Generative KI in der Automobilindustrie

Eine aktuelle McKinsey-Befragung von Führungskräften aus der Automobil- und Fertigungsindustrie ergab, dass mehr als 40 % der Befragten bis zu fast 6 Millionen USD in die Forschung und Entwicklung von generativer KI investieren. Mehr als 10 % der Befragten investieren mehr als 23 Millionen US-Dollar.¹

KI-Technologien unterstützen eine Reihe von Technologien in der Automobilbranche, darunter vorausschauende Analyse und Funktionen für autonomes Fahren. Diese Seite konzentriert sich speziell auf generative KI und ihren wachsenden Einfluss auf Fahrzeugdesign, Technik und Customer Experience.

Auf einer breiteren Ebene bezieht sich generative KI auf KI-Systeme, die auf der Grundlage von Mustern, die sie aus großen Datensätzen gelernt haben, originelle Inhalte – wie Texte, Bilder, Videos oder Software – erstellen können. 

Generative KI basiert auf fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens (ML), insbesondere Deep Learning, das die Erkennung und Verarbeitung von Informationen durch das menschliche Gehirn nachahmt. Viele generative Systeme stützen sich auf große Sprachmodelle (LLMs) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es ihnen ermöglichen, Prompts zu verstehen und Text zu generieren, der der menschlichen Kommunikation ähnelt.

Generative KI-Modelle lernen vorherzusagen, welche Inhalte als nächstes kommen sollten. Zu den Bereichen, in denen generative KI derzeit am meisten zum Einsatz kommt, gehören Produktentwicklung, Kundenbindung, betriebliche Effizienz und Technologiemodernisierung.²

Im Automobilsektor verändert die generative KI die Art und Weise, wie Fahrzeuge konzipiert und gebaut werden. Designer können grobe Skizzen oder technische Einschränkungen in KI-Tools eingeben, die ausgefeilte Visualisierungen erstellen, aerodynamische Formen vorschlagen oder strukturelle Verbesserungen vorschlagen – und das alles viel schneller als mit herkömmlichen Methoden. Diese KI-gestützten Ausgaben spiegeln die iterative Natur des modernen Fahrzeugdesigns wider. Viele Tools können außerdem Crashtests, Luftströmungen und Wetterbedingungen virtuell simulieren, wodurch der Bedarf an physischen Prototypen reduziert und die Entwicklung beschleunigt wird.

Hinter den Kulissen bringt die generative KI den Entwicklungs- und Fertigungsteams einen Nutzen. Zum Beispiel hilft sie dabei, die besten Materialien und Layouts zu identifizieren, um Festigkeit und Gewicht in Einklang zu bringen. Sie kann mithilfe von Computer Vision Qualitätsprobleme in der Produktionslinie erkennen und die Planung der Lieferkette verbessern, indem es Störungen vorhersagt und Bestände präziser verwaltet. Diese Anwendungen reduzieren Fehler und decken versteckte Schwachstellen in Produktionsprozessen auf.

75 % der Führungskräfte in der Automobilbranche sind der Meinung, dass die softwaredefinierte Erfahrung bis 2035 der Kern des Markenwerts sein wird.³ Generative KI in der Softwareentwicklung wird heute von Automobilherstellern eingesetzt, um Code zu schreiben, zu überprüfen und zu überarbeiten, insbesondere für eingebettete Systeme, die Sicherheitsfunktionen und Infotainment unterstützen.

Tools für generative KI nutzen Lernmodelle und Algorithmen, um die Entwicklung zu rationalisieren und Zeit bei Dokumentation, Prototyping und Compliance-Prüfungen zu sparen. Dennoch erfordert die Integration von KI in sicherheitskritischen Systemen neue Validierungsprozesse und eine fachkundige Aufsicht.

Generative KI verändert auch die Art und Weise, wie Automobilhersteller sowohl mit potenziellen als auch mit aktuellen Kunden interagieren. Für potenzielle Käufer kann KI personalisierte Inhalte entlang der gesamten Buyer Journey erstellen – von gezielten Anzeigen bis hin zu maßgeschneiderten Landing-Pages. Marken wie Mercedes-Benz und BMW erkunden diese Art von personalisierten Anwendungsfallen, um Marketing und Reichweite zu verbessern.

