Kurzfassung der Studie Auswirkungen generativer KI (Künstlicher-Intelligenz) auf die Arbeit in Ingenieurberufen im Auftrag des VDI (Vereins Deutscher Ingenieure) e.V. von der VDI-VDE – Innovation und Technik GmbH
Das Aufkommen leistungsfähiger generativer Künstlicher-Intelligenz-Modelle, insbesondere die Veröffentlichung von ChatGPT, bestimmt seit Ende 2022 den Diskurs um Auswirkungen von KI auf neue Arbeitsformen. Die Fähigkeit dieser Systeme, Texte, Designs, Codes und komplexe Analysen zu generieren, eröffnet weitreichende Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Innovationsförderung. Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Studie die Auswirkungen generativer KI auf den Ingenieurberuf.
Das Ziel dieser Untersuchung ist es, die Potenziale und Risiken generativer KI für die ingenieurwissenschaftliche Praxis systematisch zu analysieren. Dabei werden sowohl technische als auch arbeitsorganisatorische und berufspolitische Fragestellungen adressiert. Ein besonderer Fokus liegt auf der Frage, welche strategischen Maßnahmen erforderlich sind, um den Wandel durch generative KI im Ingenieurwesen konstruktiv zu gestalten.
Methodischer Ansatz
Die Studie basiert auf einem mehrstufigen empirischen Ansatz, der sowohl quantitative als auch qualitative Methoden kombiniert. Neben einer breit angelegten Online-Umfrage mit 468 Teilnehmerinnen und Teilnehmern – primär aus dem Kreis der Mitglieder des Vereins Deutscher Ingenieure e.V. – wurden Workshops mit Ingenieurinnen und Ingenieuren aus verschiedenen Fachrichtungen durchgeführt. Ergänzend wurden leitfadengestützte Expertinnen- und Experteninterviews geführt. Übergeordnetes Ziel war es, die bisherigen Thesen und Hypothesen über die Auswirkungen generativer KI zu validieren und domänenspezifische Einschätzungen einzuholen.
Die Online-Befragung umfaßte sowohl Fragen zur aktuellen Nutzung generativer KI als auch zur zukünftigen Relevanz der Technologie. Ein besonderer Fokus lag auf der Identifikation von Aufgabenbereichen, in denen generative KI als potenzielle Unterstützung wahrgenommen wird, sowie auf den Herausforderungen, die mit ihrer Implementierung verbunden sind – vor allem mit Blick auf den Ingenieurberuf und dessen Fachdisziplinen/Gewerke.
Technologische Grundlagen generativer KI
Generative KI basiert auf tiefen neuronalen Netzwerken, die mithilfe äußerst großer Mengen an Trainingsdaten Muster und Zusammenhänge in Texten, Bildern und anderen strukturierten sowie unstrukturierten Daten erlernen. Während die Technologie erhebliche Potenziale zur Automatisierung und Unterstützung ingenieurwissenschaftlicher Tätigkeiten aufweist, bestehen weiterhin Herausforderungen im Hinblick auf ihre Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit und auf die Qualität der generierten Ergebnisse. Insbesondere die Problematik sogenannter „Halluzinationen“ – also fehlerhafter, erfundener oder unplausibler Ausgaben durch die KI – stellt eine zentrale Limitierung für den Einsatz in sicherheitskritischen und hochpräzisen ingenieurtechnischen Anwendungen dar.
Zudem sind generative KI-Modelle auf qualitativ hochwertige und repräsentative Trainingsdaten angewiesen. In vielen ingenieurwissenschaftlichen Domänen sind umfangreiche und standardisierte Datensätze jedoch (noch) nicht verfügbar, was die Modellqualität beeinflussen kann. Dies führt dazu, daß generative KI in spezialisierten Fachgebieten nicht immer zuverlässig einsetzbar ist und alternative Möglichkeiten zur Domänenanpassung, jenseits des reinen Trainierens, erforderlich sind.
Siehe die gesamte Quelle für Ihr weiteres Studium des Themas:
VDI-Studie-Auswirkungen-generativer-KI-auf-die-Arbeit-in-Ingenieurberufen-2025-05.pdf (3.4 MB)