Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag: Werkzeug, Lernfeld und strategische Chance

Erkenntnisse aus der Masterarbeit und Umfrage in der FED-Community

Maximilian Böddeker hat im Rahmen seiner Masterarbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz im Arbeitsumfeld von Engineering-Dienstleistern und EMS-Unternehmen eingesetzt wird und wie Mitarbeitende diese Entwicklung wahrnehmen.
Neben einer theoretischen Analyse möglicher Anwendungsfelder wurde dazu eine anonyme Umfrage in der FED-Community durchgeführt.

Die Ergebnisse zeichnen ein erstes Bild des aktuellen Stands der KI-Nutzung in der Elektronikbranche und zeigen zugleich, wo Unternehmen noch vor Herausforderungen stehen.

KI ist im Arbeitsalltag angekommen

Die Umfrage verdeutlicht, dass vor allem generative KI-Anwendungen im Arbeitsalltag angekommen sind. Die am häufigsten genannten Tools ChatGPT, Microsoft Copilot oder Google Gemini werden für Recherchen, Dokumentationen oder Texterstellung genutzt.

Die Mehrheit der Befragten plant auch künftig, solche Werkzeuge im Arbeitskontext einzusetzen. Die meisten Mitarbeitenden sehen KI nicht als unmittelbare Bedrohung für ihre Arbeitsplätze. KI wird überwiegend als unterstützendes Werkzeug genutzt, das Routineaufgaben erleichtert.

Produktiver arbeiten, nur viele Unternehmen sind noch nicht vorbereitet

Viele Teilnehmende erleben KI als spürbare Entlastung im Arbeitsalltag. Sowohl die Qualität als auch die Menge der Arbeitsergebnisse sei tendenziell verbessert.

Gleichzeitig verdeutlicht die Umfrage eine wichtige Herausforderung: Viele Mitarbeitende fühlen sich von ihren Unternehmen noch nicht ausreichend über KI informiert oder geschult.

Das deutet darauf hin, dass die technologische Entwicklung häufig schneller voranschreitet als die organisatorische Integration.

Projektmanagement ist ein ideales Einsatzfeld für KI

Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt auf dem Einsatz von KI im Projektmanagement eines EMS. Das Projektmanagement ist eine zentrale Schnittstelle zwischen Entwicklung, Produktion, Qualitätssicherung, Einkauf und Kundenkommunikation.

Projektmanager koordinieren Anforderungen, steuern Änderungen, überwachen Termine und sorgen für einen reibungslosen Informationsfluss im Projektteam. Diese Aufgaben gehen mit einer großen Datenmenge, Dokumenten und Abstimmungsprozessen einher. Ein Umfeld, in dem KI besonders sinnvoll eingesetzt werden kann.

Vier Bereiche, in denen KI Projektmanager schon heute unterstützt:

• Analyse von Anforderungen
  Mithilfe von Natural-Language-Processing lassen sich Anforderungen aus unterschiedlichen Dokumenten extrahieren und zusammenführen. KI kann dabei Unklarheiten oder Widersprüche erkennen und so bereits in frühen Projektphasen Spezifikationslücken aufdecken.
   
• Optimierung von Änderungsprozessen
  Engineering-Change-Orders gehören zum Alltag vieler Entwicklungsprojekte. KI-gestützte Analysen können diese Prozesse systemübergreifend überwachen und Engpässe im Änderungsmanagement sichtbar machen.
   
• Reporting und Datenvisualisierung
  Durch die Kombination von Datenanalyse und generativer KI lassen sich Projektkennzahlen automatisiert aufbereiten und visualisieren. Komplexe Produktionsdaten können so schneller interpretiert werden.
   
• Onboarding und Schulung
  Digitale Assistenzsysteme können neue Mitarbeitende beim Umgang mit Softwaretools unterstützen und Lernfortschritte automatisch analysieren.

Die Beispiele zeigen: KI wirkt im Projektmanagement vor allem dort, wo Informationen strukturiert, analysiert oder visualisiert werden müssen.

Technologie allein reicht nicht: Datenqualität, Transparenz und Regulierung entscheiden

Neben den Chancen benennt die Arbeit auch wichtige Herausforderungen beim Einsatz von KI. Technische Einschränkungen entstehen beispielsweise durch fehlende Transparenz vieler Modelle, mögliche Fehlinterpretationen von Daten oder Verzerrungen durch ungeeignete Trainingsdaten.

Zudem spielen rechtliche Rahmenbedingungen eine wichtige Rolle. Datenschutzanforderungen der DSGVO, Fragen des geistigen Eigentums sowie neue europäische Regulierungen wie der EU-AI-Act beeinflussen zunehmend den praktischen Einsatz von KI in Unternehmen.

KI wird zum neuen Werkzeugkasten für komplexe Projekte

Die Ergebnisse der Masterarbeit zeichnen ein klares Bild: KI wird zunehmend Teil des Arbeitsalltags in der Elektronikbranche. Ihr größtes Potenzial liegt dabei nicht allein in der Automatisierung einzelner Aufgaben. Entscheidend ist vielmehr, wie Unternehmen neue Technologien in ihre Prozesse, Arbeitsweisen und Kompetenzen integrieren.

Gerade in komplexen Entwicklungsprojekten kann KI helfen, Informationen schneller zu analysieren, Entscheidungen besser zu fundieren und Teams zu entlasten. Die eigentliche Herausforderung liegt daher weniger in der Technologie selbst, sondern in der organisatorischen und kulturellen Transformation, die mit ihrem Einsatz einhergeht.

Strategische Schlussfolgerungen für die Elektronikbranche

1. KI wird zum Produktivitätswerkzeug für Wissensarbeit
Besonders datenintensive Tätigkeiten wie Projektmanagement, Analyse oder Dokumentation profitieren vom Einsatz intelligenter Werkzeuge.

2. KI-Kompetenz wird zur Schlüsselqualifikation
Der größte Engpass ist derzeit nicht die Technologie, sondern das Wissen über ihre Anwendung.

3. Projektmanagement wird stärker datengetrieben
KI kann helfen, komplexe Projektinformationen schneller auszuwerten und Risiken früher zu erkennen.

4. Die Elektronikbranche steht erst am Anfang der Transformation
Viele Anwendungen befinden sich noch in einer frühen Phase. Unternehmen, die früh Erfahrungen sammeln, können entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielen.

Die vollständige Masterarbeit finden Sie in der Wissensdatenbank: