Studie: Künstliche Intelligenz in der Automobilbranche

Wie die unternehmensweite Umsetzung von KI den Unternehmenswert steigern kann

Wie die unternehmensweite Umsetzung von KI den Unternehmenswert steigern kann

Künstliche Intelligenz gewinnt für die Automobilindustrie immer größere Bedeutung. Während die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit häufig auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) beim autonomen Fahren gerichtet ist, arbeitet die Industrie längst auch an KI-Anwendungen in anderen Bereichen wie zum Beispiel Customer Experience, Engineering, Produktion, Supply Chain und Mobilitätsdienstleistungen.

Dennoch ist die Zahl der Automobilunternehmen, die Projekte mit künstlicher Intelligenz in großem Maßstab umsetzen, im Vergleich zu 2017 nur geringfügig von 7 Prozent auf 10 Prozent gestiegen – trotz beachtlicher Nutzenpotenziale im Bereich Kosten, Qualität und Produktivität. Viele Unternehmen verpassen damit die Chance, ihr Betriebsergebnis um bis zu 16 Prozent zu steigern. Dies geht aus der Studie „Accelerating Automotive’s AI Transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value“ des Capgemini Research Institute hervor, für die 500 Führungskräfte der Automobilindustrie in acht Ländern befragt wurden.

Die Studie macht deutlich, dass es für Unternehmen der Automobilbranche noch erhebliche Hindernisse zu überwinden gilt: Die Komplexität bestehender IT-Landschaften, fehlende Genauigkeit und Verfügbarkeit von Daten sowie unzureichende digitale Fähigkeiten verzögern häufig noch den technologischen Wandel und eine unternehmensweite Umsetzung (Skalierung) von KI.

Aspekte der Studie:

  • Wo steht die Branche bei der Umsetzung ihrer KI-Implementierungen?
  • Welche konkreten Vorteile ergeben sich aus unternehmensweiten KI-Initiativen?
  • Worauf sollten die Automobilhersteller ihre KI-Investitionen konzentrieren?
  • Was sind die Erfolgsfaktoren für die Umsetzung von KI?

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

  • Die Zahl der Automobilunternehmen weltweit, die KI umfassend und erfolgreich implementiert haben, ist lediglich von 7 auf 10 Prozent gestiegen.
  • Allerdings hat sich der Anteil der Unternehmen weltweit von 26 Prozent auf 39 Prozent erhöht, die keine KI einsetzen. Zudem pilotieren nur noch 26 Prozent der Unternehmen KI-Projekte – gegenüber 41 Prozent im Jahr 2017.
  • USA sind führend bei der Umsetzung von KI: Dort implementiert jedes vierte Automobilunternehmen KI unternehmensweit
  • Automobilhersteller kommen bei der KI-Umsetzung besser voran als Händler und Zulieferer, 14 Prozent implementieren KI bereits umfassend
  • Die Automobilindustrie investiert in Start-ups, um Kompetenz- und Qualifikationslücken im Bereich KI zu schließen und Fähigkeiten außerhalb der traditionellen Kernkompetenzen aufzubauen.
  • Große Automobilhersteller können ihr Betriebsergebnis um bis zu 16 Prozent steigern, wenn sie umfassende KI-Maßnahmen umsetzen.

Was Unternehmen von den „Scale Champions“ lernen können

  • Scale Champion konzentrieren sich auf Anwendungsfälle mit hohem Nutzen über alle Funktionen hinweg.
  • Die deutliche Mehrheit (86 Prozent) der Scale Champions investiert mehr als 200 Millionen Dollar pro Jahr in KI. Bei den übrigen Unternehmen liegt der Anteil bei lediglich 20 Prozent.
  • Führende Unternehmen investieren gezielt in den Aufbau ihres KI-Talentpools. Dies umfasst die Einstellung, Weiterbildung und Umschulung ihrer Mitarbeiter sowie die Kooperation mit KI-Unternehmen.
  • Klare Governance-Rahmen unterstützen bei der Priorisierung und Förderung von KI-Maßnahmen.
  • Scale Champions liegen in punkto Unternehmens-IT und beim Datenmanagement weiter vorne als die übrigen Unternehmen.

Ingo Finck, Vice President Insights Driven Enterprise bei Capgemini Invent und Experte für KI, meint dazu: „Viele Unternehmen haben verstanden, dass die Umsetzung von KI kein reines IT-Thema ist, sondern dann erfolgreich ist, wenn sie als multidisziplinäre Transformation verstanden wird. Diese sollte auch Prozessinnovationen, Anpassungen im Geschäftsmodell, gezielte Befähigung und kulturelle Aspekte umfassen. Aber auch die Verfügbarkeit und Qualität der Daten ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor.“

Die Pressemitteilung zur Studie „Accelerating Automotive’s AI Transformation“ finden Sie hier.

Zur Methode

Das Capgemini Research Institute hat aufbauend auf einer sektorübergreifenden Studie von 2017 eine Befragung unter 500 Führungskräften großer Automobilunternehmen durchgeführt. Folgende acht Länder wurden berücksichtigt: China, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Indien, Italien, Schweden und die USA. Ergänzend wurden zudem ausführliche Interviews mit Branchenexperten und Unternehmern durchgeführt.

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Report_AI in Automotive

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Featured Testimonials

Jeff Lemmer, VP & CIO, Ford Motor Company

Not only are AI technologies critical for enabling our autonomous vehicles, but they are playing an increasing role in transforming our customer and employee experiences.

Atif Rafiq, CIO & CDO of Volvo Car Group

Car companies are actively using AI in their autonomous driving efforts and this typically gets the most headlines. But every facet of this industry can benefit, including how cars are made and sold and to invent new customer experiences.

Dr. Christian Müller, senior researcher at DFKI (the German Research Center for Artificial Intelligence)

European organizations and the German automakers, in particular, are trying to overcome the slower pace of adoption of disruptive technologies. It’s harder for them owing to regulations, greater costs of operation, and a mindset of following well-defined processes. Despite this, over a longer time horizon, I believe that their process-oriented approach might yield them greater dividends from AI.

Key Takeaways

16%

of large automotive OEMs can boost their operating profits by deploying AI at scale

3%

growth of automotive companies deploying AI at scale since 2017

25%

25% of US companies implement AI at scale

Experts

Ingo Finck

Expert in digital and large data and analysis strategies, data-driven business models (data monetization) & digital transformation business model design for analytics, business intelligence (BI), finance & controlling, value-based management, operational efficiency of finance functions and information management

Markus Winkler

Markus Winkler leitet das deutsche und globale Automobilgeschäft.

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