Audi entwickelt digitale Kompetenzen von innen heraus

Wer IT-Fachkräfte sucht, greift in Deutschland oft in ein Regal, das an vielen Stellen leer bleibt. Laut aktuellen Erhebungen des Bitkom waren 2025 in Deutschland rund 109.000 Stellen für IT-Fachkräfte unbesetzt. Bis eine solche Position vergeben ist, vergehen den Analysen zufolge im Schnitt fast acht Monate. Gleichzeitig verändert künstliche Intelligenz die Nachfrage: 42 Prozent der Unternehmen erwarten durch KI zusätzlichen Bedarf an IT-Fachkräften, ebenso viele rechnen zusätzlich mit neuen Berufsbildern.

Für Industrieunternehmen entsteht daraus mehr als ein Recruitingproblem. Sie müssen dringend digitale Kompetenzen aufbauen, können diese aber nicht beliebig schnell am Arbeitsmarkt einkaufen. Und gerade in der Produktion reicht technisches Know-how allein nicht aus. Wer KI-Anwendungen, Datenmodelle oder Softwarelösungen in bestehende Prozesse bringen will, muss idealerweise auch Anlagen, Takte, Qualitätsanforderungen und gewachsene Abläufe verstehen.

Audi setzt deshalb auf strategische Kompetenzentwicklung im eigenen Haus. Der Hersteller qualifiziert Beschäftigte gezielt für neue Rollen und verbindet vorhandenes Domänenwissen aus dem Konzern mit digitalen Fähigkeiten. Interne Qualifizierungsprogramme sollen so nicht nur einzelne Schulungen bündeln, sondern Mitarbeitende über mehrere Monate in Richtung neuer Zielfunktionen entwickeln.

Intern vor extern als Leitlinie

Der Automobilhersteller hat sich den Grundsatz „intern vor extern“ auf die Fahne geschrieben und untermauert diesen gleich mit mehreren Argumenten. „Gerade in der Transformation sind viele digitale und technologische Schlüsselkompetenzen am Markt knapp. Deshalb setzen wir konsequent auf Ausbildung sowie Re- und Upskilling unserer Mitarbeitenden“, erklärt Audi-Personalvorstand Xavier Ros. „So sichern wir strategisches Know-how, stärken unsere Wettbewerbsfähigkeit und geben unseren Beschäftigten eine Perspektive in der Transformation. Damit nehmen wir unsere Belegschaft aktiv mit in die Zukunft.“ Für Petra Herrmann, verantwortlich für die disziplinarische Umsetzung der Transformationsprogramme in der Audi IT, entsteht daraus eine „Win-win-Situation“: Beschäftigte könnten sich aus bestehenden Positionen heraus in Zukunftsfelder entwickeln, während der Automobilhersteller vorhandenes Wissen für neue Aufgaben nutze. Audis IT-Talentmanager Heiner Eibel ergänzt, dass sich Kompetenzen aus Bereichen wie Produktion und IT gezielt für neue Zielfunktionen erschließen ließen.

Sonderheft Konzern-IT Audi

Dieser Beitrag ist Teil des automotiveIT-Sonderhefts „Konzern-IT Audi“. Für die Ausgabe haben wir zentrale Themen und Projekte der Audi-IT unter die Lupe genommen – vom Enterprise-IT-Target-Operating-Model und der strategischen Kompetenzentwicklung über Künstliche Intelligenz und Produktions-IT bis zum Software-Defined Vehicle.

Das vollständige Sonderheft können Sie hier als E-Paper lesen.

Gerade in komplexen Feldern wie KI oder Softwareentwicklung sei dies ein Vorteil, weil interne Beschäftigte Prozesse, Strukturen und Arbeitsweisen des Unternehmens bereits kennen, während externe Fachkräfte dieses Wissen erst über längere Zeit aufbauen müssten. Strategische Kompetenzentwicklung wird damit zu einem Instrument, um Transformation nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch beherrschbar zu machen. Konkret soll sie insbesondere künftige Rollen planbarer besetzen, vorhandenes Domänenwissen in digitale Aufgaben übertragen und die Handlungsfähigkeit im Unternehmen sichern.

Software, Daten und KI im Fokus

Welche Fähigkeiten Audi künftig intern aufbauen will, ergibt sich nicht aus einzelnen Schulungswünschen. Ausgangspunkt ist eine Heatmap, die Kompetenzbedarfe systematisch sichtbar machen soll. Sie entstehe in enger Zusammenarbeit zwischen den jeweiligen Fachbereichen – hier der Audi IT – und der Audi Akademie, erklärt Andrea Hermreck, Qualifizierungsberaterin der Audi Akademie. „Wir schauen ganz genau, welche Kompetenzen benötigt werden, wann sie gebraucht werden, in welcher Menge und in welcher Zeitschiene“, erklärt Hermreck. Aus diesen Erkenntnissen leitet der Automobilhersteller ab, welche Zielfunktionen entstehen und für welche Rollen eigene Qualifizierungsprogramme aufgebaut werden müssen.