Im Fahrzeug verbessert die generative KI die Erfahrung selbst. Die Assistenten im Auto lernen von den Vorlieben des Fahrers und passen Routen, Klima und Unterhaltungsangebote automatisch an. So hat Mercedes-Benz beispielsweise ChatGPT im Rahmen eines Beta-Programms in mehr als 900.000 Fahrzeuge integriert und bietet so fortschrittlichere und personalisierte Sprachinteraktionen.⁴ Einige Systeme können sogar immersive visuelle oder akustische Erfahrungen erzeugen, die auf einzelne Passagiere zugeschnitten sind.

Außerhalb des Fahrzeugs verbessern KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten das Kundenerlebnis. Sie beantworten Fragen, empfehlen Finanzierungsmöglichkeiten und vereinbaren Servicetermine. Diese Tools optimieren die Interaktionen zwischen Websites, Apps und Händlersystemen.

Generative KI unterstützt auch vorausschauende Wartung, die Fahrzeugdaten in Echtzeit überwacht, um den Fahrer zu warnen, bevor ein Teil ausfällt, und so dazu beizutragen, Ausfallzeiten zu reduzieren und langfristiges Vertrauen aufzubauen.

Generative KI hat sich in der Automobilwelt von der Experimentier- zur Ausführungsphase entwickelt; sie rationalisiert Abläufe, neue Ideen freischaltet und ermöglicht schnellere und anpassungsfähigere Reaktionen. Da sich die Branche weiterentwickelt, spielt diese Technologie eine zentrale Rolle bei der Art und Weise, wie Fahrzeuge entworfen, entwickelt und ausgeliefert werden.

Generative KI ist für die Automobilbranche wichtig, weil sie grundlegend mit der Transformation der Branche in ein softwaregesteuertes, kundenorientiertes Ökosystem übereinstimmt.

Mit dem Übergang der Branchen von Maschinenbau zu digitalen und datengesteuerten Abläufen spielt generative KI eine wachsende Rolle. Sie wird zu einem strategischen Faktor, der Unternehmen hilft, schneller voranzukommen. Sie unterstützt auch eine stärkere Personalisierung und schaltet den Wert immer komplexerer Systeme frei. KI hilft bei der Bewältigung dieser Komplexität, indem sie alles von der Codegenerierung bis zur Simulation beschleunigt.

McKinsey fand beispielsweise heraus, dass die Integration von generativer KI in Entwicklungsumgebungen den Zeitaufwand für Codierungsaufgaben wie Schreiben, Übersetzen und Dokumentieren um bis zu 40 % reduzieren kann.¹ Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre digitalen Ambitionen effizient zu skalieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Geschwindigkeit, Kosten und Innovation zu verschaffen.

Generative KI hilft dabei, das Auto neu zu erfinden – nicht nur als Produkt, sondern als Service und Erfahrung. Elektrofahrzeuge, autonome Fahrzeuge und Konnektivität verändern die Bedeutung von Mobilität. Generative KI ermöglicht es Automobilherstellern, sich schnell anzupassen. Sie ermöglicht personalisierte Erlebnisse im Auto, schnellere Designzyklen und einen intelligenteren Kundensupport, der sich menschlich anfühlt – und das alles dank der rasanten Fortschritte in der KI-Technologie. Vor wenigen Jahren war diese Art der Echtzeitanpassung in großem Maßstab nahezu unmöglich.

In diesem Zusammenhang ist generative KI nicht nur ein Tool – sie ist ein Kraftmultiplikator. Sie hilft Altlast-Autoherstellern, mit flexiblen, technologieorientierten Herausforderern zu konkurrieren. Sie gibt Startups auch die Möglichkeit, mit weniger Kapital in den Automobilbereich einzusteigen. Da sich die Branche der Software zuwendet, wird generative KI unverzichtbar. Sie unterstützt die Wettbewerbsfähigkeit, trägt dazu bei, wachsende Kundenerwartungen zu erfüllen und ermöglicht die Entwicklung neuer Fahrzeuge und Geschäftsmodelle.

