KI wird bei Mercedes-Benz zum Motor der Wertschöpfung

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Wenn ein Autobauer künstliche Intelligenz nicht mehr nur als Technologiethema behandelt, sondern als Ordnungsprinzip für Prozesse, Produkte und Entscheidungswege versteht, verändert das die Stoßrichtung der gesamten Organisation. Genau diesen Anspruch formuliert Mercedes-Benz nun deutlich offensiver. Aus einzelnen KI-Initiativen soll ein „AI First“-Ansatz werden, der tief in die Arbeitsweise des Unternehmens hineinreicht und von der Entwicklung über die Produktion bis in administrative Bereiche wirken soll. KI wäre damit nicht länger nur ein Werkzeug für ausgewählte Anwendungsfälle, sondern ein Element, das Abläufe, Prioritäten und Formen der Zusammenarbeit im Unternehmen strukturell beeinflussen könnte.

Damit würde sich auch die Erzählung gegenüber dem bisherigen Kurs verschieben. Bislang stand bei Mercedes-Benz vor allem die Frage im Vordergrund, wie sich KI-Anwendungen zwischen IT und Fachbereichen skalierbar aufsetzen lassen. Künftig gehe es stärker darum, künstliche Intelligenz bereits in frühen Konzeptionsphasen mitzudenken, Geschäftsprozesse datenbasiert neu zu gestalten und zusätzliche Automatisierung systematisch in die Organisation zu bringen. CIO Katrin Lehmann beschreibt diesen Kurs als Ausdruck eines grundlegenden Selbstverständnisses. „Seit 140 Jahren steht Mercedes-Benz für Pioniergeist und Innovation. Jetzt übersetzen wir diesen Anspruch in ein ,AI First‘-Mindset. Wir verankern KI tief in unseren Prozessen, Produkten und in unserer Kultur, damit sie ihr volles Potenzial end-to-end entfalten kann“, erklärt sie.

Wie Gen AI unsere Arbeit verändert

Dass KI jetzt menschliche Sprache „versteht“, verändert die Prozesse in Unternehmen. In Zukunft hat jeder Mensch einen KI-Assistenten an seiner Seite, Führungskräfte müssen das Zusammenspiel zwischen menschlichen und digitalen Mitarbeitenden koordinieren.

Vom Toolset zur Steuerungslogik

Der entscheidende Unterschied liegt dabei weniger in einzelnen Anwendungen als in der Art, wie das Unternehmen das Thema organisatorisch fasst. KI erscheint nicht mehr nur als zusätzliches Digitalisierungsinstrument, sondern zunehmend als Leitprinzip, an dem sich Prioritäten, Investitionen und die Auswahl konkreter Anwendungsfälle ausrichten sollen. Damit rückt die Frage in den Vordergrund, wo künstliche Intelligenz entlang der Wertschöpfung tatsächlich Wirksamkeit entfalten kann und unter welchen Voraussetzungen sich aus einzelnen Lösungen ein belastbares Betriebsmodell entwickeln lässt. Gerade für einen Hersteller wie Mercedes-Benz ist das ein relevanter Punkt. Denn im industriellen Umfeld entscheidet sich der Nutzen von KI nicht an öffentlichkeitswirksamen Demos, sondern daran, ob sich Verfahren in komplexe Entwicklungs-, Produktions- und Steuerungsprozesse integrieren lassen. Technologische Machbarkeit allein reicht nicht aus. Anwendungen müssen auf belastbaren Daten beruhen, in bestehende Abläufe passen und einen erkennbaren Beitrag zu Effizienz, Qualität oder Geschwindigkeit leisten.