Die Heatmap zeigt zugleich, wo interne Entwicklung an ihre Grenzen stößt. Für die Audi IT liegen die besonders relevanten Zukunftsfelder derzeit in Software, Daten und KI. Aus einem Eintrag auf dieser Karte wird jedoch nicht automatisch ein Qualifizierungsprogramm. Entscheidend ist, wie dringend eine Kompetenz gebraucht wird, wie breit sie in der Organisation benötigt wird und ob sie sich sinnvoll intern aufbauen lässt. „Wenn ich heute eine Kompetenz benötige, die ich nicht an Bord habe, die womöglich strategisch relevant ist, dann habe ich keine Zeit mehr, zu qualifizieren“, so Hermreck. Auch bei sehr spezifischen Einzelkompetenzen können Verfügbarkeiten im Volkswagen Konzern oder eine externe Rekrutierung geprüft werden. Wo jedoch mehrere Zielrollen entstehen und vorhandenes Domänenwissen anschlussfähig ist, setzt Audi bevorzugt auf interne Entwicklung. „Elektromobilität, Software und Digitalisierung verändern Wertschöpfung, Produktion und Berufsbilder grundlegend. Deshalb investieren wir gezielt in die Qualifizierung unserer Mitarbeitenden. Denn Technologie allein macht noch keinen Erfolg. Entscheidend sind die Menschen, die sie entwickeln, anwenden und weiterdenken“, kommentiert Ros.

Ganze Rollen statt einzelner Skills

Aus den ermittelten Kompetenzbedarfen entstehen bei Audi keine klassischen Weiterbildungskataloge. Die Programme setzen früher an und greifen weiter. „Wir qualifizieren ganze Rollen, nicht einzelne Skills“, betont Eibel. Für jede Zielfunktion werde betrachtet, welche fachlichen und überfachlichen Kompetenzen benötigt werden. Erst daraus entstehe ein Qualifizierungsweg, der Schulungsbausteine mit Aufgaben im künftigen Arbeitsumfeld verbindet. Der Unterschied liege darin, dass Beschäftigte Wissen nicht nur aufbauen, sondern es über „On-the-Job-Maßnahmen“ direkt anwenden sollen. Im IT-Fokus stehen dabei Zukunftsfelder wie Architektur, IT-Security, Data und KI sowie Cloud.

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Die Programme folgen unterschiedlichen Entwicklungsrichtungen. „Gestartet sind wir mit den Programmen Digital Shift in Neckarsulm und Digital Future in Ingolstadt. Hierbei ging es um eine Qualifizierung von nicht-IT Bereichen hin zur IT“, erklärt Eibel. Beide Formate seien bereits zweimal durchgeführt worden. Der nächste Schritt sei „Quali.FI" gewesen, ein Programm „von der IT für die IT“. Dort habe Audi mit sechs Teilnehmenden bewusst kleiner gearbeitet, weil besonders anspruchsvolle Zielfunktionen qualifiziert worden seien.

Mit „Future FI “ soll ab Oktober 2026 ein neuer Durchlauf und die Kombination beider Ansätze starten. Das neue Programm sei für Beschäftigte aus der IT ebenso geöffnet wie für Mitarbeitende aus anderen Bereichen und richte sich erneut strategisch an definierten Zielbereichen aus. Zielprofile, die in den Qualifizierungsprogrammen angestrebt werden, reichen programmübergreifend vom SAP Application Expert und Softwareentwickler über Data Expert, IT-Architekt und IT-Security-Specialist bis zu Data Engineer, Machine Learning Engineer, Cloud-Infrastructure-Spezialist und IT-Product-Manager.

Die Qualifizierung ist als Vollzeitprogramm über 15 Monate angelegt. Die Teilnehmenden werden früh fachlich in ihre künftigen Zielbereiche eingebunden, bleiben aber während der Lernphase begleitet. Präsenzmodule, Onlineformate und Selbstlernbausteine werden mit Praxisphasen in den Zielbereichen kombiniert. Fachliche Expertinnen und Experten, Lernpaten sowie Qualifizierungsberater steuern den Fortschritt gemeinsam. „Die 15 Monate sind dem Umfang des Kompetenzaufbaus geschuldet. Die Teilnehmenden absolvieren fachliche Qualifizierungsbausteine und sollen zugleich Gelegenheit haben, das Gelernte anhand konkreter Aufgaben anzuwenden“, ordnet Hermreck die Dauer der Qualifizierungsprogramme ein. „Nach Abschluss gehen sie auf ihre neue Zielstelle und sind darauf sehr gut vorbereitet. Deshalb empfinde ich die 15 Monate als vergleichsweise kurzen Zeitraum, zumal sie bereits eine ganzheitliche Einarbeitung in die neue Stelle beinhalten.“

