Titelstory und Interview mit WSCAD CEO Dr. Axel Zein im Fachmagazin openautomation (Ausgabe 3 / Juni 2026)
KI wird in der Elektrokonstruktion häufig noch als Assistenztechnologie verstanden – als Copilot, der bestehende Prozesse schneller macht. Doch diese Sicht greift möglicherweise zu kurz. Denn parallel entsteht eine neue Entwicklungsstufe: Systeme, die technische Zusammenhänge nicht mehr nur verarbeiten, sondern interpretieren und daraus eigenständige Lösungsvorschläge ableiten. Damit verändert sich nicht nur die Geschwindigkeit des Engineerings, sondern auch die grundlegende Logik.
Die Diskussion über KI im Engineering konzentriert sich derzeit stark auf Copiloten, Assistenzfunktionen und Produktivitätsgewinne in bestehenden CAD-Workflows. Doch viele Industrieunternehmen spüren inzwischen, dass die eigentliche Veränderung tiefer geht. Denn KI beschleunigt nicht nur einzelne Arbeitsschritte. Sie beginnt, technische Zusammenhänge, Regeln und Abhängigkeiten selbst zu interpretieren. Damit verändert sich die Rolle einer Engineering-Software grundlegend, nämlich vom reinen Dokumentations- und Konstruktionswerkzeug hin zur aktiven Instanz im Entwicklungsprozess. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, ob KI das Engineering unterstützt, sondern wie stark sie künftig dieses selbst mitgestaltet. openautomation hat mit Dr. Axel Zein, CEO der WSCAD GmbH, gesprochen.
Dr. Axel Zein, CEO der WSCAD GmbH: „Wer KI als reine Softwareeinführung versteht oder glaubt, ein Copilot sei bereits die KI-Transformation, bleibt in der Experimentierphase stehen. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Prozesse grundsätzlich neu zu denken.“
Herr Dr. Zein, in der aktuellen KI-Debatte entsteht oft der Eindruck, dass jeder Softwareanbieter plötzlich „AI“ im Portfolio hat. Handelt es sich dabei um einen echten technologischen Umbruch oder eher um eine Überlagerung durch Marketing?
A. Zein: Beides. Natürlich erleben wir derzeit eine starke Marketingdynamik rund um KI. Es wäre aber ein Fehler, KI deshalb als kurzfristigen Hype abzutun. Die strukturellen Veränderungen im Engineering sind dafür zu tiefgreifend und die Realität in vielen Unternehmen zeigt ein klares Spannungsfeld: Projekte werden komplexer, Varianten nehmen zu, Normen und Kundenvorgaben wachsen kontinuierlich, während gleichzeitig qualifiziertes Personal fehlt. Viele Konstrukteure arbeiten längst am Limit. KI ist in diesem Kontext kein neues Software-Feature, sondern eine technologische Antwort auf ein strukturelles Problem. Wichtig ist jedoch: Nicht jede Form von KI verändert das Engineering in gleicher Tiefe.
Woran erkennt man, wie tief KI im Engineering wirkt?
A. Zein: Für Jahrzehnte bestand Innovation im Engineering vor allem darin, schneller zu zeichnen, schneller zu dokumentieren und bestehende Prozesse effizienter auszuführen. Genau darauf basieren viele heutige CAD- und E-CAD-Systeme. KI verändert nun erstmals nicht nur die Geschwindigkeit des Engineerings, sondern potenziell die Art, wie Engineering selbst entsteht. Der Unterschied zeigt sich dabei weniger in einzelnen Funktionen als in der Frage, wo die eigentliche Entscheidungslogik im Engineering liegt. Ab diesem Punkt verschiebt sich die Rolle der Software: Sie unterstützt nicht mehr nur das Engineering, sie wird Teil seiner Struktur.
Kann man diese Entwicklung in unterschiedliche Stufen einordnen?
