Ob beim automatisierten Fahren, in der Entwicklung oder beim Fahrzeugkauf: Künstliche Intelligenz gewinnt in allen Bereichen der Autoindustrie an Bedeutung. Wie der Einsatz wirklichen Mehrwert bringen kann, darüber sprachen beim Automobilwoche Kongress in Berlin Jens Sulek, Leader Automotive Germany Capgemini, Gunter Bertrand, Director Strategy & Global Projects TÜV Rheinland, Dan Greiner, Institut für Fahrzeugtechnik, Universität Stuttgart, Florian Baur, Chief Sales Officer Mobile.de. Moderiert wurde die Diskussion von Reporter Hans Evert.
Für Florian Bauer ist KI ein Weg, um die Nutzererfahrung von Kunden auf der Fahrzeugplattform zu verbessern. Außerdem könnten Händler dadurch effizienter arbeiten. Dank natürlich-sprachiger Suche müssten Käufer keine Filter mehr setzen, sondern kämen schneller zum passenden Fahrzeug – auch ohne Autoexperten zu sein. Für Händler gebe es Werkzeuge vom Bestandsmanagement über die Preissetzung bis zur Lead-Bearbeitung.
Entwicklungsabteilungen am weitesten
Entscheidend sei das Zusammenspiel aus Erfahrung, Bauchgefühl und Daten. Gerade die dritte Komponente sei in der Branche noch nicht ausgebaut. Das hänge nicht von der Größe ab, sondern vom Mindset: Händlergruppen wie kleinere Händler könnten mit Daten viel bewegen – von der Frage, welche Autos auf den Hof gehören, über die Preissetzung bis zur Unternehmenssteuerung. Wenn ein Standort 13 Stunden brauche, um auf einen Lead zu reagieren, ein anderer nur 15 Minuten, lasse sich daraus lernen.
Jens Sulek brachte „positive Nachrichten“ mit: Alle Vorstandsressorts der deutschen OEMs und Zulieferer seien überzeugt, dass KI künftig hilft, und überall liefen Pilotprojekte. Am weitesten seien die Entwicklungsabteilungen, auch weil dort der Druck groß sei – die Entwicklungszeiten sollen von 40 auf 18 Monate sinken, die Kosten ebenfalls.
Blick auf Sicherheit
Die Bilanz sei jedoch ernüchternd: Nur etwa ein Drittel der KI-Piloten sei erfolgreich, zwei Drittel würden innerhalb der ersten zwölf Monate wieder eingestellt. Der Unterschied liege im Umgang mit der Technologie. KI müsse von Tag eins als zusätzlicher Kollege verstanden werden. „Das ist eine Führungsaufgabe“, so Suhle – sie müsse vom Vorstandsvorsitzenden bis in jedes Team vorgelebt werden. Er vermisse bei den CEOs zuweilen konkrete Antworten, wie der Wandel gelingen soll.
Dan Greiner richtete den Blick auf die Sicherheit. KI zur Absicherung von Systemen einzusetzen sei „eine total coole Kiste“, die KI selbst in Fahrzeugsystemen abzusichern aber deutlich anspruchsvoller. Simulationen müssten die Realität ausreichend genau abbilden, doch diese Realität sei noch nicht vollständig verstanden worden – das mache es schwierig, Eckfälle zu definieren.
Anders als bei klassischer Software, deren Verhalten sich bei veränderten Eingangsdaten gut vorhersagen lasse, sei das Verhalten von KI-Systemen schwerer prognostizierbar. Gerade diese Vorhersagbarkeit sei aber für Zertifizierung und Freigabe enorm wichtig. „Da wird die Arbeit so schnell nicht ausgehen.“
Absicherung muss überschaubar bleiben
Gunter Bertrand ergänzte, in den Prozessen müsse entschieden werden, in welchem Schritt eine KI deterministisch arbeiten muss und wo sie kreativ sein darf. Eine Risikoklassifikation mit definierten Prüfpfaden helfe, sicherheitskritische Fälle schnell zu bearbeiten und Themen schneller in den Markt zu bringen. Wichtig seien Belegbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit – nicht bis in die Tiefen des Modells, sondern mit Blick darauf, was der Betreiber damit tut und verantwortet.
Das nehme Unsicherheit und komme dem Sicherheitsbedürfnis rund ums Auto entgegen. Da sich Fahrzeuge durch Updates über Jahre verändern, müsse auch die erneute Absicherung in überschaubarer Zeit und zu überschaubaren Kosten möglich sein.
Wettlauf mit Hackern
Auf die Publikumsfrage, ob Fahrzeuge angesichts zunehmender Cyberattacken zur Waffe werden könnten, sagte Bertrand, das sei eine berechtigte Frage; es bleibe ein Wettlauf zwischen Hackern und Verteidigern. Die zwei wichtigsten Themen bei KI seien Datenkompetenz und Security: Ohne saubere Datengrundlagen und Infrastruktur brächten auch die besten Analysen nichts, und bei der Sicherheit müsse man immer einen Schritt voraus sein. Beiden Themen werde nach wie vor zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt.
Auf die Frage nach dem größten Hemmnis beim Einsatz von KI lautete die Antwort in der Runde sinngemäß: KI wirklich als Mitarbeiter und als Change-Management-Herausforderung zu begreifen und in die gesamte Organisation einzupflegen. Das sei eine Führungsaufgabe, die vom Topmanagement getragen werden müsse. Bevor KI das Fahrzeug der Zukunft verändert, muss sie also die Organisation verändern, die es baut.