Führende Anbieter unterstützen diesen Wandel. Microsoft investiert beispielsweise stark in NLP- und LLM-Tools für die Automobilindustrie. AWS arbeitet mit BMW und Toyota zusammen, um Plattformen für vernetzte Autos und Sprachassistenten zu entwickeln. Und das Android Automotive-Betriebssystem von Alphabet enthält die Google Assistant-Integration für sprachgesteuertes Infotainment und Navigation.

Einige wichtige Anwendungsfälle generativer KI in der Automobilbranche umfassen:

• Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
• Kundensupport und Service
• Digitaler Zwilling und autonome Fahrsimulation
• Optimierung der Fertigung und Lieferkette
• Marketing und Lokalisierung
• Personalisierte Erfahrungen im Fahrzeug 
• Vorausschauende Wartung und Diagnose
• Softwareentwicklung
• Trainingsautomatisierung
• Fahrzeugdesign und Prototyping

Generative KI spielt eine neue Rolle bei der Verbesserung von ADAS, indem sie die Art und Weise, wie Fahrzeuge ihre Umgebung interpretieren, verbessert. Es wird erwartet, dass die Workloads für softwaredefinierte Fahrzeugtests und Simulationen in den nächsten drei Jahren um fast 40 % reduziert und damit die Effizienz der Entwicklung autonomer Systeme verbessert wird.⁵

Durch das Training mit großen Datensätzen kann die generative KI Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Verkehrszeichen in Echtzeit genau erkennen, erkennen und verfolgen. Sie ermöglicht auch eine semantische Segmentierung, die ADAS-Systemen hilft, Straßenelemente wie Fahrspuren, Bürgersteige und Schilder zu verstehen und zu unterscheiden. Diese Funktionen unterstützen Funktionen wie Kollisionswarnungen, Spurverlassenswarnungen und Notbremsungen, die das Fahren sicherer und berechenbarer machen.

So entwickelt BMW beispielsweise ein neues Fahrerassistenzsystem für seine Fahrzeuge der Neuen Klasse 2025, indem es Amazon Web Services (AWS) nutzt. Das System nutzt Cloud-basierte Tools, einschließlich generativer KI, um Sicherheit und Funktion zu verbessern.⁶

Generative KI macht Kundeninteraktionen mit Händlern und Servicezentren zugänglicher, personalisierter und effizienter. Anstatt in der Warteschleife zu warten oder sich durch Handbücher zu wühlen, können die Fahrer intelligente Echtzeitunterstützung von KI-gestützten Tools erhalten.

Bei Händlern und OEM-Servicezentren kümmern sich virtuelle Agenten mit KI-Unterstützung um Themen wie Fahrzeugempfehlungen, Finanzierungsfragen und Serviceplanung. Diese Assistenten verstehen natürliche Sprache, antworten sofort und passen ihren Tonfall und ihre Details an die Absicht des Kunden an. All dies verbessert die Kundenzufriedenheit und senkt die Supportkosten.

KI verwandelt außerdem herkömmliche Autohandbücher in interaktive, dialogorientierte Anleitungen. Fahrer können spezifische Fragen stellen und erhalten präzise, fahrzeugspezifische Antworten, ohne seitenweise Dokumentation durchsuchen zu müssen.

Bei der Pannenhilfe analysieren KI-fähige Agenten Fahrzeugdaten oder interpretieren die Beschreibung des Fahrers von einem Problem und helfen so, Probleme schnell und genau zu lokalisieren. Diese KI-Initiative beschleunigt die Problemlösung, reduziert unnötige Serviceanrufe und verbessert die Planung der Flottenwartung.

Daten aus Kundeninteraktionen helfen den Autoherstellern, häufige Fahrzeugprobleme zu verstehen und zukünftige Designs zu verbessern, während gleichzeitig das Vertrauen zwischen Marken und Fahrern vertieft wird.

Generative KI erstellt detaillierte digitale Zwillinge von Fahrzeugen, Produktionslinien oder Verkehrsumgebungen. Diese virtuellen Modelle können Tausende von virtuellen Kilometern an Straßentests durchführen, einschließlich Randszenarien wie plötzliche Fußgängerüberwege oder extremes Wetter. Dies ist wertvoll für das Training und die Validierung von Software für autonomes Fahren, da die Abhängigkeit von Tests in der realen Welt allein verringert wird.

