„Das Denken in Wertströmen macht uns schneller und flexibler“

Herr Rittersberger, als wir vor ein paar Jahren mit Frank Loydl über die Audi-IT sprachen, saß neben ihm noch Ihr ehemaliger Vorstandskollege Dirk Große-Loheide, damals verantwortlich für Beschaffung und IT. Mittlerweile ist die IT Ihrem Verantwortungsbereich zugeordnet. Was hat diesen Wechsel initiiert und wie arbeiten Sie beide konkret zusammen?

Jürgen Rittersberger: Personelle Veränderungen bieten immer auch die Gelegenheit, die Organisationsstruktur zu überprüfen und zu hinterfragen, ob sich durch eine andere Aufstellung zusätzliche Synergien realisieren lassen. In diesem Zusammenhang hat es sich angeboten, die IT dem Finanzressort zuzuordnen. Dadurch konnten wir Schnittstellen reduzieren und Strukturen vereinfachen. Gleichzeitig habe ich als ausgebildeter Wirtschaftsinformatiker einen persönlichen Bezug zu IT-Themen. Auch wenn ich den Großteil meines Berufslebens auf der Finanzseite verbracht habe, ist mein Interesse an Technologie nie verloren gegangen. Ich beschäftige mich gerne mit diesen Themen und habe nach wie vor eine hohe Affinität dazu.

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.

Frank Loydl: Wir haben die Zusammenarbeit mit dem verantwortlichen Vorstand immer sehr pragmatisch und vor allem auf einer inhaltlichen Ebene gelebt. Genau so würde ich sie auch heute beschreiben: als einen sehr offenen und konstruktiven Austausch. Natürlich bringt jede organisatorische Zuordnung bestimmte Chancen und Herausforderungen mit sich. Als die IT noch im Beschaffungsressort angesiedelt war, gab es beispielsweise Vorteile bei beschaffungsnahen Prozessen. Heute haben wir wiederum eine stärkere Nähe zu Budget- und Steuerungsthemen. Entscheidend ist am Ende aber etwas anderes: Wir denken nicht in Ressortgrenzen. Wir arbeiten bereichsübergreifend zusammen und treffen Entscheidungen auf Basis der Sache.

Herr Loydl, beim letzten Mal haben Sie uns von der Umsetzung Ihrer Next:IT-Strategie berichtet, die die IT-Organisation bei Audi von Grund auf neu aufstellen sollte. Sind Sie heute – gut fünf Jahre später – zufrieden mit dem Transformationsprozess?

Loydl: Ja, insgesamt bin ich sehr zufrieden. Wenn ich auf die vergangenen fünf Jahre zurückblicke, haben wir viele der Ziele erreicht, die wir uns mit Next:IT ursprünglich gesetzt hatten. Wir haben die IT organisatorisch neu aufgestellt, Aufbau- und Ablauforganisation getrennt, neue Steuerungsmechanismen etabliert und die Zusammenarbeit mit den Fachbereichen deutlich verbessert. Besonders die Jahre 2021 bis 2023 waren für mich eine sehr positive Phase, weil wir gesehen haben, dass die Maßnahmen wirken: Projekte wurden erfolgreicher, die Umsetzung schneller und die Organisation insgesamt leistungsfähiger. Gleichzeitig wurde uns Ende 2023 klar, dass Transformation kein Zustand ist, den man irgendwann abhaken kann. Mit dem Durchbruch generativer KI und den vielen externen Veränderungen wurde sichtbar, dass wir die nächste Evolutionsstufe angehen müssen. Wir haben festgestellt, dass Daten, Anwendungen und Prozesse häufig noch historisch gewachsenen Organisationsstrukturen folgen und nicht konsequent an der Wertschöpfung ausgerichtet sind.

Seinerzeit berichteten Sie uns von der „Hall of Done“, in der Meilensteine der IT-Transformation abgebildet wurden. Diese waren Ihren Aussagen nach seinerzeit geprägt von viel Selbstbeschäftigung und strukturellen Problemen. Konnten Sie diese lösen oder sind neue hinzugekommen?

