Arbeiten deutsche Autobauer am falschen Problem, Herr Langenwalter?

00:00:00: Die Automobilindustrie investiert Milliarden in Software-defined Vehicles, künstliche Intelligenz und neue Fahrzeugarchitekturen.

00:00:07: Und dennoch bleibt der Eindruck das Tempo hat sich nicht wirklich erhöht.

00:00:10: Vielleicht weil westliche Autobauer am falschen Problem arbeiten?

00:00:14: Das zumindest ist die feste Überzeugung unseres heutigen Gastes!

00:00:31: Eine neue Folge was mich bewegt wir sind frisch zurück aus der Sommerpause zumindest hier in Niedersachsen, da ist der Sommerurlaub schon wieder vorbei und wir starten direkt mit einer der großen Fragen der Branchen.

00:00:43: Wie lässt sich Geschwindigkeit in die Entwicklung bringen?

00:00:45: Was machen chinesische Hersteller eigentlich besser und wie muss ein Automobilhersteller von heute aufgestellt sein um den Herausforderungen gewachsen zu sein?

00:00:54: Diese Fragen stelle ich aber nicht mir sondern einem Gast, einem ausgewiesenen Branchenkenner und Automotive Experten der uns gleich verraten wird Warum die Branche aus seiner Sicht ein neues Betriebssystem braucht und gemeint ist nicht das im Fahrzeug?

00:01:08: Ich freue mich auf Joachim Langwalter.

00:01:10: Hallo, Joachimm!

00:01:11: Schön dass du mit dabei bist.

00:01:15: Du kennst da die Branche aus vielen Perspektiven.

00:01:18: Du warst bei Stellantis oder Nvidia oder IT-Playern wie Synopsis oder Mathworks.

00:01:23: Bist viel rumgekommen, hast viel gesehen bis in vielen Aufsichtsreden.

00:01:27: Ich habe es eingangs schon gesagt, Milliarden fließen in Software KI neue Fahrzeug Architekturen.

00:01:33: Und trotzdem hat man manchmal ein bisschen das Gefühl dass so richtig Tempo noch nicht aufgenommen wird und du hast ja so'n bisschen die These.

00:01:41: vielleicht schaut man manchmal auf das falsche Problem oder stellt sich vielleicht manchmal die falsche Frage?

00:01:46: Vielleicht einfach direkt mal zum Eingang was ist denn so deine Beobachtung warum so richtig mit Tempo in der Branche noch nicht funktioniert?

00:01:56: Technologie ist schon die richtige, aber aus meiner Sicht auch ein gewisses Ablegungspanöver.

00:02:03: Weil eigentlich das Hauptproblem ist eigentlich das Betriebssystem von diesen Firmen.

00:02:09: Also Betriebensystem in dem Fall jetzt nicht in einem Software-Betriebssystem waren.

00:02:12: wirklich wie ist die Kultur?

00:02:15: Wie arbeiten sie?

00:02:17: und das ist extrem schwierig umzustellen weil es einfach bei den Techfirmen anders ist und dadurch schneller wird.

00:02:25: Und eigentlich, das eigentliche Problem ist Software oder eben KI als nicht die Trouble ist sondern ist eben die Fähigkeit kontinuierlich aus den Kundendaten zu lernen und Kundenerlebnis mit harte Software und KI basierenden Systemen oder Updates zu verbessern.

00:02:44: Die Autoindustrie versucht Heute nicht das Richtige sondern die müssen eigentlich ein kontinues Customer Learning Loop machen und nicht versuchen, dass mit einem Hardware Betriebssystem oder wie sie eigentlich früher Hardware ausgeschrieben mit dem günstigsten Preis gekauft integriert haben.

00:03:02: Das ist eigentlich der richtige Weg.

00:03:03: Sondern eben die müssten eigentlich Software und EI zentrisch und schnellere Learning Loops arbeiten.

00:03:09: Ja du sagst jetzt Kundenzentrier, Customer Centricity.

00:03:14: Lernen am Kunden und das ist ja genau das woran wir uns heute mit den Kunden genau, nicht nur am Kunden sondern mit dem Kunden, dass genau das, woran wie uns heute in der Folge so ein bisschen entlang hangeln wollen weil das ja deine zentrale, also dein zentrales These irgendwo ist, dass Learning Companies im Prinzip draus werden müssen Und wir schauen nachher natürlich auch mal drauf, wer vielleicht im globalen Spiel das aktuelle ein bisschen besser beherrscht und was man davon lernen kann.

00:03:41: Vielleicht aber noch einmal so ein bisschen am Anfang zum Problem aufriss weil man sollte ja jetzt meinen dass eine eine Industrie wie die Automobilindustrie vielleicht in dem Fall auch wirklich mal die westliche Automobil Industrie die seit hundert Jahren wie es immer so schön heißt begierenswerte emotional aufgeladene Produkte an den Kunden bringen.

