{"id":2174,"date":"2026-11-12T13:24:55","date_gmt":"2026-11-12T12:24:55","guid":{"rendered":"https:\/\/hightech.de\/?p=2174"},"modified":"2026-11-12T13:24:57","modified_gmt":"2026-11-12T12:24:57","slug":"wenn-cad-zum-hintergrundsystem-wird","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hightech.de\/en\/wenn-cad-zum-hintergrundsystem-wird\/","title":{"rendered":"Wenn CAD zum Hintergrundsystem wird"},"content":{"rendered":"

Warum KI nicht nur die Funktionen, sondern das Gesch\u00e4ftsmodell der Engineering-Softwareanbieter ver\u00e4ndern k\u00f6nnte<\/p>\n\n\n\n

Von Dr. Thomas Tosse<\/p>\n\n\n\n

Die Anbieter von Engineering-Software haben ihren Kunden jahrzehntelang erkl\u00e4rt, wie sie auf disruptive Ver\u00e4nderungen reagieren m\u00fcssen. Nun k\u00f6nnten sie selbst vor einer stehen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Gefahr besteht nicht darin, dass k\u00fcnstliche Intelligenz einige weitere Funktionen in CAD-, PLM- oder Simulationssysteme bringt. Sie entsteht, wenn KI den Engineering-Prozess so grundlegend ver\u00e4ndert, dass diese Systeme ihre zentrale Rolle verlieren.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ende der Achtzigerjahre \u2013 des vergangenen Jahrtausends! \u2013 kostete eine 3D-CAD-Workstation noch ann\u00e4hernd eine Million Mark. Auf Messen wie der CeBIT gab es jeden Abend eine Standparty, reihum bei den einzelnen Anbietern, damit jeder alle Feiern besuchen konnte. Mit dem Aufkommen der Personal Computer und ihrer schnell wachsenden Rechenleistung setzte sich 3D-Software im Engineering durch.<\/p>\n\n\n\n

Nach einer Phase mit vielen technischen Neuerungen, etwa bei Geometrie-Kernels, Geometrieberechnung und Parametrik sowie mit der Entwicklung von Austauschformaten wie PLM-XML, folgten Stagnation und Vergleichbarkeit. Manche Pressemitteilung k\u00fcndigte 365 kundengetriebene Erweiterungen an \u2013 von denen keine einzige zitierf\u00e4hig war. Sind die CAD-Entwickler nicht mehr so innovativ, wie sie ihre Kunden machen wollen?<\/p>\n\n\n\n

Disruption eines Gesch\u00e4ftsmodells \u2013 das haben wir unseren Kunden aus der Fertigungsindustrie erz\u00e4hlt \u2013 bedeutet eine Bedrohung der Art und Weise, wie ein Unternehmen Wert schafft und Geld verdient. Dahinter kann eine neue Technologie stehen, ein Wettbewerber aus einem anderen Teil der Welt oder ein ver\u00e4ndertes Kundenverhalten. Auch neue Prozesse und Plattformen k\u00f6nnen eine Branche umw\u00e4lzen, wenn sie Kunden und Anbieter direkt verbinden, Zwischenh\u00e4ndler ausschlie\u00dfen oder statt eines Produkts nur noch dessen Nutzung verkaufen.<\/p>\n\n\n\n

Umgekehrt lassen sich disruptive Ver\u00e4nderungen zum Vorteil wenden, wenn man das eigene Gesch\u00e4ftsmodell transformiert und die Wertsch\u00f6pfung auf ein neues Niveau hebt. Viele Industrieunternehmen treiben die Digitalisierung mit starkem Engagement und beeindruckendem Tempo voran und verbessern permanent ihre Leistungsf\u00e4higkeit.<\/p>\n\n\n\n

Warum erz\u00e4hle ich das alles? Schlie\u00dflich haben auch die Softwareanbieter l\u00e4ngst neue Gesch\u00e4ftsmodelle implementiert: Software-as-a-Service, cloudnative Anwendungen mit nutzungsabh\u00e4ngigen Bezahlmodellen oder Marktpl\u00e4tze f\u00fcr alles rund um Engineering, einschlie\u00dflich 3D-Druck und Fertigung.<\/p>\n\n\n\n

Ganz einfach: Die n\u00e4chste Bedrohung ihres Gesch\u00e4ftsmodells k\u00f6nnte aus einer anderen Welt kommen. K\u00fcnstliche Intelligenz stammt aus der Softwareentwicklung und revolutioniert sie mit dramatischem Tempo \u2013 und nicht nur sie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Als ChatGPT Ende 2022 auf den Markt kam, verf\u00fcgte Google \u00fcber ein scheinbar unangreifbares Gesch\u00e4ftsmodell. Allein mit Suchanzeigen und verwandten Angeboten erzielte der Konzern im Jahr 2022 rund 162,5 Milliarden US-Dollar Umsatz. Google beherrschte die Internetsuche, verf\u00fcgte \u00fcber einen kaum einholbar erscheinenden Index und vermittelte den Nutzern innerhalb von Sekunden passende Informationsquellen.<\/p>\n\n\n\n

Doch ChatGPT konnte nicht nur ein Hotelzimmer finden, sondern einen ganzen Urlaub planen. Google reagierte schnell, zun\u00e4chst mit Bard. Rund vierzehn Monate nach der Ver\u00f6ffentlichung von ChatGPT f\u00fchrte das Unternehmen seine KI-Angebote unter der Marke Gemini zusammen und hob das eigene Angebot mithilfe von KI auf eine neue Stufe.<\/p>\n\n\n\n

