Das ist der wahre Wettbewerbsvorteil der KI

In der aktuellen Diskussion um künstliche Intelligenz geht es – neben der dystopischen Debatte, ob sich in den kommenden drei Jahren KI-Agenten zusammenschließen könnten, um das Ende der Menschheit herbeizuführen – vor allem um die Wirkmächtigkeit großer Sprachmodelle und intelligenter Algorithmen auf die Prozesse in der Industrie. Oder kurz: Wie schnell kann ich der Krise mit dem ultimativen Effizienzbooster KI entfliehen? Wo investiere ich heute, um morgen bereits die Früchte der KI-Revolution einzufahren?

Und niemand kann sich dieser rasanten Entwicklung entziehen. Schätzungen der Berater von Roland Berger zufolge könnten Unternehmen, die aktuell nicht in besonderem Maße auf KI setzen, in den kommenden Jahren gut die Hälfte ihrer Gewinne einbüßen. Die große KI-Transformation ist demnach unumgänglich. „Doch die entscheidende Frage ist mittlerweile nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern wie“, betont Maximilian Wegner, Principal bei Roland Berger, „Die eigentliche KI-Transformation ist dabei keine reine Technologieaufgabe mehr. KI wird nicht über die Anzahl an eingesetzten Chatbots oder Agenten ihr Potenzial entfalten. Entscheidend wird sein, wie Unternehmen menschliche Expertise und künstliche Intelligenz miteinander verbinden.“

Der menschliche Faktor der KI-Transformation

Genau diese Fragestellung stand auch im Fokus einer Expertenrunde im Rahmen der diesjährigen Automechanika in Frankfurt. Roland Berger hatte Entscheiderinnen und Fachleute aus dem Automotive Aftermarket geladen, um über die Frage zu diskutieren, wie sich große und kleine Unternehmen der Branche im Wettbewerb überhaupt noch einen Vorteil verschaffen können, wenn KI künftig technologisch zur Commodity wird.

Einer, der sich mit der Skalierung von KI im industriellen Kontext besonders gut auskennt, ist Jonas Andrulis. Der Gründer und ehemalige CEO von Aleph Alpha hat mit Hilfe von Roland Berger mit CNTR ein neues Startup gegründet, das sich speziell auf den „Human Factor“ der KI-Transformation konzentriert. Andrulis stellte dabei eine These auf, die sich wie ein roter Faden durch die gesamte Diskussion zog: Der eigentliche Wettbewerbsvorteil werde künftig nicht mehr durch den Zugang zu den neuesten Sprachmodellen entstehen. „Jeder mit Internetzugang kann das beste KI-Modell nutzen“, sagte er. Entscheidend seien vielmehr jene Fähigkeiten, die sich nicht einfach kopieren ließen: seltenes Expertenwissen, Kreativität, Urteilsvermögen und die intelligente Zusammenarbeit von Menschen und KI.

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Ronja Schmiedchen

Daten als Grundlage, nicht als Selbstzweck

In der Expertenrunde herrschte weitgehend Einigkeit darüber, dass Daten weiterhin eine zentrale Rolle für die KI-Transformation spielen. Gleichzeitig warnten die Teilnehmer davor, die Diskussion ausschließlich auf Datenplattformen, Data Lakes und Modellarchitekturen zu reduzieren.

Für Hasmeet Kaur, President Division Transportation bei Mann+Hummel, ist die Qualität und Verfügbarkeit von Daten aktuell eine der größten Hürden bei der Skalierung von KI-Anwendungen. Während Pilotprojekte häufig erfolgreich verliefen, seien viele Unternehmen spätestens beim Übergang in den industriellen Rollout mit grundlegenden Datenproblemen konfrontiert. „Die eigentliche Herausforderung beginnt, wenn aus 20 erfolgreichen Anwendungsfällen 20.000 Projekte werden sollen“, erklärte Kaur. Entscheidend sei dabei immer der Anwendungsfall. Die Frage laute nicht, ob die Datenqualität grundsätzlich gut oder schlecht sei, sondern welche Daten für einen konkreten Wertbeitrag tatsächlich benötigt würden.

Auch Daniel Rohrhirsch, Senior Partner bei Roland Berger, sieht hier erheblichen Nachholbedarf. Viele Unternehmen verfügten zwar mittlerweile über moderne Datenplattformen. Gleichzeitig arbeiteten sie jedoch weiterhin mit fragmentierten ERP-Landschaften, regionalen Datensilos und Excel-basierten Prozessen. Die Branche befinde sich hier in einem sehr unterschiedlichen Reifegrad. Wer KI künftig erfolgreich einsetzen wolle, müsse Datenqualität und Datenverfügbarkeit auf Vorstandsebene verankern. Nur so könnten agentenbasierte Systeme und autonome Prozesse ihr Potenzial entfalten.

Lina Eddisi, Senior Vice President Digitalization, Vehicle Lifetime Solutions bei Schaeffler, plädierte gleichzeitig für mehr Pragmatismus. Aus ihrer Sicht werde die Diskussion um Datenqualität gelegentlich auch als Ausrede genutzt. „Manchmal verstecken wir uns hinter dem Argument der Datenqualität“, sagte Eddisi. Statt auf die perfekte Datenbasis zu warten, müsse man stärker experimentieren und Business-Expertise sowie Digitalisierungskompetenz frühzeitig zusammenbringen.

