Vom Copilot zum Kollegen

Bisher galt KI als bloßes Werkzeug: als Copilot, der unterstützt, analysiert oder Vorschläge macht. Doch diese Phase neigt sich dem Ende zu. „KI-Agenten sind kein neues IT-Tool. Sie verhalten sich zunehmend wie digitale Kollegen“, sagt Christian Kellermann, Professor am Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz, DFKI Labor Berlin. Der Übergang vom unterstützenden System zum autonomen „Digital Worker“ markiert für die Autoindustrie eine tiefgreifende Veränderung: Nicht nur für einzelne Tätigkeiten, sondern für das gesamte Organisationsmodell.

Vom Shopfloor bis in die Chefetage

Tatsächlich lässt sich beobachten, dass Agentic AI zunehmend entlang der gesamten Wertschöpfungskette zum Einsatz kommt. Für Marie-Fleur Revel, Managing Director Insights & Data bei Capgemini in Deutschland, liegen die zentralen Einsatzfelder und Benefits in der Verbesserung operativer Abläufe, in Maßnahmen zum Umsatzwachstum und in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. „Bereits heute erhöhen KI-Agenten die Kosteneffizienz – etwa in IT, Supply Chain oder Qualitätssicherung“, sagt sie. Im Bereich der Softwareentwicklung bestehe die Aufgabe der Entwickler zunehmend darin, das Zielbild vorzugeben: „Die KI entwickelt dann Systeme, die diesem Ziel entsprechen und die sich selbst fortlaufend weiterentwickeln.“

Doch der eigentliche Wandel geht tiefer. Revel sieht „den größten Hebel in autonomen KI-Agenten, die End-to-End-Prozesse über Abteilungsgrenzen hinweg orchestrieren“. Während Prozesse bislang an organisatorischen Schnittstellen endeten, werden Agenten künftig in der Lage sein, Zusammenhänge übergreifend zu verstehen, zu steuern und eigenständig umzusetzen – von der Entwicklung über die Produktion bis in Sales und After Sales. „Sie werden zur neuen Benutzerschnittstelle über bestehenden ERP, CRM oder PLM Systemen und verändern grundlegend, wie Fahrzeuge und sogar Produktionslinien entstehen“, erklärt Revel, „Daher wird KI künftig nicht nur in einzelnen Teilbereichen der Automobilindustrie eingesetzt werden, sondern über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg.“

Neue Rollen entstehen

In einzelnen Bereichen arbeiten Agenten bereits heute autonom. So werden Leasing- und Restwertberechnungen automatisiert durchgeführt: Fahrzeuge werden digital erfasst, Zustände bewertet und Marktpreise einbezogen. Belastbare Bewertungen entstehen ohne menschliches Eingreifen. „Ebenfalls etabliert ist der Einsatz im Qualitätsmanagement, wo Agenten in Sekunden hunderte Defekt-Meldungen oder große Logfiles analysieren, Muster erkennen und Ursachen identifizieren – Aufgaben, die für Menschen zeitlich und kapazitativ kaum leistbar wären“, berichtet Revel.

In den kommenden Jahren dürfte sich dieser Autonomiegrad weiter erhöhen, insbesondere im Engineering. KI-Agenten werden parametrisierte CAD-Modelle eigenständig entwickeln und optimieren. Der Mensch definiert Zielgrößen und Rahmenbedingungen, während die Agenten Varianten berechnen und vergleichen. „Innerhalb eines Agentennetzwerks können Agenten bereits heute vollautonom agieren und Aufgaben selbstständig ausführen“, unterstreicht Kevin Eversmann, Leiter des Geschäftsbereichs Data & AI bei Accenture in Deutschland, „Bei wichtigen Entscheidungen wird im Enterprise-Umfeld jedoch weiterhin der Mensch die finale Entscheidung treffen.“

