„IT wird im gesamten Unternehmen als Erfolgsfaktor verstanden“

Herr Decker, Sie kennen die BMW Group aus vielen Perspektiven und sind nun seit gut einem Jahr CIO. Was hat Sie in der neuen Rolle trotzdem überrascht?

Beeindruckt hat mich, wie selbstverständlich IT im gesamten Unternehmen als entscheidender Erfolgsfaktor verstanden wird. In meinen Gesprächen mit den Business-Partnern ging es sehr schnell um die Frage: Was können wir gemeinsam als Nächstes gestalten? Dass IT so breit als Mitgestalter verstanden wird, hatte ich in dieser Form nicht erwartet. Überrascht hat mich auch die Entwicklung der IT selbst. Ich war zehn Jahre im Ausland und dadurch etwas weiter weg von der zentralen IT-Organisation. In dieser Zeit ist ihre Fähigkeit, verlässlich zu liefern, auf ein ganz anderes Niveau gekommen. Was wir versprechen, halten wir. Das sind für mich die beiden entscheidenden Punkte: die Erwartung an die IT als Mitgestalter und eine Organisation, die zugleich in der Lage ist, ihre Zusagen einzulösen.

Wenn diese Basis stimmt, rückt Ihre eigene Agenda umso stärker in den Vordergrund. Was führen Sie bewusst fort – und wo wollen Sie als CIO eine eigene Note setzen?

Bei Plattformen, Cloudifizierung und dem grundsätzlichen Verständnis davon, wie IT funktionieren muss, waren wir in den vergangenen Jahren auf dem richtigen Weg. Wir haben über lange Zeit in Datenstrategien und Plattformen investiert und damit eine Basis geschaffen, auf der wir heute aufbauen können. Diesen Kurs müssen wir fortsetzen und an einigen Stellen sogar beschleunigen. Der zweite Punkt ist der Wertbeitrag der IT. Wenn Business und IT gemeinsam Zukunft gestalten, dürfen wir nicht bei einzelnen Anforderungen stehen bleiben. Unsere Aufgabe ist es, Wertbeiträge so zu gestalten, dass sie sich multiplizieren und nicht nur addieren. Der dritte Punkt ergibt sich aus KI: Teamgrößen und Arbeitsteilung werden sich verändern, ebenso die Art, wie wir Software entwickeln und Businessprozesse weiterentwickeln. Deshalb betrachte ich IT-Strategie heute etwas weniger aus einer rein technologischen Perspektive und stärker unter der Frage: Wie erzeugen wir tatsächlich Wirkung?

Sie waren zuvor zehn Jahre in China. Dort wird Digitalisierung im Alltag vielfach anders gelebt als in Europa. Was davon wollen Sie in die BMW-IT mitnehmen?

IT ist in China im Alltag viel unmittelbarer erlebbar. Das Smartphone ist ständig präsent – von digitalen Zahlungen über die Social-Kanäle bis zur Lieferung nach Hause. Entsprechend gehen Menschen auch im Business offener, experimentierfreudiger und pragmatischer mit digitalen Lösungen um. Vieles entsteht schneller, weil die Hemmschwelle gegenüber Neuem geringer ist. Für mich ist „Speed over Perfection“ dort zu einem wichtigen Prinzip geworden – allerdings ohne Abstriche bei der Sicherheit. Es geht darum, pragmatisch zu starten und eine Lösung anschließend weiterzuentwickeln. So gehen wir heute auch bei KI-Use-Cases vor. Wir konzentrieren uns auf Themen, bei denen wir einen deutlichen Faktor zwischen Ergebnis und Aufwand erwarten. Wenn der Nutzen vielversprechend ist, muss die erste technologische Lösung nicht perfekt sein. Selbst wenn wir sie später noch einmal neu bauen, kann es weiterhin ein lohnenswerter Case sein. Große Nutzenbeiträge schnell zu realisieren – das ist etwas, das man von China lernen kann.

Dieser pragmatische Umgang mit Technologie hat zwangsläufig Folgen für die Organisation. Sie sprechen von einem neuen Operating Model. Was daran geht über die nächste Evolutionsstufe der Group IT hinaus?

