Neue Entwickler braucht das Autoland
Software, Daten und KI verändern das Fahrzeug und damit die Arbeit seiner Entwickler. Sie müssen mehr als nur Mechanik, Elektronik oder Produktion beherrschen. Gefragt sind Cross-Skills-Engineers: technische Könner mit Breitbandblick.
Fahrzeuge werden mehr und mehr zu cyber-physischen Systemen mit Software- und Cloud-Anbindung.
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Ein Fahrzeug als bloße Summe seiner Bauteile? Vorbei! Eine einzige Funktion kann von Sensoren, Steuergeräten, Software und Daten abhängen und damit gleichzeitig Fragen von Sicherheit, Kosten, Regulierung und Bedienbarkeit aufwerfen. „Ingenieurinnen und Ingenieure entwickeln längst nicht mehr nur klar abgegrenzte technische Produkte, sondern hochkomplexe, vernetzte Mensch-Maschine-Systeme“, erklärt Manuel Schuler, globaler Leiter Automotive, Manufacturing und Defense bei BearingPoint.
„Fahrzeuge entwickeln sich nach dem Marktstart weiter, Fabriken reagieren in Echtzeit auf Daten, technische Entscheidungen wirken sich unmittelbar wirtschaftlich, regulatorisch und gesellschaftlich aus“, erklärt der Berater, „Engineering findet damit immer weniger in stabilen, vollständig definierbaren Systemen statt, sondern in offenen, sich ständig verändernden Umfeldern.“ Damit verändere sich auch die Rolle des Ingenieurs. „Gefragt ist weniger das reine Durchrechnen technischer Lösungen, sondern das Verstehen und Strukturieren von Anforderungen, das Gestalten robuster Systeme, das Abwägen von Zielkonflikten sowie die kritische Bewertung und verantwortungsvolle Nutzung von KI-Ergebnissen“, betont Schuler.
Wenn KI das Fahrzeug prägt – automotiveIT car.summit 2026
Der automotiveIT car.summit 2026 ist die Konferenz für Entscheider:innen aus Engineering und IT, die den nächsten Sprung der Automobilindustrie aktiv gestalten wollen: vom Software-Defined Vehicle (SDV) hin zum AI-Defined Vehicle (AIDV). Im Mittelpunkt steht die Frage, wie künstliche Intelligenz künftig nicht mehr nur unterstützend wirkt, sondern Fahrzeugverhalten, Nutzerinteraktion und Systementscheidungen kontinuierlich prägt. Am 19. und 20. November 2026 in München bringt das Event führende OEMs, Zulieferer und Technologieunternehmen zusammen, um genau diese Transformation zu diskutieren. Teilnehmer profitieren von praxisnahen Einblicken, strategischen Impulsen und hochkarätigem Networking mit Entscheidern auf C-Level und Expertenebene. 👉 Jetzt Tickets sichern!
Technische Tiefe plus X
Die technische Tiefe bleibt dabei unverzichtbar. Was sich verändere, sei der Kontext, so Schuler. Viele klassisch ausgebildete Ingenieure seien sehr gut darin, einzelne Systeme wie Bauteile oder Prozesse zu optimieren, sagt der Experte. Häufig fehle aber der Blick auf das Gesamtsystem, auf Software- und Datenaspekte sowie auf den Umgang mit Unsicherheit und schnellen Iterationen.
Für die Fahrzeugentwicklung heißt das: Ein Fahrzeugentwickler muss nicht zum Programmierer werden. Er sollte aber verstehen, wie seine Konstruktion mit Software, Elektronik und anderen Komponenten zusammenspielt. Umgekehrt muss ein Softwareentwickler die technischen Randbedingungen des Fahrzeugs berücksichtigen.
