In der modernen Produktentstehung, von der Landtechnik bis zur Automobilindustrie, wächst die Komplexität der Systeme schneller als die Kapazität zur manuellen Abstimmung. Isolierte Informationssilos bremsen den Informationsfluss und erhöhen die Fehleranfälligkeit in späten Phasen des V-Modells. Dieser Vortrag skizziert den Übergang von Datensilos zu einer zentralen, KI-lesbaren Wissensbasis als technisches Fundament für das Engineering der Zukunft. Wir präsentieren eine Multi-Agenten-Umgebung, in der spezialisierte KI-Agenten als digitale Teammitglieder Hand in Hand arbeiten. Diese Agenten greifen auf einen gemeinsamen und versionierten Kontext aus Dokumenten, Modellen und Code zu. Durch dieses „Context Engineering“ erkennen sie Abhängigkeiten sofort, führen automatisierte Architekturableitungen durch und unterstützen Teams bei komplexen Compliance-Vorgaben. Für die Anwender bedeutet dies: weniger Abstimmungsaufwand, minimale Fehlerquoten und deutlich beschleunigte Entwicklungszyklen vom ersten Konzept bis zur validierten Maschine. Dabei wird verdeutlicht, dass echte Akzeptanz für Spezifikationen nicht durch reine Automatisierung, sondern durch den gezielten Einbezug des Menschen entsteht. Mitarbeiter nehmen hierbei die Rolle von Wissens-Kuratoren ein und etablieren eine neue Kultur der kollaborativen Mensch-Maschine-Interaktion.Begleitet wird der Beitrag durch praktische Lessons Learned und messbare Nutzenbeispiele mittels KI Engineering Tools demonstriert, die bereits heute erfolgreich in der industriellen Praxis eingesetzt werden.