00:04:03: Sollte man ja vielleicht meinen dass das sehr am Kunden ausgerichtete Unternehmen und Denkweisen sind.

00:04:08: Warum ist es denn vielleicht aktuell noch nicht so der Fall oder in den letzten Jahrzehnten gar nicht der Fall gewesen, dass man so ultimativ am Kunden auch tatsächlich ausgerichtet war?

00:04:20: Ja eben also die Technologie schafft eigentlich Möglichkeiten und diese Möglichkeiten haben eigentlich alle aktuell weltweit die gleichen aber eben die Organisationen schafft die Geschwindigkeit Also wie ich die Technologien nutze und wie ich sie einsetzen kann, auch darf.

00:04:41: Ohne schnelle Entscheidungswege und kontinuierliche Updates bleiben eigentlich die Innovationen im Unternehmen stecken oder eigentlich kommen schon auch raus aber halt viel zu spät.

00:04:52: Und der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch die Technologie sondern eben durch die kürzerinnenlernen Zyklen, die sich hier ergeben.

00:05:02: wenn ich wirklich Empower-Teams haben, die schnell Entscheidungen treffen können und nicht halt über Monate... ...die Risiken und sonstiges abgewegt wird von Leuten, die meistens von der Technologie nicht die Ahnung haben.

00:05:17: Und die eigentlich nur in Frage stellen!

00:05:18: Weil sie gar kein Gefühl dafür haben.

00:05:20: Ja.

00:05:21: Das heißt aber... Du was sagst ja so ein bisschen?

00:05:24: Eigentlich ist die Technologie auf die man sich momentan sehr stark fokussiert ist eigentlich ja fast so ein bisschen commodity also steht in großem ganzen jedem zur verfügung.

00:05:35: Jetzt mag man der eine oder anderen stelle natürlich auch noch nach klar nach technologieführerschaft schauen, wer es weiter beim autonomen fahren und wer es beim software define vehikeln bisschen weiter.

00:05:44: aber du sagst im prinzip im großen und ganzen wird technologie eigentlich nicht der wettbewerbs differenzierende faktor sein weil man mit der technologie am ende auch sozusagen das richtige machen muss und dass die entscheidende frage eigentlich is Und als du deinen Punkt so ein bisschen den wir auch anfangs gemacht hast, da blickt die europäische deutsche westliche Automobilindustrie vielleicht aktuell noch auf den falschen Aspekt wenn man sich nur auf Technologie konzentriert.

00:06:11: Aber warum ist das so?

00:06:13: Ja weil sie eigentlich vielleicht andersrum... Du hattest jetzt gerade gesagt Technologie verfügbar.

00:06:19: Es ist glaube ich eher die Grundtechnologie.

00:06:22: Also es ist für alle Software Fähigkeiten, die Ausbildung ist gleich.

00:06:30: Die Software-Plattformen sind gleich.

00:06:33: Also die Grundlagen-Technologie auch die KI Modelle mit denen oder Agenten, mit denen ich heute arbeite bedeutet von mir aus Antropic oder eben Genmenai oder eben ein OpenAI.

00:06:48: Die sind für alle gleich.

00:06:49: aber wenn ich jetzt nicht datenbasierend arbeiten kann, bedeutet das von dem Fahrzeug und vom Kunden Daten einsammeln, die analysieren.

00:07:01: Die Software verbessern dann das Ganze verifizieren also Siddl Hill oder in Vehictests und dann eben Auto ausbollen und Erfolg messen und wieder neue Daten sammeln.

00:07:10: wenn ich diesen Loop nicht schnell betreiben kann sondern weil ich einfach sage Ich muss ja im ersten Schuss so gut wie möglich sein als auf SOP ausgerichtet Dann komme ich gar nicht schnell dort rein Weil die einen machen halt optimieren Precision First also beim SOP und die anderen optimieren auf Learning First.

00:07:31: Und ich muss meine Technologie-Plattform, also mein Fahrzeug zentraler Ritintour und auch Daten sammeln können... ...und meine Organisation so einstellen dass sich schnell iterieren kann.

00:07:44: Wenn ich aber eben klassische V-Zyklen, lange Iterationszyklen baue, braucht sowohl die Plattform lange und dann wenn ich noch die Maschinen, also die Leute, die da drin arbeiten mehr Command in Control als Empowerment mache, dann kommt eben auch nix aus.

00:07:59: Also je schneller dieser Developement-Deploy-Learnzyklus läuft, desto schneller verbessert sich mein Produkt.

00:08:05: und wenn ich das nicht betreiben kann sowohl von der Plattform her wie auch von der Organisation her, ... ... kann ich den Speed nicht

00:08:12: gewinnen.".

00:08:14: Was verstehst du denn genau unter Lernen im Bezug auf einen Automobilhersteller?

