KI verändert Strukturen und Qualifizierung in der Autoindustrie

Die Investitionen in künstliche Intelligenz nehmen in Deutschland deutlich zu. Parallel wächst in der Automobilindustrie der Bedarf an Kompetenzen für Softwareentwicklung und KI. Unternehmen stehen damit vor der Aufgabe, technische Investitionen mit Qualifizierung, organisatorischen Veränderungen und einer angepassten Personalplanung zu verbinden.

Nach Berechnungen des Digitalverbands Bitkom sollen die Ausgaben für KI-Software, entsprechende Dienstleistungen und Hardware in Deutschland 2026 auf 28,7 Milliarden Euro steigen. Gegenüber dem Vorjahr entspricht das einem Plus von 48 Prozent. Besonders dynamisch entwickelt sich generative KI. Die Ausgaben in diesem Segment sollen sich von 5,7 Milliarden Euro im Jahr 2025 auf 11,5 Milliarden Euro verdoppeln.

Das Wachstum zeigt, dass sich künstliche Intelligenz zunehmend von einzelnen Pilotprojekten zu einem festen Bestandteil der Digitalstrategie entwickelt. Mit der stärkeren Nutzung steigen jedoch auch die Anforderungen an Daten, IT-Infrastrukturen und interne Fähigkeiten. Für Unternehmen der Automobilbranche kommt hinzu, dass neue Anwendungen häufig in komplexe Entwicklungs-, Produktions- und Verwaltungsprozesse eingebunden werden müssen.

Software gewinnt bei den Investitionen an Gewicht

Den größten Anteil am deutschen KI-Markt bildet laut Bitkom die Software. Dafür werden 2026 voraussichtlich 16 Milliarden Euro ausgegeben. Das entspricht einem Wachstum von 65 Prozent. Für Dienstleistungen rund um künstliche Intelligenz werden 6,8 Milliarden Euro erwartet. Die Investitionen in entsprechende Hardware sollen bei 5,8 Milliarden Euro liegen. Grundlage der Berechnungen sind Daten des Marktforschungsunternehmens IDC. Die Zahlen verdeutlichen, dass der Einsatz von KI zunehmend mit größeren Softwareinvestitionen verbunden ist. Neue Anwendungen müssen in bestehende Systemlandschaften integriert, mit Unternehmensdaten verknüpft und langfristig betrieben werden. Der Aufwand endet deshalb nicht mit der Einführung einzelner Tools.

Deutscher KI-Markt wächst 2026 um fast die Hälfte

Der KI-Markt in Deutschland wächst laut Bitkom dieses Jahr in rasantem Tempo. Vor allem generative KI treibt die Investitionen. Experten sehen den Übergang vom Experiment zum flächendeckenden Praxiseinsatz.

dpa

Für die Automobilindustrie ist diese Entwicklung besonders relevant. Software bestimmt einen wachsenden Teil der Fahrzeugentwicklung und gewinnt auch in Produktion, Vertrieb und Verwaltung an Bedeutung. Gleichzeitig prüfen Hersteller und Zulieferer den Einsatz generativer KI für Entwicklungsprozesse, Wissensmanagement oder administrative Aufgaben. Damit wächst auch die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen. Unternehmen müssen entscheiden, welche Anwendungen einen konkreten Nutzen versprechen und welche Fähigkeiten dafür intern aufgebaut werden sollen.

Zwischen KI-Strategie und Fähigkeiten bleibt eine Lücke

Eine PwC-Befragung unter Führungskräften von Automobilherstellern und Tier-1-Zulieferern unterstreicht die hohe Bedeutung der Technologie zusätzlich. 54 Prozent der deutschen Teilnehmer nennen künstliche Intelligenz als wichtigste Technologie für das Erreichen ihrer strategischen Ziele. Software-Engineering und KI-Kompetenzen bewerten 85 Prozent als sehr oder äußerst wichtig. Der strategische Anspruch trifft allerdings auf begrenzte interne Fähigkeiten. Außerhalb der von PwC als besonders zukunftsfähig eingestuften Unternehmensgruppe geben lediglich 45 Prozent der deutschen Unternehmen an, entsprechende Kompetenzen bereits in größerem Umfang aufgebaut zu haben. Zugleich nennen 51 Prozent fehlende Talente als eines der größten Hindernisse für ihre Wertschöpfung. Damit entsteht eine Lücke zwischen technologischem Anspruch und vorhandenen Ressourcen. Neue Systeme lassen sich vergleichsweise schnell beschaffen. Der Aufbau von Erfahrung, Fachwissen und geeigneten Strukturen benötigt dagegen mehr Zeit.

