automotiveIT Kongress 2026: Die Highlights im Live-Ticker
Wie CIOs die Automotive-IT gestalten
Wie bringen Audi, BMW und Mercedes-Benz KI in die Breite? Welche IT-Strukturen braucht die Automobilindustrie dafür? In Ingolstadt diskutieren CIOs und IT-Verantwortliche über Strategien und Praxisbeispiele. Unser Live-Ticker zeigt die wichtigsten Aussagen.
Der automotiveIT Kongress 2026 im Live-Ticker: Die wichtigsten Aussagen von Audi, BMW, Mercedes-Benz und Co. zu KI, Cloud und IT-Strategien.
Markus Brönner
Welche Rolle spielt IT für die Wettbewerbsfähigkeit der Automobilindustrie? Wie lässt sich KI unternehmensweit skalieren? Und welche technologischen und organisatorischen Veränderungen sind dafür notwendig? Diese Fragen stehen am 14. Oktober beim automotiveIT Kongress 2026 im Maritim Hotel Ingolstadt im Mittelpunkt. CIOs und IT-Verantwortliche von Automobilherstellern, Zulieferern und Technologieunternehmen diskutieren über Strategien, Herausforderungen und konkrete Transformationsprojekte.
Den Auftakt macht Audi-CIO Frank Loydl im Gespräch mit automotiveIT-Chefredakteur Pascal Nagel. AnschlSießend erläutert Daniel Eitler von Mercedes-Benz den Weg zum AI-First-Unternehmen, während BMW-CIO Franz Decker zeigt, wie der Konzern KI über einzelne Anwendungen hinaus skaliert. Weitere Themen sind die digitale Produktion, Software-defined Vehicles, intelligente Lieferketten und die Rolle der IT beim Spin-off von Aumovio. Unser Live-Ticker begleitet den Kongresstag mit den wichtigsten Aussagen aus Vorträgen und Diskussionen.
Eindrücke vom automotiveIT Kongress 2026
Wie wird IT zum Wettbewerbsfaktor?
Zum Auftakt des automotiveIT Kongresses rücken Pascal Nagel und Yannick Tiedemann die veränderte Rolle der CIOs in den Mittelpunkt. Entscheidend sei zunehmend, welchen konkreten Beitrag die IT zum Erfolg des gesamten Unternehmens leistet. Bei künstlicher Intelligenz gehe es darum, den Schritt von einzelnen Use Cases in den breiten Unternehmenseinsatz zu schaffen. Damit gewinnen Fragen der IT-Architektur, Governance und Cybersicherheit an Bedeutung. Gleichzeitig sollen Plattformen, Standards und wiederverwendbare Lösungen die Komplexität reduzieren, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen. Wie Automobilhersteller diese Herausforderungen angehen, zeigen anschließend unter anderem Audi, Mercedes-Benz und BMW.
Audi-CIO Frank Loydl über den Umbau der Konzern-IT
Audi richtet seine IT grundlegend neu aus und orientiert sich dabei zunehmend an Wertströmen statt an klassischen Abteilungsstrukturen. Im Gespräch mit Pascal Nagel erklärt CIO Frank Loydl, dass die bisherige IT-Landschaft stark von organisatorischen Silos, Medienbrüchen und doppelten Anwendungen geprägt sei. „Du kommst aber trotzdem nicht aus dem System raus“, gibt Loydl mit Blick auf frühere Transformationsansätze zu bedenken. Mit dem neuen Target Operating Model sollen deshalb Verantwortlichkeiten und IT-Budgets entlang der Wertströme organisiert werden. In bereichsübergreifenden Wertstromwerkstätten untersucht Audi bestehende Prozesse, Anwendungen und Datenstrukturen, um Doppelarbeit und unnötige Systeme aufzudecken. Wie aufwendig das ist, zeigt das Beispiel Produktionsvolumen: Die ursprünglich auf zwei Wochen angesetzte Dokumentation dauerte deutlich länger – „Wir haben sechs Monate gebraucht“, berichtet Loydl. Künftig sollen Datenprodukte und Plattformen stärker in den Mittelpunkt rücken, während klassische Anwendungen langfristig an Bedeutung verlieren. Ein schneller Rückbau bestehender Legacy-Systeme sei allerdings unrealistisch: „Das Ding ist so gigantisch komplex, so stark vernetzt“, betont der CIO. Um die Zusammenhänge besser zu verstehen, verknüpft Audi im sogenannten Cube-Modell Prozesse, Daten und Anwendungen. Auch beim Einsatz von KI-Agenten setzt Loydl auf klare Governance-Leitplanken, will den Fachbereichen aber möglichst große Freiheiten lassen. Zum Abschluss wird es persönlich: Nach acht Jahren als Audi-CIO geht Frank Loydl zum Jahresende in den Ruhestand. Bis ein Nachfolger gefunden ist, will er Audi weiterhin beratend zur Seite stehen. Mehr dazu bei automotiveIT.
Daniel Eitler von Mercedes-Benz: Von KI-Breitensport und Olympiasiegern
Wie wird aus einzelnen KI-Anwendungen ein AI-First-Unternehmen? Daniel Eitler, Vice President AI, Data & Cyber Security bei Mercedes-Benz, erläutert die KI-Strategie des Konzerns. „Das ist keine Technologiestrategie“, betont Eitler und verweist auf die Verankerung in der Unternehmensstrategie. Zur Veranschaulichung nutzt er eine Analogie aus dem Schwimmsport: Führungskräfte sollen Vorbilder sein wie Franziska van Almsick, die bereits mit 14 Jahren olympische Medaillen gewann. Die technologische Infrastruktur bildet das Schwimmbecken, während Beschäftigte als „Breitensportler“ KI nutzen, als „Leistungssportler“ eigene Agenten entwickeln und als „Olympioniken“ ganze Prozesse verändern.
65 Prozent der Beschäftigten nutzen Microsoft Copilot inzwischen täglich, vor einem Jahr waren es zehn Prozent. KI hilft bei Meetings, E-Mails und über einen Lernagenten bei der Weiterbildung. Mit Copilot Studio entwickeln Mitarbeiter eigene Agenten, unternehmensweite Lösungen kommen etwa in der Softwareentwicklung zum Einsatz. Von mehr als 2.000 KI-Use-Case-Ideen werden laut Eitler rund 20 Prozent produktiv genutzt.
Die technische Grundlage bildet ein zentraler „Modellgarten“ mit 45 KI-Modellen verschiedener Anbieter, die über eine einheitliche API zugänglich sind. Gleichzeitig hat Mercedes-Benz die Zahl seiner Datenplattformen von 180 auf 50 reduziert. Rund 2.000 KI-Champions unterstützen ihre Kollegen, während die 400 wichtigsten Führungskräfte ein verpflichtendes zweitägiges Trainingsprogramm absolvieren.
Zum Abschluss nennt Eitler fünf Lessons Learned:
KI ist ein Führungsthema: Führungskräfte müssen die Technologie verstehen, selbst nutzen und den Wandel aktiv vorantreiben.
Geschäftsprozesse neu denken: Bestehende Abläufe müssen hinterfragt und ganze Prozessketten gegebenenfalls neu gestaltet werden.
„Scale schlägt Piloten“: Erfolgreiche KI-Anwendungen müssen über einzelne Werke und Märkte hinaus skaliert werden.
Kultur ist wichtiger als Tools: Entscheidend ist, dass Beschäftigte KI tatsächlich annehmen und im Arbeitsalltag nutzen.
Der Mensch entscheidet: KI verändert Arbeitsweisen und Zusammenarbeit. Die Transformation betrifft deshalb das gesamte Unternehmen.