Autobauer: Begeisterung für künstliche Intelligenz sinkt

Autobauer: Begeisterung für künstliche Intelligenz sinkt

Deutlich weniger Pilotprojekte, deutlich weniger einzelne Maßnahmen: Künstliche Intelligenz ist bei vielen Autoherstellern nicht mehr sonderlich beliebt.

Den Unternehmen ist die Lust auf künstliche Intelligenz vergangen. Das zeigen Umfrage in der Autobranche. Warum das so ist und warum sie so Potential in Millionenhöhe verschenken. Doch es gibt auch positive Beispiele, wie Continental, VW und Mercedes.

Derzeit wird viel darüber diskutiert, wie viele Arbeitsplätze der Einsatz künstlicher Intelligenz kosten könnte. In Wirklichkeit ist derzeit ein ganz anderes Problem virulent. Den Unternehmen ist die Lust auf künstliche Intelligenz vergangen. Die Automatisierung durch intelligentem Verhalten stockt oder ist mitunter deutlich rückläufig. Das zeigt die jüngste Untersuchung des Capgemini Reseach Institute in der Autobranche. Demnach könnte die Branche durch die Implementierung von maschinellem Lernen, das mit Hilfe von Algorithmen relativ eigenständig Probleme löst, erheblich profitieren, tut es aber nur in geringem Ausmaß.

Der anfängliche Hype ist der nüchternen Sicht auf die Dinge gewichen

„Der anfängliche Hype um das Thema Künstliche Intelligenz und die damit verbundenen hohen Erwartungen ist bei vielen Unternehmen einer pragmatischeren Sichtweise gewichen, da sie nun mit der konkreten Umsetzung konfrontiert sind“, sagt Michael Danninger, Head of Product Industries bei Capgemini Österreich.

Anteil jener Firmen, die keine KI einsetzen, steigt
Zwar ist der Anteil der Unternehmen, die KI im gesamten Unternehmen einsetzen, in den letzten beiden Jahren von sieben auf zehn Prozent leicht angestiegen, aber die Zahl der Unternehmen, die KI schon bisher nur vereinzelt eingesetzt haben, ist gesunken und liegt derzeit bei 24 Prozent, gegenüber 27 Prozent im Jahr 2017. Deutlicher fällt allerdings der Anstieg der Unternehmen aus, die keine KI einsetzen. Da hat sich der Anteil in der Autobranche weltweit von 26 Prozent auf 39 Prozent erhöht.

Pilotprojekte werden gecancelt
Viele Pilotprojekte für künstliche Intelligenz sind laut Studie in den vergangenen zwei Jahren gestoppt oder nicht mehr fortgeführt worden. 2017 hatte noch 41 Prozent der 500 befragten Unternehmen in acht Ländern solche Pilotprojekte laufen, jetzt sind es nur noch 26 Prozent. Auch in Deutschland ist der Anteil der Automobilunternehmen, die keine KI implementieren von 12 auf 32 Prozent gestiegen – im Gegenzug sank der Anteil der Unternehmen, die KI-Piloten aufgesetzt haben von 52 auf 30 Prozent. Für Unternehmen ist es schwieriger geworden, den Nutzen und den gewünschten Return on Investment in der Pilotphase nachzuweisen (45 Prozent) und die richtige Auswahl der skalierbaren Anwendungsfälle zu treffen (43 Prozent).

Gewinne könnten durch künstliche Intelligenz deutlich steigen
„Viele Unternehmen verschenken damit beachtliches Potenzial bei Kosten, Qualität und Produktivität“, Michael Danninger, Produktchef im Bereich Industrie bei Capgemini Österreich. Sie würden so die Chance verpassen, ihre Gewinne, um bis zu 16 Prozent zu steigern.
Um dies zu berechnen wurde ein konservatives und ein optimistisches Szenario entworfen: Das konservative Szenario geht davon aus, dass für einen großen Autohersteller eine Steigerung des Betriebsergebnisses von bis zu 232 Millionen Dollar möglich ist. Dies entspricht einem Plus von 5 Prozent gegenüber dem derzeitigen Niveau. Im optimistischen Szenario verdreifacht sich der Gewinn auf 764 Millionen Dollar, was einen Anstieg von 16 Prozent gleich käme.