Loydl: Natürlich haben wir uns nicht ausschließlich mit uns selbst beschäftigt, wir haben in dieser Zeit vor allem das operative IT-Geschäft vorangetrieben. Aber viele der damaligen Herausforderungen waren organisatorischer Natur: Welche Rollen brauchen wir? Wie arbeiten Bereiche zusammen, die plötzlich entlang von End-to-End-Abläufen statt entlang klassischer Organisationsgrenzen zusammenarbeiten? Wer trifft Entscheidungen? Wie werden Budgets verteilt? Das war eine Phase, in der wir diese Themen Schritt für Schritt abgearbeitet haben. Ich würde heute sagen: Die Fragestellungen, die damals auf dem Tisch lagen, haben wir im Wesentlichen gelöst. Das Problem ist nur: Mit jeder neuen Reifestufe entstehen auch neue Fragen. Nehmen wir das Thema Rollen. Irgendwann hätte man sagen können: fertig definiert, abgestimmt und beschlossen. Dann kommen wir in die Wertstromlogik und stellen fest: Jetzt brauchen wir plötzlich wieder neue Rollen, beispielsweise Wertstromverantwortliche. Man hat manchmal das Gefühl, dass dieser Prozess nie wirklich endet. Genau deshalb würde ich auch nicht sagen, dass Next:IT als Projekt irgendwann abgeschlossen ist. Es handelt sich vielmehr um einen permanenten Veränderungsprozess. Meine eigentliche Vision war immer, eine lernende Organisation aufzubauen. Und es wäre geradezu fatal, wenn diese irgendwann aufhören würde zu lernen.

Wie haben Sie diesen Transformationsschritt aus dem Vorstand heraus begleitet, Herr Rittersberger?

Rittersberger: Die Automobilindustrie erlebt derzeit die vermutlich größte Transformation ihrer Geschichte. Da ist zum einen der Wandel vom Verbrennungsmotor hin zur batterieelektrischen Mobilität. Der deutlich größere Umbruch ist aus meiner Sicht aber der Weg zum Software-Defined Vehicle. Dadurch verändert sich das Unternehmen grundlegend, weil Software plötzlich eine zentrale Rolle spielt – nicht nur im Fahrzeug, sondern entlang der gesamten Wertschöpfung. Damit verändert sich zwangsläufig auch die Rolle der IT. Die Software im Fahrzeug funktioniert nicht ohne die Software in den Backends. Diese Entwicklung machte deutlich, dass wir Audi insgesamt neu aufstellen müssen – durch mehr Digitalisierung, den gezielten Einsatz neuer Technologien wie KI und eine stärkere Ausrichtung der IT an den entscheidenden End-to-End-Prozessen. Genau daraus entstand die Notwendigkeit für die nächste Evolutionsstufe. Dabei orientieren wir uns deutlich stärker an Prozessen und Wertströmen. Die IT hat hier gewissermaßen eine Vorreiterrolle für das gesamte Unternehmen übernommen. Wir haben mit dem wertstrombasierten Target Operating Model einen Prototyp geschaffen, an dem sich künftig auch andere Bereiche orientieren können.

Audis Gewinne schrumpfen immer weiter

Zum vierten Mal in Folge fällt der Gewinn nach Steuern in einem ersten Quartal. Finanzchef Rittersberger sieht „erheblichen Handlungsdruck“.

Stichwort TOM: Nach der organisatorischen Neuaufstellung sollte es vor allem um Datenarchitekturen und Business Impact gehen. Wie sieht die nächste Stufe jenseits der internen Transformation aus?

Loydl: Als wir begonnen haben, über das Target Operating Model nachzudenken, wollten wir nicht einfach die bestehende IT weiter optimieren, sondern die Frage stellen, welches Ordnungsprinzip künftig Bestand haben wird. Egal, ob wir über Legacy-Modernisierung reden, über Datenplattformen oder über künstliche Intelligenz – am Ende müssen wir immer drei Elemente zusammenbringen: Applikationen, Daten und Wertströme. Deshalb war für uns schnell klar, dass Wertströme das zentrale Ordnungsprinzip des neuen Modells sein müssen. Der zweite zentrale Baustein sind Daten. Am Beispiel des Produktionsvolumens haben wir einen kompletten Informationsfluss durch unsere Architektur verfolgt. Dabei wurde sichtbar, dass viele Systeme noch immer historisch gewachsene Organisationsstrukturen abbilden und an zahlreichen Übergängen Medienbrüche entstehen. Die wichtigste Erkenntnis dabei war: Daten allein erzeugen noch keinen Mehrwert – sie brauchen Kontext und Bedeutung. Genau diese Verbindung von Informationsobjekten, Anwendungen und Wertströmen herzustellen, ist der Kern unseres Target Operating Models und die Voraussetzung dafür, KI künftig skalierbar im Unternehmen einzusetzen.

