Ein neues Betriebssystem für die IT

Die Automobilindustrie kann Software entwickeln, KI-Anwendungen erproben und Produktionsprozesse zunehmend vernetzen. Doch um daraus industrielle Wertschöpfung zu machen, muss sie eine Hürde überwinden, die sich nicht mit zusätzlicher Technologie beseitigen lässt: ihre eigene Organisation. Gewachsene Strukturen, Legacy-Systeme und knappe Ressourcen treffen auf immer kürzere Entwicklungszyklen, steigende Cyberrisiken und erheblichen Kostendruck.

Wie groß die Diskrepanz zwischen technologischen Möglichkeiten und organisatorischer Realität inzwischen geworden ist, verdeutlichte eine Deep-Dive-Session auf dem automotiveIT Kongress 2026. Ausgangspunkt war eine Studie von Bechtle Greenfield und Fortinet, die auf Gesprächen mit CIOs und Entscheidern aus der Automobilindustrie basiert. Uwe Burk, Bereichsvorstand PLM bei Bechtle, identifizierte darin eine zentrale Herausforderung: Die wachsende Lücke zwischen dem technisch Machbaren und dem organisatorisch Umsetzbaren werde zum strategischen Problem. Gefordert sei deshalb nicht allein das IT-Management, sondern die gesamte Unternehmensführung.

Software passt nicht in alte Strukturen

Besonders deutlich zeigt sich dieser Konflikt beim Software-defined Vehicle. Über Jahrzehnte hat die Automobilindustrie ihre Organisationen auf die Entwicklung komplexer Hardwareprodukte mit langen Entwicklungszyklen ausgerichtet. Software folgt einer anderen Logik: Sie wird kontinuierlich weiterentwickelt, aktualisiert und über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus betrieben.

Für Anja Hendel, unabhängige Technologieberaterin und Aufsichtsrätin, liegt der entscheidende Schritt deshalb darin, „aufzuhören, Software wie ein Bauteil zu behandeln“. Die funktionalen Strukturen der Hersteller hätten über Jahrzehnte Hardwareexzellenz ermöglicht. Für softwaregetriebene Wertschöpfung seien jedoch andere Formen der Zusammenarbeit notwendig.

Dass diese Erkenntnis keineswegs neu ist, räumte auch MAN-CIO Andre Wehner ein. Über die notwendigen Veränderungen werde seit Jahren gesprochen, „aber die Übersetzung ist nicht erfolgt“. Solange Unternehmen überwiegend in funktionalen Silos arbeiteten, werde es schwer, durchgängige Prozesse und Verantwortlichkeiten zu etablieren. Die technologische Transformation verlangt damit auch eine Neuordnung der Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen.

Warum KI-Piloten nicht skalieren

Wie schnell diese organisatorischen Grenzen zum Hindernis werden, zeigt der Einsatz künstlicher Intelligenz. Vielversprechende Proofs of Concept (PoC) lassen sich vergleichsweise einfach aufsetzen. Schwieriger wird es, wenn daraus produktive Anwendungen für zahlreiche Standorte und Werke entstehen sollen.

Christian Eigler, ehemaliger IT-Chef von Continental, beschrieb den typischen PoC als „eine Laborumgebung, die mit der Wirklichkeit dann vielleicht nur wenig zu tun hat“. Fragen nach Finanzierung, Cybersecurity oder Mitbestimmung würden häufig erst gestellt, wenn die technische Lösung bereits entwickelt sei. Was im Pilotprojekt funktioniere, müsse deshalb noch lange nicht im industriellen Maßstab einsetzbar sein.

Hendel sieht das Problem ebenfalls weniger auf der Technologieseite. Proofs of Concept prüften zwar die Funktionsfähigkeit einer Anwendung, nicht aber die Organisation, in der diese später eingesetzt werden soll. Hinzu kommen unterschiedliche Interessen und unklare Datenverantwortlichkeiten. Wenn etwa eine KI-Anwendung in der Produktion auf Daten aus dem Einkauf angewiesen ist, wird die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen zum Erfolgsfaktor. Für die IT verschiebt sich damit die Aufgabe: Nicht allein leistungsfähige Anwendungen sind gefragt, sondern Strukturen, die deren unternehmensweiten Einsatz überhaupt ermöglichen.