A. Zein: Ja, wir sehen im Wesentlichen drei Entwicklungsphasen. Die erste Phase ist die klassische Digitalisierung und Automatisierung. Sie prägt bis heute große Teile klassischer E-CAD-Systeme: klare Regeln, strukturierte Datenmodelle, hohe Integration und reproduzierbare Abläufe. Phase 2 beschreibt KI als Assistenz im bestehenden Prozess. Genau hier befinden wir uns aktuell. Bei WSCAD haben wir mit ELECTRIX AI seit Ende 2024 KI-Assistenzfunktionen produktiv in die Engineering-Software integriert, beispielsweise für schnelleres Suchen, Übersetzen, Platzieren, Überprüfen oder Generieren von Auswertungen und Schaltschränken. Dabei konnten wir in einzelnen Prozessen Zeiteinsparungen von bis zu 99 % messen. Der eigentliche Umbruch und konsequente nächste Schritt ist allerdings das AI-native Engineering, die Phase 3: Hier versteht und interpretiert die Software den gesamten Engineering-Kontext und leitet daraus eigenständig Lösungsvorschläge ab. Die Frage lautet dann nicht mehr: „Wie führe ich den nächsten Schritt aus?“, sondern: „Was ist die beste technische Lösung für mein Ziel?“
Können Sie den Unterschied zwischen Phase 2 und Phase 3 konkret greifbar machen?
A. Zein: Nehmen wir ein Beispiel aus der Praxis: In Phase 2 sagt der Konstrukteur dem System: „Platziere die Makros für CPU und Ein-/Ausgangsmodule auf einer neuen Seite.“ Die KI sucht und platziert daraufhin automatisch die entsprechenden Teilschaltungen unter Berücksichtigung der Projektlogik. Oder: „Prüfe dieses Projekt gegen die Kundenvorgaben.“ Die KI durchsucht die spezifischen Richtlinien des Kunden und liefert Ergebnisse. Das ist hochproduktiv, aber der Anwender definiert weiterhin den Lösungsweg. Phase 3 stellt einen Architekturwechsel dar: Der Anwender beschreibt nicht mehr die einzelnen Arbeitsschritte, sondern das eigentliche Ziel, zum Beispiel: „Modernisiere diesen Anlagenteil energieeffizient unter Einhaltung bestimmter Normen und Kundenvorgaben.“ Das System analysiert dann den gesamten Kontext, bewertet mögliche Lösungsansätze und erzeugt daraus technische Vorschläge, inklusive Architektur, Komponenten, Schrankaufbau und Dokumentation. Der entscheidende Unterschied ist: Heute unterstützt die Software den vorgegebenen Engineering-Prozess des Anwenders. Künftig beginnt sie, den Lösungsraum selbst mitzustrukturieren.
Verschiebt sich damit die Rolle klassischer CAD-Systeme nicht grundsätzlich?
A. Zein: Davon ist auszugehen. Historisch waren CAD-Systeme Werkzeuge zur Dokumentation. Das eigentliche Engineering fand außerhalb des Systems statt – im Kopf des Ingenieurs. Jetzt entsteht eine neue Situation: Das System beginnt, Teile dieser Entscheidungslogik zu übernehmen. AI-native Systeme werden damit zum aktiven Bestandteil des Engineering-Prozesses, während CAD-Systeme zunehmend die Rolle der Dokumentations- und Ausführungsebene übernehmen. Oder anders ausgedrückt: Bisher wurde ein bereits entwickeltes Produkt im CAD konstruiert und dokumentiert. Künftig beschreibt der Ingenieur stärker das gewünschte Ziel und die Randbedingungen. Das AI-native System leitet daraus technische Lösungen ab und generiert die entsprechende Umsetzung im CAD.
Wo entstehen in diesem Umfeld echte Wettbewerbsvorteile?
A. Zein: Die meisten Unternehmen nutzen KI derzeit vor allem, um bestehende Prozesse zu beschleunigen. Die wirklich erfolgreichen Unternehmen verändern jedoch den Prozess selbst. Genau dort entstehen nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Denn wer Engineering nur effizienter macht, verbessert bestehende Abläufe. Wer jedoch beginnt, Entscheidungsprozesse, Rollenbilder und Engineering-Strukturen neu zu denken, verändert die eigentliche Wertschöpfung.
Was machen Unternehmen aktuell im Umgang mit KI am häufigsten falsch?
