Die Umfrageergebnisse zeigen insgesamt, dass Ingenieure zwar davon überzeugt sind, dass KI künftig eine immer wichtigere Rolle bei der Komponentenauswahl spielen wird, aber weiterhin Bedenken hinsichtlich potenzieller – beabsichtigter oder unbeabsichtigter – Verzerrungen in KI-Systemen bestehen. Einige Entwickler gaben an, sie würden KI einen Teil der Auswahl überlassen, sofern sie die Überprüfungen und Verifizierungen selbst durchführen. Obwohl die meisten Befragten ergänzende KI begrüßen, sind sie auch der Ansicht, dass der Mensch im Auswahlprozess weiterhin unerlässlich sein wird, insbesondere bei sicherheitskritischen Systemen und innovativen Konstruktionen.

Zu den interessanten Meinungen gehörte die folgende:

Ein pensionierter Systemingenieur sagte: „KI ist kein Ersatz für gute Ingenieursberechnungen. Ich verfolge die Entwicklung von KI seit über 40 Jahren, und sie wird mehr denn je überschätzt.“ Als andere darauf hinwiesen, dass Menschen Fehler machen, sagte dieser Ingenieur: „Ich bin eher bereit, menschliche Fehler zu tolerieren, als mich auf eine KI-Lösung zu verlassen, bei der ich keine Kontrolle über die Trainingsdaten habe.“ Dies spiegelt die Befürchtung wider, dass Ingenieure möglicherweise nicht vollständig verstehen, warum ein KI-Modul bestimmte Produkte auswählt.

Ein anderer Befragter hob die weit verbreitete Ansicht hervor, dass KI eher als Assistent denn als Ersatz nützlich sein könnte. Sie sagten: „Das gilt unter der Voraussetzung, dass ich mir das Recht vorbehalte, alle vom KI-System ausgewählten Komponenten zu überprüfen. In diesem Sinne würde KI als eine Art erweiterte Suchmaschine eingesetzt.“

Ein Befürworter von KI sagte: „Ich sehe keinen Grund, warum KI nicht vollständig in den Komponentenauswahlprozess integriert werden kann. Hardware-Design basiert im Wesentlichen auf Mustern. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis man herausfindet, wie man Netzwerklisten und Schaltpläne im PDF-Format online findet und diese als hochwertige Trainingsdaten für KI nutzt. Tatsächlich wird KI diese verbessern können, sobald bessere digitale Darstellungen von Geräten und ihren internen Komponenten sowie Telemetriedaten aller Subsysteme verfügbar sind. KI verfügt über eine riesige und reichhaltige Sammlung von Ressourcen, auf die sie zurückgreifen kann, um noch mehr zu lernen. Es gibt bereits generische KI-Systeme, die beeindruckende, wenn auch begrenzte, Auswahlen treffen können, beispielsweise durch die Erstellung von einfachem VHDL-Code. Man gibt an, welche Logik verwendet werden soll und wie sie zusammengesetzt wird. Die KI schreibt den Code für mich. Ich muss ihn nur noch überprüfen.“

Ein weiterer häufiger Nutzer von KI zur Komponentenauswahl äußerte jedoch Vorbehalte hinsichtlich der Leistungsfähigkeit von KI. Er erklärte, KI-Module müssten noch viel über Zuverlässigkeit lernen und wie man konsistent die besten Entscheidungen trifft.

Cliff Ortmeyer, Global Head of Technical Marketing and Solutions Development bei Farnell, sagt: „Die Umfrageergebnisse zeigen deutlich, dass Ingenieure KI zunehmend bei der Komponentenauswahl in ihren Konstruktionen berücksichtigen, insbesondere wenn Sicherheit oder Innovation eine Rolle spielen. Mit der Weiterentwicklung von KI-Modellen wird deutlich, dass diese für die Modellierung von Konstruktionen, die Komponentenauswahl, die Verkürzung von Entwicklungszyklen und die schnellere Markteinführung neuer Produkte immer nützlicher werden.“

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