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Verkehr & Smart Mobility

Standpunkte Der neue Treibstoff der Autoindustrie

Christof Horn, Global Lead SDV (Software Defined Vehicle) bei Accenture
Christof Horn, Global Lead SDV (Software Defined Vehicle) bei Accenture Foto: promo

Die Autoindustrie steht erst ganz am Anfang ihrer KI-Transformation. Doch für Zulieferer und OEMs zeichnet sich ab, dass KI-basierte Prozesse ein Stellhebel für Effizienzsprünge sein werden. Die morgen beginnende CES in Las Vegas wird zeigen, dass KI viel breitere Anwendungsfälle als den Chatbot revolutionieren wird.

von Christof Horn

veröffentlicht am 08.01.2024

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Künstliche Intelligenz (KI) – oftmals in einem Atemzug mit generativer KI genannt – war eines der meist diskutierten Themen des vergangenen Jahres und steht auch 2024 auf der Agenda der Führungsetagen. Mit Large Language Models (LLM) haben KI-basierte Sprachmodelle wie ChatGPT Einzug in den Alltag von mehr als 100 Millionen Menschen gehalten. 

Doch wie es auch auf der CES in Las Vegas, die morgen beginnt, zu sehen ist, wird KI viel breitere Anwendungsfälle als den Chatbot revolutionieren und tut das ehrlicherweise bereits seit langem, etwa in Form von Fahrassistenz-Systemen. Für Kunden heute noch oftmals unsichtbar im Einsatz wird KI künftig zu einem wesentlichen Faktor für die Kaufentscheidung. 

Auch wenn sich Fahrer und Beifahrer heute in den meisten Fahrzeugen noch mit recht rudimentären Sprachbedienungssystemen und statischen Funktionen im Infotainment zufriedengeben müssen, ist eine Verbesserung in Sicht. Unternehmen aus der Automobilindustrie weltweit planen ihre Investitionen in Technologien zu erhöhen: Waren es 2023 noch 58 Prozent, planen 2024 rund 80 Prozent der C-Suite (hochrangige Führungskräfte) mit höheren Investitionen in Data und KI. 

Führende Automobilhersteller arbeiten bereits intensiv an der Integration von LLMs wie ChatGPT ins Fahrzeug und gestalten so die Mensch-Maschine-Schnittstelle viel intuitiver. Vor allem aber öffnen sie das Tor zu Funktionen, die Fahrer und Fahrzeug mit der Welt vernetzen.

Neue Geschäftsmodelle

Die Stärke der neuen KI-basierten Modelle ist es nicht nur, natürliche Sprache zu verstehen und generieren zu können, sondern auch den Kontext einzubeziehen. Das führt zum ersten Mal zu einem tieferen Verständnis der verschiedenen Use Cases entlang der Mobilitätskette – und ermöglicht somit dringend benötigte neue Geschäftsmodelle. 

Noch sind die Integrationen von LLMs Testläufe. Denn für einen flächendeckenden Rollout fehlen den Herstellern aktuell zumeist technische Plattformen, die flexibel genug sind. Die benötigten leistungsstarken und flexiblen neuen Architekturen der „Software defined Vehicles“ (SDV) kommen bei den etablierten OEMs erst in den nächsten Jahren auf den Markt. Hinzu kommt, dass das Thema Daten bei vielen Unternehmen in der Automobilindustrie noch eine große Herausforderung darstellt. 50 Prozent der C-Suite hadern noch immer mit der richtigen Datenstrategie und 40 Prozent mit der Genauigkeit ihrer Daten, wenn es um den Einsatz von generativer KI geht. 

KI-Tools als Mitarbeitende mit Superkräften

Aber nicht nur das Thema Daten und die Fahrzeug-Plattformen benötigen ein Update – auch die Entwicklungsprozesse, die zuletzt immer mehr unter der immensen Komplexität gelitten haben, wie viele verzögerte Fahrzeuganläufe gezeigt haben. Der Weg von den Anforderungen bis zum fertig entwickelten Produkt durchläuft viele Stufen, bislang mit hohem manuellem Aufwand. KI-Methoden werden die Automatisierung dieser Prozesse wesentlich beschleunigen können, zunächst als „Co-Piloten“, bei denen KI-Algorithmen die menschliche Arbeit unterstützen und ergänzen.

Dabei werden KI-Tools zunehmend zu Mitarbeitenden mit Superkräften: Algorithmen lernen Spezifikationen mit hunderten Seiten mit einem Mausklick, sie überragen menschliche Fähigkeiten nicht nur sprachbasiert, sondern auch bei Audioinhalten, Videos oder der Datenanalyse – „multimodal“ ist das Stichwort. Diese Weiterentwicklung macht KI auch für weitere Anwendung prädestiniert. 

KI wird ins Produktdesign integriert, übernimmt Aufgaben im Marketing und kann hier wie kein anderer Inhalte für jeden Kommunikationskanal und potenziellen Kunden maßschneidern. Zudem unterstützt KI bei komplexen Planungsaufgaben und hilft den Mitarbeitenden in der Werkstatt bei der Wartung der komplexen Systeme. KI analysiert große Datenmengen „aus dem Feld“ und hilft, die Bedürfnisse der Kunden viel präziser zu verstehen – und darauf zu antworten. 

Fortbildung und neue Kompetenzen sind nötig

Für den Kunden bedeutet das: Sein Mobilitätserlebnis wird immer interaktiver, aktueller, personalisierter und auch unterhaltsamer. Das bessere Produkt generiert dabei nicht die KI – sondern Menschen und Unternehmen, die KI einsetzen können. Dabei ist der Großteil der Unternehmen optimistisch, dass sich KI auch positiv auf die Produktivität auswirkt und die allgemeine Arbeitserfahrung ihrer Mitarbeitenden verbessert. 

Um das Potenzial von KI aber wirklich ausschöpfen zu können, müssen viele Unternehmen ihre Belegschaft im Umgang mit der Technologie weiter fortbilden. 41 Prozent der C-Suite wollen sich 2024 daher auf die Anwendung und KI-Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden konzentrieren. 

Zusammengefasst lässt sich also sagen, dass die Unternehmen der Automobilindustrie erst ganz am Anfang ihrer KI-Transformation stehen. Für Zulieferer und OEMs liefern KI-basierte Prozesse einen wesentlichen, dringend benötigten Stellhebel für Effizienzsprünge. Die Nutzung von KI für das Kundenerlebnis benötigt neue Kernkompetenzen und Partnerschaften mit Firmen, die insbesondere die sichere und den strikten Anforderungen der Automotive-Regulatorik genügende Anwendung verstehen. 

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