Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
Für den Report „The State of AI in Automotive 2025–2026“ von HTEC wurden weltweit 267 C-Level-Führungskräfte aus der Automotive-Branche befragt, darunter auch Entscheider aus deutschen Unternehmen. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen: Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen. 85 % der deutschen Befragten gaben an, dass Künstliche Intelligenz (KI) in ihrem Unternehmen bereits produktiv genutzt wird. Zum Einsatz kommt sie unter anderem in fortschrittlichen Fahrassistenzsystemen, beim autonomen Fahren, in Connected-Car-Services. Außerdem wird KI für Predictive Maintenance und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt. Damit ist Künstliche Intelligenz in vielen Unternehmen nicht mehr nur Zukunftsthema, sondern Teil des operativen Geschäfts.
Gerade in der Automotive-Industrie ist KI keine reine Softwarefrage, sondern eine Systemherausforderung. Entscheidend ist, wie gut Unternehmen KI über Hardware, Software, Edge-Umgebungen und Cloud-Infrastrukturen hinweg integrieren – unter hohen Anforderungen an Sicherheit, Latenz und Zuverlässigkeit.
Defizite bei der KI-Skalierung
Bei der unternehmensweiten Skalierung von Künstlicher Intelligenz zeigen sich jedoch noch Defizite. Nur rund ein Drittel (34 %) der deutschen Führungskräfte gibt an, dass KI-Systeme bereits in mehrere Funktionen oder Produkte integriert sind. Der Rest setzt Künstliche Intelligenz bislang nur fragmentiert in isolierten Anwendungsfällen, Pilotprojekten oder Tests ein und hat sie nicht in unternehmensweite Workflows und Systeme integriert. Dadurch bleibt ein erheblicher Teil des wirtschaftlichen Potenzials ungenutzt.
Der KI-Skalierung stehen noch zahlreiche Barrieren im Weg. Die größte davon ist laut der deutschen Umfrageteilnehmer die mangelnde Abstimmung des Managements hinsichtlich der KI-Strategie (55 %). Weitere Hürden sind die Integration in bestehende Prozesse und Systeme, fehlende Priorisierung von KI-Funktionen und -Bausteinen sowie Unsicherheit hinsichtlich Business Case und ROI von KI-Investitionen (jeweils 50 %).
Lesetipp | NEU: KI-Lösungen im Überblick Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zum Bestandteil moderner Business Software – von der Dokumentenverarbeitung über Automatisierung bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen. Gleichzeitig wächst die Zahl der Anbieter, Plattformen und Einsatzmöglichkeiten rasant. Der KI-Guide des IT-Matchmaker® bündelt Expertenbeiträge, Anbieterprofile und Success Storys führender Software-Anbieter. Ergänzt wird das Angebot durch eine tabellarische Marktübersicht von KI-Lösungen in den Bereichen ERP, CRM, MES, LVS, PLM, HR, Rechnungswesen, ECM und KI-Plattformen. So erhalten Unternehmen einen fundierten Überblick über Technologien, Anbieter und konkrete Einsatzszenarien. Eine strategisch immer wichtigere Rolle für die Automotive-Industrie spielt Edge AI. Indem KI-Anwendungen Daten direkt an ihrem Entstehungsort verarbeiten, werden Latenzen reduziert und Antwortzeiten verkürzt. Gleichzeitig können Unternehmen Bandbreite und Infrastrukturbelastung senken sowie Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen besser erfüllen. Der Großteil der befragten deutschen Führungskräfte (88 %) ist mit dem Konzept von Edge AI vertraut und alle Führungskräfte dieser Gruppe sind zuversichtlich, dass sie entsprechende Technologien erfolgreich einsetzen können. Viele Unternehmen wollen dabei hybride Bereitstellungsmodelle verfolgen, indem sie intern entwickelte Lösungen mit externen Plattformen und strategischen Partnerschaften mit spezialisierten Technologie- und Service-Anbietern kombinieren. Das gibt ihnen die Möglichkeit, Innovationen zu beschleunigen, weil sie Zugang zu Experten-Know-how erhalten und nicht alles in Eigenregie entwickeln müssen. Gleichzeitig behalten sie die Kontrolle über kritische Systeme und ihr geistiges Eigentum. Den deutschen Unternehmen ist bewusst, dass die Zeit drängt. Zwei Drittel von ihnen (66 %) gehen davon aus, dass es ihre Wettbewerbsfähigkeit um ein bis drei Jahre zurückwerfen würde, wenn es ihnen nicht gelänge, die Potenziale von KI und Edge AI zu nutzen. 17 % befürchten sogar, dass es mehr als drei Jahre sein könnten. Demgegenüber sieht sich aber nur weniger als ein Viertel (24 %) der Unternehmen in der Lage, KI schnell einzuführen und zu skalieren. „Automotive-Unternehmen, die jetzt handeln, können sich noch entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern“, erklärt Jörg Grotendorst von HTEC. „Dazu müssen sie jedoch über isolierte Anwendungsfälle hinausgehen und KI strategisch im gesamten Unternehmen verankern. Ihr Ziel sollte es sein, einzelne KI-Initiativen miteinander zu verzahnen und ein AI-First-Betriebsmodell aufzubauen, das messbare Ergebnisse und einen verlässlichen Return on Investment liefert.“ Der Autor Jörg Grotendorst 
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Führungskräfte schauen zuversichtlich auf Edge AI
Zögerliche Nutzung gefährdet Wettbewerbsfähigkeit
ist Advisor für den Automotive Bereich bei HTEC.