Erfahrungen auf dem Weg zur neuen Zielfunktion

Wie eine solche Qualifizierung konkret aussehen kann, zeigen die Wege von Stefanie Forstner und Markus Eberl. Forstner kam aus der Produktion. Sie war Gruppensprecherin in der Cockpit-Modulfertigung und unterstützte in unterschiedlichen Rollen Anlaufprojekte in der Planungsphase, später wechselte sie in die Produktionsplanung. Dort habe sie bereits erste IT-nahe Aufgaben übernommen, etwa mit SharePoint und Power Automate. Als sie auf das Programm aufmerksam wurde, habe sie darin eine Chance gesehen, ihr Interesse an IT systematisch weiterzuentwickeln. Heute ist sie in der Mitarbeiter-IT für Mobile Devices zuständig. Ihr Produktteam arbeitet im Konzernverbund und administriert rund 140.000 mobile Geräte. Zugleich schließt sich für sie bereits der nächste Entwicklungsschritt an. Zukünftig wird Forstner zum AI Automation Guide qualifiziert und baut damit ihr Profil erneut in Richtung Zukunftskompetenz aus.

Forstner beschreibt die Qualifizierung als Wechsel, der fachlich und persönlich zugleich anspruchsvoll war. Am Anfang habe die Kompetenz-Mindmap groß und kaum vollständig zu bewältigen gewirkt. Hilfreich sei gewesen, dass der Lernplan nicht nur Fachthemen abbildete, sondern auch persönliche Entwicklung sichtbar machte. „Wir wurden nie alleingelassen“, erinnert sie sich. In regelmäßigen Terminen hätten Teilnehmende, Paten und Führungskräfte abgeglichen, wo sie stehe und welche Schritte noch fehlten. So sei aus einer zunächst sehr großen Aufgabe ein strukturierter Qualifizierungsweg geworden. Am Ende habe Forstner erkannt, dass sie ihre Mindmap gut ausgefüllt hatte und so die nötige Zuversicht erlangt, um zu sagen: „Ich fühle mich bereit für meine zukünftige Rolle.“

Markus Eberl bringt eine andere Perspektive ein. Er absolvierte bei Audi eine Ausbildung zum Mechatroniker, bildete sich weiter, studierte nebenbei und arbeitete später als Softwareentwickler. Für ihn wurde das Programm zum Sprungbrett in Richtung KI und Machine Learning: „Ich habe auf diesem Weg die Chance bekommen, eine Jobposition zu übernehmen, für die ich normalerweise zusätzliche Zertifikate oder ein fachspezifisches Studium absolvieren müsste. In diesem Fall konnte ich mir das notwendige Wissen direkt im Job aneignen und die Qualifizierung wird von Audi durchgeführt und finanziert.“

Die Programme zeigen damit zwei Varianten interner Entwicklung. Forstner wechselte aus einem Fachbereich in die IT, Eberl entwickelte sich innerhalb der IT in ein neues Zukunftsfeld weiter. Beide Wege machen sichtbar, wie Audi vorhandene Erfahrung mit neuen digitalen Aufgaben verbindet.

Wie Paten den Wechsel stützen

Unterstützt werden die Teilnehmenden auf diesem Weg von Paten in den Zielteams. Für Markus Eberl übernahm diese Rolle Johannes Schniertshauer, Product Team Lead AI Manufacturing in der Audi IT. Sein Team entwickelt KI-Lösungen für die Produktion, etwa für optische Qualitätsanalyse, Sprachmodelle und strukturierte Daten.

„Meine Motivation für die Rolle als Pate war unter anderem, mein Team durch neue Kollegen passend zu ergänzen. Da wir für die Produktion arbeiten, brauchen wir vor allem Leute, die sich in dieser Domäne auskennen“, erklärt Schniertshauer. Eberl sei in seinen Augen „ein super Match“ gewesen, weil er die wichtigsten Komponenten bereits mitbrachte: Wissen aus der Produktion, technisches Verständnis und die Motivation, sich in Machine Learning und KI einzuarbeiten. Die Begleitung beginnt dabei nicht erst, wenn der Wechsel in die Zielposition ansteht. Schniertshauer habe zunächst den Kenntnisstand des Teilnehmenden betrachtet und diesen mit aktuellen sowie künftigen Projekten abgeglichen. Daraus sei ein Einarbeitungsplan entstanden. Ab Tag eins habe Schniertshauers Team versucht, Eberl Aufgaben zu geben, die ihn fachlich weiterqualifizieren und zugleich einen Beitrag zu realen Projekten leisten. Wichtig sei jedoch, die besondere Situation der Teilnehmenden zu berücksichtigen.