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Sicherheit als Voraussetzung für Tempo

Auch Cybersecurity muss in diesem Zusammenspiel neu gedacht werden. Mit dem Software-defined Vehicle und zunehmend vernetzten Produktionsumgebungen wächst die Angriffsfläche. Christian Vogt, Vice President EMEA North bei Fortinet, verwies darauf, dass Sicherheit inzwischen über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus hinweg berücksichtigt werden müsse – von der Entwicklung bis zum Aftersales.

Dass Sicherheit und Innovationsgeschwindigkeit keine Gegensätze sein müssen, verdeutlichte die ehemalige Porsche-Managerin Hendel mit einer Analogie aus dem Motorsport: „Die Bremse macht das Auto schnell.“ Wer kontrolliert bremsen könne, könne länger beschleunigen. Übertragen auf die IT bedeutet das: Integrierte Sicherheitsmechanismen können Unternehmen überhaupt erst in die Lage versetzen, Innovationen schneller umzusetzen.

MAN-CIO Wehner betonte dabei die Bedeutung schneller Angriffserkennung und Reaktionsfähigkeit. Es gehe nicht mehr allein darum, Eindringlinge fernzuhalten, sondern Angriffe im eigenen Netzwerk frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Matthias Kruger, IT-Security-Manager bei Varta, verwies zudem auf die unterschiedlichen Ressourcen innerhalb industrieller Lieferketten. Technische Standards seien ein wichtiges Fundament, könnten das Zusammenspiel von Prozessen, Technologie und Menschen aber nicht ersetzen.

Die schwierige Kunst des Weglassens

Wie also sieht ein Operating Model aus, das diesen Anforderungen gerecht wird? Neben der Integration von IT, OT und Engineering sowie einer belastbaren Datenbasis rückte auf der Bühne vor allem eine Frage in den Mittelpunkt: die Priorisierung. „Wenn alles Priorität hat, hat nichts Priorität“, brachte es Eigler auf den Punkt. In großen Organisationen konkurrierten Hunderte Projekte um dieselben Ressourcen. Gerade unter dem aktuellen Kostendruck werde es deshalb notwendig, laufende Initiativen kritisch zu hinterfragen und gegebenenfalls zu beenden.

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Wehner ergänzte, dass die Branche selten Schwierigkeiten gehabt habe, neue Themen anzugehen. Schwerer falle es ihr, bestehende Aufgaben und Vorgehensweisen aufzugeben. Zugleich eröffne KI die Chance, Prozesse grundlegend anders zu gestalten. Dafür brauche es allerdings ein klares Zielbild und Mitarbeitende, die den Wandel verstehen und mittragen. Auch beim Einsatz von KI-Agenten warnte Hendel vor überzogenen Erwartungen. Große Industrieorganisationen benötigten vor allem stabile Prozesse. Statt autonomer Agentenschwärme könnten klassische Automatisierung und gezielt eingesetzte KI-Agenten häufig der sinnvollere Weg sein.

Einen allgemeingültigen Bauplan für die Automotive-IT der Zukunft gibt es nach Einschätzung der Studieninitiatoren nicht. Die Richtung zeichnete sich in der Diskussion dennoch ab: durchgängige Verantwortlichkeiten statt isolierter Zuständigkeiten, integrierte Sicherheit statt nachgelagerter Kontrollen und klare Geschäftsziele statt immer neuer Technologieprojekte.

Für CIOs bedeutet das eine Ausweitung ihres Gestaltungsauftrags. Sie müssen nicht nur die technische Grundlage der Transformation schaffen, sondern zunehmend auch die organisatorischen Voraussetzungen dafür. Ob die Automobilindustrie wieder vor die Welle kommt, dürfte deshalb weniger davon abhängen, wie schnell sie neue Technologien einführt, als davon, wie konsequent sie ihre gewachsenen Strukturen verändert.