KI Assistent und KI Agent in der Industrie
Ein Konstrukteur sucht in einer Entwicklungsplattform nach früheren Projektdaten, ein Servicetechniker braucht die passende Fehlerursache zu einer Maschinenmeldung, ein Produktionsleiter will mehrere Anlagenzustände schneller einordnen. Genau hier setzen die neuen Werkzeuge KI Assistent und KI Agent an. Beide helfen, Informationen aus unterschiedlichen Systemen nutzbar zu machen, Arbeitsschritte vorzubereiten und technische Prozesse besser zu koordinieren.
KI Assistent & KI Agent 2026 – Das Wichtigste in Kürze
KI-Assistent und KI-Agent entwickeln sich 2026 zu wichtigen Werkzeugen für industrielle Arbeitsprozesse. Sie unterstützen Fachkräfte dabei, Informationen schneller zu finden, technische Zusammenhänge zu analysieren, Dokumentationen zu erstellen und wiederkehrende Aufgaben effizienter zu bearbeiten. Besonders relevant werden sie in Engineering, Automatisierung, Produktion, Service, Logistik und Qualitätsmanagement.
Der Unterschied liegt vor allem im Grad der Eigenständigkeit. KI-Assistenten reagieren meist auf konkrete Eingaben des Nutzers. Sie beantworten Fragen, erklären Funktionen, fassen Daten zusammen oder bereiten Arbeitsschritte vor. KI-Agenten gehen darüber hinaus: Sie können Ziele verfolgen, Aufgaben planen, Softwarewerkzeuge nutzen und mehrere Prozessschritte koordinieren.
Vom digitalen Helfer zum handlungsfähigen System
In der industriellen Praxis überschneiden sich beide Begriffe zunehmend. Viele Anbieter sprechen von Assistenten, Copilots, Virtual Companions oder Agenten, meinen aber ähnliche Entwicklungen: KI-Systeme werden stärker in Softwareplattformen eingebunden und greifen auf technische Daten, Modelle, Workflows oder Produktionsinformationen zu.
Der aktuelle Entwicklungsstand bleibt dennoch klar begrenzt. KI-Systeme unterstützen, prüfen und beschleunigen Prozesse, ersetzen aber keine technische Verantwortung. Entscheidungen zu Sicherheit, Normen, Auslegung, Freigabe und Prozessqualität müssen weiterhin von Fachleuten bewertet werden.
Trends: mehr Kontext, mehr Integration
Der wichtigste Trend ist die Verbindung von KI mit industriellen Plattformen. CAD-, CAE-, PLM-, MES-, Automatisierungs- und Serviceumgebungen werden zunehmend mit KI-Funktionen ergänzt. Dadurch entstehen Systeme, die nicht nur allgemeines Wissen liefern, sondern konkreten Anwendungskontext verstehen.
Für Unternehmen liegt der Nutzen vor allem in weniger Routinearbeit und schnellerem Zugriff auf Fachwissen sowie besserer Koordination komplexer Abläufe. KI-Assistenten und KI-Agenten werden damit zu einer neuen Schnittstelle zwischen Mensch, Software, Maschine und Daten.
Neuheiten und Innovationen
Welche Neuheiten es zu den neuen Helfern in der Industrie gibt, zeigen wir Ihnen nachfolgend:
Eplan Copilot erschließt Engineering-Wissen per KI
17.06.2026 | Mit dem Eplan Copilot führt Eplan eine KI-gestützte Assistenz für die Eplan Software für Elektroplanung ein. Der Copilot soll Anwender im Engineering-Alltag dabei unterstützen, schneller auf Funktionen, Projektdaten und geprüftes Fachwissen zuzugreifen.
KI-Agenten ziehen in 3Dexperience Plattform ein
11.06.2026 | Dassault Systèmes erweitert die 3Dexperience Plattform um sogenannte Virtual Companions. Die KI-gestützten Experten sollen Anwender in industriellen Entwicklungs-, Simulations- und Validierungsprozessen unterstützen. Im Mittelpunkt steht eine neue Form der Zusammenarbeit zwischen Fachkräften und KI-Systemen, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern Nutzerabsichten verstehen, technische Zusammenhänge bewerten und Aktionen koordinieren können.
Die Virtual Companions sind Teil der 3D Univ+Rses-Strategie von Dassault Systèmes. Sie verbinden Industrie-Know-how, KI, Weltmodelle, Simulation und multidisziplinäre Modellierung. Damit gehen sie über klassische Sprachmodelle hinaus. Ziel ist es, technische Entscheidungen auf Basis nachvollziehbarer Modelle, physikalischer Zusammenhänge und branchenspezifischer Daten zu unterstützen.
