Wie CIOs die Automotive-IT gestalten

Welche Rolle spielt IT für die Wettbewerbsfähigkeit der Automobilindustrie? Wie lässt sich KI unternehmensweit skalieren? Und welche technologischen und organisatorischen Veränderungen sind dafür notwendig? Diese Fragen stehen am 14. Oktober beim automotiveIT Kongress 2026 im Maritim Hotel Ingolstadt im Mittelpunkt. CIOs und IT-Verantwortliche von Automobilherstellern, Zulieferern und Technologieunternehmen diskutieren über Strategien, Herausforderungen und konkrete Transformationsprojekte.

Den Auftakt macht Audi-CIO Frank Loydl im Gespräch mit automotiveIT-Chefredakteur Pascal Nagel. AnschlSießend erläutert Daniel Eitler von Mercedes-Benz den Weg zum AI-First-Unternehmen, während BMW-CIO Franz Decker zeigt, wie der Konzern KI über einzelne Anwendungen hinaus skaliert. Weitere Themen sind die digitale Produktion, Software-defined Vehicles, intelligente Lieferketten und die Rolle der IT beim Spin-off von Aumovio. Unser Live-Ticker begleitet den Kongresstag mit den wichtigsten Aussagen aus Vorträgen und Diskussionen.

Eindrücke vom automotiveIT Kongress 2026

Wie wird IT zum Wettbewerbsfaktor?

Zum Auftakt des automotiveIT Kongresses rücken Pascal Nagel und Yannick Tiedemann die veränderte Rolle der CIOs in den Mittelpunkt. Entscheidend sei zunehmend, welchen konkreten Beitrag die IT zum Erfolg des gesamten Unternehmens leistet. Bei künstlicher Intelligenz gehe es darum, den Schritt von einzelnen Use Cases in den breiten Unternehmenseinsatz zu schaffen. Damit gewinnen Fragen der IT-Architektur, Governance und Cybersicherheit an Bedeutung. Gleichzeitig sollen Plattformen, Standards und wiederverwendbare Lösungen die Komplexität reduzieren, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen. Wie Automobilhersteller diese Herausforderungen angehen, zeigen anschließend unter anderem Audi, Mercedes-Benz und BMW.

Audi-CIO Frank Loydl über den Umbau der Konzern-IT

Audi richtet seine IT grundlegend neu aus und orientiert sich dabei zunehmend an Wertströmen statt an klassischen Abteilungsstrukturen. Im Gespräch mit Pascal Nagel erklärt CIO Frank Loydl, dass die bisherige IT-Landschaft stark von organisatorischen Silos, Medienbrüchen und doppelten Anwendungen geprägt sei. „Du kommst aber trotzdem nicht aus dem System raus“, gibt Loydl mit Blick auf frühere Transformationsansätze zu bedenken. Mit dem neuen Target Operating Model sollen deshalb Verantwortlichkeiten und IT-Budgets entlang der Wertströme organisiert werden. In bereichsübergreifenden Wertstromwerkstätten untersucht Audi bestehende Prozesse, Anwendungen und Datenstrukturen, um Doppelarbeit und unnötige Systeme aufzudecken. Wie aufwendig das ist, zeigt das Beispiel Produktionsvolumen: Die ursprünglich auf zwei Wochen angesetzte Dokumentation dauerte deutlich länger – „Wir haben sechs Monate gebraucht“, berichtet Loydl. Künftig sollen Datenprodukte und Plattformen stärker in den Mittelpunkt rücken, während klassische Anwendungen langfristig an Bedeutung verlieren. Ein schneller Rückbau bestehender Legacy-Systeme sei allerdings unrealistisch: „Das Ding ist so gigantisch komplex, so stark vernetzt“, betont der CIO. Um die Zusammenhänge besser zu verstehen, verknüpft Audi im sogenannten Cube-Modell Prozesse, Daten und Anwendungen. Auch beim Einsatz von KI-Agenten setzt Loydl auf klare Governance-Leitplanken, will den Fachbereichen aber möglichst große Freiheiten lassen. Zum Abschluss wird es persönlich: Nach acht Jahren als Audi-CIO geht Frank Loydl zum Jahresende in den Ruhestand. Bis ein Nachfolger gefunden ist, will er Audi weiterhin beratend zur Seite stehen. Mehr dazu bei automotiveIT.

„Das Denken in Wertströmen macht uns schneller und flexibler“

Im Interview erläutern Audis Finanzvorstand Jürgen Rittersberger und CIO Frank Loydl, wie das Unternehmen seine IT entlang von Wertströmen neu organisiert, welche Rolle Daten dabei spielen und wo Audi beim Aufbau einer „Agentic Enterprise“ steht.

Daniel Eitler von Mercedes-Benz: Von KI-Breitensport und Olympiasiegern

Wie wird aus einzelnen KI-Anwendungen ein AI-First-Unternehmen? Daniel Eitler, Vice President AI, Data & Cyber Security bei Mercedes-Benz, erläutert die KI-Strategie des Konzerns. „Das ist keine Technologiestrategie“, betont Eitler und verweist auf die Verankerung in der Unternehmensstrategie. Zur Veranschaulichung nutzt er eine Analogie aus dem Schwimmsport: Führungskräfte sollen Vorbilder sein wie Franziska van Almsick, die bereits mit 14 Jahren olympische Medaillen gewann. Die technologische Infrastruktur bildet das Schwimmbecken, während Beschäftigte als „Breitensportler“ KI nutzen, als „Leistungssportler“ eigene Agenten entwickeln und als „Olympioniken“ ganze Prozesse verändern.

