Im Zeitalter der KI muss die Cloud-Strategie der Automobilindustrie konsequent auf die Umsetzung ausgerichtet sein. Denn KI kann ihr Potenzial nur entfalten, wenn die Cloud dafür die richtigen Voraussetzungen schafft.
Die weltweite Studie von NTT DATA zur immer engeren Verzahnung von Cloud-Technologien und KI zeigt: Der Erfolg von KI hängt unmittelbar vom Reifegrad der Cloud ab.
Gleichzeitig macht der Report „Cloud-getriebene Innovation im KI-Zeitalter: Die neuen Regeln für Wertschöpfung mit der Cloud“ eine deutliche Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit sichtbar. Nur 14 Prozent der befragten Unternehmen bezeichnen sich als „cloud-evolved“ und zählen damit zu den Vorreitern bei der Einführung und Nutzung von Cloud-Technologien. Gleichzeitig geben 99 Prozent an, dass KI, einschließlich Agentic AI, ihren Bedarf an Cloud-Investitionen erhöht hat.
Wie sich die Automobilindustrie auf KI einstellt
Für Automobilhersteller und Zulieferer hat diese Lücke ganz konkrete Auswirkungen. Die Branche entwickelt sich von hardwarezentrierten Fahrzeugprogrammen hin zu softwaredefinierten, elektrifizierten und vernetzten Mobilitätsökosystemen. KI, Cloud und softwaredefinierte Mobilität lassen sich nicht länger getrennt voneinander betrachten. Fahrzeuge werden zunehmend vernetzter, datenintensiver und softwaregesteuert. Damit wird die Cloud zu einem zentralen Bestandteil der Betriebsarchitektur von Automobilunternehmen.
Das ist entscheidend, denn KI kann ihren größten Mehrwert nur dann entfalten, wenn sie Entwicklung, Produktion, Lieferkette, Fahrzeugplattformen und Customer Experience miteinander verbindet. Die Cloud schafft dafür die notwendige Betriebsumgebung, indem sie Daten, Anwendungen, Steuerungsmechanismen und Rechenressourcen zusammenführt. So kann KI Entscheidungen entlang des gesamten Betriebsmodells unterstützen.
Je mehr die Cloud zur Grundlage moderner IT-Landschaften wird, desto wichtiger ist auch für die Automobilindustrie eine Cloud-Strategie, die Anforderungen wie Sicherheit, Compliance, geringe Latenz, Datensouveränität und die kontinuierliche Bereitstellung von Software unterstützt.
Unser Report beschreibt sechs Regeln, mit denen Unternehmen im Zeitalter der KI den Mehrwert ihrer Cloud steigern können. Im Folgenden konzentrieren wir uns auf diejenigen, die darüber entscheiden, ob KI in einem softwaredefinierten Mobilitätsökosystem sicher und effektiv eingesetzt werden kann. Im Mittelpunkt stehen dabei Cloud-Architektur, plattformbasierte Betriebsmodelle und Cybersecurity.
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Plattformbasierte Cloud-Modelle machen Komplexität beherrschbar
Automobilunternehmen verfügen über enorme Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen. Doch dieser Datenreichtum bringt auch Herausforderungen mit sich. Datensätze aus Entwicklung, Fertigung, Lieferkette, Fahrzeugplattformen, Händlernetzwerken und Kundenkanälen stammen häufig aus unterschiedlichen Prozessen, Architekturen und Governance-Modellen.
Mit dem Übergang zu softwaredefinierten Fahrzeugen gewinnt diese Fragmentierung zusätzlich an Bedeutung. Was früher vor allem ein Software-Update war, erfordert heute einen umfassenden, abgestimmten Prozess – von der technischen Validierung über Release-Governance und Cybersecurity-Kontrollen bis hin zu Fahrzeugkonnektivität, Customer Experience und der Zusammenarbeit mit Zulieferern.
Dasselbe gilt für KI-gestützte Qualitätsprüfungen, Predictive Maintenance, vernetzte Services und zunehmend autonome Workflows im gesamten Unternehmen.
Deshalb sind plattformbasierte Betriebsmodelle unverzichtbar. In den kommenden zwei Jahren wird sich der Einsatz vollständig gemanagter und automatisierter Cloud-Plattformen, die von strategischen Partnern bereitgestellt werden, in der Fertigungs- und Automobilindustrie voraussichtlich mehr als verdoppeln – von 11 Prozent auf 27 Prozent. Daraus resultiert eine praktische Tatsache: Unternehmen benötigen eine einheitliche Plattform, die Anwendungen, Daten, Infrastruktur, Netzwerke und KI-gestützte Prozesse über das gesamte Unternehmen hinweg verbindet.
Mit der Skalierung von KI-Workloads in Entwicklung, Produktion und vernetzten Services können die Cloud-Kosten schnell steigen. Für rund sechs von zehn Unternehmen der Fertigungs- und Automobilindustrie (58 Prozent) stellt das Cloud-Kostenmanagement eine wesentliche Herausforderung dar. Die Optimierung ihrer Cloud-Kosten rückt für sie stärker in den Fokus.