Drei KI-Experten für industrielle Aufgaben
Zum Start stellt Dassault Systèmes drei Virtual Companions vor:
- Aura verknüpft Wissen und Kontext über Anforderungen, Projekte und Änderungen hinweg. Der KI-Agent soll Teams helfen, komplexe Entwicklungsprozesse synchron zu halten und relevante Zusammenhänge schneller zu erkennen.
- Leo ist auf technische Aufgaben entlang industrieller Wertschöpfungsketten ausgelegt. Der Virtual Companion unterstützt disziplinübergreifend von der Entwicklung bis zur Produktion und soll Fachkräfte bei komplexen Engineering-Aufgaben begleiten.
- Marie richtet sich an Anwendungen in Materialwissenschaft, Chemie, Rezepturentwicklung und pharmazeutischer Forschung. Der KI-Agent soll wissenschaftliche Fragestellungen strukturieren, Hypothesen unterstützen und komplexe Phänomene analysierbar machen.
KI-Agenten mit Simulation und Weltmodellen
Die Virtual Companions arbeiten mit Industrie-Weltmodellen und simulationsgestützten Methoden. Verhalten und Auswirkungen technischer Entscheidungen sollen bereits vor der physischen Umsetzung bewertet werden können. Dadurch lassen sich Entwicklungsvarianten, Prozesse oder Produkte früher prüfen und besser absichern.
Ein zentraler Unterschied zu einfachen KI-Assistenten liegt in der Orchestrierung von Aufgaben. Die Virtual Companions sollen nicht nur Antworten liefern, sondern Abläufe über den Lebenszyklus von Produkten und Dienstleistungen koordinieren – von der Konzeption über Nutzung und Betrieb bis zur Wiederverwertung.
Über die 3Dexperience Plattform können Fachkräfte und Virtual Companions in Echtzeit zusammenarbeiten. Dassault Systèmes sieht darin eine Grundlage, um industrielle Prozesse über Disziplinen, Standorte und Unternehmen hinweg besser abzustimmen. Gleichzeitig sollen Anforderungen an Datensouveränität, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen berücksichtigt werden.
Aura ist bereits auf der 3Dexperience Plattform verfügbar. Leo und Marie sollen im Laufe des Jahres 2026 folgen. Die Virtual Companions können laut Dassault Systèmes marken- und branchenübergreifend innerhalb des eigenen Lösungsportfolios eingesetzt werden.
KI Assistent im Unternehmensalltag als Wegbereiter für AI
30.05.2025 | In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext überschlagen sich die Begriffe: KI-Agent, KI Copilot, KI Autopilot oder KI Assistent. Für viele Entscheider wird es zunehmend schwierig, dabei den Überblick zu behalten und die richtige Strategie für den eigenen KI-Einsatz zu wählen. Die Praxis zeigt, dass der Erfolg oft nicht in der komplexesten Lösung, sondern im klugen Zusammenspiel von Technologie, Prozessverständnis und Mitarbeitereinbindung liegt. Am Erfahrungsbericht aus einem Projekt bei E.ON zeigt Schopf Meta Consult, warum der Assistenten-Ansatz für Unternehmen der ideale Einstieg ist.
KI Assistent führt zum schnellen Erfolg
„Warum nicht gleich einen vollautomatischen KI-Agenten entwickeln?“ – diese Frage stellte sich auch das Team bei E.ON, als es um die Optimierung des Beschwerdemanagements ging. Die Antwort war überraschend pragmatisch: Weil Assistenten schneller Mehrwert schaffen und weniger Risiken bergen. Statt jahrelanger Entwicklungszyklen und komplexer Systemintegrationen setzte der Energiekonzern auf einen KI-gestützten Assistenten-Ansatz – mit schnellem Erfolg.
„Was wir bei vielen Unternehmen beobachten, ist der Wunsch nach der perfekten KI-Lösung, bevor überhaupt der erste Schritt gemacht wird“, erklärt Dr. Peter Schopf, Gründer von Schopf Meta Consult GmbH, der das Projekt bei E.ON begleitet hat. „Dabei kann ein gut konzipierter Assistent in wenigen Wochen implementiert werden und sofort Mehrwert liefern – während Mitarbeiter und Organisation gleichzeitig wertvolle Erfahrungen sammeln.“
Die 2×2-Matrix macht die verschiedenen KI-Ansätze verständlich: Während Agenten hochautomatisiert und stark integriert sind, aber oft zu früh eingesetzt werden, und Copiloten (wie Microsoft Copilot) zwar ebenfalls integriert, aber weniger automatisiert arbeiten, bieten Assistenten den idealen Einstieg – mit geringer Integration, aber direkter Fokussierung auf spezifische Anwendungsfälle.
