KI-Wille ist da, doch strukturelle Altlasten hemmen

Die Automobil- und Industrieproduktion investiert stark in KI. Doch Altlasten, Widerstände und fehlende Skills bremsen den Wandel. 

Kein anderer Sektor investiert so strategisch in KI und kämpft zugleich so stark mit Altlasten und Widerständen wie die Automobil- und Industrieproduktion. Das geht aus der Agentic-AI-Studie des Beratungsunternehmens BearingPoint hervor. Im Fokus der Studie stehen die Automobil- und Industrieproduktion, deren KI-Strategien, Herausforderungen und Prioritäten im direkten Vergleich zu anderen Industrien analysiert wurden. Die Ergebnisse zeigen: Automobil- und Industrieunternehmen "unterscheiden sich in mehreren Bereichen signifikant vom branchenübergreifenden Durchschnitt, sowohl in ihrer Herangehensweise als auch in den strukturellen Hürden", heißt es von BearingPoint.

Wille zur KI-Innovation trifft auf Systemstarre

Demnach belege die Studie, dass die Automobil- und die Industrieproduktion deutlich häufiger als andere Branchen mit veralteten IT-Systemen und Produktionsprozessen kämpfen. 60 % der von BearingPoint befragten Führungskräfte aus der Automobil- und Industrieproduktion würden die Integration mit Legacy-Systemen als größte Hürde sehen – im Vergleich zu nur 29 % in anderen Branchen.

Auch auf kultureller Ebene zeige die Automobil- und Industrieproduktion ein abweichendes Profil: Organisationaler Widerstand gegen Veränderungen wird von 51 % der Unternehmen aus der Automobil- und Industrieproduktion genannt – gegenüber 20 % in anderen Branchen. Führungskräfte in der Automobil- und Industrieproduktion würden signifikant häufiger von tief verwurzelten Routinen und Hierarchien berichten. Die Veränderungsbereitschaft sei im Vergleich zu anderen Branchen spürbar geringer.

KI schafft Überkapazität

Zudem zeige die Studie, dass die Automobil- und Industrieproduktion im Vergleich zu anderen Branchen deutlich höhere KI-induzierte Überkapazitäten erwarte, sowohl heute als auch bis 2028. "Bereits heute werden Überkapazitäten reduziert, doch häufig trifft es die falschen Fachkräfte. Das verschärft die ohnehin großen Kompetenzlücken im Umgang mit KI", heißt es von BearingPoint. Bis 2028 würden die befragten Führungskräfte in der Automobil- und Industrieproduktion einen signifikant höheren Personalüberhang als ihre Pendants in anderen Branchen erwarten.

Gleichzeitig würden laut Studie aber auch die KI-bezogenen Kompetenzlücken sowohl heute als auch in der Zukunftsprognose als deutlich ausgeprägter eingeschätzt als im branchenübergreifenden Durchschnitt. Die Geschwindigkeit der KI-Adoption übersteige die Fähigkeit zur Umschulung und Umverteilung.

KI-Ansatz: Resilienz statt Risiko

Im Gegensatz zu anderen Branchen verfolge die Automobil- und Industrieproduktion mit 67 % im Vergleich zu 37 % in anderen Branchen überdurchschnittlich häufig einen KI-Ansatz, der auf Balance und Widerstandsfähigkeit setze, so die Studie. Das liege unter anderem an strengen regulatorischen Anforderungen, hohen Kosten bei Fehlschlägen sowie komplexen IT- und Organisationsstrukturen.

Gleichzeitig würden Unternehmen der Automobil- und Industrieproduktion deutlich weniger in klassische Umschulungsprogramme als andere Branchen investieren: Nur 27 % setzen auf Reskilling, gegenüber 46 % in anderen Branchen. Der Fokus liege demnach weniger auf punktueller Qualifizierung und fachlichen Skills, sondern auf dem Aufbau von Resilienz, sowohl strukturell als auch auf Ebene der Mitarbeitenden.