Genau an dieser Stelle setzt der neue Anspruch an. Mercedes-Benz will künstliche Intelligenz nicht erst dort einsetzen, wo Prozesse bereits stehen und einzelne Arbeitsschritte optimiert werden können. Vielmehr soll KI früher ansetzen und bereits in der Konzeption, in der Strukturierung von Abläufen und in der operativen Steuerung mitgedacht werden. Das würde den Charakter der Technologie verändern. Aus punktueller Unterstützung könnte schrittweise ein Instrument werden, das die Ausgestaltung von Arbeit und Wertschöpfung mitprägt. Darin liegt auch der strategische Kern des „AI First“-Ansatzes. Er zielt nicht allein auf Produktivitätsgewinne im engeren Sinn, sondern auf eine umfassendere Neuordnung von Entscheidungs- und Arbeitsprozessen. Dass Mercedes-Benz dabei nicht nur auf zentrale Steuerung setzt, sondern das Thema zugleich in die Breite der Organisation tragen will, ist folgerichtig. Denn künstliche Intelligenz lässt sich in einem Unternehmen dieser Größe nur dann skalieren, wenn Priorisierung, technologische Standards und operative Anschlussfähigkeit zusammenkommen.

„Mit einer übergeordneten KI-Unternehmensstrategie und einem KI-Nordstern je Ressort schaffen wir ein gemeinsames Zielbild, das Orientierung liefert und die richtigen Prioritäten hervorhebt. So können wir aus der Vielzahl an Use Cases gezielt jene identifizieren, die den größten Mehrwert entlang der Wertschöpfungskette schaffen. Gleichzeitig setzen wir auf die Expertise unserer Teams und fördern ihre eigenen Impulse – Innovation entsteht bei uns bewusst aus beiden Richtungen.

Daniel Eitler, Chief Artificial Intelligence & Data Officer Mercedes-Benz Group AG

„Ich will KI als Transformationsturbo voll ausschöpfen“

Im Interview spricht er über seine strategischen Prioritäten, die Bedeutung von KI als unternehmensweite Kraft und den kulturellen Wandel in der Organisation. Sein Ziel: KI raus aus der Pilotphase – rein in die Fläche.

Zwischen Skalierungsanspruch und industrieller Realität

Für die Praxis bedeutet das allerdings auch, dass das Unternehmen stärker auswählen muss. Nicht jeder Use Case, der technisch möglich ist, eignet sich automatisch für den breiten Einsatz. Entscheidend dürfte vielmehr sein, ob sich ein Anwendungsfall reproduzierbar in die Organisation überführen lässt. Im industriellen Kontext spielen dabei vor allem Datenqualität, Systemlandschaften, Prozessreife und regulatorische Anforderungen eine zentrale Rolle. Gerade in Entwicklung und Produktion zeigt sich, ob künstliche Intelligenz nur zusätzliche Komplexität erzeugt oder bestehende Abläufe robuster und effizienter macht. Mercedes-Benz beschreibt dafür einen Kriterienrahmen, der technische Umsetzbarkeit, digitale Infrastruktur, Geschäftswert, Skalierbarkeit sowie Datenverfügbarkeit und Datenqualität umfasst. Das unterstreicht, dass der Konzern KI nicht als lose Sammlung nebeneinanderstehender Einzelprojekte organisiert, sondern stärker entlang konkreter Wertschöpfungsbeiträge strukturieren will.

Enablement wird zum Produktionsfaktor

Parallel rückt der Autobauer den Kompetenzaufbau der Mitarbeitenden stärker in den Mittelpunkt. Denn die breitere Verankerung künstlicher Intelligenz hängt nicht nur von Modellen, Infrastruktur und Datenqualität ab, sondern auch davon, wie sicher Beschäftigte die neuen Werkzeuge im Arbeitsalltag nutzen können. Mercedes verweist in diesem Zusammenhang darauf, die tägliche KI-Nutzungsrate in der Belegschaft im vergangenen Jahr bereits verdoppelt zu haben. Daran soll nun angeknüpft werden.

Um KI stärker im Arbeitsalltag zu verankern, setzt Mercedes bereits auf einen breiter angelegten Enablement-Ansatz. Dazu gehören unter anderem GenAI-Lernreisen, Peer-to-Peer-Learning-Formate, eine aktive AI Community sowie die konzernweite „AI Week“, die im vergangenen Sommer mit mehr als 80 digitalen Lernangeboten stattfand. Damit verschiebt sich die Rolle der Mitarbeitenden. Sie treten nicht mehr nur als Anwender einzelner Werkzeuge auf, sondern werden zu einem entscheidenden Faktor dafür, ob sich KI in der Breite der Organisation verankern lässt. Akzeptanz, Lernfähigkeit und ein sicherer Umgang mit den Systemen werden damit zu Voraussetzungen für die weitere Skalierung.

