In diesem Video erklärt Philipp Noll, Co Founder und Managing Director von SPREAD AI, warum AI im Engineering heute oft nicht wirksam eingesetzt werden kann und wie Unternehmen dieses Problem strukturell lösen.

Im Fokus stehen fragmentierte Bestandssysteme wie PLM, ALM und ERP, fehlende Transparenz über Systemarchitekturen und die daraus resultierenden langsamen Entscheidungsprozesse. Gezeigt wird, warum große Sprachmodelle und Agenten ohne kontextuell saubere Engineering Daten wirkungslos bleiben.

Das Video beschreibt den Ansatz, bestehende Systeme nicht zu ersetzen, sondern ihre relevanten Daten auf einen neuen, übergeordneten Layer zu bringen. Dieser Layer schafft Transparenz über Abhängigkeiten, macht Auswirkungen von Änderungen sichtbar und ermöglicht schnelleres Fehlermanagement in hochkomplexen Systemen.

Anhand von Automobilbranchen Entwicklungsprozessen, insbesondere im Bereich Integration, Verifikation und Validierung, wird gezeigt, wie sich Fehlerursachen schneller identifizieren lassen und wie Engineering Teams Release Termine absichern können, trotz wachsender Komplexität durch Elektrik, Elektronik und Software.