Generative KI in der Automobilindustrie: Vom Pilotprojekt zum Wertschöpfungshebel

Die Branchenauskopplung der Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft“ belegt: Künstliche Intelligenz hat sich in der Automobilindustrie zum festen Bestandteil der Unternehmenssteuerung entwickelt. 93 Prozent der Unternehmen verfügen über eine eigene KI-Strategie, in jedem zweiten Unternehmen wird KI direkt auf oberster Führungsebene gesteuert. Und gleichzeitig wächst die organisatorische Reife: Die große Mehrheit der Unternehmen sieht ihre Belegschaft bereits gut vorbereitet für den produktiven KI-Einsatz. 

Der Einsatz von KI konzentriert sich in der Automobilindustrie klar auf den operativen Kern. An der Kundenschnittstelle hingegen bleibt das Potenzial weitgehend ungenutzt, obwohl gerade dort digitale Anwendungen wie personalisierte Vertriebsschnittstellen oder KI-gestützte Beratung wachsen. Gleichzeitig verschiebt sich die Wahrnehmung des KI-Nutzens: Automatisierungseffekte bleiben stabil, während Beiträge zu Innovation und Kostensenkung im Vergleich zum Vorjahr deutlich zurückhaltender bewertet werden.

Je tiefer KI in Produktion und Entscheidungsprozesse vordringt, desto drängender werden Fragen zu Datenschutz, Ethik und Regelkonformität. Rund ein Drittel der Automobilunternehmen benennt genau diese Anforderungen als größtes Hindernis beim Ausbau von KI-Anwendungen. Die Unternehmen reagieren: 40 Prozent setzen einen Schwerpunkt auf KI-Governance, 63 Prozent überwachen ihre KI-Systeme bereits kontinuierlich, 57 Prozent holen sich dafür externe Unterstützung. Die Studie zeigt, welche Governance-Schwerpunkte und Maßnahmen Automobilunternehmen aktuell setzen, um verantwortungsvollen und regelkonformen KI-Einsatz mit der erforderlichen Umsetzungsgeschwindigkeit zu verbinden.

Die nötigen Kompetenzen lassen sich für viele Unternehmen kaum vollständig aus eigener Kraft aufbauen. 87 Prozent der Automobilunternehmen bewerten daher Partnerschaften mit anderen Unternehmen als wichtig oder sehr wichtig für ihren KI-Einsatz. In der Praxis zeigt sich das etwa bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen oder beim Aufbau von Daten- und KI-Infrastrukturen.