Der eigentlich revolutionäre Punkt ist, dass es nicht nur um das Operating Model der Group IT geht, sondern letztlich um eines für das gesamte Unternehmen. Durch KI wird das Zusammenwachsen von IT und Businessprozessen eine ganz andere Dimension erreichen. Ich behaupte, dass im Wissensbereich in fünf Jahren nahezu jeder Arbeitsplatz anders aussehen wird als heute. Damit meine ich nicht die Infrastruktur, sondern Rolle und Aufgabe: Was tun wir, wie tun wir es und wie spielen die verfügbaren Werkzeuge mit der eigenen Rolle zusammen? Dadurch verändert sich auch die Art, wie wir miteinander arbeiten. Klar funktional ausgerichtete Strukturen werden in vielen Fällen durch stärker prozessorientierte Formen der Zusammenarbeit ergänzt oder ersetzt. Technologische Veränderung und neue Arbeitsweisen bedingen sich gegenseitig. Deshalb können wir Zusammenarbeit neu denken – und wir müssen es auch.

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In unseren Gesprächen mit CIOs sehen wir eine Bewegung weg von der reinen Applikationslogik, hin zu End-to-End-Prozessen und Wertströmen. Sie gehen noch einen Schritt weiter. Reicht Prozessorientierung allein nicht aus?

Genau. Prozessorientierung verfolgen wir bereits seit vielen Jahren, denn unsere IT ist entlang der großen Kundenprozesse organisiert. Der nächste Schritt ist jedoch, den Fokus stärker auf Entscheidungen zu richten. Die zentrale Frage lautet: Wie stellen wir sicher, dass bei jeder Entscheidung automatisch alle relevanten Informationen verfügbar sind? Heute entsteht Transparenz oft erst an definierten Bewertungs- und Synchronisationspunkten. Künftig müssen die Auswirkungen einer Entscheidung idealerweise unmittelbar sichtbar werden. Dafür brauchen wir durchgängige Prozesse und ein Verständnis ihrer Zusammenhänge. Zur Prozessorientierung kommen deshalb die Dimensionen Wertstrom und Entscheidung hinzu.

Sie verfolgen die Vision einer Agentic Enterprise. Müssen Daten und Architekturen erst sauber aufgeräumt sein, bevor KI-Agenten funktionieren – oder können gerade die Agenten helfen, bestehende Brüche zu überbrücken?

Darauf gibt es keine einfache Antwort. Grundsätzlich gilt: Ein aufgeräumter, durchgängiger Prozess lässt sich einfacher mit KI abbilden, gerade mit Blick auf die Datendurchgängigkeit. Gleichzeitig kann KI bestimmte Brüche überbrücken. Das hat allerdings einen Preis: Präzisionsverlust. Denn damit entsteht zusätzliche Unsicherheit im Modell, die nicht aus dem eigentlichen Sachverhalt stammt, sondern aus der unzureichenden Abbildung des Prozesses.

Und dennoch kann dieses Vorgehen sinnvoll sein?

In manchen Umfeldern ist eine schnelle, grobe Prädiktion wertvoller als eine sehr präzise, aber langsame Antwort. Dann kann KI solche Brüche auffangen. In Bereichen, in denen Präzision entscheidend ist, funktioniert das nicht. Die entscheidende Frage lautet deshalb immer: Was will ich mit meiner KI erreichen? Bei einem unserer Use Cases haben wir beide Seiten erlebt. An einigen Stellen wurden Daten und Prozessbeschreibungen deutlich aufgeräumt, andere Brüche konnten wir in der verfügbaren Zeit nicht beseitigen. Dort haben wir entschieden, dass die Qualität dennoch ausreicht. In anderen Bereichen müssen die Hausaufgaben vollständig erledigt werden.

BMW hat bereits viel in KI-Plattformen, Governance und Strukturen investiert, die Vision steht also. Wo liegen jetzt noch Hürden auf dem Weg zur Agentic Enterprise?

