Wie Audi den KI-Turbo in den Fachbereichen zünden will

Schon 2023 startete der OEM ins Thema GenAI mit einem Copilot-Vorgänger. Im Folgejahr wurde dann Microsoft 365 Copilot für die Anwendenden bei Audi als sichere Plattform für generative KI mit Zugriff auf Unternehmensinformationen etabliert. „Wir haben die breite Masse erreicht, dabei aber auch gemerkt, dass sich jeder und jede mit dem Mindset und den Funktionen selbst beschäftigen muss“, konstatiert Florian Zoerlein, IT-Programm-Manager für Microsoft 365 bei Audi. Das Augenmerk liegt deshalb darauf, Kreativität und Verständnis zu fördern, damit im Alltag jeweils KI genutzt wird – beispielsweise um den eigenen Arbeitsflow zu vereinfachen oder Freiräume für wichtigere Aufgaben zu schaffen, indem mit kleinen Agenten Routinetätigkeiten automatisiert werden. Dabei fokussierte man sich auf die Aufgabe, einerseits sichere Leitplanken zu schaffen, andererseits möglichst viel Spielraum für die KI einzuräumen und KI-Wissen voranzubringen.

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.

KI-Befähigung ist Schlüsselelement

„Es war relativ schnell klar, dass die klassischen Schulungskonzepte aus der Vergangenheit nicht ausreichen, um die Belegschaft so zu befähigen, dass KI-Unterstützung von allen als Teil des ‚Digital Workplace‘ genutzt wird“, sagt Zoerlein rückblickend. Auch aus Sicht von Anke Rettenmeier, zuständig für Team Change Adoption in der Mitarbeiter IT, funktioniert bei der bisher wohl massivsten technologischen Transformation aus Change-Sicht kein „One-Fits-All“. Um alle dort abzuholen, wo sie vom Wissenslevel her stehen, gibt es neben großen Schulungsmaßnahmen und Web-Based-Trainings der Audi Akademie vielfältige Maßnahmen wie Best Practices sowie Tipps und Tricks per Newsletter, Sprechstunden, Kantinenstände und Community-Betreuung.

„Ganz wichtig ist, auch diejenigen zu erreichen, die noch keinen Mehrwert für sich in der KI sehen. Das Vorleben und Zeigen durch einen Menschen, der sich neben mich setzt und mir im Detail etwas zeigt, ist auf jeden Fall einer der großen Hebel“, ergänzt ihr Kollege Florian Weisenberger, verantwortlich für die KI-Netzwerke, AI Automation Guides und AI Citizen Developer.

Fachleute entwickeln mit

Die Erfahrung aus vergangenen Change-Projekten wie der Einführung von Office 365 kam den Change-Verantwortlichen zugute. „Wir können nicht als relativ kleines Team an 40.000 Menschen im Unternehmen herantreten, sondern wir brauchen Multiplikatoren in den Fachbereichen“, konstatiert Rettenmeier. Im Dezember 2025 wurden deshalb die Netzwerke „AI Automation Guides“ (für alle, die gerne Wissen und Best Practices rund um KI und Automatisierung teilen wollen) und „AI Citizen Developer“ (für diejenigen, die selbst Lösungen für ihren Geschäftsbereich entwickeln möchten) vom Vorstand als offizielle Rollen bestätigt. „Ursprünglich hatten wir zu Beginn mit rund 30 Citizen Developern und 50 Guides gerechnet, doch dann waren es sogar 350 Multiplikatoren, die entsprechend technisch ausgestattet und qualifiziert wurden“, erinnert sich Rettenmeier begeistert.