Wie breit der Kompetenzaufbau künftig angelegt sein muss, zeigt auch Audi. Im Interview mit automotiveIT erklärte Finanzvorstand Jürgen Rittersberger, dass der Hersteller mit einer Daten- und KI-Qualifizierungsoffensive entsprechende Fähigkeiten im gesamten Unternehmen aufbauen wolle. Beschäftigte müssten verstehen, wie sie mit KI-Werkzeugen arbeiten, welche Vorgaben bei Datenschutz und Compliance gelten und wie sich die Qualität der Ergebnisse bewerten lässt. Gerade diese kritische Einordnung werde wichtiger. „Diese Fähigkeit wird künftig für alle Mitarbeitenden wichtig sein“, sagte Rittersberger. Audi-CIO Frank Loydl verwies zudem darauf, dass die technologischen Möglichkeiten bereits vorhanden seien. Die größeren Hürden lägen vielmehr in Kultur, Prozessen und Mindset.

Audi-CIO Frank Loydl spricht auf dem automotiveIT Kongress 2026

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Nach Einschätzung von PwC dürfte deshalb die Weiterqualifizierung bestehender Beschäftigter an Bedeutung gewinnen. Gleichzeitig müssen Organisationsstrukturen stärker auf kürzere Entwicklungszyklen und iterative Softwareprozesse ausgerichtet werden. Gerade für etablierte Unternehmen ist das eine zusätzliche Herausforderung. Bestehende Entwicklungsmodelle sind häufig auf langfristige Produktzyklen ausgelegt, während digitale Anwendungen kontinuierlich weiterentwickelt werden. Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse müssen sich dieser Entwicklung anpassen.

Personalbedarf verändert sich durch KI

Parallel zum Kompetenzaufbau verändert künstliche Intelligenz die Personalplanung. Einen Hinweis darauf liefert eine Bitkom-Befragung unter deutschen Tech-Startups. 27 Prozent der befragten Unternehmen verzichteten innerhalb der vergangenen zwölf Monate aufgrund von KI auf geplante Neueinstellungen. Sieben Prozent bauten Stellen ab. Bei 16 Prozent führte der Einsatz der Technologie dagegen zu zusätzlichen Einstellungen. Die Ergebnisse zeigen damit keine einheitliche Entwicklung. In einigen Bereichen können Automatisierung und Produktivitätsgewinne den Bedarf an zusätzlichem Personal verringern. An anderer Stelle entstehen neue Aufgaben und Kompetenzprofile. Auch der Blick nach vorn fällt gemischt aus. 28 Prozent der befragten Startups rechnen damit, wegen KI auf Neueinstellungen zu verzichten. Gleichzeitig erwarten 19 Prozent zusätzlichen Personalbedarf infolge des Technologieeinsatzes. Einen Abbau bestehender Stellen erwarten zwei Prozent.

Die Zahlen beziehen sich auf Tech-Startups und lassen sich nicht unmittelbar auf etablierte Automobilunternehmen übertragen. Sie zeigen jedoch, dass künstliche Intelligenz Personalentscheidungen bereits heute beeinflusst. In größeren Organisationen dürfte dieser Wandel schrittweiser verlaufen, weil Tätigkeitsprofile stärker differenziert sind und technologische Veränderungen häufig über längere Zeiträume umgesetzt werden. Für die Autoindustrie dürfte daher weniger die reine Zahl der Beschäftigten entscheidend sein als die Veränderung einzelner Aufgaben. KI kann Routinetätigkeiten übernehmen oder Mitarbeiter bei der Analyse großer Datenmengen unterstützen. Gleichzeitig entstehen Aufgaben rund um Datenmanagement, Qualitätssicherung, Systemintegration und Governance.

Transformation entscheidet über den KI-Erfolg

Dadurch verändert sich der Kompetenzbedarf auch innerhalb bestehender Rollen. Beschäftigte in Entwicklung, Produktion oder Verwaltung müssen nicht zwangsläufig zu KI-Spezialisten werden. Ein grundlegendes Verständnis der eingesetzten Systeme dürfte jedoch für viele Funktionen wichtiger werden. Damit steigt der Druck, Qualifizierung frühzeitig mit der Einführung neuer Technologien zu verbinden. Wird Weiterbildung erst nach der Implementierung berücksichtigt, können fehlende Fähigkeiten die Nutzung neuer Systeme begrenzen. Der organisatorische Teil der KI-Transformation gewinnt deshalb an Gewicht.