In Produktionsumgebungen hilft generative KI dabei, den Bedarf in der Lieferkette vorherzusagen, potenzielle Störungen zu erkennen und den Bestand zu optimieren. Sie ermöglicht die Nachverfolgung und Verwaltung von Materialien in Echtzeit, um sicherzustellen, dass die richtigen Teile zur richtigen Zeit verfügbar sind, um Verzögerungen in der Produktion zu vermeiden.

Darüber hinaus verbessert sie die Qualitätskontrolle durch die Analyse von Bildern oder Sensordaten, um Defekte am Fließband zu erkennen. Diese Funktionen rationalisieren die Fertigung und reduzieren gleichzeitig Abfall und Kosten.

Automobilunternehmen nutzen generative KI, um zielgerichtete Inhalte in großem Maßstab zu produzieren, von personalisierten Videoanzeigen und Landing Pages bis hin zu lokalisierten Fahrzeugbroschüren. Sie unterstützt die Lokalisierung, indem es Materialien für verschiedene Regionen oder Demografien übersetzt und anpasst und Botschaften auf bestimmte Kundenprofile zuschneidet. Dies ermöglicht ein schnelleres und relevanteres Marketing auf den globalen Märkten.

Marken nutzen sie auch, um die Preisgestaltung basierend auf dem Kundenverhalten zu optimieren. Beispielsweise verwenden Toyota und Ford diese Tools, um Nachrichten für verschiedene Kundensegmente anzupassen.

Führungskräfte der Automobilbranche erwarten aufgrund der KI-Integration Produktivitätszuwächse im Kundensupport um 7 % und eine Verbesserung der gesamten Marketingbudgets und Metriken zur Kundengewinnung um 5 %.⁵

Generative KI-gestützte Chatbots und Sprachassistenten ermöglichen adaptive, menschenähnliche Interaktionen zwischen Fahrzeuginsassen und ihren Fahrzeugen. Diese Assistenten verstehen den Kontext und die Absicht, reagieren auf Sprachbefehle und interagieren mit dem Fahrer auf unterhaltsame Weise. Sie ermöglichen es dem Fahrer, sich auf die Straße zu konzentrieren, während er die Navigation aktiviert, Musik abspielt, Nachrichten sendet und andere Fahrzeugfunktionen mit seiner Stimme steuert.

Generative KI unterstützt auch dynamische Infotainment-Systeme, die Unterhaltung auf der Grundlage von Stimmung und Standort kuratieren. Gen KI-Tools sind in intelligente Funktionen integriert, die das Klima, die Beleuchtung und die Navigationspräferenzen anpassen. Diese Tools sind die nächste Schritte in Richtung Hyperpersonalisierung und „softwaredefinierte Mobilität“, die die Erfahrung verbessern und dafür sorgen soll, dass sich das Auto mehr wie ein digitaler Begleiter denn wie eine Maschine anfühlt.

Mithilfe von Telematik – einer Technologie, die GPS und On-Board-Diagnose zur Erfassung von Fahrzeugdaten nutzt – und Echtzeit-Sensordaten können generative KI-Modelle vorhersagen, wann ein Teil wahrscheinlich ausfällt, bevor Probleme auftreten. Dies hilft, Ausfallzeit zu reduzieren und die Lebensdauer des Fahrzeugs zu verlängern. Es hilft auch bei der Verwaltung von Fahrzeugflotten.

Diese Systeme generieren personalisierte Servicewarnungen, analysieren Fahrzeugdaten für eine bessere Entscheidungsfindung und können sogar den besten Zeitpunkt und Ort für Reparaturen empfehlen. Sie werden zunehmend in Over-The-Air (OTA)-Updatesysteme integriert. Beispielsweise nutzen Tesla-Fahrzeuge KI-gestützte Diagnosen, um frühzeitig Anzeichen von Batterie- oder Motorproblemen zu erkennen.

Generative KI automatisiert entscheidende Teile der Softwareentwicklung für Fahrzeuge, insbesondere eingebettete Systeme wie ADAS, Infotainment und Batteriemanagement. Sie kann Code schreiben, umgestalten und dokumentieren, Testfälle generieren und technische Anforderungen entwerfen.