Ich sehe drei zentrale Herausforderungen: Knowledge, Governance und Skalierung. Bei strukturierten Daten sind wir mit unserem Cloud Data Hub bereits vergleichsweise weit. Bei unstrukturierten Daten müssen wir semantische Informationen noch stärker ergänzen und zugleich das Erfahrungswissen im Unternehmen für KI nutzbar machen. Die zweite Herausforderung ist die enorme Entwicklungsgeschwindigkeit von KI. Neue Möglichkeiten bringen fortlaufend neue, noch ungelöste Fragen mit sich, während Governance naturgemäß etwas hinterherläuft. Das betrifft beispielsweise das Identitätsmanagement für Agenten. Der dritte Punkt ist die Skalierung. Für die Orchestrierung von Agenten gibt es bereits Lösungen, mit denen wir auch große Use Cases umsetzen können. Für eine unternehmensweite Skalierung sind die erforderlichen Tools und Managementsysteme aber noch nicht vollständig ausgeprägt.

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Mit der Skalierung rückt zwangsläufig die Cloud in den Mittelpunkt. BMW verfolgt eine Multi-Cloud-Strategie, um Vendor-Lock-ins zu begrenzen und Resilienz zu erhöhen. Ist das bereits technologische Souveränität oder verteilen Sie Abhängigkeiten damit nur intelligenter?

Vendor-Lock-in ist kein neues Phänomen, nur die Anbieter ändern sich. Mit unserer Multi-Cloud-Strategie versuchen wir, Austauschfähigkeit und damit Handlungsspielräume zu erhalten. Gleichzeitig ist klar: Einen großen Applikationscluster von einem Cloud-Anbieter zu einem anderen zu verlagern, bedeutet erheblichen Aufwand. Die Wechselfähigkeit bleibt also begrenzt. Entscheidend ist deshalb, grundsätzliche Beweglichkeit und verschiedene Handlungsoptionen zu erhalten. Die Geopolitik macht das deutlich komplexer. Regionale Cluster entwickeln zunehmend unterschiedliche Tech-Stacks. Das ist eine andere Welt als diejenige, für die unsere Strategien ursprünglich geplant wurden. Umso wichtiger ist die Frage, an welchen Stellen wir Entkopplungspunkte in unseren Plattformen schaffen können. Ein einfaches Beispiel: Wir haben ein generelles Gateway, an das wir LLM-Modelle anbinden. Welches Modell darunterliegt, ist zunächst zweitrangig; das Gateway bleibt gleich. So können wir in unterschiedlichen Rechtsräumen unterschiedliche Modelle einsetzen.

Kann man denn möglichst überall cloud-agnostisch unterwegs sein?

Nein, das lässt sich nicht flächendeckend umsetzen. In bestimmten Umfeldern entscheiden wir uns bewusst für cloud-agnostische Lösungen, insgesamt müssen wir aber mit den jeweiligen Realitäten umgehen. Derzeit erleben wir eher ein weiteres Auseinanderdriften als eine Rückkehr zu globaleren Strukturen. Deshalb ist geopolitische Resilienz für uns ein wesentliches Ziel. Dazu gehört an einigen Stellen bewusst auch der Aufbau von Parallelstrukturen, auf die wir unter anderen Bedingungen lieber verzichten würden.

Damit wird Resilienz selbst zu einem Architekturprinzip. Wie übersetzen Sie diesen Anspruch in die Praxis?

Ich sehe drei Ebenen. Die erste ist Cybersecurity. Sie ist heute als Architekturmerkmal nicht mehr wegzudenken. Security ist nicht nur organisatorisch in die Teams integriert. Über das Tooling stellen wir sicher, dass sie bereits während der Code-Erzeugung berücksichtigt wird. Die zweite Ebene ist Resilienz im engeren Sinne: Wie können wir einzelne Elemente unseres Netzwerks oder Applikationssystems unabhängig betreiben, wenn an anderer Stelle ein Stillstand entsteht? Hinzu kommen Austauschfähigkeit und Redundanz. Das sind Architekturprinzipien oberhalb der einzelnen Applikation, etwa für einen Applikationsverbund, ein Werk oder einen Markt. Die dritte Ebene reicht bis ins Business. Dort geht es um die Frage, wie weit wir unser Geschäft mit eingeschränkter IT fortführen können. Wir verfolgen dazu das Konzept einer „Minimum Viable Company“: Was brauchen wir im Kern, damit das Unternehmen weiter funktioniert? Das ist vielerorts keine primäre IT-Anforderung, sondern betrifft ganz wesentlich die Businessprozesse. Sie müssen so gestaltet sein, dass ein Notlauf möglich bleibt.