00:08:19: Was ist Lernen bei einem Automobil Hersteller so wie du es verstehst und meinst?

00:08:24: Was ist Lernen?

00:08:26: Ja, dass er einfach sich schnell anpassen kann.

00:08:31: Fehlfast, Fixfast... Also Daten hat die ihm zeigen das es funktioniert oder eben Daten hat, dass es nicht funktioniert und dann eben schnell fixen kann.

00:08:45: Beispiel war vor Jahren hatte ich das mal aus erster Hand miterlebt Tesla und die anderen haben alle dieselbe Linux Version eingesetzt.

00:08:55: Und die Leute konnten, mussten eben jetzt die Austauschen, die Linux Version weil die war, da gab es einen Back wo man ein Fahrzeug eindringen konnte und dieser Back sollte in zwei Wochen bei einer Hacker Konferenz vorgestellt werden.

00:09:12: und dann haben wir damals alle informiert diese Linux Version haben wir und keiner von den klassischen OEMs konnte jetzt sein Betriebssystem in dem Fall, wirklich das Betriebensystem des Fahrzeugs als Linux entweder patchen oder austauschen vor der Hacker Konferenz.

00:09:29: Der Einzige war Tesla und da war ich ein gutes Beispiel.

00:09:33: und so machen sie eigentlich auf die Chinesen.

00:09:35: Letztendlich gibt es den China Speed vielleicht gar nicht, ist es ein Start-up Speed ja?

00:09:40: Und die machen's einfach schneller!

00:09:43: Wir haben einfach so viele Command & Control Strukturen, die schneller arbeiten gar nicht zulassen.

00:09:51: und auch die einzelnen Silos, die hier dran arbeiten.

00:09:54: Die nicht gemeinsam an dem Kundenzyklus arbeiten sondern eben auch sequenziell und eigentlich noch besser auf die Zulieferer, die eben auch nicht auf Einlevel dabei sind soll das ja eine klassische Ausschreibung der macht was wie ein Stück Hardware hält noch aus der Vergangenheit er liefert es in paar Monate später wird dann integriert.

00:10:18: Diese Integrationszüge werden immer größer und keiner schafft es heute dann nach ein paar Monaten, dass ein Teil kommt, das ist dann sofort funktioniert.

00:10:26: Eigentlich muss sich auf iLevel CICD also Continuous Integration Continuous Development zusammen entwickeln.

00:10:34: Jetzt hast du gerade schon eine Sache angesprochen, die ich vorhin angedeutet habe.

00:10:37: Nämlich der Blick dahin wo es momentan vielleicht besser funktioniert und das ist ja eine riesengroße Diskussion rund um den China Speed.

00:10:45: er wird immer zitiert auch ich selbst kann mich davon nicht frei machen.

00:10:49: Es ist einfach inzwischen ein geflügeltes Wort in der in der Branche was im Prinzip ja einfach nur dafür steht dass chinesische Hersteller momentan genau diesen Fragen von Entwicklungszyklen und Weiterentwicklung und Innovationszyklen einfach momentan die Geschwindigkeit vorgeben.

00:11:08: Und das Schöne ist jetzt, China ist ja auch eine Gegend in der du oft unterwegs bist und ja auch irgendwo gesehen hast was da besser funktionieren.

00:11:18: Ich erinnere mich wir haben uns auf dem Automobile-Elektronik Kongress gesprochen und du hast einen spannenden Vortrag gehalten wo es um genau diese Erkenntnisse ging.

00:11:25: zu sagen Was habe ich denn eigentlich dort in China gesehen?

00:11:31: Ja, was hat dich denn bei den Gesprächen in letzter Zeit, in letzten Monaten Jahren mit Herstellern und Zulieferern, mit Ingenieur- und Führungskräften in China eigentlich am meisten überrascht?

00:11:41: Wo du irgendwann so diesen Aha-Moment hattest und gesagt hast okay das ist der zentrale Unterschied vielleicht auch zu deutschen europäischen westlichen Hersteller.

00:11:50: Ja ich habe mir eigentlich das damals schon gedacht aber als ich zum Beispiel der große Besuch der erste dieses Jahr nochmal war auf der Beijing Auto Show Größte Autor, Messe der Welt inzwischen mit eins Komma zwei fünf Millionen Menschen hat dort auf dem Weltrekord sozusagen und fast zweitausend Fahrzeug etc.

00:12:14: Aber eigentlich die meisten haben sich drauf geguckt.

00:12:19: eben war es also was haben die ausgestellt?

00:12:24: von mir als?

00:12:24: das Fahrzeug hat so wie Sensoren sowie Tops installiert?

00:12:29: Ja, so viel Fläche des Standes ist sowieso.

00:12:31: Also von mir aus jetzt Batterie-Evehicle und ich hab mich eigentlich drauf gefokussiert warum?

00:12:38: Und wie?