Eine McKinsey-Umfrage zeigte eine 44-prozentige Verbesserung der Produktivität beim Einsatz von generativer KI mit Maßnahmen zur Software-Qualitätssicherung, wie z. B. der Erstellung und Automatisierung von Tests zur Steigerung der Effizienz und Code-Zuverlässigkeit.¹

Diese Fähigkeiten beschleunigen die Entwicklung erheblich, während sie die Workflows bei der Softwareentwicklung rationalisieren und die Workload der Ingenieure verringern. Die meisten Systeme müssen jedoch noch einer strengen Validierung unterzogen werden, um die Sicherheitsstandards zu erfüllen.

Autohersteller nutzen generative KI, um Schulungshandbücher, Service-Walkthroughs und technische Dokumentation für ihre Mitarbeiter zu erstellen. Diese Tools können komplexe Verfahren vereinfachen, Supportfragen aus der Praxis simulieren und Inhalte schnell lokalisieren. Dies hilft dem Personal im Außendienst, mit der Entwicklung von Technologien wie Elektrofahrzeugen (EVs) und vernetzten Autos Schritt zu halten.

Generative KI verändert das Fahrzeugdesign, indem sie Ingenieuren dabei hilft, Mehr zu erfahren und innovative Strukturen zu entwickeln. Durch die Eingabe von Einschränkungen wie Gewicht, Materialien und Sicherheitsanforderungen können die Teams optimierte Designs erstellen, die oft leichter, stärker oder kostengünstiger sind als die von Menschen erstellten Versionen. Dazu gehören die Optimierung der Topologie (Verbesserung des Materiallayouts und der Struktur innerhalb eines bestimmten geometrischen 3D-Designraums), Strategien zur Gewichtsreduzierung und 3D-gedruckte Komponenten. Diese Tools beschleunigen auch virtuelle Versuche und machen die Entwicklung von Prototypen schneller und kostengünstiger und unterstützen gleichzeitig die Nachhaltigkeit.

Einige Vorteile der generativen KI im Automobilbereich wurden bereits beschrieben, beispielsweise schnellere Designzyklen, effizientere Softwareentwicklung und personalisierte Erfahrungen im Fahrzeug. Diese Beispiele zeigen, wie generative KI Workflows beschleunigen, Kosten senken und die Customer Experience verbessern kann.

Darüber hinaus bietet generative KI mehrere umfassendere und neue Vorteile:

• Verbesserte Metriken und Leistungsverfolgung: KI-generierte Dashboards und Analysezusammenfassungen geben Stakeholdern in den Bereichen Technik, Vertrieb und Support einen schnelleren Einblick in KPIs. Diese Erkenntnisse tragen zu einer besseren Abstimmung und Verantwortlichkeit bei und unterstützen eine fundiertere Entscheidungsfindung.
• Schnelleres Onboarding: Wie oben beschrieben, hilft generative KI dabei, institutionelles Wissen zu erfassen und es in durchsuchbare, interaktive Inhalte für die Mitarbeiterschulung umzuwandeln. Dieses automatisierte Schulungssystem hilft neuen Mitarbeitern, sich schneller einzuarbeiten und reduziert die Belastung erfahrenerer Mitarbeiter.
• Proaktive Unterstützung bei der Cybersicherheit: KI-Modelle können dabei helfen, potenzielle Schwachstellen in vernetzten Fahrzeugsystemen zu erkennen. Sie weisen auf verdächtige Muster oder schwachen Code hin, die andernfalls unentdeckt bleiben könnten.
• Intelligentere Preisstrategien: KI kann alles analysieren, vom Kundenverhalten bis hin zu regionalen Trends, um Automobilherstellern bei der Feinabstimmung ihrer Preisstrategien zu helfen. Das ist besonders nützlich, wenn neue Modelle auf globalen Märkten eingeführt werden.
• Optimierte Compliance und Dokumentation: Generative Tools können automatisch technische Dokumentationen, Zertifizierungsberichte und behördliche Unterlagen generieren oder aktualisieren. Diese Fähigkeit hilft Teams, mit den sich schnell ändernden Standards Schritt zu halten, insbesondere bei der Entwicklung von Elektrofahrzeugen und ADAS.