Wie Audi den KI-Turbo in den Fachbereichen zünden will

Audi stellt künstliche Intelligenz mittlerweile ins Zentrum des unternehmerischen Handelns. Dabei kommt dem Citizen Development eine Schlüsselrolle zu, damit nicht nur die IT, sondern Fachleute aller Bereiche an der KI-Transformation mitwirken und noch mehr Momentum entsteht.

Daniela Hoffmann

Wie stark der erfolgreiche KI-Einsatz von organisatorischen Voraussetzungen abhängt, zeigt auch Forvia. Im Interview mit automotiveIT erläuterte CDIO Raphaël Viard, dass der Zulieferer KI-Projekte nach einer festen Methodik bewertet. Ein Vorhaben starte erst dann, wenn Zielsetzung und konkrete Probleme beschrieben seien und ein belastbarer Business Case vorliege. Dabei werde bereits vor der Umsetzung geprüft, welche Folgen ein Use Case für Change-Management, Deployment, Wartung, Einsparungen und die Arbeit der Nutzer habe. Größere Projekte würden zudem vom Executive Committee begleitet. „Bei den meisten Use Cases ist nicht die Technologie das Problem, sondern die Transformation“, sagte Viard. Deshalb müssten sich die Geschäftsbereiche früh damit beschäftigen, welche Veränderungen ein KI-Projekt für ihre Prozesse und Arbeitsweisen mit sich bringe.

Qualifizierung wird Teil der Technologiestrategie

Neben interner Weiterbildung spielen Kooperationen eine wichtige Rolle. Unter den von PwC als besonders zukunftsfähig eingestuften Unternehmen setzen 75 Prozent gezielt auf Partnerschaften. Bei den übrigen Befragten sind es 56 Prozent. Externe Anbieter können dabei helfen, fehlendes Fachwissen kurzfristig zu ergänzen. Das gilt insbesondere für spezialisierte Bereiche wie KI-Entwicklung, Softwarearchitekturen oder Datenplattformen. Gleichzeitig stellt sich für Hersteller und Zulieferer die Frage, welche Fähigkeiten langfristig im eigenen Unternehmen verbleiben sollen. Je stärker Anwendungen zentrale Produkte, Entwicklungsprozesse oder geschäftskritische Daten betreffen, desto wichtiger wird der Aufbau eigener Kompetenz. Unternehmen müssen daher abwägen, welche Leistungen sie extern beziehen und welche Fähigkeiten strategisch intern entwickelt werden.

Damit rücken Technologie- und Personalstrategie enger zusammen. Investitionen in KI können ihren Nutzen nur entfalten, wenn geeignete Daten, Softwarearchitekturen und qualifizierte Beschäftigte vorhanden sind. Gleichzeitig müssen Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse mit den kürzeren Zyklen digitaler Produkte Schritt halten. Für Unternehmen bedeutet das, technologische Investitionen stärker mit organisatorischen Fragen zu verbinden. Wer neue KI-Anwendungen einführt, muss zugleich klären, wer sie entwickelt, betreibt und kontrolliert. Auch Datenschutz, Informationssicherheit und der Umgang mit fehlerhaften Ergebnissen gewinnen an Bedeutung.

Der wachsende deutsche KI-Markt zeigt, dass die Investitionsdynamik weiter zunimmt. Zugleich machen die Studien zur Automobilindustrie und zum Personalbedarf deutlich, dass die Transformation nicht allein über Budgets gesteuert werden kann. Für die Branche wird deshalb entscheidend, wie gut technologische Investitionen, Kompetenzaufbau und Organisationsentwicklung miteinander verzahnt werden. Der Umgang mit künstlicher Intelligenz entwickelt sich damit zunehmend von einer reinen Technologiefrage zu einer langfristigen Aufgabe für Strukturen, Rollen und Fähigkeiten.

Was die Zukunft kostet

Die großen Auto-Player investieren erhebliche Summen ins Re- und Upskilling ihrer Leute. Mit zunehmender KI-Nutzung verändern sich Karrierepfade, die passende Weiterbildung wird noch entscheidender. Vor allem für Mittelständler eine Herausforderung.