00:12:39: Wie haben die das Ganze gemacht?

00:12:41: Was wir dann schon überrascht hat in einem welcher Konsequenz eigentlich ja!

00:12:46: Ich hatte letztes Jahr schon mal im Veröffentlichung über Customer Defined gesprochen und der Markt war meistens noch bei Software Defined und EI Defined aber da ist ganz klar rübergekommen.

00:12:55: also ich war zum Beispiel bei Xiaomi In der Entwicklung eingeladen, konnte mit Entwicklern sprechen.

00:13:00: Am Xiaomi ist im meisten vielleicht gar nicht bekannt in Europa aber das ist ja... Die haben erst Jahr zweitausendundzwanzig angefangen mit Autos und sind jetzt mit vierhunderttausend Fahrzeugen.

00:13:12: Haben uns sehr viel abgenommen auch zum Beispiel einem Stuttgart-Sportwagenhersteller.

00:13:18: Sieht aus ähnlich aus das Fahrzeug!

00:13:21: Aber was mich dort überrascht hat war wirklich es war eigentlich ein Starter Wie extrem es doch sich auswirkt, dass eben zum Beispiel derjenige, der fürs Betriebssystem verantwortlich war.

00:13:33: Der konnte das einfach entscheiden was er macht.

00:13:37: also letztendlich aber die haben die wirklich prüft.

00:13:40: Die haben die gleiche Mittelware, die setzen alle Autos ein und wir haben immer gedacht, wir müssen jetzt alle unsere eigene Software machen.

00:13:47: Aber sie setzen eigentlich das, was es schon gibt erfolgreich einer statt des Rad neu zu erfinden und ist möglich schnell.

00:13:54: Sie haben Zentralarchitekturen wo eigentlich hier in Europa kaum einer wirklich schon zentralen Architekturen hat.

00:14:00: Und dann haben sie im Betriebssystem, im Cockpit haben Sie Android.

00:14:04: Seventig Prozent der Steuergeräte sind Android im chinesischen Markt und die können einfach auch dort schneller drauf bauen, um einfach das genommen was gibt und auch dann dieses Multi-Agent also das Nämnis Harnes Engineering dass eben dieselben KI Tools an Tropic da hat mich ja etwas gewundert muss ich sagen wie Konzert Tropic einsetzt es läuft auf eine US Server dann wurden sie ganz ruhig.

00:14:26: Das gibt es halt irgendwelche Tunnelsysteme, VPN und also gleiche Hardware aber auch das Ergebnis.

00:14:35: und also das nochmal bestätigt eben der Unterschied was ich vorhin auch verstanden habe zu schreiben und da aus erster Hand Kulturverantwortung Empowerment also Befugnis Umsetzungsgeschwindigkeit Und eben nicht Prozess getrieben sondern Datengetrieben arbeiten und dass immer einfach wirklich weit weg davon.

00:14:56: Ja, aber ist das jetzt einfach Neu Joachim die Gnade der späten Geburt?

00:15:02: Die grüne Wiese, die man hat.

00:15:04: wenn ich jetzt Advokatos Diaboli spielen würde und ich wäre jetzt jemand der viele Jahre in der Automobilindustrie arbeitet da würde sagen ja klar wenn ich natürlich vor fünf Jahren auch erst angefangen habe dass sich da die Prozesse ganz anders bauen kann das ist ja selbstverständlich die Möglichkeit hab' ich einfach nicht.

00:15:22: Aber würdest du sagen, es ist einfach so ein bisschen das Glück der grünen Wiese.

00:15:26: oder erkennt man das schon auch bei Herstellern die durchaus auch schon länger am Markt sind.

00:15:32: Die die durchaus ja auch schon die größeren in der Branche sind weil es einfach eine Kulturfrage ist, die vielleicht chinesische Unternehmen auch anders schon umsetzen und besser verstanden

00:15:43: haben?

00:15:45: Also so neu ist es eigentlich nicht wenn wir jetzt zurückgucken Man möchte jetzt von Tesla erhalten, was man möchte.

00:15:52: Da gab es politischen Themen auch.

00:15:54: aber technologisch hat der eigentlich das Ding vorgelegt und das ist jetzt her, um zwartausend zwölf als er das Model S raus gebracht hat.

00:16:07: und dann hätte man jetzt... Jetzt hätten wir also schon... Das ist ja vierzehn Jahre gut kann man sagen immer noch kurz, aber das haben eigentlich die anderen übernommen.

00:16:18: und dann wird jetzt halt noch andere ausreden, dass es eben in China die kaufen solos durch chinesische Autos.

00:16:26: Und auch wenn's ist nicht muss dort entwickelt sein.

00:16:31: aber wenn ich jetzt zum Beispiel gucke im letzten Monat des Model Y von Tesla ist im chinesischen Markt das Nummer eins verkaufte Fahrzeug überhaupt also Verbrenner und ... Elektrofahrzeuge, sondern überhaupt das Nummer eins Fahrzeug.

