Agentische KI zur Unterstützung von strategischen Entscheidungen im Entwicklungsprozess physischer Produkte

Entscheidungsprozesse in der Produktentwicklung sind durch Unsicherheit, Zeitdruck und zunehmende Komplexität geprägt. Diese Masterarbeit untersucht, wie ein System, das agentische KI nutzt, gestaltet werden kann, um solche Prozesse gezielt zu unterstützen – nicht durch Automatisierung, sondern durch die Stärkung menschlicher Entscheidungsfähigkeit.

Das entwickelte Systemkonzept richtet sich an Unternehmen im Bereich der physischen Produktentwicklung. Es unterstützt Projektverantwortliche dabei, Informationen in Entscheidungsprozessen zu erfassen und zu strukturieren, Konzepte fundiert zu bewerten und Entscheidungen transparent und nachvollziehbar durchzuführen und zu dokumentieren.

KI-Agenten können miteinander und mit menschlichen Nutzer:innen kommunizieren, basierend auf Zielen eigene Aufgaben festlegen und abarbeiten und hierfür Datenbanken, Webrecherche und weitere Tools nutzen. Zentral bei dem erarbeiteten Systemkonzept ist der Ansatz eines kooperativ arbeitenden Multi-Agenten-Systems: Fachspezifische KI-Agenten erschließen Informationen, formulieren Argumente und nehmen Bewertungen vor. Ziel ist eine strukturierte, zugleich aber flexible Unterstützung, die Unsicherheit nicht ausblendet, sondern systematisch bearbeitbar macht.

Grundlage der Konzeptentwicklung waren qualitative und quantitative Evaluationen mit Entscheidungsträger:innen aus der Industrie, eine Analyse realer Entscheidungsprozesse sowie die systematische Ableitung funktionaler und gestalterischer Anforderungen. Der resultierende interaktive Prototyp macht Rollen, Eingaben und Bewertungen über eine grafische Benutzeroberfläche sichtbar und legt besonderen Wert auf Transparenz, Reflexionsfähigkeit und Vertrauen in die Systemunterstützung.

Die Arbeit zeigt, wie LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme in kollaborative Entscheidungsprozesse eingebettet werden können – mit dem Ziel, rationale und soziale Aspekte der Entscheidungsfindung gleichermaßen zu adressieren. Damit leistet die Arbeit einen gestalterisch-strategischen Beitrag zur Entwicklung menschenzentrierter KI-Systeme in komplexen organisatorischen Kontexten.

Das Setup beginnt damit, dass Entscheidungsträger:in und der übergeordnete System Supervisor Agent Fragestellung und Ziel des Entscheidungsprozesses definieren. Darauf folgt eine Festlegung der Alternativen, welche zur Auswahl stehen.

Im Anschluss wählt der/die Entscheidungsträger:in passende Kriterien aus, die bei der Bewertung der Alternativen berücksichtigt werden sollen, um die Entscheidung zu informieren. Durch die Flexibilität bei der Auswahl der Kriterien ist sichergestellt, dass diese zur konkreten Entscheidungsfrage passen und auch an den individuellen Unternehmenszielen ausgerichtet werden können. Die Kriterien werden dann in thematische Cluster sortiert, um im weiteren Prozess für Übersichtlichkeit zu sorgen.

Jedem Kriteriencluster wird für die folgende Bearbeitung und Bewertung der Kriterien ein KI-Agent und menschlicher Agent zugewiesen. Zudem wird der Autonomiegrad der KI-Agenten festgelegt – davon abhängig werden die menschlichen Agenten unterschiedlich häufig zur Kontrolle eingebunden. Mit diesem Schritt wird das Setup abgeschlossen und das Projekt kann für die Bearbeitung durch KI-Agenten und menschliche Agenten freigegeben werden.

Die Entscheidungsträger:innen können auf der Übersichtsseite den Fortschritt gut im Blick behalten: für alle Teilschritte werden Zusammenfassungen der wichtigsten Ergebnisse angezeigt.

In den Clustern hat der jeweils zugewiesene KI-Agent relevante Daten zur Bewertung der Kriterien gesammelt und Argumente formuliert. Nach einer Prüfung der Ergebnisse durch den zugewiesenen menschlichen Agent nehmen beide unabhängig voneinander eine Bewertung aller Alternativen anhand der Kriterien vor.

Liegen alle Bewertungen vor, so kann der/die Entscheidungsträger:in die Gesamtbewertung einsehen. Dort werden die einzelnen Bewertungen vom System Supervisor Agent übersichtlich zusammengeführt und eine begründete Priorisierung der Alternativen vorgenommen. Bei Bedarf können die einzelnen Bewertungen durch den/die Entscheidungsträger:in auch nochmal auf ihre Begründungen innerhalb der Cluster überprüft werden – um dann eine Entscheidung (mit ebenfalls dokumentierter Begründung) zu treffen.

DIAA ist kein Entscheidungsautomat. Es ist ein Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung, das datenbasierte Einschätzungen der KI mit erfahrungsbasiertem Wissen der Nutzer:innen verbindet – und so dazu beiträgt, dass Unternehmen auch unter komplexen Umständen entscheidungsfähig bleiben.