Automobil- und Industrieproduktion im KI-Vergleich: Altlasten, Ambitionen und Kompetenzlücken
(ots) - Die neue BearingPoint KI-Studie zeigt: Kein anderer Sektor investiert so strategisch in KI und kämpft zugleich so stark mit Altlasten und Widerständen.
Die Management- und Technologieberatung BearingPoint hat zentrale Branchenerkenntnisse aus ihrer aktuellen Agentic AI Studie veröffentlicht. Im Fokus stehen die Automobil- und Industrieproduktion, deren KI-Strategien, Herausforderungen und Prioritäten im direkten Vergleich zu anderen Industrien analysiert wurden. Die Ergebnisse zeigen: Unternehmen aus der Automobil- und Industrieproduktion unterscheiden sich in mehreren Bereichen signifikant vom branchenübergreifenden Durchschnitt, sowohl in ihrer Herangehensweise als auch in den strukturellen Hürden.
Automobil- und Industrieproduktion: KI-Wille trifft auf Systemstarre
Die Studie belegt, dass die Automobil- und die Industrieproduktion deutlich häufiger als andere Branchen mit veralteten IT-Systemen und Produktionsprozessen kämpfen. 60 Prozent der von BearingPoint befragten Führungskräfte aus der Automobil- und Industrieproduktion sehen die Integration mit Legacy-Systemen als größte Hürde - im Vergleich zu nur 29 Prozent in anderen Branchen.
"Die Automobil- und Industrieproduktion steht an einem technologischen Scheideweg. Der Wille zur KI-Innovation ist da, doch die strukturellen Altlasten sind gravierender als in jeder anderen Branche", kommentiert Manuel Schuler, globaler Leiter Automotive und Industrial Manufacturing bei BearingPoint.
Kulturelle Widerstände: Der Mensch als Hemmschuh
Auch auf kultureller Ebene zeigt die Automobil- und Industrieproduktion ein abweichendes Profil: Organisationaler Widerstand gegen Veränderungen wird von 51 Prozent der Unternehmen aus der Automobil- und Industrieproduktion genannt - gegenüber nur 20 Prozent in anderen Branchen. Führungskräfte in der Automobil- und Industrieproduktion berichten signifikant häufiger von tief verwurzelten Routinen und Hierarchien. DieVeränderungsbereitschaft ist im Vergleich zu anderen Branchen spürbar geringer.
Überkapazitäten und Fachkräftemangel: die doppelte Herausforderung
Die Studie zeigt, dass die Automobil- und Industrieproduktion im Vergleich zu anderen Branchen deutlich höhere KI-induzierte Überkapazitäten erwartet, sowohl heute als auch bis 2028. Bereits heute werden Überkapazitäten reduziert, doch häufig trifft es die falschen Fachkräfte. Das verschärft die ohnehin großen Kompetenzlücken im Umgang mit KI. Bis 2028 erwarten die befragten Führungskräfte in der Automobil- und Industrieproduktion einen signifikant höheren Personalüberhang als ihre Pendants in anderen Branchen. Gleichzeitig werden aber auch die KI-bezogenen Kompetenzlücken sowohl heute als auch in der Zukunftsprognose als deutlich ausgeprägter eingeschätzt als im branchenübergreifenden Durchschnitt. Die Geschwindigkeit der KI-Adoption übersteigt die Fähigkeit zur Umschulung und Umverteilung.
Resilienz statt Risiko: Ein vorsichtiger Innovationspfad
Im Gegensatz zu anderen Branchen verfolgt die Automobil- und Industrieproduktion mit 67 Prozent im Vergleich zu 37 Prozent in anderen Branchenüberdurchschnittlich häufig einen KI-Ansatz, der auf Balance und Widerstandsfähigkeit setzt. Dieser KI-Ansatz spiegelt sich auch in den geplanten Maßnahmen wider, mit denen die Branche den Unsicherheiten im Bereich KI entgegnet. Zur Sicherung der strategischen Handlungsfähigkeit investiert die Automobil- und Industrieproduktion überdurchschnittlich stark in zukunftssichere Roadmaps unter Berücksichtigung von Szenarien und in Maßnahmen zur Förderung der Resilienz und Anpassungsfähigkeit. Gleichzeitig investieren Unternehmen der Automobil- und Industrieproduktion deutlich weniger in klassische Umschulungsprogramme als andere Branchen: Nur 27 Prozent setzen auf Reskilling, gegenüber 46 Prozent in anderen Branchen. Der Fokus liegt demnach weniger auf punktueller Qualifizierung, sondern auf dem Aufbau von Resilienz, sowohl strukturell als auch auf Ebene der Mitarbeitenden. Die Personalentwicklung in Unternehmen der Automobil- und Industrieproduktion konzentriert sich weniger auf fachliche Skills, sondern darauf, die Mitarbeitenden zu befähigen, mit KI-induzierten Unsicherheiten und Veränderungen umzugehen. Gerade in dieser Branche, wo die Auswirkungen von KI besonders komplex sind und oft unklar bleibt, welche Kompetenzen künftig gebraucht werden, ist diese Anpassungsfähigkeit der größte Hebel für langfristige Stabilität und Zukunftsfähigkeit.
Handlungsempfehlungen
Die Transformation erfordert jedoch eine Balance zwischen Veränderungsdruck und organisationaler Belastbarkeit. Unternehmen müssen ausreichend Dynamik entfalten, um die technologische Transformation konsequent voranzutreiben, dürfen ihre Strukturen und Mitarbeitenden dabei aber nicht überfordern. Erfolgreiche Transformation bedeutet daher, Veränderung in einem Tempo zu gestalten, das ehrgeizig, aber tragfähig ist.
"Wer KI in der Automobil- und Industrieproduktion wirklich voranbringen will, muss zunächst Altlasten abbauen, die Organisation in Bewegung bringen und die Mitarbeitenden befähigen. Ohne diese Grundlagen bleibt jede Strategie Theorie. Gleichzeitig braucht es einen ausgewogenen, resilienten Ansatz, um Unsicherheiten zu steuern und Schritt für Schritt Stabilität in der Transformation aufzubauen. Abwarten ist keine Option - nur entschlossenes Handeln schafft die Basis, KI langfristig wirksam und verantwortungsvoll einzusetzen", resümiert Manuel Schuler.
Die Handlungsempfehlungen finden Sie auf unserer Website. EineÜbersicht der zentralen Ergebnisse steht hier zum Download bereit: https://ots.de/PLFnBg
Das vollständige Studiendokument"Resilient by Design - How Agentic AI is Reinventing Organizations"ist unter diesem Link verfügbar: https://ots.de/SdLC67
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