In den vergangenen Jahren haben die meisten OEMs und Zulieferer künstliche Intelligenz zunächst über Pilotprojekte, Proofs of Concept und einzelne Anwendungsfälle erprobt. Diese Phase ist weitgehend abgeschlossen. Jetzt kommt es darauf an, ob führende Unternehmen der Automobilindustrie KI so einsetzen, dass sich die Abläufe im Unternehmen tatsächlich und nachhaltig verändern.
Unser aktueller Global AI Report 2026: Ein Playbook für KI-Vorreiter in der Automobilbranche zeigt deutlich: Erfolgreiche Unternehmen integrieren KI direkt in ihre operativen Kernprozesse. Sie verankern KI in Engineering, Fertigung und Service und machen sie damit zunehmend zum Fundament ihres Operating Models.
Die eigentliche Kluft: Von Pilotprojekten in die Produktivumgebung
Eines der deutlichsten Signale aus den im Rahmen der Studie gewonnenen Daten ist die rasch zunehmende Kluft zwischen Vorreitern und Nachzüglern.
Branchenvorreiter in Sachen KI gehen weitaus häufiger entschlossen den Schritt von Pilotprojekten in den produktiven Einsatz. Mehr als ein Drittel der führenden Unternehmen (38,6 Prozent) entwickelt Anwendungen bereits mit integrierten KI-Funktionen neu. Bei den Nachzüglern sind es dagegen nur 12 Prozent.
Der Unterschied liegt also in der Umsetzung.
Die erfolgreichsten Unternehmen gestalten geschäftskritische Workflows durchgehend neu – von Engineering und Change Management über Qualitätsprozesse und Warranty Management bis hin zu Ausnahmen in der Beschaffung. Vor allem aber haben sie erkannt: Die größte Herausforderung ist heute nicht mehr die Qualität der Modelle, sondern die Gestaltung der Workflows selbst.
Die Automobilbranche wird KI-nativ
In der Automobilindustrie zeigt sich dieser Wandel bereits am Aufstieg softwaredefinierter Fahrzeuge. Die Auswirkungen reichen jedoch weit über das Fahrzeug selbst hinaus. Denn wenn führende Unternehmen KI in Entwicklung, Fertigung, Lieferketten und das In-Vehicle-Erlebnis integrieren, wird die gesamte Wertschöpfungskette zunehmend softwaredefiniert und datengetrieben.
Unsere Studie zeigt, dass führende Unternehmen KI nicht länger nur als Ergänzung ihrer Geschäftsstrategie nutzen. Vielmehr entwickelt sich der effektive Einsatz von KI selbst zum zentralen Bestandteil des Business Plans. Das markiert einen grundlegenden Wandel, mit dem Feedbackschleifen und kontinuierliches Lernen im Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnen.
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Von der Automatisierung zu intelligenten Entscheidungssystemen
Agentic AI erweitert klassische KI um die Fähigkeit, Workflows dynamisch auszuführen und in Echtzeit an veränderte Bedingungen anzupassen. In der Praxis könnte das beispielsweise bedeuten:
- Over-the-Air-Updates abhängig von Fahrzeugzustand und Nutzungskontext zu koordinieren,
- Testszenarien zu simulieren, deren Aufbau bislang erheblichen Aufwand erforderte,
- In-Vehicle-Erlebnisse kontinuierlich auf Basis realer Nutzungsdaten und Kundenpräferenzen anzupassen.
Dennoch betrachten viele Unternehmen KI noch immer primär als Werkzeug zur Effizienzsteigerung. Der Grund: KI wird häufig als eine Art „bessere Automatisierung“ verstanden. Tatsächlich funktioniert KI jedoch grundlegend anders als klassische Automatisierungssysteme. Sie folgt keinen linearen, vordefinierten Abläufen, sondern agiert in komplexen, vernetzten Datenumgebungen und identifiziert eigenständig Wege zu definierten Ergebnissen – oft auf schwer vorhersehbare Weise.
Hier gehen Erwartung und Realität auseinander. Meiner Erfahrung nach nutzen einige Märkte KI bereits deutlich konsequenter, um Customer Experience und Servicemodelle neu zu definieren. Andere konzentrieren sich dagegen weiterhin vor allem auf die Optimierung bestehender Prozesse. Dieser Unterschied im Mindset wird künftig entscheidend sein.
Was KI-Vorreiter in der Automobilindustrie anders machen
Führende Unternehmen im Automobilsektor verfolgen bei der Einführung von KI ein klares Muster:
- Sie fokussieren sich, bevor sie skalieren. Vorreiter gestalten hochrelevante Workflows in Bereichen wie Produktion, Qualität, Instandhaltung und Planung gezielt neu, bevor sie KI breit ausrollen. Unser Report zeigt, dass 93,2 Prozent der Vorreiter KI bereits in operativen Kernprozessen einsetzen. Bei den Nachzüglern sind es lediglich 68,8 Prozent.
- Sie bauen ihre Kernsysteme neu auf. Führende Unternehmen integrieren KI direkt in Produktions- und Planungsplattformen, statt sie lediglich als zusätzliche Ebene aufzusetzen. Dadurch können sie KI zuverlässig über Werke und Regionen hinweg skalieren.
- Sie verstehen Governance als operative Voraussetzung. Gerade in der Automobilindustrie, in der Sicherheit und Compliance unverzichtbar sind, ist das entscheidend. Rund zwei Drittel der Vorreiter (67,6 Prozent) haben zentrale KI-Governance-Modelle etabliert. Bei den Nachzüglern sind es nur 38,4 Prozent.
- Sie erweitern das Fachwissen. KI wird eingesetzt, um die Fähigkeiten erfahrener Ingenieur:innen und Fachkräfte gezielt zu erweitern, nicht um sie zu ersetzen.
- Sie koppeln Technologie konsequent an Geschäftsergebnisse. Ein tiefes Verständnis der Branche führt zu klar definierten, wertorientierten Anwendungsfällen. Daraus ergibt sich anschließend die passende KI-Strategie.
Die Grundlage: Vertrauen, Verantwortung und Kontrolle
Für die Automobilindustrie ist die Grundlage erfolgreicher KI klar definiert: gut geschulte Mitarbeitende, die in intelligenten Infrastrukturen, mit verlässlichen Anwendungen und klaren Verantwortlichkeiten arbeiten. In einem solchen Umfeld bleiben Entscheidungen mit Auswirkungen auf Sicherheit und Qualität, Customer Experience oder Lieferketten transparent, nachvollziehbar und steuerbar.
Die Branche tritt damit in eine neue Phase ein: KI entwickelt sich zunehmend zu dem System, über das Unternehmen ihre Geschäftsprozesse steuern und weiterentwickeln. Wettbewerbsvorteile entstehen künftig vor allem dort, wo es gelingt, Operating Models konsequent auf KI auszurichten.
In diesem Sinne ist die Zukunft der Automobilindustrie sowohl softwaredefiniert als auch KI-nativ.
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IHRE NÄCHSTEN SCHRITTE
Wer KI über Pilotprojekte hinaus in den Kern seines Unternehmens integrieren möchte, sollte einen Blick in unseren Global AI Report 2026: Ein Playbook für KI-Vorreiter in der Automobilbranche werfen. Er zeigt, wie führende Automobilunternehmen KI mit messbarem Mehrwert, kontrolliert und souverän skalieren.