Im April fand erstmals der Audi AI Day mit 60 Sessions statt. Auch hier wurden die Erwartungen der Change-Spezialisten bei weitem übertroffen. „Insgesamt gab es rund 23.000 Teilnahmen: Ein deutliches Zeichen, dass die Bedeutung von KI in der Belegschaft angekommen ist“, meint Weisenberger. Derzeit konzentriert man sich darauf, das Onboarding, die Qualifizierung der AI Guides und Citizen Developer und die Verteilung von Informationen zu optimieren. Es gibt etwa ein Sprechstundenformat, um durch die Klärung technischer Fragen in die Wirksamkeit zu kommen, und einen „Mach-mich-besser-Call“. Hier kann jeder mit einem Problem dazukommen und mit einer Lösung oder einem Team herausgehen, das an dessen Lösung arbeitet.

„Citizen Developers“ bescheren Martorell den Lean-Award

Hinter der Auszeichnung steht nicht nur ein kluges Set neuer Anwendungen. Es ist ein Kulturbeweis. Seats Stammwerk hat verinnerlicht, dass konsequente Prozessverbesserung und digitale Befähigung zusammengehören. Alle Details.

Timo Gilgen

Ganz oben auf der Agenda steht beim Autobauer, NoCode/LowCode-Programmierung gepaart mit GenAI in die ganze Breite des Unternehmens zu bringen, Stichwort: Citizen Development. Während anfänglich die Nutzung durch die Fachbereiche noch verhalten war, entstand Audi zufolge mit den umfassenden Programmen und den Netzwerken rund um KI ein komplett anderer Hebel: Mit der Community sei die Begeisterung gewachsen, selbst agil Lösungen an den Start zu bringen – ganz nach dem Motto „Umsetzungs-Boost statt Backlog-Frust“.

Architektur muss mit KI Schritt halten

Doch wie muss sich die IT-Architektur verändern, damit KI-Development überhaupt in großem Stil möglich wird? Denn dahinter steht ein echter Paradigmenwechsel: Aus den klassisch gewachsenen Silostrukturen will man nun horizontal an alle Daten heran. Der Fokus liegt einerseits auf dem Enterprise Architecture Management (EAM), dessen Sicht dazu beiträgt, Prozesse, Applikationen und Datensicht miteinander zu vereinen. So wird die Landschaft transparenter und etwa „notorische Punkte“ sichtbar, an denen lohnend angesetzt werden kann. Andererseits steht im Vordergrund, Daten zu beschreiben, verfügbar und schließlich aus dem Datenkatalog bestellbar – shopbar – zu machen: Ein für alle Unternehmen aufwendiger Weg, auf dem man noch am Anfang steht.

„Das Model Context Protocol (MCP) ist für uns ein zentraler Baustein, um KI-Agenten nicht nur mit Daten, sondern auch mit Tools und Anwendungen im Unternehmen zu verbinden“, erklärt Vladislav Rosov, in der IT-Strategie zuständig für KI. Als größten Vorteil des Protokolls sieht der GenAI-Experte, dass MCP sehr sichtbar macht, wie wichtig eine einheitliche Beschreibung von Semantik, Daten und Tools ist. „Es gibt uns zugleich eine Struktur, um Datenprodukte, Tools und Prozesskontext so zu beschreiben, dass KI-Agenten verstehen, wann sie welche Information oder Anwendung sinnvoll nutzen können“, ergänzt Rosov. Man arbeite zudem im Sinne von KI als horizontaler Technologie seit einigen Jahren daran, die Anwendungen nicht nur ad hoc zu implementieren, sondern inhouse homogene KI-Architekturen mit wiederverwendbaren Bausteinen und Modulen zu schaffen. So könne man erfolgreiche Muster schneller auf weitere Unternehmensbereiche übertragen. Das Erfolgsmotto der Ingolstädter lautet also: Wissen teilen und so die Technologien schnell skalieren und in die Breite bringen.

„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.

Yannick Tiedemann

Holistischer Blick auf KI

Da es häufig schwerfällt, einen PoC in die Produktivumgebung zu übertragen, hat sich aus Audi-Sicht die Herangehensweise über Minimal Viable Products bewährt, die schnell Mehrwerte bringen. Die Erfahrung hat aus Sicht der Experten gezeigt, dass ein „Flickenteppich“ einzelner Use Cases zwar schnelle Lernerfolge im Umgang mit KI bringt, jedoch nicht nachhaltig skaliert. „Deshalb betrachten wir KI heute holistisch entlang von Wertströmen – etwa in Entwicklung, Einkauf oder Produktion – und ‚bebauen‘ diese mit einer homogenen KI-Architektur“, erklärt Zoerlein.