Wo sehen Sie heute den größten Engpass: Technologie, Datenqualität oder das fachliche Verständnis in den Businessbereichen?

Loydl: Ich kann definitiv ausschließen, dass es ein Technologiethema ist. Die Möglichkeiten sind vorhanden, teilweise sogar mehr, als wir aktuell sinnvoll nutzen können. Die eigentliche Herausforderung liegt im Verständnis der Abläufe und Zusammenhänge im Unternehmen. Deshalb denken wir stärker vom gewünschten Ergebnis her. Im Mittelpunkt steht nicht mehr die Technologie, sondern die Frage, welchen konkreten Mehrwert wir erzielen wollen.

Können Sie das konkretisieren?

Loydl: Früher haben wir viel Aufmerksamkeit darauf verwendet, bestehende Systeme technisch zu modernisieren. In der Praxis waren solche Vorhaben jedoch oft sehr aufwendig. Heute orientieren wir uns stärker am Business Value. Wir fokussieren uns auf die Themen mit dem höchsten Nutzen für das Unternehmen und priorisieren diese konsequent. So schaffen wir Fortschritt dort, wo er für das Geschäft den größten Effekt hat.

Herr Rittersberger, woran messen Sie den Erfolg einer IT-Transformation – eher an Effizienzkennzahlen, Geschwindigkeit oder strategischem Impact?

Rittersberger: Am Ende ist es eine Kombination aus verschiedenen Steuerungsgrößen. Ein ganz zentraler Faktor ist Geschwindigkeit. Wir müssen in vielen Bereichen deutlich schneller werden. Das gilt beispielsweise auch für die Modernisierung unserer IT-Landschaft. Wenn wir etwa Legacy-Systeme ablösen wollen, dann müssen wir diese Transformation mit höherem Tempo vorantreiben als in der Vergangenheit. Der zweite wichtige Faktor ist Effizienz. Die gesamte Automobilindustrie steht derzeit unter erheblichem wirtschaftlichem Druck. Deshalb müssen wir sehr genau messen, welchen Beitrag IT zur Effizienzsteigerung leistet, sowohl in den Geschäftsprozessen als auch innerhalb der IT selbst. Wenn es uns gelingt, den Betrieb effizienter zu gestalten, gewinnen wir Ressourcen, die wir wiederum in die Entwicklung neuer Produkte, neuer Systeme und neuer Fähigkeiten investieren können. Und natürlich spielen auch finanzielle Kennzahlen eine wichtige Rolle. Interessant ist dabei vor allem, dass uns die Wertstromlogik erstmals die Möglichkeit gibt, Budgets wirklich bereichsübergreifend zu priorisieren. Genau darin liegt für mich einer der größten Vorteile dieses Ansatzes: Wir können Entscheidungen künftig stärker entlang des Wertbeitrags treffen – und weniger entlang historisch gewachsener Organisationsgrenzen. Damit wird Budget zu einer echten Steuerungsgröße der Transformation.

So baut Audi-CIO Frank Loydl die IT-Abteilung um

Seit seinem Amtsantritt 2018 krempelt Audi-CIO Frank Loydl die IT-Abteilung kräftig um. automotiveIT zeigt, wie weit der Autohersteller mit seiner IT-Strategie Next:IT bereits gekommen ist und was die nächsten Schritte sind.

Verändert sich mit Modellen wie dem Target Operating Model auch Ihr Verständnis davon, was „IT-Kosten“ überhaupt sind?

