McKinsey-Studie

Künstliche Intelligenz revolutioniert Autosektor - Seite 2

US-Amerikaner und nur 30% der Deutschen. Eine weitere interessante
Unterscheidung: Weltweit vertrauen jüngere Konsumenten unter 30 der
Technologie eher (59%) als ältere über 50 (28%) - und städtische
Autofahrer wiederum mehr (62%) als die im ländlichen Raum (28%).
McKinsey-Experte Kässer: "Kunden erwarten vom verstärkten Einsatz der
künstlichen Intelligenz im Auto ein Plus an Komfort. Mit diesem
Argument können die Hersteller punkten und sich von anderen
differenzieren."

Die klassischen Hersteller sind bei diesem Wettlauf in einer guten
Ausgangsposition. Sie profitieren von ihrer starken Reputation: 57%
der Konsumenten weltweit (53% in Deutschland) trauen ihnen am ehesten
die Führungsrolle im Entwickeln neuer AI-Anwendungen zu. Im
Vergleich: 28% (in Deutschland 36%) setzen auf neuere Autohersteller
und 15% (in Deutschland 11%) auf ursprünglich branchenfremde
Technologieanbieter. Weltweit würden auch 73% der Fahrer einem
vollautonomen Auto aus dem Hause eines klassischen Herstellers mehr
trauen als den Angeboten junger oder branchenfremder Unternehmen.

Damit die Anbieter die neuen Chancen, die sich durch AI bieten,
bestmöglich nutzen, sollten sie sich McKinsey zufolge auf fünf
Aufgaben konzentrieren.

- Schwerpunkte setzen: "Die Entwicklungskraft des Unternehmens auf
die für Kunden entscheidenden Anwendungsfelder fokussieren,
nicht in zu vielen Projekten verzetteln", rät Andreas Cornet,
Seniorpartner in München und Leiter der deutschen
Automobilberatung bei McKinsey. Vor allem die gefragten
Applikationen, in denen der Hersteller eine gute
Wettbewerbsposition erreichen kann, werden zur Ertragslage
beisteuern.

- Daten nutzen: Die Analyse von Daten liefert nur dann den
maximalen Nutzen, wenn möglichst alle relevanten Datenpunkte
systematisch erfasst werden. Nur so lassen sich lernende
Algorithmen entwickeln.

- Standards definieren: Eine branchenweite Entwicklung von
Standards in Absprache mit den staatlichen Regulatoren ist eine
Erfolgsvoraussetzung, um das volle Potenzial zu erreichen.

- Partnerschaften eingehen: "Lernende Systeme für Fahrzeuge sind
eine so komplexe Aufgabe, dass ein Anbieter das kaum alleine
bewältigen kann. Zusammen mit Technologiepartnern, Zulieferern
und Kunden sollte ein Hersteller zu einem wirtschaftlichen
Ökosystem gehören, das Ressourcen und Talente poolt, um
schneller zum Ziel zu kommen", so Andreas Tschiesner, Leiter der
europäischen Automobilberatung bei McKinsey.

- Geschäftsmodelle entwickeln: An der Nahtstelle zwischen
klassischem Fahrzeugbau und KI-basierten Anwendungen entstehen
neue Geschäftsmodelle. Hersteller sollten überprüfen, in welchen
Bereichen sie sich engagieren wollen und diese Entscheidung
immer wieder anpassen. Matthias Kässer: "Das Thema verändert
sich so rasant, dass sich neue Geschäftsmodelle am besten
frühzeitig Schritt für Schritt entwickeln lassen."

An KI-Anwendungen für Autos arbeiten nach McKinsey-Analyse
weltweit mehr als 500 Unternehmen. Seit 2010 wurden 51,1 Mrd.
US-Dollar in die Forschung investiert. Das Tempo erhöht sich: Seit
2014 hat sich das Volumen der Investments gegenüber den vier Jahren
davor vervierfacht.

Über McKinsey

McKinsey & Company ist die in Deutschland und weltweit führende
Unternehmens-beratung für das Topmanagement. Zu den Klienten zählen
27 der 30 DAX-Konzerne. In Deutschland und Österreich ist McKinsey
mit Büros an den Standorten Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main,
Hamburg, Köln, München, Stuttgart und Wien aktiv, weltweit mit über
120 Büros in mehr als 60 Ländern.

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