Hype um KI: Experten sagen, was für die Autobranche realistisch ist

Sie sind Intelligent, schnell und emotionslos: Neuen KI-Kollegen werden bei Herstellern, Zulieferern und Dienstleistern in den nächsten Jahren viele Aufgaben übernehmen und etliche Arbeitsplätze besetzen. Jeder zweite Büro-Angestellte könne durch KI ersetzt werden, sagte jüngst Ford-Chef Jim Farley. Die spannende und für viele bange Frage: Wann es soweit ist?

Auch Julian Kirchherr, Partner bei der Unternehmensberatung McKinsey, sieht massive Veränderungen auf die Wirtschaft zukommen. Er ist jedoch vorsichtiger mit seiner Einschätzung. "Nach unserer Analyse können bis 2030 bis zu 30 Prozent der Arbeitsstunden wegfallen, wenn generative KI maximal eingesetzt wird."

Die Praxis zeige jedoch, dass dies bislang noch nicht der Fall sei. Kirchherr ergänzt: "Die freiwerdenden Stunden lassen sich nicht direkt in Arbeitsplätze konvertieren."

Klar ist vor allem eines: Unternehmen knüpfen riesige Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Laut einer Umfrage der Unternehmensberatung Horváth rechnen Top-Manager aus der Automobilbranche damit, dass die Arbeitsproduktivität durch KI in den nächsten drei Jahren zwischen zwölf Prozent (Personalwesen) bis 16 Prozent (IT & Digitalisierung) steigt.

Das größte Potenzial sehen sie im Handel und im Service, aber auch die Hersteller malen sich gute Chancen aus. 

"Bezüglich KI ist sehr viel in Bewegung gekommen. Bereits in den nächsten ein bis zwei Jahren ist mit einem echten Schub bei neuen KI-Anwendungen in allen Unternehmensprozessen zu rechnen", sagt Horváth-Partner Frank Göller.

Viele Hersteller hoffen auf mehr Effizienz und weniger Kosten. Dafür nehmen sie viel Geld in die Hand: Im Durchschnitt investiert die Autobranche rund 0,31 Prozent ihres Umsatzes in KI. Bei Herstellern sind es mit 0,83 Prozent (Vorjahr: 0,6 Prozent) deutlich mehr als bei Zulieferern mit 0,11 Prozent (Vorjahr: 0,09 Prozent). 

Der Technologiekonzern Robert Bosch hat angekündigt, bis 2027 mehr als 2,5 Milliarden Euro in künstliche Intelligenz zu investieren. Das soll Produkte innovativer und Prozesse effizienter machen.

"Generative KI kann jedoch keine Mitarbeitenden mit langjährigem Know-how, Fach- und Prozesswissen ersetzen – sie assistiert und unterstützt lediglich bei einfachen, repetitiven Aufgaben, sodass mehr Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten bleibt“, so eine Bosch-Sprecherin. Damit die Beschäftigten mitziehen, hat Bosch bereits mehr als 65.000 Mitarbeiter in seiner "AI Academy“ geschult.

Das ist ein entscheidender Punkt. Denn wenn KI-Projekte auf Widerstand bei den Mitarbeitern stoßen, lassen sie sich nur schwer mit dem gewünschten Erfolg umsetzen. Kein Wunder also, dass ein Großteil der Investitionen in Schulungen und Trainings fließt.

McKinsey-Partner Kirchherr hat bei der Einführung von KI-Projekten die 70-20-10-Regel beobachtet: "Zehn Prozent der Zeit erfordert die Programmierung und 20 Prozent die technische Integration. Die übrigen 70 Prozent benötigt man, um Prozesse und Aufbauorganisation umzubauen und die Mitarbeiter zu schulen."

Zieht das Team mit, lohnt sich die KI-Einführung oft schon nach kurzer Zeit. Kirchherr: "In der Regel zahlen sich Investitionen in KI bereits nach 18 Monaten bis zwei Jahren aus. Dann ist der Return-on-Invest positiv."

Der Unternehmensberater und sein Team haben bereits diverse KI-Projekte begleitet. In den Personalabteilungen unterstützen virtuelle Helfer bei der Vorauswahl von Kandidaten und prüfen deren Lebensläufe.

Im Vertrieb machen sie Vorschläge, welche Personen im Rahmen einer Aktion kontaktiert werden sollten, und bieten gleich ein Mailing an.

"Drei Viertel der KI-Potenziale verteilen sich auf fünf White-Collar-Bereiche“, so Kirchherr. Neben Kundenservice, Marketing und Vertrieb sind dies Softwareentwicklung, F&E sowie allgemeine Verwaltungstätigkeiten wie Beschaffung.

Doch die Potenziale gehen weit darüber hinaus. "KI unterstützt nicht nur bei White-Collar-, sondern auch bei Blue-Collar-Jobs“, so Kirchherr. Ein Beispiel dafür ist die Schadensdiagnose und Fehlersuche in Werkstätten.

Dabei steckt die Entwicklung noch in den Kinderschuhen. "Die Autobranche ist noch in der Experimentierphase. Es bleibt noch viel Potenzial, KI skaliert einzusetzen", sagt Kirchherr.

Im Branchenranking liegt die Automobilindustrie hinter Hightech, Retail und Banking auf Platz vier. Mit Blick auf die Anwendung ist sie jedoch eher im unteren Drittel. In anderen Branchen wie dem Banking wird deutlich mehr experimentiert.

Auch im brancheninternen Vergleich sieht Kirchherr die deutschen Hersteller und Zulieferer nicht vorne. Sie hinkten "bei der KI-Nutzung ihren Wettbewerbern aus den USA und China hinterher“. Fragen rund um den Datenschutz und Diskussionen mit dem Betriebsrat bremsten viele Projekte erst einmal aus.

Auch wenn derzeit viel Bewegung in das Thema kommt, ist Kirchherr überzeugt: "Bis sich KI in den Unternehmen durchsetzt, wird es noch viele Jahre dauern.“ Er verweist auf die Einführung anderer Technologien: Das Internet wurde 1990 für kommerzielle Nutzung freigegeben. Erst gut zehn Jahre später hatten die meisten Unternehmen eine Präsenz im Netz.