Noch steckt die Einführung und Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) in der Automobilindustrie in den Kinderschuhen. Trotzdem ist die Branche wie kaum eine andere prädestiniert, von KI-getriebenen Effizienz- und Leistungssprüngen zu profitieren. Angesichts der umfangreichen Datenpools ist KI der nächste logische Hebel, um Unternehmen, die massivem Kosten- und Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind, neue Handlungsoptionen zu eröffnen. Wir erwarten daher, dass KI bis zum Ende des nächsten Jahrzehnts in allen funktionalen Einheiten der Automobilakteure – von F&E über die Produktion bis hin zu Vertrieb und Aftermarket – weit verbreitet sein wird. Die neue Technologie wird die Effizienz steigern, die Qualität verbessern, die Leistung optimieren und gleichzeitig Risiken minimieren. Das Ergebnis? Eine grundlegende Strukturveränderung in allen Funktionen in der Branche.
Einer der vier PACE-Megatrends, die im Roland Berger Automotive Outlook 2040 beschrieben werden, ist die Automatisierung. Sie transformiert die Automobilindustrie und ihre Lieferketten, insbesondere durch den weitverbreiteten Einsatz von KI entlang der gesamten Fahrzeugwertschöpfungskette.
KI hat das einzigartige Potenzial, die Effizienz und Leistung der Branche zu verbessern – und zwar aus verschiedenen Gründen. So versuchen viele Akteure seit Jahren, die Kosten mit traditionellen Hebeln zu senken. Das Potenzial dieser Methoden ist jedoch weitgehend ausgeschöpft. Das macht KI zur nächsten logischen Option, um die Gewinne zu steigern. KI kann außerdem dazu beitragen, die Komplexität der Branche mit ihren globalen Lieferketten, unterschiedlichen Fahrzeugkonfigurationen, technologisch komplexen Komponenten und strengen Sicherheitsanforderungen besser zu bewältigen. Hinzu kommt, dass die Automobilbranche über umfangreiche Datenpools verfügt, die zur Schulung von KI-Modellen genutzt werden können, darunter sowohl funktionale als auch Endkundendaten.
Vor diesem Hintergrund gehen wir davon aus, dass bis 2040 alle Akteure KI in ihren funktionalen Einheiten anwenden werden. Im Bereich F&E ließe sich beispielsweise der gesamte F&E-Prozess durch KI-Modelle steuern. Die Mitarbeitenden können sich dann auf die Überwachung der Ergebnisqualität konzentrieren, was in einem optimistischen Szenario zu Effizienzsteigerungen von 30 bis 50 Prozent führen könnte. In Vertrieb und Marketing werden KI-gesteuerte Lösungen neue, hyper-individualisierte Marketingstrategien ermöglichen, die Markteinführungszeiten verkürzen, das Umsatzpotenzial steigern und kundenverhaltensbasierte Vertriebsmodelle schaffen. Im Aftermarket kann KI das Kundenerlebnis durch prädiktive Wartung und Ferndiagnosen verbessern, während sie gleichzeitig die finanzielle Leistung von Unternehmen durch Echtzeit-Bestandsmanagement, Nachfrageprognosen und optimiertes Flottenmanagement stärkt.
Um das volle Potenzial von KI ausschöpfen zu können, benötigen Automobilakteure guten Zugang zu Daten, effektive Ansätze zur Schulung ihrer KI-Modelle und die Fähigkeit, KI-generierte Erkenntnisse effektiv zu nutzen. Beherrschen sie diese drei Bereiche, können sie KI in konkrete Wettbewerbsvorteile verwandeln. Wir gehen allerdings nicht davon aus, dass alle Akteure dabei mit derselben Geschwindigkeit voranschreiten oder im gleichen Maße profitieren werden. Das hat verschiedene Gründe: Unterschiede im regulatorischen Umfeld, unterschiedliche Zugangsmöglichkeiten zu Kapital für Investitionen in KI, Unterschiede bei den erforderlichen Fähigkeiten und Talenten sowie Unterschiede in Bezug auf die Daten, die für das Training benötigt werden – alles Faktoren, die durch strukturelle Gegebenheiten wie Standort, Größe und Position in der Wertschöpfungskette beeinflusst werden.
Auf der Grundlage unserer eingehenden Analysen geben wir verschiedene Empfehlungen, wie Unternehmen den Nutzen, den sie aus neuen, KI-getriebenen Technologien ziehen, maximieren und gleichzeitig sicherstellen können, dass sie der Konkurrenz stets einen Schritt voraus sind. So sollten alle Akteure der Branche zunächst das Potenzial von KI für ihre Organisation bewerten und Pilotprojekte in Bereichen starten, die schnell messbare Ergebnisse erwarten lassen. Außerdem sollten die KI-Initiativen Teil eines umfassenderen Transformationsplans für das Unternehmen sein, in dessen Rahmen die Technologie schrittweise über verschiedene Funktionen hinweg eingeführt wird. Um einen First-Mover-Vorteil zu sichern, empfehlen wir, frühzeitig strategische Partner zu identifizieren und deren Expertise gezielt zu nutzen. Gleichzeitig sollten Unternehmen die Grenzen Künstlicher Intelligenz kennen und die von ihr generierten Ergebnisse sorgfältigen Qualitätskontrollen unterziehen.
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