Gerade in der Automobilindustrie, in der reproduzierbare Prozesse entscheidend sind, ermöglichen plattformbasierte Betriebsmodelle den Teams, im Werk, in der Entwicklung und bei vernetzten Services eigenständig Innovationen voranzutreiben – und gleichzeitig innerhalb eines gemeinsamen Rahmens für Cybersecurity, Zuverlässigkeit, Kostenkontrolle und Governance zu arbeiten.
Die Cloud-Architektur bestimmt, was KI in sicherem Rahmen leisten kann
Entscheidungen zur Cloud-Architektur können maßgeblich über den Erfolg Ihres Unternehmens entscheiden. Bei der Frage, wo KI-Workloads betrieben werden sollen, nennen 52 Prozent der Unternehmen aus der Automobil- und Fertigungsindustrie Datensicherheit, Datenschutz und Compliance als wichtigste Kriterien. Weitere 53 Prozent verweisen auf den Bedarf an mehr Kontrolle über ihre Infrastruktur und größeren Möglichkeiten zur Anpassung.
Die entscheidende Frage lautet jedoch nicht nur, wo ein Workload ausgeführt werden kann, sondern wo er im Hinblick auf Leistung, Kontrolle, Risiko, Integration und den gesamten Lebenszyklus am sinnvollsten betrieben werden sollte. Ein KI-System, das das Anforderungsmanagement in Forschung und Entwicklung unterstützt, unterliegt anderen Einschränkungen als ein KI-gestütztes System zur visuellen Qualitätsprüfung. Eine Plattform für vernetzte Fahrzeuge stellt andere Anforderungen als eine Engine zur Personalisierung der Customer Experience. Softwaredefinierte Fahrzeugfunktionen, darunter Over-the-Air-Updates und adaptive Fahrerlebnisse, sind sowohl auf Cloud-Konnektivität als auch auf klar definierte Prozesse für Release-Management, Datenintegrität, Sicherheit und Betriebskontinuität angewiesen.
In der Automobilindustrie beginnt die Transformation des Betriebsmodells bei der Architektur. Werden Cloud-Entscheidungen isoliert getroffen, bleibt auch KI auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt. Ist die Architektur dagegen auf das Zusammenspiel von Fahrzeug, Werk und Customer Experience ausgerichtet, kann KI domänenübergreifende Entscheidungen unterstützen, Entwicklungszyklen verkürzen, die Reaktionsfähigkeit der Produktion verbessern und vernetzte Erlebnisse kontinuierlich weiterentwickeln.
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Sicherheit schafft die Grundlage für Skalierung
Für Unternehmen aller Branchen hat das Thema Sicherheit bei Cloud-Strategien oberste Priorität. Sicherheits-, Governance-, Risiko- und Compliance-Anforderungen im Zusammenhang mit autonomen Agenten zählen demnach zu den größten Herausforderungen bei der Einführung von Agentic AI in cloudbasierten Lösungen innerhalb der nächsten zwölf bis achtzehn Monate.
Für Automobilunternehmen umfasst diese Priorität das gesamte Ökosystem: die Unternehmens-IT, Entwicklungsumgebungen, Fertigungssysteme, vernetzte Fahrzeuge, Softwareplattformen, Zulieferer, Infrastrukturpartner und kundennahe Services. Schwachstellen in nur einem dieser Bereiche können geistiges Eigentum, die Produktionskontinuität, die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, das Vertrauen der Kund:innen oder fahrzeugbezogene Systeme gefährden.
Da KI-Agenten zunehmend Entscheidungen beeinflussen, steigen auch die Anforderungen an die Cybersecurity. Dabei geht es nicht nur darum, ob ein Agent auf Daten zugreifen darf. Entscheidend ist ebenso, welche Entscheidungen er treffen, welche Aktionen er auslösen, welche Systeme er beeinflussen kann und an welchen Stellen menschliche Kontrolle erforderlich ist. Diese Differenzierung ist besonders wichtig, wenn Software-Updates, Testverfahren, Produktionsprozesse oder kundennahe Services betroffen sind.
Sicherheit ist dabei kein Hindernis für Innovation. Sie schafft vielmehr die Voraussetzung dafür, dass Automobilunternehmen Innovationen schneller und zuversichtlich vorantreiben können.
Wie Cloud-Entscheidungen die Zukunft der Automobilindustrie prägen
Der Erfolg der nächsten Phase der Cloud-Strategie in der Automobilindustrie wird daran gemessen werden, ob es gelingt, Fahrzeuge, Werke, Softwareteams, Partner und Kund:innen in einem intelligenteren Betriebsmodell miteinander zu vernetzen.
KI hat das Potenzial, die Entwicklung, Produktion, Aktualisierung und Nutzung von Fahrzeugen grundlegend zu verändern. Dieses Potenzial lässt sich jedoch nicht mit isolierten Pilotprojekten oder voneinander getrennten Automatisierungslösungen ausschöpfen. Dafür braucht es eine Cloud als Fundament – ausgelegt auf Integration, Governance und konsequente Umsetzung.
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Lesen Sie unseren Report „Cloud-getriebene Innovation im KI-Zeitalter: Die neuen Regeln für Wertschöpfung mit der Cloud“ und erhalten Sie detaillierte Einblicke in unsere aktuelle Studie.