Die Autobranche gibt bei künstlicher Intelligenz Gas – und sollte weiter hochschalten. Ein KI-Experte zeigt auf, wo der Automobilsektor auftrumpft, was ihn ausbremst und warum Predictive Maintenance klar autonomes Fahren schlägt.
Künstliche Intelligenz (KI) wird bis 2030 dazu beitragen, dass die Weltwirtschaft wächst. Durchschnittlich könnte so das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) um 1,2 Prozentpunkte im Jahr steigen, was in Summe einer Wertschöpfung von 13 Billionen US-Dollar entsprechen würde. Diesen Wachstumsschub hat das McKinsey Global Institute (MGI) in seiner Studie „Notes from the Frontier: Modeling Impact of AI on World Economy“ errechnet. KI würde demnach die Wachstumstreiber vorangegangener industrieller Umwälzungen übertrumpfen, da die Analysten der Dampfmaschine (0,3 Prozentpunkte), Industrierobotern (0,4 Prozentpunkte) und der Informations- und Kommunikationstechnik (0,6 Prozentpunkte) geringere Effekte zuschreiben. Allein für Deutschland beziffert die Studie das KI-Potenzial auf 1,3 Prozentpunkte.
Das MGI hat es für seine Erhebung nicht beim Abfragen belassen, ob Unternehmen Soft- und Hardware nutzen, um menschliche Fähigkeit nachzubilden. Die Studie unterteilt stattdessen die KI-Technik in automatische Bilderkennung, natürliche Sprache, virtuelle Assistenten, roboterbasierte Prozessautomatisierung und fortgeschrittenes maschinelles Lernen. Allgemein wird automatische Bilderkennung mit maschinellem Lernen (ML) gleichgesetzt, dessen am weitesten entwickelte Variante das Deep Learning (DL) ist. Dessen neuronale Netze ahmen die Nervenzellenvernetzung im Gehirn nach. Mindestens eine der aufgeführten KI-Techniken sollen bis 2030 rund 70 Prozent der Unternehmen einsetzen, sagt die MGI-Studie voraus.
Der Blick in den KI-Alltag der Autobranche
Prognosen, wer wann welche KI-Technik einsetzt, können Unternehmen motivieren, in die KI-Welt einzusteigen. Anderseits wächst die Erwartung – auf zwei Ebenen: Der Nutzen, der mit der Technologie Einzug hält, wird überhöht wahrgenommen. Und der Druck auf die Wirtschaftsvertreter steigt, mögliche Chancen nicht zu verpassen. Dem kann sich auch die Automobilindustrie nicht verschließen, die seit Jahrzehnten einen Eckpfeiler der deutschen Wirtschaft bildet. Bisher brechen Studien in der Regel an der Stelle ab, wo es interessant wird: im Alltag. Spannend ist doch, an welcher KI-Technik genau die Experten in der Autobranche arbeiten und was sie dabei herausfordert. Den Einblick verschafft nun eine Umfrage des Datenmanagementspezialisten NetApp, die das Marktforschungsinstitut mo’web research durchführte. Befragt wurden Entscheider wie CDOs, Abteilungsleiter und Projektleiter, deren Unternehmen zwei Kriterien zu erfüllen hatten: mehr als 500 Mitarbeiter und erste Erfahrungen in KI-Projekten. Parallel nahmen Vertreter aus dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor und der produzierenden Industrie teil, sodass sich auch branchenübergreifende Schlüsse ziehen lassen.
Datenschutz bremst, Planungseifer greift um sich
Zu dem allgemeinen Bild, das die KI-Umfrage von NetApp zeichnet, gehört, dass KI vor allem Chefsache ist. In drei von vier Unternehmen entscheidet die Geschäftsführung über den KI-Einsatz. Zudem hat die Unternehmenswelt hierzulande Bedenken, ob es ihnen gelingt, KI und Datenschutz in Einklang zu bringen. Optimistisch dürfte die Automobilindustrie stimmen, dass ihre Vertreter im Branchenvergleich spitze im Planen, Testen und Umsetzen von KI-Projekten sind. Auf über die Hälfte der Automotive-Unternehmen (53 Prozent), die konkret in der Planungsphase steckt, kommt sonst keine Branche. Die Projekte konzentrieren sich im Automobilsektor auf Qualitätssicherung (63 Prozent), Fertigung (60 Prozent), Produktentwicklung/Forschung (43 Prozent) und IT (43 Prozent).
Schaut man sich nun die konkreten KI-Anwendungsszenarien an, überraschen die Umfrageergebnisse. Medial ist autonomes Fahren ständig präsent, bleibt mit einer Einsatzquote von 20 Prozent aber deutlich hinter den Top-3-Anwendungen Predictive Maintenance (57 Prozent), Entwicklung persönlicher Mobilitätsassistenten (43 Prozent), Automatisierung von Geschäftsprozessen (37 Prozent) und Supply-Chain- und Lagermanagement (37 Prozent) zurück. Allerdings hält das fehlende interne KI-Know-how nach Ansicht von 53 Prozent der Befragten eine schnellere sowie bessere Entwicklung innerhalb der Automobilbranche auf.
In KI investieren, um Innovationen anzusteuern
Die Automobilindustrie fährt im KI-Projekt-Wettstreit in der deutschen Wirtschaft vorneweg. Damit das so bleibt, wollen die Branchenvertreter nun verstärkt eigene KI-Spezialisten und -Entwickler ausbilden sowie mit anderen Unternehmen kooperieren. Diese Maßnahmen sollen das momentan noch bestehende Wissensdefizit beheben. Dann geraten auch die Ziele, mit KI eine höhere Produktqualität und ein besseres Kundenerlebnis zu erreichen sowie weniger operative Kosten einzufahren, nicht in Gefahr. Was sich jedoch ändern muss, ist Folgendes: 10 Prozent der Befragten in der Automobilbranche hoffen darauf, mit KI Innovationen im Unternehmen treiben zu können. Erst Innovationen befähigen dazu, im Wettbewerbsfeld autonomes Fahren mit IT-Konzernen mitzuhalten. Diese Vorhersage wird zu hundert Prozent eintreten.
Der Autor
Christian Lorentz ist Senior Product Marketing Manager bei NetApp.
NetApp ist einer der führenden Spezialisten für Datenmanagement in der Hybrid Cloud. Gemeinsam mit ihren Partnern hilft NetApp Unternehmen weltweit, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und so ihren Kundenkontakt zu erweitern, Innovationen voranzutreiben und Betriebsabläufe zu optimieren.