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„Es muss jederzeit klar sein, dass die Zielabteilung den Teilnehmenden nicht komplett vereinnahmen darf, sodass er sich nicht mehr auf die Qualifizierung konzentrieren kann“, betont der Teamleiter. Für ihn bestand die Herausforderung als Pate deshalb darin, das richtige Maß zu finden. Man müsse einschätzen, was jemandem schon zuzutrauen sei, was überfordere und wo der Lernplan bewusst geschützt werden müsse.

Was interne Qualifizierung erfolgreich macht

Dass diese Rolle anspruchsvoll ist, betont auch Petra Herrmann. Aus ihrer Sicht ist die Beziehung zwischen Paten und Lernendem einer der kritischsten Erfolgsfaktoren. Entscheidend sei die Chemie zwischen beiden Seiten. Der Lernende müsse ein Gefühl dafür entwickeln, wann er den Paten ansprechen könne und wann dieser im Tagesgeschäft Ruhe brauche. In einzelnen Fällen haben Audi IT und Akademie gemeinsam nachsteuern müssen, wenn es zwischen Talent und Paten menschlich nicht gepasst habe oder die Arbeitskapazität des Paten nicht ausgereicht habe. Man bekomme viel zurück, aber die Rolle sei dennoch mit einem hohen Zeitaufwand verbunden, wie Herrmann betont. Die Patenrolle wird damit zu mehr als fachlicher Unterstützung. Sie ist ein Vertrauensverhältnis, das den Transfer in die Zielrolle absichern soll.

Auch für den Paten selbst wurde das Programm zur Lernerfahrung. Schniertshauer betont: „Ich habe als Pate gelernt, dass intrinsische Motivation eine der wichtigsten persönlichen Eigenschaften ist, auf die wir uns künftig beim Einstellen und Qualifizieren von Fachkräften konzentrieren müssen. Wenn Mitarbeitende ein echtes eigenes Interesse mitbringen, ist ihr Potenzial deutlich größer, als wir oft annehmen.“ Zugleich habe ihm die Begleitung gezeigt, dass kontinuierliches Lernen stärker Teil des Arbeitsalltags werden müsse. Gerade im KI-Umfeld veränderten sich Inhalte so schnell, dass Lernpläne flexibel bleiben müssten. Für Paten bedeute das, Qualifizierung nicht nur zu begleiten, sondern immer wieder an neue technologische Entwicklungen und Projektanforderungen anzupassen.

Ob strategische Kompetenzentwicklung funktioniert, zeigt sich für Audi nicht allein an abgeschlossenen Schulungen oder Zertifikaten. Entscheidend ist, ob aus Qualifizierungswegen tatsächlich neue Handlungsfähigkeit entsteht. Heiner Eibel macht den Erfolg daran fest, ob sich die Audi IT mit den Kompetenzen weiterentwickelt, die sie für die Automobil-IT künftig benötigt. Wenn die Organisation die richtigen Fähigkeiten in die richtigen Zielfunktionen bringe, werde sichtbar, dass der Ansatz wirke.

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Erfolg misst sich an Lieferfähigkeit

Petra Herrmann formuliert das Ziel aus Managementsicht noch knapper. „Wir müssen lieferfähig sein und brauchen eine hohe Mitarbeiterzufriedenheit“, sagt sie. Beides seien Kriterien, an denen sich die Programme auch in den kommenden Jahren messen lassen müssten. Damit verbindet Audi Kompetenzentwicklung direkt mit operativer Leistungsfähigkeit. Die Programme sollen nicht nur Qualifizierung ermöglichen, sondern dazu beitragen, dass die IT auch bei neuen Anforderungen in Software, Daten, KI oder Cloud verlässlich liefern kann. Gleichzeitig soll der Ansatz Entwicklungsperspektiven im Unternehmen schaffen und die Abhängigkeit vom externen Arbeitsmarkt reduzieren.

Strategische Kompetenzentwicklung wird so zu einem Prozess, in dem Audi technologische Transformation und Personaltransformation zusammenführt. Der Automobilhersteller kann externe Rekrutierung damit nicht ersetzen, aber ergänzen. Wo vorhandenes Domänenwissen in neue digitale Aufgaben übertragen wird, entstehen Rollen, die am Arbeitsmarkt nur schwer in gleicher Form verfügbar sind. Für Audi liegt der Erfolg deshalb auch darin, Zukunftskompetenzen aus der eigenen Organisation heraus aufzubauen und die Belegschaft aktiv durch den Wandel zu führen. Diese strategische Bedeutung betont auch Personalvorstand Ros: „Re- und Upskilling stärken Produktivität und Innovationskraft und sind damit ein zentraler Erfolgsfaktor für die Zukunftsfähigkeit von Audi.“