Rittersberger: Zumindest die Perspektive hat sich deutlich verändert. Früher haben wir typischerweise über die IT-Kosten einzelner Bereiche gesprochen – also über die IT der Produktion, der Entwicklung oder des Finanzressorts. Heute schauen wir deutlich stärker horizontal auf das Unternehmen. Das bedeutet: Wir betrachten Budgets nicht mehr entlang organisatorischer Silos, sondern entlang von Prozessen und Wertströmen. Die zentrale Frage lautet nicht mehr, welcher Bereich welche IT-Ausgaben verursacht, sondern welche Bedarfe innerhalb eines Wertstroms bestehen und wie wir dort die Mittel am wirksamsten einsetzen. Das ist eine fundamentale Veränderung für die Organisation. Früher war beispielsweise ein Produktionsbereich für seine Systeme verantwortlich und hat vor allem auf die eigenen Anforderungen geschaut. Heute kann derselbe Verantwortliche für einen gesamten Kundenauftragsprozess zuständig sein. Damit muss er zwangsläufig über die Grenzen seines eigenen Bereichs hinausdenken und auch Budgets entsprechend allokieren. Aus meiner Sicht schafft das deutlich mehr Transparenz und letztlich auch mehr Effektivität.

Hat es in einer so dynamischen und massiv von externen Einflüssen geprägten Branche überhaupt noch Sinn, langfristige IT-Strategien zu formulieren oder denken Sie heute eher in adaptiven Zielbildern?

Rittersberger: Wir müssen vor allem in der Lage sein, flexibel auf Veränderungen zu reagieren. Wir erleben zu viele externe Einflüsse, zu viele technologische Sprünge und zu viel Volatilität in den Märkten. Schnelle Anpassungsfähigkeit ist für die IT genauso wie für das Gesamtunternehmen extrem wichtig. Beim Umbau des Unternehmens gehen wir bewusst schrittweise vor. Jeder Schritt muss die Möglichkeit bieten, nachzusteuern, neue Entwicklungen aufzunehmen und Entscheidungen anzupassen.

Ist die Wertstrom-Logik daher das geeignete Modell?

Rittersberger: Ja, davon bin ich überzeugt. Gerade weil wir uns stärker an Wertströmen und Prozessen orientieren. Ich bin ohnehin ein großer Freund des Prozessgedankens. In dem Moment, in dem wir Prozesse konsequent Ende-zu-Ende betrachten, beseitigen wir eines der größten Hindernisse der Vergangenheit: die Schnittstellen zwischen Fach- und Geschäftsbereichen. Genau diese Übergänge haben uns oft ausgebremst. Das Denken in Wertströmen macht uns schneller und gleichzeitig flexibler. Die relevanten Experten kommen entlang eines Prozesses zusammen, diskutieren gemeinsame Herausforderungen und erarbeiten Lösungen gemeinsam. Dadurch entsteht eine völlig andere Dynamik.

Audi steht aktuell unter erheblichem Ergebnisdruck – mit sinkenden Gewinnen und externen Belastungen wie Zöllen oder schwierigem China-Geschäft. Welche Rolle spielt IT konkret, um gegenzusteuern?

Rittersberger: Gerade in Zeiten knapper Ressourcen wird die Frage nach dem richtigen Mitteleinsatz besonders wichtig. Letztlich müssen wir permanent Entscheidungen darüber treffen, wo wir investieren, zunächst insgesamt in der IT und dann innerhalb der IT in die jeweiligen Themenfelder. Deshalb spielt der konkrete Nutzen einer Initiative für mich eine zentrale Rolle. Auch hier ist ein klassischer Business Case sinnvoll. Am Ende müssen wir beantworten können: Welchen Output erzeugen wir? Welchen Nutzen schaffen wir? Welcher Aufwand und welche Kosten stehen dem gegenüber? Und wie effektiv ist die Maßnahme, das System oder die Lösung, die wir entwickeln? Genau daran muss sich der Einsatz von IT messen lassen.

Liegt der Hebel heute primär in der Reduktion von Komplexität und Legacy-Systemen?

Rittersberger: Man muss hier zwei Dinge unterscheiden. Wenn wir uns die Kostenstruktur der IT heute anschauen, dann fließt nach wie vor ein sehr großer Teil der Mittel in den Betrieb bestehender Systeme. Der überwiegende Anteil der Kosten entsteht nicht in der Entwicklung neuer Lösungen, sondern im laufenden Betrieb. Deshalb spielt das Thema Ablösung der Legacy-Welt eine große Rolle und ist einer der wichtigsten Hebel überhaupt. Denn nur wenn es uns gelingt, diese Komplexität und die damit verbundenen Betriebskosten zu reduzieren, können wir mehr Mittel für Zukunftsthemen freispielen.

