BMW- und Capgemini-Führungskräfte sehen KI als 'Superkraft' für Autohersteller
Zwei Führungskräfte mit engem Einblick in die Art und Weise, wie künstliche Intelligenz in der Automobilbranche Fuß fasst, haben ihre Überlegungen dazu dargelegt, was nötig ist, um den tatsächlichen Wert dieser Technologie zu erschließen. Serena Striegel, die bei der BMW Group neue Technologien leitet, trat gemeinsam mit Ferdinand Schockenhoff auf, einem Director bei Capgemini Invent, in einem Gespräch, das auf einer bemerkenswerten Prämisse basierte: dass KI für Autohersteller eine Art Superkraft sein kann – aber nur für Unternehmen, die herausfinden, wie sie sie gezielt einsetzen.
Diese Einordnung ist wichtig, weil die Autoindustrie seit mehreren Jahren in einer unbeholfenen Zwischenphase mit KI steckt. Nahezu jeder große Hersteller führt heute Pilotprojekte, Hackathons und interne Tooling-Experimente durch. Deutlich weniger haben es geschafft, diese Experimente in Produktionssysteme zu überführen, die Designentscheidungen, Fabrikdurchsatz oder die Software berühren, mit der Kunden täglich interagieren. Die Lücke zwischen Demonstration und Deployment ist der Punkt, an dem die Diskussion zwischen der BMW-Technologiechefin und dem Capgemini-Invent-Director für jeden relevant wird, der Automobilstrategie plant.
Wer spricht und warum die Paarung bemerkenswert ist
Striegels Rolle bei der BMW Group verortet sie an der Schnittstelle von Forschung und Produktrealität. Neue Technologien bei einem Premium-Autohersteller zu leiten bedeutet zu bewerten, welche aufkommenden Tools ausgereift genug sind, um den Kontakt mit Engineering-Standards, regulatorischen Anforderungen und globalen Lieferketten zu überstehen – und welche nicht. Das ist eine andere Aufgabe als der Bau eines Prototyps im Labor.
Schockenhoffs Position bei Capgemini Invent, dem Beratungs- und Digital-Innovationsarm von Capgemini, spiegelt die andere Seite der Gleichung wider: die Beratungs- und Systemintegrationsarbeit, die zunehmend große industrielle KI-Programme begleitet. Beratungsfirmen dieser Größenordnung helfen Herstellern typischerweise dabei, Prozesse zu kartieren, Datenpipelines umzustrukturieren und den organisatorischen Wandel zu managen, der darüber entscheidet, ob ein Modell in einem Notebook jemals Einfluss auf ein Fahrzeug hat.
Einen Technologievorstand eines Autoherstellers neben einen Beratungsdirektor zu setzen, ist selbst ein Signal. Es deutet darauf hin, dass es in dem Gespräch weniger um rohe Modellfähigkeiten geht als um Umsetzung – die wenig glamouröse Arbeit von Data Governance, Talent, Prozessneugestaltung und Messung, die eine überzeugende Demo von einem dauerhaften Wettbewerbsvorteil trennt.
Wo KI die automobilen Wertschöpfungskette umgestalten könnte
Der Ausdruck "volle Kraft" impliziert Breite, und die automobilen Wertschöpfungskette bietet reichlich Flächen, auf die KI wirken kann. Die glaubwürdigsten kurzfristigen Gewinne neigen dazu, sich in einer Handvoll Bereiche zu bündeln.
Engineering und Produktentwicklung
Fahrzeugprogramme umfassen eine enorme Anzahl von Design-Iterationen, Simulationen und Compliance-Prüfungen. Tools, die Simulation beschleunigen, Kandidatengeometrien generieren oder relevante frühere Designs aufdecken, können Entwicklungszyklen verkürzen – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Engineering-Daten sind sauber genug, um ihnen zu vertrauen.
Fertigung, Qualität und Logistik
Fabriken erzeugen dichte Ströme von Sensor- und Inspektionsdaten. KI, die auf Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und Produktionsplanung angewendet wird, kann Ausfallzeiten und Ausschuss reduzieren. Lieferkettenprognose ist ein weiterer Bereich, in dem bessere Modelle offensichtlichen finanziellen Wert haben, insbesondere nach den Störungen der letzten Jahre.
