Beschleunigung der KI-Transformation in der Automobilindustrie

Skalierung der Künstlichen Intelligenz in der Automobilindustrie

Obwohl KI enorme Auswirkungen auf die Entwicklung, die Produktion, die Lieferkette, die Kundenerfahrung und die Mobilitätsdienste hat, sind die Fortschritte bei der KI-gesteuerten Transformation aufgrund anhaltender Hindernisse nur langsam und uneinheitlich. Die Zahl der Automobilunternehmen, die KI in großem Umfang einsetzen, ist von 7 % im Jahr 2017 auf heute 10 % gestiegen, wobei OEMs im Allgemeinen bessere Fortschritte machen als Zulieferer oder Händler. Geografisch gesehen sind die USA, wo 25 % der Unternehmen KI in großem Maßstab einsetzen, führend, gefolgt von Großbritannien (14 %) und Deutschland (12 %). Was das ausgeprägte Wachstum betrifft, so macht China enorme Fortschritte und hat seinen Anteil an skalierten KI-Implementierungen von 5 % auf 9 % fast verdoppelt. Bitte erlauben Sie statistische Cookies, um diese Soundcloud-Einbettung zu sehen

Der neue Bericht des Capgemini Research Institute, Accelerating automotive’s AI transformation: how driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value, befragte 500 Führungskräfte großer Automobilunternehmen in acht Ländern und interviewte eine Reihe von Branchenexperten und Unternehmern, um zu verstehen, wie der Fortschritt beim Einsatz von KI in großem Maßstab beschleunigt werden kann. Die Studie identifiziert außerdem 13 von 45 Anwendungsfällen mit hohem Nutzen und geringer Komplexität, auf die sich Unternehmen konzentrieren sollten.

Die Forschung befasst sich mit den folgenden Bereichen:

• Wo steht die Branche bei der Skalierung ihrer KI-Implementierungen?
• Welche konkreten Vorteile können sich aus skalierten Initiativen ergeben?
• Worauf Automobilhersteller ihre KI-Investitionen konzentrieren sollten
• Erfolgsfaktoren und Empfehlungen für die Skalierung von KI.

KI ist der Schlüssel für die Zukunft der Automobilindustrie. Um von den vielen Vorteilen zu profitieren, sollten Unternehmen die Einführung von KI beschleunigen. Dabei sollten sie in hochwertige Anwendungsfälle investieren, die sich leicht skalieren lassen, eine wirksame Governance fördern und ihre Talente proaktiv weiterbilden.