Wie treffen Sie Entscheidungen, welche Wertströme oder Initiativen priorisiert werden und welche bewusst zurückgestellt werden?

Loydl: Aktuell priorisieren wir sehr pragmatisch entlang der wichtigsten Themen. Was dabei von Beginn an gut funktioniert hat, ist die Priorisierung innerhalb eines Wertstroms. Wer die Gesamtverantwortung für einen Wertstrom trägt, erkennt schnell Zusammenhänge zwischen Betriebskosten, Komplexität und Investitionsspielräumen. Dadurch entsteht oft ganz automatisch der Anreiz, Altsysteme abzuschalten und Ressourcen für neue Themen zu schaffen. Noch nicht vollständig etabliert ist die wertstromübergreifende Priorisierung. In der Praxis findet sie bereits statt, aber die formale Governance dafür entsteht gerade erst. Deshalb arbeiten wir aktuell daran, einen Weg zu finden, wie sich die Logik bis in die obersten Steuerungsebenen übertragen lässt. Entscheidend ist, dass wir operativ bleiben.

Daten sollen bei Audi quasi zum zentralen Ordnungsprinzip werden, um den Change in Richtung datengetriebener Organisation zu schaffen. Wo stehen Sie heute?

Loydl: Wir müssen vor allem wissen, welche Informationsobjekte und welche Daten überhaupt gebraucht werden. Viele Unternehmen sammeln heute enorme Datenmengen. Die entscheidende Frage ist aber nicht, wie viele Daten vorhanden sind, sondern welche Informationen tatsächlich fehlen. Interessanterweise stellen wir häufig fest, dass die relevanten Daten bereits vorhanden sind, egal ob es um Variantenvielfalt, Komplexität oder konkrete Einbauraten geht. Was fehlt, ist oft etwas anderes: Wir müssen die Daten aufbereiten, miteinander verbinden und in den richtigen Kontext setzen. Wenn Informationen allerdings gar nicht erhoben werden, hilft uns natürlich auch die beste Technologie nicht weiter. Deshalb haben wir in den vergangenen Jahren gezielt in Datenplattformen investiert und verarbeiten heute bereits große Datenmengen mit Data-Science- und KI-Verfahren. Wir müssen die Informationsobjekte identifizieren und beschreiben, die für das Unternehmen wirklich relevant sind.

„Ich will, dass Forvia mit unseren IT-Lösungen Wert schafft“

Seit Mitte 2025 leitet Raphaël Viard die IT-Geschicke bei Forvia. Im Gespräch mit automotiveIT spricht der CDIO über Integration der IT-Landschaften von Faurecia und Hella und erklärt, wie er eine einheitliche Datenbasis beim Zulieferer etablieren will.

Das Ganze soll auch das Fundament für eine Unternehmenszukunft sein, die in allen wertschöpfenden Bereichen von künstlicher Intelligenz geprägt sein wird – sozusagen die Basis für die „Agentic Enterprise“. Wie konkret bereiten Sie Organisation und Governance auf diesen nächsten Schritt vor?

Loydl: Im Alltag können wir bereits sehr gut beobachten, wie tiefgreifend diese Entwicklung sein wird. Ich tausche mich regelmäßig mit unseren KI-Teams aus und bekomme ständig neue Beispiele dafür, was heute schon möglich ist. Da kommt dann jemand in mein Büro und sagt: „Schau mal, was ich gebaut habe.“ Plötzlich wird Softwareentwicklung nicht mehr ausschließlich von Entwicklern erledigt. Man nutzt ein großes Sprachmodell, lässt den Code erzeugen und überprüft das Ergebnis durch ein zweites Modell. Das zeigt vor allem eines: Die technologischen Möglichkeiten wachsen in einem enormen Tempo. Das wirft grundlegende Fragen auf. Ich habe vorhin gesagt, dass der klassische Application Layer an Bedeutung verlieren wird. Wenn künftig jeder Mitarbeitende über entsprechende Werkzeuge auf Datenobjekte, Schnittstellen oder Services zugreifen kann, stellt sich zwangsläufig die Frage: Wie mächtig werden diese Werkzeuge? Wie stark muss die Governance sein, die dahinterliegt? Es gibt viele Ansätze, aber keine Blaupause. Sicher ist: Der Wandel wird gewaltig sein. Nehmen wir ein anderes Beispiel. Heute beauftragen wir bei Legacy-Systemen externe Partner, wenn gesetzliche Änderungen umgesetzt werden müssen. Künftig könnte man dieselbe Aufgabe möglicherweise direkt mit Agentensystemen erledigen. Dann entsteht plötzlich eine völlig andere Nähe zwischen Fachwissen und Umsetzung.