Was den technologischen Wandel verzögert

Dass solche intelligenten Systeme von vielen Unternehmen nicht recht angenommen werden, liegt laut Studie an erheblichen Hindernissen. Schuld daran sind bereits vorhandene, sehr komplexe IT-Systeme, fehlende Genauigkeit von Daten und deren Verfügbarkeit und mangelndes digitales Know How, die eine unternehmensweite Umsetzung (Skalierung) von Künstlicher Intelligenz ermöglichen würden.


USA, Großbritannien und Deutschland liegen vorne
Die USA sind bei der Umsetzung von KI führend – 25 Prozent der Automobilunternehmen implementieren KI unternehmensweit, 25 Prozent selektiv. Großbritannien (14 und 39 Prozent) und Deutschland (12 und 25 Prozent) folgen. Das größte Wachstum innerhalb der untersuchten Länder verzeichnet China, das seinen Anteil an unternehmensweiten KI-Implementierungen im Automobilbereich von 5 auf 9 Prozent fast verdoppelt hat.

Hersteller bei KI weiter als Zulieferer und Händler
Die Studie zeigt, dass die Automobilhersteller im internationalen Vergleich bei der KI-Umsetzung besser vorankommen als ihre Zulieferer und Händler: 14 Prozent der Hersteller implementieren KI umfassend, verglichen mit 4 Prozent der Lieferanten und 4 Prozent der Händler. In Deutschland liegt zudem der Anteil der Händler, die unternehmensweit KI umsetzen, mit 19 Prozent deutlich höher als im internationalen Vergleich.

Hersteller in den USA, Großbritannien und Deutschland liegen vorne
Die USA sind bei der Umsetzung von KI führend – 25 Prozent der Automobilunternehmen implementieren KI unternehmensweit, 25 Prozent selektiv. Großbritannien (14 und 39 Prozent) und Deutschland (12 und 25 Prozent) folgen. Das größte Wachstum innerhalb der untersuchten Länder verzeichnet China, das seinen Anteil an unternehmensweiten KI-Implementierungen im Automobilbereich von 5 auf 9 Prozent fast verdoppelt hat.

Hersteller bei KI weiter als Zulieferer und Händler
Die Studie zeigt, dass die Automobilhersteller im internationalen Vergleich bei der KI-Umsetzung besser vorankommen als ihre Zulieferer und Händler: 14 Prozent der Hersteller implementieren KI umfassend, verglichen mit 4 Prozent der Lieferanten und 4 Prozent der Händler. In Deutschland liegt zudem der Anteil der Händler, die unternehmensweit KI umsetzen, mit 19 Prozent deutlich höher als im internationalen Vergleich.


Continental ersetzt Testfahrten durch Simulationen

Ein Beispiel für die Umsetzung künstlicher Intelligenz bietet der Reifenhersteller Continental. Das Unternehmen hat durch eine KI-gestützte Simulation 5.000 Meilen Fahrzeug-Testdaten pro Stunde erzeugt, verglichen mit 6.500 Meilen pro Monat, die zuvor mit physischen Testfahrten zurückgelegt wurden.

"Mit einer KI-gestützten visuellen Prüfung konnten wir das Verhältnis der Falsch-positiv-Rate zu den bisherigen Systemen deutlich reduzieren", sagt Demetrio Aiello, KI-Leiter bei Continental. "Würde wir KI in vollem Umfang einsetzen, könnten wir die heutige Kapazität nahezu verdoppeln“, glaubt der Manager.

VW berechnet Absatzströme, Mercedes optimiert die Paketzustellung
Ein weiteres Beispiel liefert Volkswagen. Der Autohersteller berechnet den Fahrzeugabsatz von 250 Automodellen in 120 Ländern mit Hilfe von maschinellem Lernen. Und Mercedes-Benz testet ein KI-Erkennungssystem für die Paketzustellung, das die Fahrzeugladezeit um 15 Prozent reduzieren kann.

„Viele Unternehmen haben verstanden, dass die Umsetzung von KI kein reines IT-Thema ist, sondern erfolgreich ist, wenn sie als multidisziplinäre Transformation verstanden wird. Innovative Prozesse seien daher nötig. Dazu müsste das Geschäftsmodell angepasst werden, auch die Verfügbarkeit und Qualität der Daten ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor“, sagt Danninger.

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