Künstliche Intelligenz in der Autoindustrie

Die Mitarbeiter wollen, aber die Unternehmen zögern

21.11.2018
Von   IDG ExpertenNetzwerk


Gabriel Seiberth ist Geschäftsführer im Bereich Digital Automotive bei Accenture. Er berät OEMs bei der Digitalisierung ihrer Geschäftsmodelle und -prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Sein Fokus liegt auf IOT-Plattformen und Digitalen Services.

„AI Augmentation“ für mehr Effizienz

Mehr als die Hälfte der Führungskräfte (56 Prozent) zeigten sich in der Accenture-Befragung überzeugt, dass die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine notwendig ist, um die strategischen Unternehmensziele zu erreichen. Künstliche Intelligenz wird also nicht, wie Automatisierung bisher, primär als Effizienzsteigerung verstanden, sondern auch als strategische Ressource.

Tatsächlich dürfte die Verbindung von Technologie und menschlicher Arbeitsleistung – von Gartner „AI Augmentation“ genannt – ein zentraler Wertschöpfungsbereich der Zukunft werden. Auch eine frühere Accenture-Studie ergab, dass KI die Profitabilität in der Produktion bis 2035 um bis zu 39 Prozent erhöhen kann.

Unterlassungssünde Investitionsstau

Die Potentiale durch KI sind hoch – sowohl in Kosteneffizienz wie auch Umsatzsteigerung. Voraussetzung ist allerdings, dass Arbeitsanforderungen und Arbeitsstrategien neu definiert werden. Als problematisch erweist sich aber die fehlende Bereitschaft des Managements, in als notwendig erkannte Veränderungen konkret zu investieren. Nur 10 Prozent der Unternehmen haben bereits begonnen, ihre Organisationen neu auszurichten und Veränderungsprojekte für ihre Arbeitskräfte zu initiieren. Und obwohl die meisten Führungskräfte angaben, dass ihre Mitarbeiter neue Skills brauchen, sagten nur zwei Prozent, dass eine signifikante Steigerung der Investitionen in Reskilling-Programme geplant sei.

Die Aufzählung der Vorteile zeigt: Eigentlich kann sich kein Hersteller leisten, die eigene Vorbereitung auf die KI-Welt von morgen nicht zu forcieren. Das soll natürlich nicht heißen, dass die Betriebe einfach starten und beispielsweise mehr Mittel für Re-Organisationen oder Schulungen bereitstellen. Aber: eine gezieltere Beschäftigung mit dem Thema und das Vorbereiten von Szenarien und Plänen dürfte durchaus ratsam sein. Und: die Verständigung zwischen Management und Mitarbeitern bezüglich der eigenen Erwartungen und Wünsche rund um Künstliche Intelligenz scheint dringend geboten.