Ein sehr konkreter Test für das Zusammenspiel von Business und IT ist der Direktvertrieb. Dort musste BMW Prozesse, Plattformen und Märkte gleichzeitig zusammenbringen. Was hat das Projekt über das neue Operating Model gezeigt?

Zunächst einmal ist das kein reines IT-Projekt, sondern mindestens ebenso sehr ein Businessprojekt, weil wir nahezu jeden Prozess berühren. Die zentrale Herausforderung besteht darin, europaweit gemeinsame Standards zu schaffen und gleichzeitig die Anforderungen der einzelnen Märkte zu berücksichtigen. Vieles lässt sich standardisieren, manches erfordert weiterhin lokale Anpassungen. MINI ist mittlerweile in ganz Europa live. Das zeigt, dass Standardisierung und Plattformisierung auch in dieser Größenordnung funktionieren – nicht immer schmerzfrei, das räume ich gerne ein. Die eigentliche Erkenntnis geht jedoch darüber hinaus: Wenn Prozesse, Plattformen und Geschäftslogik auf einer gemeinsamen Basis zusammenkommen, wird IT zum integralen Bestandteil des Geschäftsmodells. Genau darin sehe ich eine zentrale Aufgabe der IT: nicht nur bestehende Abläufe zu unterstützen, sondern die Grundlage für die Weiterentwicklung unseres Unternehmens zu schaffen.

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MINI ist also live und beweist, dass es geht. Wie steht es um die Kernmarke?

Mit dem BMW-Rollout kommt eine weitere Komplexitätsstufe hinzu. Das Geschäft ist größer, zudem ist das Verhältnis zwischen Direktkunden- und Businesskundengeschäft bei BMW ein anderes als bei MINI. Gleichzeitig sind aus dem Betrieb des bestehenden Systems viele neue Anforderungen entstanden. Besonders spannend finde ich, dass IT und Business die Herausforderungen heute gemeinsam bearbeiten. Im Mittelpunkt stehen dabei weniger traditionelle Bereichsgrenzen als vielmehr die Frage, wie wir globale Standards mit den Anforderungen einzelner Märkte verbinden.

Damit schließt sich der Kreis zu unserem Ausgangspunkt: IT soll nicht nur effizienter werden und Kosten senken, sondern Wert für das Geschäft schaffen. Woran wollen Sie sich als CIO am Ende messen lassen?

Es beginnt dennoch mit Effizienz. Deshalb starten wir mit klassischen IT-Kennzahlen: Kosten, operative Leistungs- und Betriebsfähigkeit. Der fundamentalste Wert der IT besteht zunächst darin, einen stabilen Betrieb sicherzustellen, damit das Unternehmen sein Geschäft machen kann. Das ist Level eins. Level zwei ist die Frage, welchen zusätzlichen Wert wir mit unseren Lösungen gemeinsam mit dem Business schaffen. Wir wollen unsere Ressourcen gezielt auf Projekte konzentrieren, die nachweisbar einen Effekt erzielen. Hinzu kommt ein drittes Element: „Perception is reality“. Neben dem tatsächlichen Wertbeitrag ist auch entscheidend, ob im Unternehmen wahrgenommen wird, dass IT Teil der Lösung und Teil der Veränderung ist – und in vielen Fällen sogar deren Treiber.

Zur Person

Franz Decker ist CIO und Senior Vice President Group IT der BMW Group. In dieser Rolle verantwortet er die globale IT-Strategie des Unternehmens und treibt die digitale Transformation sowie technologische Innovationen für den Automobilkonzern voran. Seit über 25 Jahren ist er in verschiedenen Führungspositionen bei der BMW Group tätig – unter anderem in den Bereichen Produktionsstrategie, Fertigungstechnologie, Logistik und Digitalisierung. Vor seiner aktuellen Funktion war er Präsident und CEO von BMW Brilliance Automotive in China und leitete das größte Joint Venture des Unternehmens. Franz Decker promovierte im Fach Produktionsingenieurwesen und studierte Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technischen Universität München.