Hersteller müssen einen strategischen und strukturierten Ansatz verfolgen, um das volle Potenzial der generativen KI in der Automobilindustrie freischalten.

65 % der Führungskräfte von Automobilherstellern geben an, dass sie über einen klaren Ansatz zur Integration von KI in die langfristige Innovationsstrategie verfügen. 79 % geben außerdem an, dass die Führungsebene diese Investitionen in KI nachdrücklich unterstützt.⁵

Einige Best Practices, um eine sichere, skalierbare und wertorientierte Implementierung generativer KI zu gewährleisten, beinhalten:

Konzentrieren Sie sich auf generative KI-Anwendungen, die spezifische Anforderungen der Automobilindustrie ansprechen, wie z. B. die Softwaregenerierung, die Optimierung des Fahrzeugdesigns oder den Kundensupport. McKinsey weist darauf hin, dass Unternehmen erfolgreich sind, indem sie „die richtigen Anwendungsfälle für generative KI auswählen“ und die Auswirkungen mit der Durchführbarkeit abwägen.¹

Generative KI kann dazu beitragen, jede Phase des Automotive-Software-Stacks zu optimieren, von eingebetteten Systemen wie dem Batteriemanagement bis hin zu fortschrittlichen Systemen wie Infotainment und ADAS. Teams können damit funktionale Anforderungen verfassen, Architekturdiagramme für Steuergerätenetzwerke entwerfen, eingebetteten Code schreiben und prüfen und eine Dokumentation erstellen, die den Sicherheitsstandards entspricht. Die Einbetten von generativer KI in den gesamten Lebenszyklus verbessert die Geschwindigkeit und Rückverfolgbarkeit in einer stark regulierten Entwicklungsumgebung.

Generative Modelle benötigen Zugriff auf hochwertige Trainingsdaten und eine speziell entwickelte ML-Infrastruktur, um effektiv zu sein, insbesondere wenn sie für vorausschauende Wartung, Simulation oder Fahrzeugpersonalisierung verwendet werden. Streben Sie nach sauberen, gekennzeichneten Datensätzen aus Bereichen wie Sensorfusion, Fahrzeugdiagnose und Kundeninteraktion.

Generative KI erfordert neue Workflows, kollaborative Strukturen und digitale Talente. OEMs und Tier-1-Zulieferer müssen in die Weiterbildung von Ingenieuren investieren, die an Systemen wie ADAS, Cybersicherheit oder der Entwicklung von Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) arbeiten, um die KI-Outputs verantwortungsvoll zu verstehen und zu überwachen.

McKinsey betont die Anpassung von Betriebsmodellen und die Qualifizierung von Mitarbeitern, um mit generativer KI erfolgreich zu sein – insbesondere bei kritischer Software¹

Im Automobilbereich, insbesondere für eingebettete Systeme und Fahrerassistenzsysteme, sind strenge Validierung und Kontrollen durch den Menschen unerlässlich. Die Integration von generative KI muss mit gesetzlichen Richtlinien wie ISO 26262 (einer internationalen Norm für elektrische und elektronische Systeme in Straßenfahrzeugen) und internen Sicherheitsstandards übereinstimmen.

Entwickeln Sie generative KI-Lösungen auf einer sicheren, skalierbaren Cloud-Infrastruktur. AWS-, Azure- und benutzerdefinierte Lösungen unterstützen die Flexibilität. Die modulare Entwicklung von Anwendungen für generative KI ermöglicht die Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen im Automobilbereich wie modellbasierte Design-Tools oder PLM-Systeme (Product Lifecycle Management). Diese Voraussicht ermöglicht zukünftige Upgrades, ohne die gesamte Softwarepipeline zu unterbrechen.

In der Automobilindustrie muss mehr als nur die Produktivität nachverfolgt werden. KPIs können beispielsweise die Zeitersparnis bei der Steuergerätekalibrierung, die Genauigkeit von Software-generierten Diagnoseberichten oder die Reduzierung der Support-Tickets beim Händler umfassen. Anhand dieser Metriken können Teams entscheiden, wie und wo generative KI-Tools eingesetzt werden.