Umso wichtiger ist die Frage, wie man eine Organisation Governance-seitig auf eine solche Zukunft vorbereitet. Kann man eine Entwicklung dieser Größenordnung überhaupt noch antizipieren?

Loydl: Genau deshalb beschäftigen wir uns intensiv mit dem Thema Guardrails. Die zentrale Frage lautet: Welche Leitplanken und welche Form von Governance braucht eine Organisation, wenn KI künftig ein integraler Bestandteil der Wertschöpfung wird? Für mich ähnelt das stark dem Thema Data Governance. Dort hat sich gezeigt, dass man eine starke zentrale Governance braucht, die Standards, Methoden und Werkzeuge definiert. Die eigentliche operative Verantwortung sollte aber möglichst dezentral dort liegen, wo die Daten tatsächlich genutzt werden. Gleichzeitig haben wir regulatorische Anforderungen, die selbstverständlich eingehalten werden müssen – Datenschutz, Compliance und ähnliche Vorgaben. Die spannende Diskussion beginnt aber darüber hinaus. Wie stark müssen wir beispielsweise die Aktivitäten von Citizen Developer steuern? Also Mitarbeitende, die mit Low-Code-, BI- oder KI-Werkzeugen eigene Lösungen entwickeln? Muss jede dieser Lösungen durch zentrale Architektur- und Governanceprozesse? Oder definieren wir eine technische Leitplanke, innerhalb derer sich die Nutzer frei bewegen können? Unser derzeitiger Gedanke ist eher Letzteres. Wir stellen zentrale Schnittstellen und Plattformen bereit und sorgen dafür, dass der Zugriff auf Daten und Systeme kontrolliert erfolgt. Was oberhalb dieser Ebene entsteht, kann dann deutlich dezentraler organisiert werden. Die Herausforderung wird allerdings noch größer werden, wenn künftig Dutzende Agenten miteinander interagieren und Entscheidungen vorbereiten oder teilweise selbst treffen.

Seit vielen Jahren diskutieren wir über Schatten-IT. Steht uns nun die Schatten-KI bevor?

Loydl: Vielleicht geht es am Ende um ein neues Zusammenarbeitsmodell. Zukünftig werden ein großer Teil der Anwendungen im Fachbereich entstehen und die IT liefert in erster Linie die Plattformen und Guardrails.

Rittersberger: Die Qualifikation der Mitarbeitenden spielt hier eine wichtige Rolle. Und dabei meine ich ausdrücklich nicht nur die IT-Mitarbeiter. Mit unserer Daten- und KI-Qualifizierungsoffensive bauen wir diese Kompetenz im gesamten Unternehmen auf. Die Menschen müssen verstehen, wie sie mit diesen Werkzeugen arbeiten, welche Datenschutz- und Compliance-Regeln sie einhalten müssen, aber vor allem auch, wie sie die Ergebnisse bewerten. Genau wie bei dem Beispiel mit den Sprachmodellen geht es nicht nur darum, Inhalte zu erzeugen, sondern auch darum, deren Qualität kritisch einzuordnen. Diese Fähigkeit wird künftig für alle Mitarbeitenden wichtig sein.

Finanzvorstände lieben Kontrolle, Transparenz und Ordnung. Würden Sie ein bisschen was davon an KI-Agenten outsourcen wollen?