65 Prozent der Beschäftigten nutzen Microsoft Copilot inzwischen täglich, vor einem Jahr waren es zehn Prozent. KI hilft bei Meetings, E-Mails und über einen Lernagenten bei der Weiterbildung. Mit Copilot Studio entwickeln Mitarbeiter eigene Agenten, unternehmensweite Lösungen kommen etwa in der Softwareentwicklung zum Einsatz. Von mehr als 2.000 KI-Use-Case-Ideen werden laut Eitler rund 20 Prozent produktiv genutzt.

Die technische Grundlage bildet ein zentraler „Modellgarten“ mit 45 KI-Modellen verschiedener Anbieter, die über eine einheitliche API zugänglich sind. Gleichzeitig hat Mercedes-Benz die Zahl seiner Datenplattformen von 180 auf 50 reduziert. Rund 2.000 KI-Champions unterstützen ihre Kollegen, während die 400 wichtigsten Führungskräfte ein verpflichtendes zweitägiges Trainingsprogramm absolvieren.

Zum Abschluss nennt Eitler fünf Lessons Learned:

1. KI ist ein Führungsthema: Führungskräfte müssen die Technologie verstehen, selbst nutzen und den Wandel aktiv vorantreiben.

2. Geschäftsprozesse neu denken: Bestehende Abläufe müssen hinterfragt und ganze Prozessketten gegebenenfalls neu gestaltet werden.

3. „Scale schlägt Piloten“: Erfolgreiche KI-Anwendungen müssen über einzelne Werke und Märkte hinaus skaliert werden.

4. Kultur ist wichtiger als Tools: Entscheidend ist, dass Beschäftigte KI tatsächlich annehmen und im Arbeitsalltag nutzen.

5. Der Mensch entscheidet: KI verändert Arbeitsweisen und Zusammenarbeit. Die Transformation betrifft deshalb das gesamte Unternehmen.

Peter Laxy von Cisco sieht neue Chancen für deutsche Industrie durch KI

Unter dem Motto „Made with German AI“ erläutert Peter Laxy, Operations Director Enterprise Global Germany bei Cisco, welche Chancen künstliche Intelligenz für den Industriestandort Deutschland bietet. Nach der ersten großen Digitalisierungswelle sieht er insbesondere in der industriellen und physischen KI eine neue Möglichkeit, international wettbewerbsfähiger zu werden. „Wir haben eine einmalige Chance“, betont Laxy und verweist auf die umfangreichen Maschinen- und Produktionsdaten, über die deutsche Industrieunternehmen verfügen.

Ein wichtiger Ansatzpunkt ist die Ablösung historisch gewachsener Softwarelandschaften. Mithilfe von KI lassen sich bestehende Anwendungen analysieren, ihre Geschäfts- und Systemlogik extrahieren und auf dieser Grundlage neue Softwarearchitekturen entwickeln. Wie die Transformation in der Praxis aussieht, zeigt Laxy anhand mehrerer Beispiele: Bei Audi unterstützt Cisco mit Netzwerkinfrastruktur den Wandel zur softwaredefinierten Produktion, bei der sich neue Funktionen schneller und standortübergreifend ausrollen lassen. Im Motorsport nutzt McLaren Echtzeitdaten für schnellere Entscheidungen – im E-Sport konnte das Team laut Laxy bereits sieben Runden vor einer Wetteränderung reagieren.

Ein weiteres Projekt umfasst die Vernetzung von Daten über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus, von der Produktion bis zum Fahrzeugbetrieb. Perspektivisch könnten KI-Agenten im Auto auch mit anderen Fahrzeugen und der Verkehrsinfrastruktur kommunizieren. Voraussetzung dafür seien sichere Datenarchitekturen, digitale Souveränität und starke Industriepartnerschaften. „Am Ende des Tages geht es aber im Grunde genommen um Vertrauen“, fasst Laxy zusammen.

BMW-CIO Franz Decker: Wie KI zum Wachstumsmotor wird

Wie lässt sich KI trotz sinkender IT-Budgets wirtschaftlich skalieren? BMW-CIO Dr. Franz Decker setzt auf klar priorisierte Projekte und messbaren Nutzen. Zehn Prozent des KI-Budgets fließen in den „Breitensport“, also die Befähigung aller Beschäftigten, 80 Prozent in rund 50 bis 100 Anwendungen mit messbarem wirtschaftlichem Nutzen und weitere zehn Prozent in potenziell disruptive Technologien. „Beliebig viel Geld da unten reinzustecken macht keinen Sinn“, betont Decker mit Blick auf den breiten KI-Einsatz.

BMW investiert jährlich rund 200 Millionen Euro in KI-Projekte und erwartet daraus über drei Jahre einen realisierbaren finanziellen Nutzen von rund 1,2 Milliarden Euro. Konkrete Anwendungen betreffen etwa den Einkauf, wo KI künftig auch Verhandlungen und Ausschreibungen bei Aufträgen unter 10.000 Euro ermöglichen soll. Weitere Einsatzfelder sind die Kundenschnittstelle und datenbasierte Entscheidungen in komplexen Lieferketten.

Zum Abschluss vergleicht Decker KI mit der Dampfmaschine: Von der Industrialisierung profitierten vor allem Unternehmen, die auf Basis der neuen Technologie Geschäftsmodelle entwickelten. Nun gelte es, aus KI einen Wachstumsmotor für Wirtschaft und Gesellschaft zu machen.