00:16:52: Das hat mich auch überrascht!

00:16:53: Das wär nicht mal ein Gäst gewesen?

00:16:54: Ja eben die meisten wissen das gar nicht.

00:16:57: Ich hab's auch extra nochmal recherchiert.

00:16:59: also es ist wirklich so.

00:17:02: Und jetzt als... Die Frage war ja die Umstellung.

00:17:06: Jetzt haben wir schon vierzehn Jahre gesehen, es funktioniert.

00:17:10: Wie lange möchte ich mich denn noch darauf hinausreden dass es Ein technologisches ist, es muss zusammengearbeitet werden und das gibt ja nur zwei Möglichkeiten.

00:17:20: Entweder mache ich's wirklich jetzt innerhalb der Firma erstmal, dass ich es wirklich tue oder ich muss vertikal integrieren.

00:17:29: die Start-ups haben jetzt alle vertikal indigriert.

00:17:32: Das geht natürlich da grün.

00:17:33: und wie sehr einfacher, dass sie sagt die Key Control Points um VS Cockpit oder autonomes Fahren mache ich selbst.

00:17:40: Oder ich muss auf iLevel mit einem Zulieferer umsteigen, aber eben diese Kulturumstellung ist glaube ich das härteste.

00:17:51: Oder war jetzt schon ganz schön die Frage dass so... Mir stellt sich die Kultur immer gut, ich möchte es dir nicht vorgreifen.

00:17:57: Genau da wollen wir ein bisschen natürlich auch eher Richtung Ende drauf schauen jetzt um die Konklusie oder um die Umsetzung.

00:18:02: geht das was man wie man es auch lernen kann.

00:18:06: Ich würde gerne noch ein bisschen dabei bleiben was man eigentlich lernt also ein bisschen nochmal draufschauen und noch ein Bisschen tiefer einsteigen.

00:18:13: Joachim Was denn Ja noch mal im Detail ein bisschen die Erkenntnisse sind die du auch vor allem in China gewonnen hast weil spannend für dich dass Du auch gesagt hast Wir haben also ein bisschen zwei Aspekte, wir reden auf jeden Fall heute übers Lernen und wir reden heute darüber wie man Kunden Feedback integriert.

00:18:29: Wie man Daten getrieben arbeitet?

00:18:31: Wie man daraus kontinuierliche Zyklen, ja kontinuerlicher Verbesserungen sozusagen generiert anhand von Kundenfeedback und Customer Centricity.

00:18:41: Du hast aber gerade auch gesagt es hat natürlich auch mit der

00:18:46: Kultur

00:18:47: zu tun, wie Entscheidungen getroffen werden.

00:18:50: Wer sie treffen darf?

00:18:51: Wie schnell sie getroffen wird können weil es nicht über... ...Zicherachieebenen gehen muss, weil nicht der einzelne Ingenieur der Verantwortung hat eigentlich trotzdem sagt ne mache ich nicht, weil ich muss eigentlich erst meinen Chef fragen und er sein und er seien.

00:19:07: Das heißt das ist ja auch nochmal ein anderer Aspekt, der ja mit dem Thema Lernen erstmal gar nicht zu tun hat.

00:19:13: Wenn wir da vielleicht mal drauf schauen auf dieses Thema Organisationen, Entscheidungsfindung, Hierarchie wären nämlich etwas das mag aber völlig, das mag völlig bestimmten meinen Wegen auch Vorurteilen geschuldet sein.

00:19:29: wäre jetzt nicht meine Vermutung gewesen dass chinesische Unternehmen sehr stark so eher fast schon nicht hierarchisch unterwegs sind, sondern schnell Entscheidungen auch an der Stelle treffen, an der sie getroffen werden können.

00:19:44: Weil meine Wahrnehmung so lange eher war, dass man schon sehr stark auf eine durchaus auch Hierarchienrolle spielt in China.

00:19:51: Aber vielleicht können wir auf den Punkt noch mal ein bisschen eingehen was da deine Erkenntnisse und Beobachtungen waren?

00:19:57: Ja das ist ein guter Punkt!

00:19:58: Da hat er mir auch Gedanken gemacht weil wir sprechen über von Tsaimas Peter.

00:20:02: aber wenn man dann doch mal unter die Motorhaube guckt, da gibt es also auch zwei Gruppen.

00:20:07: Es gibt einmal... ...die Firmen, die schon länger gibt.

00:20:12: Ja?

00:20:13: Also ich kann jetzt einfach ohne Hinternas... Der eine heißt ja sogar First Auto Works an FWW und das sind frühe Staatsunternehmen, die sich mit dieser Umstellung schwer tun.

00:20:28: Die natürlich auch sehr viel aus dem... Volkswagen, Umfeld übernommen haben auch Shanghai Motors.