Rittersberger: Da gibt es durchaus interessante Anwendungsfelder. Nehmen wir beispielsweise die Unternehmensplanung. Wir investieren heute noch sehr viel Zeit, Erfahrung und analytische Arbeit in die langfristige Planung über fünf bis zehn Jahre. Mit KI-gestützten Agenten ließen sich wesentlich mehr Datenquellen einbeziehen als heute. Dazu gehören volkswirtschaftliche Daten, Marktinformationen, Branchenprognosen und vieles mehr. Ich bin überzeugt, dass KI hier künftig Szenarien auf einem mindestens vergleichbaren, möglicherweise sogar besseren Qualitätsniveau erstellen kann. Ein weiteres Beispiel sind transaktionale Prozesse. In der Buchhaltung haben wir bereits heute einen hohen Automatisierungsgrad. Sobald jedoch Sonderfälle auftreten – etwa wenn eine Rechnung nicht zur Bestellung passt –, wird häufig noch manuelle Bearbeitung erforderlich. Auch hier sehe ich erhebliches Potenzial für KI. Und selbst im eigenen Arbeitsalltag nutze ich entsprechende Werkzeuge inzwischen regelmäßig. Wenn ich beispielsweise eine Wettbewerbsanalyse benötige oder Finanzkennzahlen unserer wichtigsten Wettbewerber vergleichen möchte, bekomme ich diese Informationen heute innerhalb weniger Sekunden. Früher hätte ich dafür einen Analyseauftrag vergeben.

Und wo ziehen Sie die klare Grenze, wo menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt?

Rittersberger: Für mich liegt die Grenze aktuell bei den wesentlichen unternehmerischen Entscheidungen. Bei vielen operativen oder analytischen Fragestellungen kann KI hervorragende Unterstützung leisten. Sie kann Informationen zusammentragen, Optionen bewerten und Entscheidungen vorbereiten. Aber die eigentliche Entscheidung sollte aus meiner Sicht weiterhin beim Menschen liegen. Dazu gehört mehr als reine Analyse. Erfahrung, Intuition und das Einordnen von Unsicherheiten spielen nach wie vor eine entscheidende Rolle.

Zum Abschluss eine traditionelle automotiveIT-Frage: Wenn wir uns in fünf Jahren wieder treffen, wo möchten Sie dann stehen? Oder ist diese Frage angesichts der aktuellen Dynamik mittlerweile unseriös?

Loydl: Wo ich persönlich in fünf Jahren stehen möchte, weiß ich sehr genau (lacht). Aber ernsthaft: Die technologische Entwicklung ist derzeit so dynamisch, dass Prognosen immer schwieriger werden. Einerseits erleben wir einen enormen Innovationsschub. Andererseits hängt die Geschwindigkeit der Veränderung auch davon ab, wie Gesellschaften, Unternehmen und Regulatoren damit umgehen. Gerade in Europa bewegen wir uns in einem stark regulierten Umfeld. Andere Regionen der Welt werden bei manchen Themen deutlich schneller vorangehen. Am Ende wird die Realität wahrscheinlich irgendwo dazwischen liegen. Technologisch ist die Geschwindigkeit definitiv vorhanden. Die Frage ist eher, wie schnell Menschen und Organisationen diese Möglichkeiten adaptieren können. Technologie ist nicht der Engpass - Kultur, Prozesse und Mindset sind es. Bei Audi ist der Fokus dagegen sehr klar. Unter dem Arbeitstitel „Finalize the Cube“ arbeiten wir daran, die Verbindung von Wertströmen, Daten und Applikationen weiter zu operationalisieren. Und ich bin überzeugt, dass wir dabei zunehmend auch KI nutzen werden, um diese Arbeit teilweise zu automatisieren und deutlich zu beschleunigen.

Rittersberger: Aus Unternehmenssicht haben wir natürlich ein klares Zielbild. Mit unserer Strategie „Mission Vorsprung“ verfügen wir über eine konkrete Vorstellung davon, wie Audi am Ende des Jahrzehnts aufgestellt sein soll. In dieses Zielbild ist selbstverständlich auch die Rolle der IT eingebettet. Die größere Frage ist heute nicht mehr, ob wir ein Zielbild haben. Sie lautet vielmehr, mit welcher Geschwindigkeit wir dieses Zielbild erreichen. Und genau das ist in Zeiten eines derart schnellen technologischen Wandels deutlich schwieriger vorherzusagen als noch vor einigen Jahren.