Software, Assistenten und Kundenerlebnis
Moderne Fahrzeuge sind zunehmend softwaredefiniert, was bedeutet, dass KI direkt im Produkt auftaucht: Sprachschnittstellen, Fahrerassistenzfunktionen, Personalisierung und Over-the-Air-Service-Updates. Hier geht es für den Autohersteller ebenso sehr um Zuverlässigkeit, Sicherheit und Datenschutz wie um Modellleistung.
- Entwicklung: schnellere Simulation und Design-Exploration
- Produktion: Inspektion, Wartung und Planung
- Lieferkette: Nachfrage- und Störungsprognose
- Produkt: In-Car-Assistenten, Assistenzsysteme und Personalisierung
- Backoffice: Service, Vertrieb und Aftermarket-Support
Das eigentliche Hindernis ist organisatorisch, nicht technisch
Diskussionen wie diese kreisen normalerweise um dieselbe Einschränkung: Der schwierigste Teil von Enterprise-KI ist nicht der Erwerb eines Modells. Es ist das Zusammenstellen der Daten, der Governance und der Menschen, die erforderlich sind, um dieses Modell im industriellen Maßstab verlässlich zu machen. Die Automobilbranche fügt ihre eigenen Zwänge hinzu – lange Entwicklungshorizonte, strenge Sicherheitserwartungen, komplexe Zuliefernetzwerke und ein regulatorisches Umfeld, das je nach Markt variiert.
Diese Kombination belohnt inkrementelle, gut instrumentierte Deployments gegenüber umfassenden Transformationen. Ein Hersteller, der messbare Verbesserungen in einer Fabriklinie oder einem Engineering-Workflow nachweisen kann, hat etwas Wertvolleres als ein Unternehmen mit Dutzenden ins Stocken geratener Proofs of Concept. Die "Superkraft"-Rahmung ist in dieser Lesart weniger Magie als akkumulierter operativer Vorteil: Jedes erfolgreiche Deployment macht das nächste billiger und schneller.
Partnerschaften zwischen Herstellern und Beratungsfirmen passen zu dieser Logik. Autohersteller bringen Domänentiefe, proprietäre Daten und Produktverantwortung mit. Externe Partner bringen branchenübergreifende Mustererkennung, Lieferkapazität und die Fähigkeit, spezialisierte Teams schnell zu besetzen. Die Spannung ist vertraut – externe Hilfe kann die Umsetzung beschleunigen, aber auch Abhängigkeiten schaffen, die sorgfältig gemanagt werden müssen.
Was als Nächstes zu beobachten ist
Für Beobachter der Automobilbranche ist die nützliche Frage nicht, ob KI eine Rolle spielen wird – diese Debatte ist praktisch entschieden –, sondern wo messbare Ergebnisse zuerst auftauchen werden. Achten Sie auf Autohersteller, die konkrete Kennzahlen im Zusammenhang mit KI-Programmen veröffentlichen: reduzierte Entwicklungszeit, verbesserte Erstpassungsqualität, geringere ungeplante Ausfallzeiten oder Softwarefunktionen, die in schnellerer Taktung ausgeliefert werden.
Beobachten Sie auch die Talentgeschichte. Der Wettbewerb um Ingenieure, die sowohl maschinelles Lernen als auch physische Produkte verstehen, ist intensiv und reicht weit über traditionelle Automobilzentren hinaus. Unternehmen, die KI-Fähigkeiten als Kern-Engineering-Disziplin statt als Nebenprojekt behandeln, werden wahrscheinlich diejenigen sein, deren Führungskräfte in einigen Jahren glaubwürdig über Superkräfte sprechen können.
Schließlich beobachten Sie, wie sich die Sprache entwickelt. Wenn Technologieführer und Berater sich auf dasselbe Vokabular einigen – Fähigkeit, Skalierung, Wertrealisierung –, deutet dies normalerweise darauf hin, dass die frühe Experimentierphase einer disziplinierteren Herangehensweise weicht. Ob diese Disziplin die versprochenen Superkräfte hervorbringt, wird weit mehr von der Umsetzung abhängen als von einem einzelnen Durchbruchsmodell.
Dieser Artikel basiert auf Berichterstattung von Automotive News. Lesen Sie den Originalartikel.
Originally published on autonews.com