Genau an diesem Punkt k\u00f6nnte die Engineering-Software stehen. Die entscheidende Frage lautet nicht, wie viel k\u00fcnstliche Intelligenz sich in CAD-, PLM- oder Simulationssysteme integrieren l\u00e4sst. Sie lautet, ob diese Systeme auch k\u00fcnftig noch den Mittelpunkt des Engineering-Prozesses bilden.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Hersteller von Engineering-Software reagieren durchaus auf die KI-Entwicklung. Bislang integrieren sie k\u00fcnstliche Intelligenz jedoch \u00fcberwiegend in ihre bestehenden Produkte und Plattformen: als komfortable Benutzerschnittstelle, Assistenzsystem oder Agent f\u00fcr definierte Aufgaben. Damit verbessern sie ihre Werkzeuge. Ob KI den Engineering-Prozess und damit auch die Rolle dieser Werkzeuge grunds\u00e4tzlich ver\u00e4ndern k\u00f6nnte, ist eine andere Frage.<\/p>\n\n\n\n

Ein Beispiel aus der Industrie ist der Siemens Industrial Copilot. Urspr\u00fcnglich war er ein klassisches Copilot-System, das haupts\u00e4chlich auf Benutzeranfragen antwortete. Heute entwickelt Siemens ihn in Richtung agentischer Funktionen weiter. Im Engineering kann er unter anderem SPS-Code und Testf\u00e4lle generieren, HMI-Visualisierungen anlegen und komplexere Automatisierungsaufgaben in einzelne Arbeitsschritte zerlegen.<\/p>\n\n\n\n

Einen anderen Ansatz verfolgt NVIDIA mit Physical AI. Der Begriff stammt aus dem autonomen Fahren und bezeichnet k\u00fcnstliche Intelligenz in physischen Systemen wie Robotern, Maschinen oder Drohnen. Solche Systeme sollen aus Fehlern lernen, Strategien anpassen, sich in unbekannten Umgebungen zurechtfinden und komplexe Manipulationen eigenst\u00e4ndig ausf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Mit Omniverse, Isaac und zugeh\u00f6rigen Modellen und Entwicklungswerkzeugen stellt NVIDIA eine Infrastruktur f\u00fcr die Entwicklung und Simulation physischer KI-Systeme bereit. Zahlreiche f\u00fchrende Anbieter von Engineering-Software kooperieren inzwischen mit NVIDIA oder integrieren dessen Technologien. Dassault Syst\u00e8mes vereinbarte im Februar 2026 eine umfassende Partnerschaft mit NVIDIA. Auch PTC, Cadence und Siemens Digital Industries Software arbeiten mit Technologien aus diesem Umfeld.<\/p>\n\n\n\n

Doch gen\u00fcgt es, einzelne Projekte und Funktionen zu erg\u00e4nzen, um den Kunden den optimalen KI-Nutzen zu er\u00f6ffnen? Hunderte spezialisierte Start-ups konkurrieren inzwischen mit den milliardenschweren Entwicklungsbudgets der etablierten Anbieter. Dabei geht es nicht nur um zus\u00e4tzliche Funktionen, sondern um unterschiedliche Vorstellungen davon, wie Engineering k\u00fcnftig \u00fcberhaupt betrieben wird.<\/p>\n\n\n\n

Was also, wenn die Hersteller von Engineering-Software eine entscheidende Entwicklung zu wenig ber\u00fccksichtigen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dann stehen sie vielleicht in einigen Jahren dem Endgegner Projekt Prometheus gegen\u00fcber. Das 2025 von Jeff Bezos und Vik Bajaj gegr\u00fcndete Unternehmen verf\u00fcgt \u00fcber eine Finanzierung in Milliardenh\u00f6he und wird bereits heute mit mehreren Dutzend Milliarden US-Dollar bewertet. Ein vergleichsweise kleines Team entwickelt ein KI-System, das Bezos als \u201eArtificial General Engineer\u201c beschreibt.<\/p>\n\n\n\n

Prometheus will f\u00fcr das Engineering leisten, was Coding-Agenten f\u00fcr die Softwareentwicklung leisten: Entwicklungsprojekte drastisch beschleunigen, indem die KI nicht nur assistiert, sondern aktiv mitentwirft.<\/p>\n\n\n\n

Ob Prometheus dieses Versprechen einl\u00f6sen kann, ist offen. Doch schon die Gr\u00f6\u00dfenordnung des Vorhabens sollte die etablierten Anbieter alarmieren. Die disruptive Gefahr besteht nicht darin, dass KI eine weitere Funktion im CAD-System \u00fcbernimmt. Sie entsteht, wenn sich der Schwerpunkt der Wertsch\u00f6pfung vom manuellen Modellieren auf das Formulieren, Bewerten und autonome Umsetzen technischer Ziele verlagert.<\/p>\n\n\n\n

CAD-, PLM- und Simulationssysteme verschwinden deshalb nicht zwangsl\u00e4ufig. Sie k\u00f6nnten jedoch vom zentralen Arbeitsmittel zur technischen Infrastruktur im Hintergrund werden. F\u00fcr ihre Anbieter w\u00e4re das tats\u00e4chlich eine Disruption des Gesch\u00e4ftsmodells.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Arbeiten die etablierten Anbieter bereits an der n\u00e4chsten Generation des Engineerings \u2013 oder vor allem daran, k\u00fcnstliche Intelligenz in die bestehenden Systeme einzubauen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00dcber den Autor<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dr. Thomas Tosse begleitet Anbieter von Engineering- und Unternehmenssoftware seit Jahrzehnten in strategischem Marketing, Positionierung und Kommunikation.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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