2026 State of Engineering AI Report von SimScale Wie KI Designoptionen vervielfacht

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Der 2026 State of Engineering AI Report, die neue globale Studie von SimScale, zeigt, dass Unternehmen, die KI mit moderner Cloud-Infrastruktur nutzen, deutlich mehr Designmöglichkeiten bewerten können und dadurch schneller iterieren sowie Produkte schneller auf den Markt bringen.

SimScale, eine AI-native Cloud-Plattform für Engineering-Simulation, hat heute seinen „2026 State of Engineering AI Report“  veröffentlicht. Der Bericht zeigt, wie KI Engineering-Design- und Simulations-Workflows verändert, während Organisationen unter zunehmendem Druck stehen, schneller zu innovieren und steigende Produktkomplexität zu bewältigen. Viele integrieren KI inzwischen in ihre Kernprozesse, statt sie nur als separates Tool zu nutzen.

Von Experimenten zur Skalierung – State of Engineering AI 2026 Report Preview

Der Bericht basiert auf einer Befragung von 350 Engineering-Führungskräften in den USA, Großbritannien und Deutschland. Er zeigt, dass Engineering-Teams, die KI-gestützte Workflows nutzen, fast viermal so viele Designvarianten pro Projekt erzeugen wie Teams mit konventionellen Methoden. KI beschleunigt dabei nicht nur bestehende Prozesse, sondern erweitert den kreativen Gestaltungsspielraum: Teams können mehr Ideen testen, schneller iterieren und optimale Designs früher im Entwicklungsprozess identifizieren.

„Seit Jahren wurde KI im Engineering vor allem als Potenzial gesehen“, sagt David Heiny, CEO und Mitgründer von SimScale. „Was wir jetzt sehen, ist ein Übergang von Experimenten zur skalierbaren Anwendung. Im Vergleich zu unserem Bericht von 2025 hat sich der Anteil der Organisationen, die KI-Pilotprojekte durchführen oder bereits skalierte Programme betreiben, nahezu verdoppelt. Das zeigt eine klare Adoptionswelle. Die Teams, die vorne liegen, setzen KI nicht nur als Tool ein, sondern integrieren sie tief in reale Engineering-Workflows auf Cloud-nativer Infrastruktur. Dadurch erweitern sie den Designraum auf eine Weise, die mit Legacy-Infrastruktur nicht möglich wäre. Das führt nicht nur zu Effizienzgewinnen, sondern zu messbaren Verbesserungen bei Innovation und Geschäftserfolg.“

Organisationen, die Fortschritte machen, warten nicht auf perfekte Datenbedingungen. Der Bericht zeigt mehrere zentrale Faktoren, die die KI-Adoption im Engineering prägen:

Moderne Infrastruktur statt perfekter Daten ermöglicht Skalierung

1. 75 % der Organisationen mit ausgereiften KI-Programmen nennen cloud-native Infrastruktur als wichtigen Enabler.
2. 70 % nennen sichere Daten-Governance und Zugriffskontrollen als entscheidend für die Skalierung von KI-Initiativen

Die Ergebnisse zeigen: Skalierung hängt weniger von perfekten Datenarchitekturen ab als von moderner Infrastruktur und Governance-Reife.

Engineering AI schafft kommerzielle Vorteile

1. Organisationen mit KI-Workflows berichten von durchschnittlich 2,8× schnelleren Simulationen
2. RFQ- und technische Angebotsprozesse sind etwa dreimal schneller als bei konventionellen Workflows
3. Schnellere Simulationen und Angebotsprozesse helfen Unternehmen, schneller auf Kundenanforderungen zu reagieren und wettbewerbsfähiger zu sein.

Agentische KI wird Teil von Engineering-Prozessen

Über alle Phasen der Produktentwicklung hinweg sind KI-Copiloten deutlich verbreiteter als autonome Agenten:

1. 67 % bis 76 % Nutzung von Copiloten (je nach Bereich);
2. Nur rund 10 % setzen vollständig autonome KI-Agenten ein.
3. 87 % verfügen bereits über Governance-Strukturen für autonome KI-Entscheidungen an Design-Gates.
4. Nur 8 % wenden diese Autonomie tatsächlich regelmäßig an.

Das zeigt: Unternehmen bewegen sich bewusst vorsichtig in Richtung Autonomie. Copiloten unterstützen zunehmend alltägliche Engineering-Aufgaben wie Simulation, Analyse und Workflow-Steuerung. Vollautonome Systeme bleiben jedoch selten, da Engineering-Entscheidungen sicherheits- und compliance-kritisch sind.

Engineering AI erweitert den Designraum branchenübergreifend

1. Maschinenbau & Industrie: 88 % der KI-Nutzer iterieren täglich oder mehrmals täglich (vs. 12 % ohne KI).
2. Life Sciences & Healthcare: 64 % tägliche Iteration mit KI, ohne KI nahezu keine tägliche Iteration.

KI verändert damit grundlegend die Geschwindigkeit, mit der Designs getestet und verbessert werden können. Statt nur gelegentlicher Simulationen ermöglichen KI-Workflows kontinuierliche Iteration und schnellere Optimierung innerhalb eines Entwicklungszyklus.

Methodik

SimScale arbeitete mit Global Surveyz zusammen und befragte 350 Senior Engineering Leader in Unternehmen mit mehr als 1‘000 Mitarbeitern in den USA, Großbritannien und Deutschland. Die Befragung fand im Februar 2026 statt.

Erfahren Sie hier mehr über eine Agentic-Engineering-Plattform für reale Physik.

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