Welche KI-Kenntnisse Ingenieure brauchen und wie sie diese belegen

KI verändert den Ingenieurberuf. Damit stellt sich für Beschäftigte die Frage, welche Kenntnisse sie brauchen, um entsprechende Werkzeuge einzusetzen und ihre Ergebnisse kritisch zu prüfen. Wie können sich Ingenieurinnen und Ingenieure darauf vorbereiten?

Wer sich heute auf eine Stelle im Ingenieurwesen bewirbt, sollte neben den fachlichen Anforderungen auch auf geforderte KI-Kenntnisse achten. Ob bei der Konstruktion, in der Produktion oder bei der Entwicklung technischer Systeme: KI-Anwendungen können Aufgaben übernehmen, Analysen unterstützen und Arbeitsabläufe verändern.

Ingenieurinnen und Ingenieure müssen dafür nicht unbedingt selbst KI-Systeme entwickeln. Wer solche Anwendungen nutzt, sollte aber verstehen, wie sich die Technologie im eigenen Fachgebiet einsetzen lässt, wo ihre Grenzen liegen und wie sich fehlerhafte Ergebnisse erkennen lassen.

Welche KI-Kenntnisse im Ingenieurwesen hilfreich sind

Die Entwicklung betrifft nicht nur IT-Fachkräfte und Softwareentwickler. Auch im Maschinenbau, in der Elektrotechnik, der Fahrzeugtechnik und im Bauwesen kommen KI-Anwendungen zum Einsatz. Sie helfen beispielsweise dabei, Bauteile zu optimieren, Maschinenausfälle vorherzusagen oder große Datenmengen auszuwerten.

Für Bewerberinnen und Bewerber stellt sich deshalb eine praktische Frage: Welche KI-Kenntnisse sind für die angestrebte Stelle erforderlich?

Eine pauschale Antwort gibt es nicht. Die Anforderungen hängen von der Branche, der konkreten Tätigkeit und dem Entwicklungsstand des Unternehmens ab. Wer KI-Modelle entwickelt oder anpasst, kann Kenntnisse in Machine Learning und Programmierung benötigen, etwa mit Python. In anderen Positionen steht die sichere Anwendung generativer KI-Werkzeuge im Vordergrund.

Diese KI-Skills können Ingenieurinnen und Ingenieuren helfen

Wer seine CWer seine KI-Kenntnisse ausbauen möchte, sollte sich nicht allein auf die Bedienung einzelner Tools konzentrieren. Wichtig ist vor allem die Fähigkeit, die Technologie sinnvoll mit dem eigenen Fachwissen zu verbinden.

Je nach Einsatzgebiet können unterschiedliche Kompetenzen relevant sein:

• Generative KI anwenden: Sprachmodelle zur Unterstützung von Recherchen, technischen Dokumentationen, Programmierung oder der Aufbereitung von Informationen nutzen. Quellen und technische Angaben müssen dabei überprüft werden.
• KI-Ergebnisse überprüfen: Berechnungen, Vorschläge und generierte Texte auf fachliche Richtigkeit, Plausibilität und Vollständigkeit prüfen. Dazu gehören etwa die Kontrolle von Einheiten und Randbedingungen, unabhängige Vergleichsrechnungen oder Tests für generierten Code.
• Daten verstehen und auswerten: Datenqualität beurteilen, Muster erkennen und Ergebnisse korrekt interpretieren. Für die Entwicklung eigener Modelle sind zusätzlich Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Machine Learning erforderlich.
• KI in technische Prozesse integrieren: Beispielsweise den Einsatz KI-gestützter Konstruktionsverfahren, vorausschauender Instandhaltung oder automatisierter Qualitätskontrollen fachlich begleiten. Dafür müssen auch Prüfkriterien und Zuständigkeiten festgelegt werden.
• Risiken und Sicherheit berücksichtigen: Datenschutz, vertrauliche Unternehmensdaten, mögliche Fehlerquellen, technische Zuverlässigkeit und geltende Normen im Blick behalten. Dazu gehört auch, nur für den jeweiligen Zweck freigegebene Werkzeuge einzusetzen.

Nicht jede Stelle verlangt alle diese Fähigkeiten. Wer KI-Modelle entwickelt, braucht andere Kenntnisse als eine Ingenieurin, die KI zur Unterstützung ihrer Konstruktionsarbeit einsetzt.

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Fachwissen bleibt die Grundlage

KI kann technische Aufgaben beschleunigen. Sie kann aber auch falsche Ergebnisse liefern oder Zusammenhänge übersehen. Deshalb bleibt das Fachwissen von Ingenieurinnen und Ingenieuren unverzichtbar.

Wer eine KI-generierte Berechnung nicht fachlich einordnen kann, erkennt möglicherweise auch nicht, wenn ein Ergebnis unplausibel ist. Eine Plausibilitätsprüfung allein genügt allerdings nicht als Nachweis für die Richtigkeit. Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen, etwa im Fahrzeugbau, in der Automatisierungstechnik oder bei technischen Anlagen, bleiben die für den jeweiligen Einsatz erforderlichen Prüf- und Freigabeverfahren notwendig.