Die Strategie sieht vor, sich nur auf wenige Plattformen zu konzentrieren, von Agent Builder in Microsoft 365 Copilot für schnelle, einfache Agenten bis hin zu Copilot Studio als Low-Code-Plattform für anspruchsvollere, unternehmensweite Automatisierungen. Im Juli 2026 begann der Roll-out von 325.000 Microsoft-365-Copilot-Lizenzen für Mitarbeitende im Volkswagen-Konzern mit einem Computer-Arbeitsplatz in den indirekten Bereichen.

„Für uns war das ein wichtiger Meilenstein, da nun alle User das volle Potenzial der KI-gestützten Digitalisierung nutzen können“, so Zoerlein. Datensouveränität sieht man als zentrales Kriterium. „Unsere heutige Plattform erfüllt mit Ansätzen wie der EU Data Boundary bereits hohe europäische Anforderungen. Gleichzeitig beobachten wir den europäischen Markt kontinuierlich, um unsere Aufstellung regelmäßig zu überprüfen, fasst Zoerlein die Situation zusammen.

Im Bereich Heavy oder Professional Code, der durch die Strategie neue Freiräume erhalten könnte, will man sich auf die aussichtsreichsten Use Cases entlang der Wertströme fokussieren. Natürlich gelten auch hier Coding Agents als Gamechanger in der Softwareentwicklung. Bereits erfolgreiche Beispiele für KI-Heavy-Code-Projekte sind SpecIQ, eine GenAI-Lösung zur gezielten Hebung von Kosteneinsparpotenzialen in der Materialkostensteuerung, oder Legal Eagle für die LLM-basierte Prüfung von Open-Source-Lizenztexten.

Wie Audi seine IT am Wertstrom ausrichtet

Mit einem Target Operating Model will Audi-CIO Frank Loydl nicht nur die Applikationslandschaft effizienter aufstellen, sondern die Digitalisierung anders steuern: entlang von Wertströmen, Datenprodukten und einer Architektur, die Prozesse, Informationen und Systeme gemeinsam betrachtet.

Pascal Nagel

IT verändert sich

„Als IT sind wir gerade dabei, unsere Rolle neu zu finden und noch einmal neu zu denken. Während wir früher den Anwendenden Checklisten oder Fragebögen zu ihren Anforderungen gegeben haben, ändert KI auch die Zusammenarbeit“, so Zoerlein. Er ist sich jedoch sicher: Die IT werde sich keineswegs selbst abschaffen, wenn Fachbereiche Lösungen entwickeln, sondern noch zielgenauer zum Enabler der Belegschaft werden. Als klarer Trend zeichnet sich ab, dass die Softwareunterstützung insgesamt zunimmt. Die KI ermögliche schnelle und elegante Lösungen auch für kleinere Zielgruppen, deren Umsetzung sich früher aufgrund des Aufwands nicht gelohnt hätte, sagt Rosov. „Der entscheidende Unterschied ist, dass wir heute nicht mehr jede Lösung mit demselben Entwicklungsansatz bauen müssen: Je nach Problem können AI Citizen Development, Low-Code oder professionelle Entwicklung gezielt zusammenspielen“, so der KI-Experte.

„Wir haben in den Fachbereichen Profis, die ihre Prozesse besser kennen, als wir in der IT sie jemals kennen können. Sie können jetzt selbst Automatismen bauen und Dinge optimieren. Das Schöne ist, dass wir jetzt mit einer sehr großen Mannschaft viel mehr und bessere Lösungen an den Start bringen und die Transformation so vorantreiben können“, fasst Florian Weisenberger die Strategie zusammen.