Genau hier kommt Systems Engineering ins Spiel. Moderne Fahrzeuge seien mehr und mehr cyber-physische Systeme mit Software- und Cloud-Anbindung, sagt auch Marc Rompf, Managing Director der dla digital leaders advisory: „Wer etwa die Wechselwirkungen zwischen Software-Release-Zyklen und mechanischen Toleranzen nicht modellieren kann, scheitert an der Systemintegration.“ Daher seien Cross Skills gefragter denn je: „Wenn Systems Engineering nur als Werkzeugsammlung verstanden wird, bei der Entwickler Diagramme zeichnen, anstatt Schnittstellenprobleme interdisziplinär zu lösen, verkommt es zur Alibi-Methodik“, betont Rompf, „Es ist eine Denkweise, keine Software-Lizenz.“
Auf diese Cross-Skills kommt es an
Daher ist das jetzt und künftig gefragte Kompetenzmodell für Verena Nitsch, Direktorin des Instituts für Arbeitswissenschaft an der RWTH Aachen, das T-Profil: „Die senkrechte Säule des T steht für tiefes fachliches Domänenwissen – das ist unverzichtbar“, sagt Nitsch. Der waagerechte Balken steht für den Blick über die eigene Disziplin hinaus. Gerade in der Automobilindustrie entstehen daraus konkrete Kombinationen: Engineering plus Software und Daten für softwaregetriebene Fahrzeugfunktionen, Engineering plus Psychologie oder Design für Human-Machine-Interaction und Assistenzsysteme, Engineering plus Wirtschaft für die Verbindung von Technik, Kosten und Geschäftsmodell. Auch Nachhaltigkeits- und Biowissenschaften können mit Engineering zusammenkommen, etwa bei Materialien und Kreislaufwirtschaft.
Besonders deutlich wird der Wert hybrider Kompetenzen bei der Mensch-Maschine-Schnittstelle. Nitsch arbeitet als Arbeitswissenschaftlerin und Ingenieurpsychologin unter anderem daran, wie technische Systeme gestaltet werden müssen, damit Menschen sie sicher und effektiv bedienen können. Für die Autoindustrie betrifft das beispielsweise die Interaktion mit Assistenzsystemen. Eine technisch funktionierende Funktion schafft noch keinen Nutzen, wenn Nutzer sie nicht verstehen, ihr nicht vertrauen oder sie nicht sinnvoll einsetzen können. „Technologie entsteht nicht im Vakuum und wird auch nicht im Vakuum eingesetzt“, unterstreicht Nitsch. Sie sei Teil eines komplexen soziotechnischen Systems.
Damit werde auch Kommunikation zur Ingenieurskompetenz. Nitsch verweist darauf, dass sich technische Zeichnungen, Rechenaufgaben oder Berichterstellung zunehmend automatisieren lassen. Schwieriger seien dagegen das Erfassen von Anforderungen, die Kommunikation mit Kunden und die Übersetzung von Kundenwünschen in technische Spezifikationen.
KI verändert die Entwicklungsarbeit
Parallel dazu zeigt sich: KI verändert die Entwicklungsprozesse der Hersteller und Zulieferer. Schuler verweist auf eine BearingPoint-Studie zur KI in der Softwareentwicklung: 91 Prozent der befragten Unternehmen nutzten KI bereits, aber nur 18 Prozent hätten sie fest in ihre Entwicklungsprozesse integriert. Das zeigt für ihn, wo die eigentliche Cross-Skill-Kompetenz liegt: nicht in der Bedienung eines einzelnen Tools mit kurzer Halbwertszeit, sondern darin, KI in Architekturen, Prozesse, Governance und Zusammenarbeit einzubetten. Auch Rompf setzt daher auf Fähigkeiten mit längerer Gültigkeit: „Werkzeuge, Software-Stacks und Frameworks wechseln alle fünf Jahre. Die Thermodynamik, Werkstoffkunde und mathematische Logik bleiben.“
Die Hochschulen reagieren mit interdisziplinären Angeboten. Schuler nennt Systems Engineering, Human-Centered Engineering, Engineering Sciences mit Daten- oder KI-Schwerpunkten sowie Industrial Design Engineering. Für die Autoindustrie dürfte zudem die Weiterbildung an Bedeutung gewinnen. Ein Studium kann nicht alle Technologien abdecken, mit denen Ingenieure im Verlauf einer jahrzehntelangen Karriere arbeiten werden. Projekt- und Rollenwechsel, interdisziplinäre Teams und Erfahrungen an den Schnittstellen von Engineering, IT und Business können das T-Profil erweitern. Für Berufserfahrene bieten sich praxisnahe Weiterbildungen in Software, Datenanalyse und KI, Programme in Systems Engineering oder Human-Centered Design sowie die Mitarbeit an Digitalisierungs- und Transformationsprojekten an.
Was sollten junge Ingenieurinnen und Ingenieure also tun, um zukunftsfit zu bleiben? Nicht möglichst viele „Future Skills“ sammeln, sondern die technische Basis sichern und den Blick erweitern, rät Schuler: „Bleiben Sie technisch exzellent, aber öffnen Sie bewusst Ihren Blick.“ Ein Muss, gerade in der Autoindustrie: Je stärker das Fahrzeug zum softwaregetriebenen, vernetzten System wird, desto weniger lassen sich Entwicklungsaufgaben isoliert lösen. Frei nach dem Motto: Eine Funktion, viele Fragen.