00:20:37: Sind Firmen die es schon lange auf dem chinesischen Markt sind.

00:20:41: und dann gibt's auch technologisch jetzt die die Führenden.

00:20:46: ja wenn ich jetzt gucke in den neuesten Studien wo ich zum Beispiel auch in meinem Paper verwendet habe von den Omida gesehen, dass eben ein Schaupang, ein Nioh.

00:21:03: Ein B-Widey die sind auch vor den internen also den Legacy Firmen im chinesischen Markt.

00:21:10: das ist auch nochmal Unterschied.

00:21:13: und aber die holen natürlich jetzt extrem auf.

00:21:16: auch müssen sie auch weil einfach der Druck wahnsinnig hoch ist innerhalb des chinesischem Marktes ja die kämpfen alle um Marktanteile.

00:21:27: Und da ist einfach, ich sage ab und zu auch den Firmen die hier beraten ihr blutet noch nicht genug.

00:21:34: Da sind sie eigentlich eher immer ein bisschen entsetzt.

00:21:37: aber ihr müsst euch ändern!

00:21:41: Auch jetzt zum Beispiel in anderen Industrien... Ich habe jetzt in meinem Paper auch den Ukraine Krieg verwendet eben die Drohnenentwicklung.

00:21:50: Da ist einfach nochmal Ein anderer Druck, da klar das ist jetzt ein Krieg.

00:21:54: Das ist ganz was anderes.

00:21:55: aber trotzdem sind die selben Technologien dass es möglich ist ja und auch als externer OEM bio eben mein Beispiel von Tesla Und das ist eigentlich das schwierigste diese leer ich würde mal sagen Die mittelmanagement leer die zum doch brechen das war jetzt wirklich auch techniker.

00:22:14: Entscheidend.

00:22:15: dürfen die meta experts in und wir haben alles maschinenbauer.

00:22:19: Ich bin selber Maschinenbau Ja, ich habe dann früh mit Software und KI angefangen.

00:22:24: Und man hat da einfach das Grundgefühl für das Thema Fehltern.

00:22:30: Das ist ein Kulturwandel der auch tief in unserer DNA drinsteckt.

00:22:33: Ich gehe zu, es ist nicht leicht aber wir müssen einfach das anerkennen und dann mal wirklich massiv bauen.

00:22:41: Aber die von den Etablierten hat keiner das jetzt gut bis jetzt geschafft.

00:22:48: Zweiter Aspekt ist aber noch einmal Lernen.

00:22:52: wie siehst du denn in China bei chinesischen playern genau diesen aspekt noch mal besser umgesetzt als es zum beispiel hiesige oems tun?

00:23:01: also der organisations teilen wir gerade.

00:23:04: entscheidungs, entscheidung findung entscheidungen freudigkeit verantwortlichkeit ist der eine punkt aber eine lernende automobilorganisation.

00:23:13: ist ein zweiter zentraler Punkt auch etwas, was chinesische Hersteller vielleicht besser machen.

00:23:18: Also Kundenfeedback besser integrieren?

00:23:20: Du hast vorhin gesagt eben auch noch nicht nur lernen am Kunden sondern lernen mit dem Kunden.

00:23:26: wie machen das denn chinesischen Unternehmen?

00:23:28: Ja wenn ich jetzt irgendwelche Daten vom Fahrzeug oder vom Benutzung des Fahrzeugs oder den Funktionen vom Kunden bekomme.

00:23:39: in vielen Fällen war es in der Vergangenheit wirklich Kundenbefragungen, da gibt es immer noch den Cheely Power Report zum Beispiel in Amerika.

00:23:48: Und jetzt kann ich das direkt aus dem Fahrzeug bekommen.

00:23:51: und selbst wenn ich's jetzt schon... Machen jetzt alle um das erhöht.

00:23:56: aber dann gibts immer noch eine Auswertung, eine Vorauswertung und dann wird aus diesen Auswertungen immer noch im Gremien entschieden.

00:24:04: wie ändert sich jetzt die Strategie für dieses Produkt?

00:24:10: Ich hab's beispielsweise bei NIO gesehen.

00:24:13: Die haben wirklich sich eine Matrix gebaut, wo sie eigentlich in zwei Richtungen hauptsächlich gucken.

00:24:19: Also automatisiert einmal sozusagen den Mehrwert des Kunden.

00:24:24: ist es für einzelne Personen ist es fürs Environment Impact wie viele Steigerung von meinen Features oder von meiner Beliebtheit etc.

00:24:34: erzeug ich uns andere ist der Business Aspekt.

00:24:37: Und dann aus diesen Daten wird eine automatische Pipeline gebaut, die dann eben die Reports erzeugt und erkanntes Produktmanagement ohne weiteres Rückfrage beim Management.