Ist KI ein Fluch oder Segen für die Cybersecurity?

Während KI Potenziale zur Risikoerkennung bietet, erhöht sie auch das Spektrum an Cyberbedrohungen. Wir erklären, warum das Connected Car so anfällig für digitale Angriffe ist und ob KI eher zur Chance oder zum Risiko für die Cybersicherheit wird.

Agentic AI als nächste Stufe

Hinzu kommt, dass Mercedes-Benz den Blick bereits auf die nächste Entwicklungsphase richtet. Während generative KI in vielen Unternehmen bislang vor allem als Assistenztechnologie verstanden wird, geht es nun zunehmend um Systeme, die innerhalb definierter Grenzen eigenständiger agieren können. Genau darin liegt die Entwicklungsperspektive von Agentic AI. Der Schritt von der Unterstützung einzelner Tätigkeiten hin zur teilweisen Übernahme standardisierter Abläufe hätte für industrielle Unternehmen erhebliche Bedeutung. Er berührt nicht nur Effizienzfragen, sondern ebenso Verantwortlichkeiten, Kontrollmechanismen und Governance.

Mercedes-Benz ordnet diesen Entwicklungsschritt daher nicht ausschließlich technologisch ein. Je stärker KI in Entscheidungen und Prozessschritte eingebunden wird, desto größer wird die Bedeutung klarer Regeln, definierter Zuständigkeiten und technischer Leitplanken. Im Unternehmen wird dieser Rahmen mit einem „Responsibility by Design“-Ansatz beschrieben. Parallel prüft der Konzern Kooperationen mit Anbietern im Bereich Agentic AI und KI-gestützter Entwicklungsumgebungen. Besonders sogenannte Developer Agents werden dabei als Werkzeuge betrachtet, die repetitive Aufgaben übernehmen und Entwicklungsabläufe beschleunigen könnten.

Wertschöpfung im Fokus

Auch für Produktion und operative Abläufe leitet Mercedes-Benz daraus einen breiteren Anspruch ab. Ziel ist es, KI-Lösungen so zu gestalten, dass sie sich intuitiv nutzen lassen und über Automatisierung, Wissensmanagement und Datenanalyse zu mehr Effizienz und Qualität beitragen. Genannt werden in diesem Zusammenhang bestehende Initiativen rund um das digitale Produktionsökosystem MO360, darunter die MO360 LLM Suite, das Factory Chatbot Ecosystem sowie KI-gestützte Anwendungen in der Fertigung.

Unterm Strich beschreibt der „AI First“-Ansatz bei Mercedes-Benz damit mehr als die nächste Entwicklungsstufe eines Digitalprogramms. Künstliche Intelligenz soll stärker dort verankert werden, wo industrielle Wertschöpfung entsteht. Damit rückt weniger die Einführung einzelner Tools in den Vordergrund als die Frage, welche Funktion KI künftig in Entwicklung, Produktion und operativer Entscheidungsfindung übernehmen kann.

Wie weit sich dieser Anspruch im Unternehmensalltag einlösen lässt, wird sich erst im weiteren Verlauf zeigen. Bereits jetzt zeichnet sich jedoch ab, dass Mercedes-Benz künstliche Intelligenz breiter und systematischer in seine Strukturen einbinden will als bisher. KI soll damit nicht nur punktuell Effizienzpotenziale erschließen, sondern schrittweise zu einem festen Bestandteil betrieblicher Prozesse werden. Genau darin liegt die weiterreichende Bedeutung des nun offensiver formulierten „AI First“-Ansatzes.

Vom Copilot zum Kollegen

KI entwickelt sich vom Assistenzsystem zum aktiven Mitspieler. Autonome Agenten übernehmen Aufgaben, steuern Prozesse und treffen Entscheidungen. Damit verändert Agentic AI nicht nur die Arbeit, sondern die Organisation der Automobilindustrie selbst.

Chris Löwer