Künstliche Intelligenz: Warum die Automobilbranche noch zögert

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Studie findet fünf Erfolgsfaktoren, wie erfolgreiche Autobauer KI einsetzen

Ingo Finck, Capgemini

Längst hat die Künstliche Intelligenz (KI) in der Automobilbranche Einzug gehalten: Continental setzt auf KI, um Autofahrten zu simulieren, Mercedes-Benz testet KI um Pakete für Transporter-Laderäume zu tracken und Audi nutzt eine Bilderkennungssoftware, die Haarrisse in Blechteilen in Sekundenschnelle erkennen kann. Die Liste der Beispiele ist lang und zeigt, dass Hersteller und Zulieferer KI-Maßnahmen bereits in vielen Bereichen wie Customer Experience, Engineering, Produktion, Supply Chain und Mobilitätsdienstleistungen eingeführt haben [siehe Bild unten]. Was eine umfassende und unternehmensweite Anwendung von KI angeht, zögert die Branche momentan allerdings noch.

Capgemini-Studie zeigt: Weniger KI-Projekte der Autobauer denn je

Unsere Studie „Accelerating Automotive’s AI Transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value“ zeigt, dass weltweit zwar zehn Prozent der Automobilunternehmen KI umfassend implementiert und weitere 24 Prozent einzelne KI-Maßnahmen umgesetzt haben – im Vergleich zu 2017 ist die Branche jedoch nicht nennenswert vorangekommen. Im Gegenteil: Der Anteil der Unternehmen, die keine KI einsetzen, ist sogar von 26 Prozent auf 39 Prozent gestiegen. Der Studie zufolge pilotieren zudem nur noch 26 Prozent der Unternehmen KI-Projekte – gegenüber 41 Prozent im Jahr 2017.

 

Quelle: Capgemini Studie ‚Accelerating Automotive’s AI Transformation‘

 

Bei vielen Unternehmen ist der anfängliche Hype um das Thema KI und die damit verbundenen hohen Erwartungen einer pragmatischeren Sichtweise gewichen. Unternehmen sind nun mit der konkreten Umsetzung konfrontiert und müssen sich mit der Vielschichtigkeit der KI-Implementierung auseinandersetzen. KI ist kein reines IT-Thema, sondern umfasst neben den technologischen Herausforderungen auch Prozessinnovationen, Anpassungen im Geschäftsmodell und kulturelle Aspekte. Auch die Verfügbarkeit und Qualität der Daten spielt eine wichtige Rolle.

KI bietet Gewinnpotenziale in Millionenhöhe

Es liegt auf der Hand: KI kann einen enormen Beitrag zur Steigerung des Unternehmenswertes leisten und sämtliche Unternehmensfunktionen dabei unterstützen, profitabler zu werden. Im Durchschnitt wurden unserer Studie nach in Forschung und Entwicklung Produktivitätssteigerungen von 16 Prozent erreicht. Die Anwendung von KI führte bei der Customer Experience zu einer Reduzierung der direkten Kosten von 14 und zu 17 Prozent in der IT. Zudem können Unternehmen unseren Hochrechnungen zufolge ihr gesamtes Betriebsergebnis um bis zu 16 Prozent zu steigern.

Wie Unternehmen KI erfolgreich umsetzen können

Damit die Technologie gewinnbringend genutzt werden kann, haben wir analysiert, was Unternehmen, die KI unternehmensweit einsetzen (Scale Champions), besser machen als andere. Folgende fünf Erfolgsfaktoren haben wir erkannt:

  1. Übergreifender Nutzen: Die Scale Champions konzentrieren sich auf Anwendungsfälle mit hohem Nutzen über alle Funktionen hinweg – darauf sollten auch alle anderen Unternehmen ihren Fokus legen.
  2. KI-Investitionen: 86 Prozent der Scale Champions investieren mehr als 200 Millionen Dollar pro Jahr in KI, bei den übrigen Unternehmen liegt der Anteil bei 20 Prozent.
  3. KI-Experten: Ein weiterer Erfolgsfaktor ist der Aufbau eines eigenen KI-Talentpools – dies umfasst die Einstellung von KI-Experten ebenso wie die Weiterbildung und Umschulung der Mitarbeiter auf allen Ebenen sowie Kooperationen mit Start-ups, Zulieferern und Universitäten.
  4. KI-Governance: Ein klar definierter Governance-Rahmen unterstützt dabei, KI-Maßnahmen stärker zu priorisieren und zu fördern. Dazu zählen ein zentrales Organ zur Steuerung von KI-Investitionen und ein funktionsübergreifendes Expertenteam aus den Bereichen Technologie, Business und Operations.
  5. Datenmanagement und Unternehmens-IT anpassen: Dazu zählt es, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu harmonisieren, bestehende IT-Systeme zu aktualisieren und KI zu integrieren sowie KI-Projekte vom Anfang bis zum Ende durch IT-Teams zu begleiten.

Auch wenn es eine Reihe von Unternehmen gibt, die KI bereits in vielen Bereichen erfolgreich einsetzen, fällt es den meisten Unternehmen noch schwer, sich auf die besten Anwendungsfälle zu konzentrieren. Automobilunternehmen sollten KI nicht als Einzelmaßnahme betrachten, sondern vielmehr als strategische Notwendigkeit für das gesamte Unternehmen.

Weitere Informationen zur Studie finden Sie unter: https://www.capgemini.com/de-de/research/automobilbranche-studie-umsetzung-kuenstliche-intelligenz/

Erfahren Sie mehr zum Thema Künstliche Intelligenz und unserer Expertise in der Automobilbranche.

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