00:24:50: Die Feature Reihenfolge also welche Features in welcher Reihen folgen Welcher Ausprägung kommen entscheiden.

00:24:55: ja ich vergleicht das auch mit der Spieleindustrie zum Beispiel.

00:25:01: Ich hatte da mal einen Interview, der war bei Blizzard Games, vielleicht haben wir gar nicht bekannt.

00:25:05: Aber ich glaube Call of Duty kennt jeder.

00:25:09: Diablo?

00:25:09: Ich habe viel Diablo gespielt davon gehört!

00:25:13: Und die haben damals während Corona hatten sie fünfhundert Millionen Spieler, die jeden Tag fünf Stunden Call Of Duty gespielt haben.

00:25:22: Jeder wurde gesampelt an welcher Stelle?

00:25:26: welche Features nutzt er?

00:25:27: wo bleibt er hängen?

00:25:29: Was gefällt ihm mehr?

00:25:31: Also wenn jetzt zum Beispiel eine neue Winterlandschaft gebaut wurde, sind die Leute zu der Winter-Landschaft oder die Sommerlandschaft.

00:25:38: Wo sind sie abgebogen und können dann daraus ganz schnell, das nennt die Science of Decision Making habe ich mit diesem Begriff von dem Gespräch gemerkt.

00:25:50: Die Science of decision making dass sich eben auf Datenentscheidungen schnell treffen kann.

00:25:55: Und wenn ich das automatisiere, ... ... kann ich ja wirklich auf Fakten basierend entscheiden was ich tue und da kann ich auch zum Beispiel Features an verschiedene Communities rausgeben in einem Preview... ...und sagen das sind meine Lead Customers die machen es sogar absichtlich jetzt in der Gaming-Industrie.

00:26:13: Da gibt es Leute, die das wollen.

00:26:15: Ich identifiziere mich mit meiner Marke, möchte aktiv Feedback geben kann es schon vorher testen und kann Feedback nehmen und kann dann aus meinen Samples rausziehen.

00:26:26: Wie tut sich so den Mundsomfall?

00:26:27: Denken wir ja, wir wissen hier was der chinesische Kunde möchte oder der japanische Kunden möchte.

00:26:33: Das ist ein Druckschluss und das kann ich sicherlich am Anfang einmal tun.

00:26:39: Und dann muss ich aber das mit den tatsächlichen Daten getrieben, also Science of Decision Making nach.

00:26:44: Besser und es ist ein wahnsinniger Einsparung bei einem anderen Fall für große Entscheidungen drei bis sieben Monate, welche Gremien bespielen mit Powerpoints und extrafalls anstatt jetzt schon mal loszulegen und das eine kleine Community rauszurollen und zu gucken.

00:27:04: im Umkehrschluss kann man die nicht sagen Mein Kunde kann jetzt frei entscheiden, was er alles bekommt.

00:27:09: Das ist so ein bisschen, wo dann viele denken, Customer defined vehicle bedeutet, dass nur noch der Kunde entscheidet und eigentlich kann ja auch mit dem Kunden im Loop iterativ mich fortbewegen weil letztendlich der Künde entscheidet dann doch wieder, weil wenn er das Fahrzeug nicht kauft Sie von bestimmten Herstellern haben eine Plattform gebaut die im chinesischen Markt hätte erfolgreich sein müssen, die dann kaum gekauft wurde.

00:27:38: Oder da in Amerika ein großer Hersteller, die einen Geländewagen-Marke, die eben nicht die neuesten Features haben konnte, weil sie nicht genügend hat, wo wir eingebaut haben und überhaupt Features nachzuliefern, hat sich nicht verkauft.

00:27:58: Das sind einfach die... also wirklich Beispiele, wo ich schnell etharieren kann Und das ist ja nicht jetzt, dass dann ein anderer entschieden hat und sagt ich weiß es jetzt besser sondern hier sind die Daten auf Grundlage dieser Entscheidung getroffen wurde.

00:28:13: Ich muss mir wirklich bevor ich ein Feature mache überlegen welche Daten brauche ich um das Feature einmal zu tun?

00:28:20: Und dann auch die Fortschritte.

00:28:23: zum Messen ist auch jetzt die Hardware-Plattform ausgelegt und da ist sicherlich ein Technologieunterschied.

00:28:30: In der Zentralarchitektur kann ich halt wirklich von jedem Steuergerät einfacher die Daten einsammeln... ...und eben auch wieder

00:28:38: updaten.".

00:28:39: Ja,

00:28:40: das geht doch nicht nur darum, die Daten einfach zu haben um eine Entscheidung treffen zu können weil ich kann jetzt aufgrund auch.. Ich kann auch datenbasiert in einer Entscheidung durch Gremien geben lassen und lange brauchen sondern du sagst es geht auch darum die Daten dann auch weitestgehend automatisiert und schnell sozusagen auch in Entscheidungen zu überführen.