Governance als Beschleuniger

Mit zunehmender Verbreitung von KI-Systemen rückt auch die Frage nach Governance und organisatorischer Steuerung in den Mittelpunkt. Dabei widersprachen die Aftermarket-Experten der verbreiteten Annahme, Governance sei zwangsläufig ein Innovationshemmnis.

Für Daniel Rohrhirsch ist vielmehr das Gegenteil der Fall. Viele Transformationsprogramme scheiterten nicht an zu viel Steuerung, sondern an deren Fehlen. Unternehmen benötigten klare Verantwortlichkeiten, Entscheidungsstrukturen und Investitionsprozesse, um KI-Initiativen überhaupt skalieren zu können. „Ohne Governance endet man mit einer Vielzahl von Proof of Concepts, aber ohne echten Skalierungseffekt“, sagte er. Ähnlich argumentierte auch Mann+Hummel-Managerin Kaur. Gerade in großen Organisationen bestehe die Gefahr, dass mehrere Teams parallel ähnliche Lösungen entwickeln. Governance sei deshalb notwendig, um Ressourcen effizient einzusetzen und erfolgreiche Anwendungen unternehmensweit auszurollen.

Gleichzeitig warnten die Teilnehmer vor einer Überregulierung. Eddisi verwies auf die kulturellen Unterschiede zwischen Europa, den USA und Asien. Während andere Regionen häufig deutlich schneller experimentierten, gehe man in Europe sichere, dafür aber kleinere Schritte. „Wir sollten nicht ‚over-govern‘“, formulierte die Managerin pointiert. Eddisi war vor ihrer Rolle bei Schaeffler unter anderem für die IT-Strategie beim Zulieferer Vitesco verantwortlich, der vor zwei Jahren im Schaeffler-Konzern aufging.

Wem gehört das Wissen im Zeitalter der KI?

Ein weiterer Diskussionsschwerpunkt war die Frage nach geistigem Eigentum und Datensouveränität. Ausgangspunkt war das von Microsoft-Chef Satya Nadella geprägte Konzept des „Reverse Information Paradox“. Es beschreibt die Gefahr, dass Unternehmen bei der Nutzung externer KI-Systeme ungewollt ihr eigenes Wissen preisgeben. Andrulis sieht darin eine der zentralen strategischen Herausforderungen der kommenden Jahre. Unternehmen müssten bewusst entscheiden, welche Informationen sie in externe Plattformen einspeisen und welche sie schützen wollen. „Man sollte Systeme von Anfang an so gestalten, dass geistiges Eigentum geschützt wird“, sagte Andrulis. Insbesondere zukünftige Innovationen und strategisches Wissen müssten innerhalb der Organisation abgesichert werden.

Gleichzeitig wurde deutlich, dass die Diskussion über Souveränität längst eine geopolitische Dimension angenommen hat. Kaur verwies auf die globalen Aktivitäten ihres Unternehmens. Die Frage des Schutzes von Wissen stelle sich nicht nur zwischen Europa und den USA, sondern ebenso im Verhältnis zu China und anderen Märkten.

Leadership wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor

Jenseits von Technologie, Daten und Governance rückte vor allem die Rolle von Führung und Unternehmenskultur in den Mittelpunkt der Debatte. Für KI-Gründer Andrulis besteht eine Gefahr darin, hochqualifizierte Experten zu „KI-Babysittern“ zu degradieren, die lediglich Ergebnisse von Modellen kontrollieren. Stattdessen müsse KI so gestaltet werden, dass sie menschliche Stärken gezielt unterstützt. „KI ist inzwischen intelligent genug, um sich mit Menschen in einen gemeinsamen kreativen Prozess zu begeben. Das ist die Zukunft“, so Andrulis.

Diese Sichtweise traf auf breite Zustimmung. Kaur betonte, dass sich zentrale Kompetenzen künftig stärker auf Problemerkennung, Entscheidungsfähigkeit und Umsetzungsgeschwindigkeit konzentrieren würden. Die Technologie könne Vorschläge liefern. Die Verantwortung für Entscheidungen bleibe jedoch beim Menschen. Schaeffler-Expertin Eddisi sieht vor allem Kreativität und kritisches Denken als Schlüsselkompetenzen der Zukunft. Mitarbeitende müssten lernen, Ergebnisse von KI-Systemen zu hinterfragen und eigene Ideen zu entwickeln, statt sich blind auf automatisierte Antworten zu verlassen.

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Daniela Hoffmann

Auch für Daniel Rohrhirsch von Roland Berger ist Leadership der entscheidende Hebel erfolgreicher Transformationen. Die wichtigste Aufgabe von Führungskräften bestehe darin, Orientierung zu geben und Vertrauen aufzubauen. Besonders das mittlere Management spiele dabei eine zentrale Rolle. „Die erfolgreichsten Transformationen sind diejenigen, bei denen die Kommunikation der Führung an erster Stelle steht“, betonte Rohrhirsch.

Am Ende der Diskussion stand damit eine Erkenntnis, die weit über den Automotive Aftermarket hinausreicht: Je stärker sich KI-Technologien verbreiten, desto wichtiger werden die Faktoren, die sich nicht ohne Weiteres replizieren lassen. Daten, Governance und technologische Infrastruktur bilden zwar die Grundlage. Über Erfolg oder Misserfolg entscheidet jedoch letztlich, wie Unternehmen menschliche Expertise, Kreativität und Organisation mit künstlicher Intelligenz verbinden.