A. Zein: KI wird häufig als IT-Thema behandelt. Das ist der zentrale Fehler. KI ist kein zusätzliches Werkzeug, das man einfach einführt, sondern eine Veränderung von Entscheidungsprozessen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen im Engineering. Wer KI als reine Softwareeinführung versteht oder glaubt, ein Copilot sei bereits die KI-Transformation, bleibt in der Experimentierphase stehen. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Prozesse grundsätzlich neu zu denken.
Eigenes Wissen, wie Kunden- und Unternehmensrichtlinien, wird in ELECTRIX AI gespeichert (1). Der AI-Copilot durchsucht dieses (2) und liefert innerhalb weniger Sekunden die passenden Ergebnisse (3). Das mühsame Durchsuchen von Papier- oder PDF-Dokumenten wird überflüssig.
Welche Rolle spielen Management und Unternehmenskultur dabei?
A. Zein: Eine entscheidende! Wenn KI nicht strategisch auf Führungsebene verankert ist, bleibt sie ein Pilotprojekt. Gleichzeitig müssen Mitarbeiter verstehen, dass sie nicht ersetzt werden, sondern dass sich ihre Rolle verändert und aufgewertet wird. Die erfolgreichsten Unternehmen sind nicht zwingend die mit der größten Technologieabteilung, sondern diejenigen, die am schnellsten lernen und sich anpassen.
Wie verändert sich dadurch die Rolle des Konstrukteurs?
A. Zein: Die Rolle verschiebt sich deutlich, bleibt aber zentral. Der Anteil repetitiver Detailarbeiten, wie Zeichnen, Suchen oder Wiederholen, nimmt ab. Dafür gewinnen Entscheiden, Bewerten, Strukturieren und Verantworten an Gewicht. Systemverständnis und Bewertungskompetenz werden entscheidend. Der Konstrukteur der Zukunft ist nicht mehr primär der schnellste CAD-Anwender, sondern derjenige, der technische Zusammenhänge präzise versteht, strukturiert denkt und daraus klare Ziele sowie Randbedingungen formulieren kann. Auf den Punkt gebracht: Der Konstrukteur der Zukunft wird weniger Zeit mit Zeichnen verbringen und mehr Zeit mit Entscheiden.
Wettbewerbsvorteile Monotone Routinearbeiten nimmt die KI in ELECTRIX AI 2026 dem Konstrukteur ab: Sie erkennt Ähnlichkeiten und schlägt Aufbaumöglichkeiten vor. Der Konstrukteur prüft und vervollständigt den Aufbau.
Teilen Sie die Sorge vieler Kritiker, dass KI Arbeitsplätze verdrängen wird?
A. Zein: Nein, aber sie wird die Art der Arbeit verändern. Technologische Umbrüche haben Berufsbilder schon immer verändert. Mit Eisenbahn und Automobil verschwanden Kutscherberufe, gleichzeitig entstanden völlig neue Industrien und Märkte. Auch KI folgt diesem Muster. Sie wird bestimmte Aufgaben automatisieren und damit verändern oder ersetzen. Gleichzeitig entstehen neue Tätigkeitsfelder, die heute in ihrem Umfang noch nicht vollständig absehbar sind. KI ersetzt keine Ingenieure. Aber sie verändert, wie Ingenieure arbeiten und welche Profile künftig gefragt sind. Unter Druck geraten Tätigkeiten, die auf reiner Ausführung und Routine basieren. Engineering wird stärker konzeptionell, interdisziplinär und entscheidungsorientiert.
Wenn Sie fünf Jahre nach vorne schauen: Wie sieht Elektrokonstruktion dann aus??
A. Zein: Deutlich stärker modellbasiert, kontextgetrieben und integriert. KI wird kein Zusatz mehr sein, sondern Bestandteil des Engineering-Systems selbst. Die Systeme werden Kontext verstehen, Regeln berücksichtigen, Erfahrungswissen einbeziehen und Lösungen vorschlagen. Der Konstrukteur bleibt die verantwortliche Instanz. Aber die Art, wie Lösungen entstehen, wird sich grundlegend verändern. Und genau dieser Wandel hat bereits begonnen. Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob KI Teil des Engineerings wird. Die Frage ist, welche Unternehmen früh genug verstehen, dass sich die Logik des Engineerings selbst verändert.
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