Mit dieser Entwicklung verschiebt sich die Rolle der Beschäftigten. „Sobald KI Entscheidungen vorbereitet oder auslöst, verschiebt sich die menschliche Rolle vom Ausführer zum Steuernden“, so Kellermann, „Agenten funktionieren hervorragend, solange nichts Unvorhergesehenes passiert. In der Krise braucht es weiterhin menschliches Urteilsvermögen.“ Die Zukunft sei daher keine Vollautomatisierung, sondern eine neue Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI. Führungskräfte steuern künftig hybride Teams aus Menschen und Agenten. Mitarbeitende wiederum bewegen sich, wie Revel sagt, „weg von Detailarbeit hin zu strategischer Steuerung und fachlicher Bewertung“.

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Gefragt sind KI-Dirigenten

Diese neue Zusammenarbeit bringt neue Rollen hervor. Mitarbeitende müssen zunehmend in der Lage sein, Agenten zu steuern, zu begrenzen und über Ziele zu führen. Führung verschiebt sich damit von Aufgabenverteilung hin zu Ziel-, Risiko- und Eskalationsmanagement. Revel beobachtet, dass sich in der Praxis neue Funktionen herausbilden: etwa AI Governance als Querschnittsdisziplin oder AI Agent Orchestrators, die gewissermaßen als „CTO der digitalen Workforce“ agieren.

Auch Kellermann sieht neue Schlüsselrollen entstehen. Unternehmen bräuchten künftig „mehrere KI-Dirigenten“, die technisches Verständnis mit Prozesswissen verbinden und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine orchestrieren. Parallel gewännen Data Stewards an Bedeutung: „Denn Datenqualität wird zentral für neue Produktionsinfrastrukturen“, sagt der Wissenschaftler.

Für OEMs bedeutet all das einen tiefgreifenden Umbau ihrer Workforce-Strategien. Klassische Kompetenzen bleiben wichtig, doch ohne daten- und KI-getriebene Arbeitsweisen verlieren Unternehmen an Geschwindigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. „Unternehmen müssen Teams künftig stärker wie Softwareprojekte organisieren: agil, interdisziplinär und temporär“, sagt Kellermann. Revel betont, dass die Transformation vor allem kulturell und organisatorisch gedacht werden muss. Strategisch führe kein Weg an hybriden Mensch-Agent-Modellen vorbei.

Wie müssen OEMs Workforce-Strategien umbauen?

„Sie müssen neue Trainings und Trainingsmethoden etablieren, alte Fähigkeiten abbauen und Beschäftigte umschulen, um neue Kompetenzen aufzubauen“, sagt Philipp Kupferschmidt, Leiter des Geschäftsbereichs Mobilität bei Accenture in Deutschland, „Die Gewichtung zwischen IT und Fachbereichen wird sich dabei zunehmend zugunsten der Fachbereiche verschieben.“

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Alle Berufsfelder müssten sich stärker mit Services oder Plattformen auseinandersetzen: „Dabei wird allerdings immer weniger tiefes IT-technisches Verständnis notwendig sein – ein Wandel, der sich mit der Einführung von Smartphones und ihren Apps vergleichen lässt.“ Zudem würden sich die Arbeitsweisen dahingehend verändern, dass Mitarbeitende sich stärker auf Aufgaben konzentrieren können, die nicht oder nur schwer von Automatisierungen übernommen werden können, wie etwa die zwischenmenschliche Kundenbetreuung. „OEMs sollten den Einsatz entsprechender Technologien unbedingt auch als Chance verstehen, dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken“, appelliert Kupferschmidt.

Der zentrale Punkt bleibt jedoch: Technologie allein schafft keinen Wettbewerbsvorteil. „Agentic AI ist in erster Linie ein Organisationsprojekt“, betont Kellermann. Entscheidend sei, Mensch und KI systematisch zusammenzubringen. Die Workforce der Zukunft besteht daher nicht nur aus Menschen, sondern aus Teams, in denen auch Software mitarbeitet.