Das E.ON-Projekt: Technologie trifft Change Management
Besonders spannend am E.ON-Projekt ist die ausgewogene Budget-Verteilung: Jeweils ein Drittel floss in die KI-Plattform/Technologie, in die Prozessanalyse/Optimierung und in Change-Management-Aktivitäten. „Diese Balance ist entscheidend“, betont Dr. Schopf. „Zu oft konzentrieren sich Unternehmen ausschließlich auf die technologische Komponente und vernachlässigen, wie Prozesse angepasst und vor allem Menschen mitgenommen werden müssen.“
Die Implementierung selbst verlief reibungsloser als bei vielen herkömmlichen IT-Projekten: Da der Assistenten-Ansatz keine tiefgreifende Integration in bestehende Systeme erforderte, konnte schnell ein funktionierender Prototyp entwickelt werden. Die eigentlichen Herausforderungen lagen vielmehr in der Entwicklung effektiver Prompts – also der Anweisungen für die KI.
„Wir haben die Prompts iterativ mit dem Feedback der Pilotnutzer verbessert„, erklärt Dr. Schopf. „Diese waren Profis im Team, verantwortlich für Prioritäts-Beschwerden. Ihre Erfahrungen flossen direkt in die Weiterentwicklung ein.“ Nach dem ersten Feedback wurde die Benutzeroberfläche in einer zweiten Version nochmals speziell auf die Anwender zugeschnitten.
Datenschutz und Betriebsrat: Keine unüberwindbaren Hürden
Ein Aspekt, der viele Unternehmen von KI-Projekten abhält, ist die Sorge vor Datenschutzproblemen oder Widerständen des Betriebsrats. Die Erfahrung bei E.ON zeigt jedoch: Mit durchdachten Konzepten und intensiver Zusammenarbeit lassen sich diese Hürden überwinden.
„Wenn die Organisation aufgeschlossen und vorwärtsgewandt ist, klappt das einfach“, resümiert Dr. Schopf. Zunächst wurde mit anonymisierten Daten gearbeitet, während die Datenschutzfreigabe parallel vorangetrieben wurde. Mittlerweile ist dieser Prozess erfolgreich abgeschlossen, sodass die manuelle Anonymisierung durch die Nutzer entfällt.
Begeisterte Nutzer als beste Werbung
Besonders bemerkenswert: Obwohl noch mit der ersten Benutzeroberfläche und unter erschwerten Bedingungen (manuelle Anonymisierung) gearbeitet wurde, fiel eine Nutzerumfrage äußerst positiv aus. Der Erfolg spricht sich innerhalb des Konzerns herum – verschiedene Abteilungen fragen bereits aktiv nach dem KI-Tool.
Diese positive Resonanz ist kein Zufall, sondern das Ergebnis eines durchdachten Ansatzes, bei dem die Komplexität „seitenlanger Prompts“ für die Nutzer hinter einfachen Buttons verborgen wird. Die Benutzeroberfläche wurde speziell für die jeweiligen Aufgaben optimiert und auf die menschlichen Sachbearbeiter zugeschnitten.
Promptathons: Wenn Training zum Problemlöser wird
Ein Schlüsselelement für die positive Aufnahme des KI-Assistenten waren sogenannte „Promptathons“ – spezielle Trainingsformate, die nicht nur Wissen vermitteln, sondern konkrete Probleme lösen. „Wir haben zunächst relevante Challenges identifiziert, die für die Mitarbeiter im Beschwerdemanagement täglich relevant sind“, erläutert Dr. Schopf. „Jede Challenge wurde von den Coaches mit unterschiedlichen Schwierigkeitslevels vorbereitet, sodass es niemandem langweilig wurde – unabhängig vom Vorwissen.“
Die Teilnehmer arbeiteten in Zweierteams unter Betreuung an den Challenges und teilten ihre Ergebnisse, um voneinander zu lernen. So konnte die anfängliche Frustration, die viele Anfänger mit KI erleben, überwunden werden – durch gemeinsames Lernen und das Einbringen von mehr Kontext, als die meisten Neulinge intuitiv verwenden würden.
