein in einzelnen Funktionen, sondern in der Summe vieler kleiner Entlastungen und Denkanstöße, die sich über einen Arbeitstag hinweg zu einer spürbaren Zeitersparnis und Ausweitung der Reichweiten addieren. 

Die Entwicklung KI-gestützter Engineering-Funktionen steht trotz des hohen Innovationstempos erst am Anfang. KI-Assistenten übernehmen zunehmend monotone Tätigkeiten wie das Anlegen von Programmbausteinen samt Instanzen, das manuelle Vervollständigen von Variablendeklarationen oder das Schreiben von Testcodes oder Requirements. Für weniger erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler verkürzt sich damit die Zeit bis zum ersten lauffähigen Ergebnis. Statt Syntax und Bibliotheksaufrufe nachzuschlagen, können sie sich auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren. Andererseits kann die KI bestehenden Projektcode erklären, strukturelle Schwachstellen identifizieren und Verbesserungsvorschläge machen, was auch für erfahrene User*innen nützlich ist.

Nur wer lebenslanges Lernen als festen Bestandteil seiner persönlichen Entwicklung versteht, kann die Chancen und Herausforderungen dieser disruptiven Technologie voll ausschöpfen. Eine solide Studienpraxis und lebenslanges Lernen befähigen Menschen dazu, eine aktive Rolle in der Gestaltung der KI-Transformation zu übernehmen. Dadurch bleiben sie kompetent und handlungsfähig in einer sich wandelnden Welt. Die wichtigste Handlungsempfehlung lautet daher: KI-Tools früh praktisch einsetzen, Ergebnisse konsequent prüfen und Lernpfade dauerhaft in Weiterbildung, Lehre und Führung verankern.