Ingenieurinnen und Ingenieure müssen Probleme präzise beschreiben, geeignete Daten beurteilen und entscheiden können, ob ein KI-Ergebnis für den jeweiligen Einsatzzweck geeignet ist.

Auch die Zusammenarbeit mit anderen Fachbereichen ist dabei wichtig. Wer technische Lösungen gemeinsam mit IT-Fachkräften, Data Scientists oder Fachleuten für Produktsicherheit entwickelt, muss unterschiedliche Anforderungen verstehen und verständlich vermitteln können.

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Berufseinsteiger stehen vor einer besonderen Herausforderung

KI kann auch den Einstieg ins Berufsleben verändern. Aufgaben, mit denen Nachwuchskräfte praktische Erfahrungen sammeln, lassen sich teilweise automatisieren. Dazu gehören beispielsweise erste Recherchen, einfache Programmierarbeiten oder das Erstellen technischer Dokumentationen.

Das kann Zeit sparen, aber auch Lerngelegenheiten verringern. Wenn Unternehmen solche Aufgaben automatisieren, sollten sie deshalb andere Möglichkeiten schaffen, technische Abläufe kennenzulernen, eigene Entscheidungen zu begründen und von erfahrenen Kolleginnen und Kollegen zu lernen.

Für Bewerberinnen und Bewerber lohnt es sich, im Vorstellungsgespräch nicht nur verwendete KI-Tools aufzuzählen. Aussagekräftiger ist ein konkretes Beispiel: Welches Problem wurde mit KI bearbeitet? Wie wurde das Ergebnis überprüft? Und welchen Nutzen hatte der Einsatz für das Projekt?

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KI-Weiterbildung: Unternehmen sind ebenfalls gefragt

Eigeninitiative allein reicht beim Aufbau von KI-Kenntnissen nicht immer aus. Es braucht Zeit, passende Lernangebote und klare Regeln für den Einsatz von KI im Unternehmen.

Nach einer im September 2026 veröffentlichten Befragung des Digitalverbands Bitkom bieten 25 % der Unternehmen keine KI-Schulungen an. Im Vorjahr waren es noch 43 %. Inzwischen schulen 70 % zumindest einen Teil ihrer Beschäftigten. Befragt wurden 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten in Deutschland; die Ergebnisse beziehen sich nicht speziell auf das Ingenieurwesen.

Für Unternehmen ist Weiterbildung damit eine wichtige Aufgabe der Personalentwicklung. Sie sollten festlegen, welche Kompetenzen für einzelne Tätigkeiten gebraucht werden, und Beschäftigten Gelegenheit geben, diese während der Arbeitszeit zu erwerben.

Auch Ingenieurinnen und Ingenieure sollten ihre Kenntnisse regelmäßig überprüfen. Hilfreich ist es, zunächst die eigenen Arbeitsabläufe zu betrachten: Welche Aufgaben lassen sich mit KI unterstützen? Welche Werkzeuge sind im jeweiligen Fachgebiet bereits verbreitet? Und welches Wissen fehlt, um die Ergebnisse zuverlässig beurteilen zu können?

Passende Weiterbildungen reichen von Grundlagenkursen zu generativer KI über Datenanalyse und Machine Learning bis zu spezialisierten Angeboten für einzelne Ingenieurdisziplinen. Die Inhalte sollten zum beruflichen Einsatzgebiet passen und möglichst an konkreten Aufgaben erprobt werden.

Was KI-Kenntnisse für die Bewerbung bedeuten

Ob KI-Wissen eine zwingende Einstellungsvoraussetzung ist, lässt sich nicht für alle Ingenieurberufe gleichermaßen sagen. Maßgeblich sind das konkrete Anforderungsprofil und die Aufgaben der Stelle.

Bewerberinnen und Bewerber sollten deshalb genau prüfen, welche Kenntnisse in der Stellenanzeige verlangt werden. Wer praktische Erfahrung mit KI-Anwendungen gesammelt hat, kann diese im Lebenslauf oder im Gespräch anhand konkreter Aufgaben belegen. Dabei zählt nicht allein, welches Werkzeug zum Einsatz kam, sondern auch, ob sich damit ein technisches Problem sinnvoll lösen ließ.

Statt einer pauschalen Angabe wie „KI-Kenntnisse“ ist beispielsweise eine konkrete Beschreibung hilfreich: „KI-gestützte Erstellung von Python-Skripten zur Messdatenauswertung; Prüfung anhand festgelegter Testfälle und Vergleich mit Referenzdaten.“ Solche Angaben sollten selbstverständlich der tatsächlichen Erfahrung entsprechen.

KI-Kenntnisse ersetzen das ingenieurwissenschaftliche Wissen nicht. Sie erweitern die Möglichkeiten, es in der Praxis anzuwenden.

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