Führungskräfte brauchen andere KI-Trainings
Eine wichtige Erkenntnis aus einer Vielzahl von Projekten: Führungskräfte benötigen spezifische KI-Trainingsformate. „Während bei allgemeinen KI-Schulungen anfangs nur wenige Manager aktiv die ganze Zeit dabei waren, stellten wir fest, dass kleinere Gruppen von ein bis fünf Personen mit konkreten Problemen, die sie aktuell beschäftigen, deutlich effektiver sind“, berichtet Dr. Schopf.
Dieser Ansatz ermöglicht es Führungskräften, ihre Arbeit direkt zu beschleunigen, sodass das Training nicht als „verlorene Zeit“ empfunden wird. Personalisierte Promptathons eignen sich besonders für Führungskräfte, wenn damit ihre – oft strategischen – Probleme in einem Durchgang adressiert werden und gleich ein fertiges Konzept entsteht. Der Vorteil: Mit KI lässt sich das Abstraktionsniveau beliebig ändern, man kann also je nach Bedarf „rein- und rauszoomen“.
Die Vermittlerrolle zwischen IT und Fachabteilungen
Als besonders wertvoll hat sich im E.ON-Projekt die Position zwischen operativen Einheiten und IT erwiesen. „Die operativen Einheiten wissen oft nicht, was mit KI möglich ist, und die IT weiß oft nicht, was gebraucht wird“, erklärt Dr. Schopf. „Diese Übersetzungsleistung zu erbringen und zu vermitteln, hat sich als Schlüsselelement im Erfolg des E.ON-Projekts herausgestellt.“
Die Vorschläge zur Umsetzung wurden auf Basis von Interviews abgeleitet. Dabei wurde zwar viel Feedback eingesammelt, aber der vermittelnden Person wurde von beiden Seiten großes Vertrauen entgegengebracht – ein wichtiger Faktor für den Projekterfolg.
IT nicht auf den kritischen Pfad setzen
Eine aufschlussreiche Beobachtung betrifft die Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung. „Mit zwei mittelständischen Unternehmen habe ich erlebt, dass die Geschäftsverantwortlichen zwar KI-Projekte starten wollten, die IT aber bremste – im Sinne von: Erst müssen wir die IT-Infrastruktur sauber aufsetzen, bevor wir mit KI experimentieren“, berichtet Dr. Schopf.
Zwar sei eine saubere Infrastruktur und Datenstruktur wichtig, doch KI-Assistenten lassen sich auch ohne tiefe Integration aufsetzen. „Sie bringen direkten Mehrwert und zeigen dem Unternehmen und den Menschen, was möglich ist – das klassische Thema ‚Low Hanging Fruits'“, so Dr. Schopf. „Transformation geht nie von heute auf morgen, und eine saubere IT-Struktur auf den kritischen Pfad zu ersten Erfolgen mit KI zu stellen, führt dazu, dass man wahrscheinlich zu spät dran ist.“
Vom Prompt zum autonomen KI Agenten
Der Assistenten-Ansatz, wie er bei E.ON umgesetzt wurde, bietet einen pragmatischen und erfolgversprechenden Einstieg in die Welt der Unternehmens-KI. Statt komplexer Integrationen und jahrelanger Entwicklungszyklen ermöglicht er schnelle Erfolge, während gleichzeitig wertvolle Erfahrungen gesammelt werden.
Drei Kernaspekte haben sich dabei als entscheidend erwiesen:
- Der ausgewogene Fokus auf Technologie, Prozessverständnis und Mitarbeitereinbindung
- Maßgeschneiderte Trainings– und Change-Management-Maßnahmen wie Promptathons
- Die Vermittlerrolle zwischen IT und Fachabteilungen
Wer mehr über diesen Ansatz erfahren möchte, sollte die Veranstaltung „Next-Level Automatisierung: Vom Prompt zum autonomen Agenten im Unternehmensalltag“ im Rahmen des Nürnberg Digital Festivals am 1. Juli 2025 besuchen. Dort wird Dr. Peter Schopf (Schopf Meta Consult GmbH) von 9 bis 10 Uhr detaillierte Einblicke in das E.ON-Projekt und praktische Tipps für den eigenen KI-Einstieg geben. Alternativ können Interessierte auch direkt mit SMC Kontakt aufnehmen, um zu erfahren, wie sich der Assistenten-Ansatz in ihrem Unternehmen umsetzen lässt.
Quellenangabe: Dieser Beitrag basiert auf Informationen folgender Unternehmen: Dassault Systèmes, Schopf Meta Consult.
