Die Systeme werden weniger als generische GenAI-Assistenten positioniert, sondern als domänenspezifische, workflow-eingebettete „Agents“, die in Engineering-, PLM-, Simulation- und Shopfloor-Prozesse hineinoperieren und dort konkrete Arbeitsschritte übernehmen. Das verändert nicht nur die Produktivität einzelner Rollen, sondern auch die Steuerbarkeit von Entwicklungs- und Industrialisierungsprogrammen, weil Wissen, Regeln und Kontext endlich in wiederholbare Abläufe gegossen werden.

Neue Kategorie KI-gestützter Experten

Ein sehr aktuelles Signal kommt von Dassault Systèmes: Auf der 3DEXPERIENCE World 2026 des französischen Unternehmens wurden „Virtual Companions“ als neue Kategorie KI-gestützter Experten in der 3DEXPERIENCE-Welt vorgestellt. Laut den Franzosen ist „Aura“ bereits verfügbar, während „Leo“ und „Marie“ im Laufe des Jahres folgen sollen. Die Assistenten sollen nicht nur Antworten liefern, sondern Anwender im Kontext von industriellem Know-how beim Erstellen, Testen und Validieren von Innovationen unterstützen – also genau dort, wo Engineering-Teams heute Zeit in Sucharbeit, Variantenabgleich und methodische Schritte investieren. Die drei Agenten sind auf unterschiedliche Spezialgebiete ausgelegt – beispielsweise auf Engineering, Simulation oder Materialkunde – und liefern auf dieselbe Frage bewusst unterschiedliche, rollenadäquate Perspektiven, wie es ein Konstrukteur, ein Berechnungsingenieur und ein Materialexperte tun würden.

KI-Funktion, die direkt in Teilemanagement-Workflows eingreift

Parallel verschiebt sich der Schwerpunkt in Richtung „Copilot im PLM“, weil dort der wirtschaftliche Hebel besonders groß ist: Dubletten, inkonsistente Stammdaten und langsame Teile-Suche sind klassische Bremsen für Wiederverwendung, Variantenmanagement und Time-to-Market. PTC hat am 27. Januar 2026 „Windchill AI Parts Rationalization“ angekündigt – eine KI-Funktion, die direkt in Teilemanagement-Workflows eingreift, ähnliche/duplizierte Teile identifiziert und eine Konsolidierung über bestehende Änderungsprozesse unterstützt. Der strategische Wert für Entscheider liegt in der Skalierbarkeit: Wenn Teilefindbarkeit, Dublettenvermeidung und Datenqualität systematisch verbessert werden, sinken Rework-Anteile und Folgekosten in den Bereichen Einkauf, Lager und Fertigung – ohne, dass jede Abteilung ihre eigene „Excel-Wahrheit“ pflegt.

Neue Lösung für das Change-Management im Ingenieurwesen

Bemerkenswert ist außerdem, dass Copilots zunehmend als „Agenten“ für konkrete Prozessschritte gezeigt werden – nicht nur als Text-Assistenten. Mit Blick auf die Markteinführungsgeschwindigkeit kündigte PTC vor wenigen Wochen eine Zusammenarbeit mit Lamborghini S.p.A. an, um den gesamten Produktlebenszyklus durch eine zentralisierte Datenbasis zu verbessern, die Design, Konstruktion und Betrieb mit erweiterten KI-Funktionen verbinden soll. Darüber hinaus stellt PTC im Rahmen seiner Zusammenarbeit mit Microsoft eine neue Lösung für das Change-Management im Ingenieurwesen vor – einen KI-gestützten Agenten zur Optimierung des Konstruktionsworkflows, der auch über den Automobilbereich hinaus breite Anwendungsmöglichkeiten bieten soll. Das adressiert ein reales Bottleneck vieler Unternehmen: Change-Management bindet hochqualifizierte Kapazität, weil Auswirkungen auf Stücklisten, Fertigbarkeit, Service und Compliance oft manuell zusammengetragen werden. Ein Copilot, der Abhängigkeiten aus dem Datenfundament heraus transparent macht und nächste Schritte vorschlägt, kann hier Durchlaufzeiten verkürzen, ohne Governance auszuhebeln – vorausgesetzt, Rollenrechte, Nachvollziehbarkeit und Freigaben bleiben strikt.

Vom Spezialisten-Engpass zum Standardinstrument für Variantenentscheidungen

Ein dritter, sehr dynamischer Strang sind Copiloten für Simulation und Berechnung. SimScale und Hexagon kündigten am 3. Februar 2026 an, den Marc-Solver – eine Finite-Elemente-Berechnungsengine (FEA-Solver) für anspruchsvolle Struktur-Simulationen – mit einer neuen Generation „Agentic AI“ zu kombinieren, um die anspruchsvolle nichtlineare Simulation in der Cloud breiter nutzbar zu machen. Der Punkt für die Industrie ist klar: Wenn Setup-, Meshing- und Iterationsarbeit stärker automatisiert werden, wandert hochwertige Simulation früher in den Entwicklungsprozess – und wird vom Spezialisten-Engpass eher zum Standardinstrument für Variantenentscheidungen.

Implizites Expertenwissen in wiederholbare, auditierbare Arbeitsmuster überführen

Schließlich etabliert sich der Copilot als „Skill-Multiplier“ in Fertigungsnahen Engineering-Domänen, vor allem dort, wo Fachkräftemangel und Prozesskomplexität zusammentreffen. In einer aktuellen CIMdata-Kommentierung wird „Hexagon Copilot“ als Baustein beschrieben, der Wissenslücken schließt, indem er innerhalb von Anwendungen vereinfachte, kontextbezogene Hilfe und Best-Practice-Guidance bietet und Learnings aus dem Feld in Form von Guidelines zurückspielt. Für Entscheider ist das mehr als Training: Es ist ein Weg, implizites Expertenwissen in wiederholbare, auditierbare Arbeitsmuster zu überführen – ein Kernproblem, wenn man Prozesse über mehrere Standorte stabil skalieren will.

Es gibt nichts Gutes, außer: Man tut es!

Will man die geschilderten jüngsten Entwicklungen der Industrial Copilots pointiert zusammenfassen, hilft eine Erkenntnis des deutschen Schriftsteller Erich Kästner: „Es gibt nichts Gutes, außer: Man tut es!“ Mit anderen Worten: 2026 werden Industrial Copilots dort Wert schaffen, wo sie nicht nur rumreden, sondern Arbeit verlässlich erledigen – mit Domänenkontext, sauberer Datenanbindung und klarer Verantwortlichkeit. Wer jetzt investiert, sollte nach drei harten Kriterien entscheiden: Ist der Copilot tief im jeweiligen Workflow verankert (PLM/Engineering/OT)? Ist seine Empfehlung nachvollziehbar und versionssicher? Und lässt er sich standortübergreifend betreiben, ohne Schatten-IT zu erzeugen? Wer diese drei Punkten bejahen kann, erliegt nicht allein der Pilot-Faszination, sondern profitiert handfest von skalierbarer Produktivität.