Werden Sie in den Bereichen Entwicklung und Betrieb AI-nativ

Jede Entwicklungs- und F&E-Organisation muss heute einen Weg finden, um KI-nativ zu werden – das heißt, KI in Softwareprodukte, Entwicklungsabläufe und physische Betriebsabläufe zu integrieren.

Das Digital Product Engineering unterstützt dieses Ziel, indem es neue KI-native Produkte entwickelt, etablierte Software mit intelligenten Funktionen ausstattet und KI auf physische Systeme ausweitet. In Kombination mit Computer Vision, digitalen Zwillingen und Robotik kann KI physische Anlagen und Aktivitäten in Echtzeit-Erkenntnisse und automatisierte Maßnahmen umwandeln.

Das moderne Ingenieurwesen ist in den Bereichen Konstruktion, Simulation, Fertigung, Betriebsunterstützung und Ökosystemen vernetzter Produkte auf Software angewiesen. Sie ist die treibende Kraft hinter allem – vom Produktlebenszyklusmanagement über virtuelle Kundenerlebnisse bis hin zur Steuerung intelligenter Fabriken. Diese Software erfordert bereits heute eine kontinuierliche Weiterentwicklung, Modernisierung und Betreuung. Der Übergang zu einer KI-nativen Ausrichtung legt die Messlatte noch höher und zwingt Unternehmen dazu, die Art und Weise zu überdenken, wie Software und künstliche Intelligenz entwickelt, bereitgestellt, skaliert und kontinuierlich verbessert werden.

Vom Einsatz von KI hin zu KI-nativem Engineering

Teams, die softwarebasierte Produkte und Dienstleistungen entwickeln, müssen immer komplexere Produkte zügig bereitstellen und gleichzeitig die rasante Entwicklung im Bereich der KI in differenzierte Fähigkeiten umsetzen. Die Innovation muss auch nach der Bereitstellung weitergehen, während sie neue Modelle integrieren, die Sicherheit und Governance stärken und die Produkte kontinuierlich verbessern – und das alles bei gleichzeitiger Betreuung bestehender Kunden, etablierter Portfolios und Altsysteme.

Technische Altlasten, fragmentiertes technisches Wissen und Daten, unzusammenhängende Toolketten sowie eine komplexe Edge-to-Cloud-Infrastruktur erschweren die Integration und Skalierung von KI. Infolgedessen beschränkt sich deren Einsatz oft auf Programmierassistenten und isolierte Pilotprojekte, anstatt in alle Produkte und Entwicklungszyklen eingebettet zu sein.

Um KI-nativ zu werden, braucht es mehr als nur neue Tools. Unternehmen benötigen ein Entwicklungsmodell, das Softwareentwicklung, KI, Daten, digitale Produkte und physische Abläufe miteinander verbindet – damit KI sicher eingesetzt, zuverlässig skaliert und kontinuierlich verbessert werden kann.