00:28:59: Klar, und dann auch eben zu implementieren und uns schon mal rauszuholen.

00:29:05: Wir haben ja immer noch – wie ich vorhin schon mal versucht habe – zu sagen wir legen immer noch auf Precision First off aus.

00:29:13: Bedeutet wenn wir es raushrollen muss das aus unserer Sicht perfekt sein?

00:29:18: Und es dauert wesentlich länger als was auf einem niedrigeren Niveau schon gut startet Und sich dann schnell anpasst.

00:29:26: oder umkehrschluss passiert es ja auch oft.

00:29:28: Wir meinen wir machen auf perfection first Ja und dann ist es gar nicht perfekt und wir können es nicht schnell genug fixen Weil unser prozess das gar nicht zulässt.

00:29:40: wenn ich heute bei oems die klassische zahl homologischen freigabe sechs monate Prozess

00:29:47: war

00:29:50: gar nicht anfangen Und da muss ich einfach mir überlegen wie kann ich schneller inkrementell nachlegen, weil ich habe dann auch nicht die Big Bang-Freigaben.

00:30:01: Ich muss kleinere iterative Freigaben machen als jetzt eben Level drei muss aufs ersten Schuss funktionieren.

00:30:10: klar das ist jetzt ein Extrem Beispiel da sind heutige Pferde.

00:30:13: aber trotzdem wenn ich so schnell fixen kann mit einer kleinen Vorte alles schneller Jetzt versuchen in drei Jahren das Beste zu machen und oft dann auch was zu machen, was dann am Markt vorweigegangen ist.

00:30:30: Na ja klar!

00:30:32: Aber mal so ein bisschen meine vielleicht nochmal auf China zurückzukommen bevor wir gleich noch mal drauf schauen was man jetzt eigentlich tatsächlich davon lernen übertragen kann.

00:30:39: Vielleicht aber die umgekehrte Frage gibt es etwas im Bezug auf diesen Zetini nochmal China Speed wo du sagen würdest dass wird eigentlich ein bisschen zu sehr romantisiert oder zu sehr vereinfacht?

00:30:52: tut man vielleicht an mancher stelle auch mit dem mit dem china speed und dann ja damit verbunden aus ein bisschen manchmal diesem in den himmel loben chinesischer unternehmen, die jetzt weltweit definieren wie es zum achten ist.

00:31:05: Auch auch manchmal schon bis hin bis hin unrecht

00:31:08: Die Schattenseiten sozusagen.

00:31:10: Ja, genau aus deiner Erfahrung heraus weil es geht ja zum bisschen auch darum dass unsere Zuhörerinnen und Zuhöhrer ja auch gerade jetzt einfach von deiner von der Erfahrung und von deinem Blick auf die Dinge auch gerade Erfahrungen in China profitieren können Und wir schauen natürlich gleich drauf was man dann tatsächlich von all dem lernen kann was wir grade schon skizziert haben.

00:31:27: Aber mich interessiert so ein bisschen, wie du es gerade gesagt hast.

00:31:29: Vielleicht kann man das Schattenseite nennen, vielleicht kann man's Kehrseite der Medaille nennen.

00:31:35: Da ist manchmal auch mehr Show als sein... Gibt's irgendwas wo du sagst?

00:31:43: Na ja da muss man schon mal genau hingucken!

00:31:46: Also was denen auch nicht gefällt, ist natürlich die brutalen Arbeitszeit.

00:31:55: eigentlich jede Woche mit chinesischen Firmen zu tun und die bieten mir Meetingzeiten an, wo ich sage hey das ist bei denen jetzt neun Uhr abends.

00:32:09: Die bieten mehr Meetingzeite an, das ist am Wochenende.

00:32:14: Das ist natürlich schon Hammerhardt!

00:32:17: Es gefällt ihnen auch nicht.

00:32:18: Aber es ist natürlich auch weil der interne kompetition als jetzt innerhalb vom chinesischen markt ist auch hart und also das hart arbeiten ist natürlich on top.

00:32:36: aber trotzdem haben sie eben die anderen dinge die schon beschrieben habe eben empowerment verantwortlichkeiten und kinas.

00:32:47: europa sollte es nicht einfach kina kopieren sondern eigentlich die eigenen Stärken mit der schnelleren Lernkultur verbinden.

00:32:55: Ich glaube, das könnte unser Unterschied... Da bin ich echt davon überzeugt!

00:32:59: Das ist unser Unterschied weil die Markentreue ist zum Beispiel auch nicht da.

00:33:03: Die sind jetzt so auf den neuesten Kick aus dass bei uns gibt es ja Familien, die seit Jahren, als sie aufgewachsen werden haben wir seit Jahren nicht viert gekauft und dann irgendwann ist auch VW umgestiegen.

00:33:21: Ich kriege jetzt ja kein Geld.

00:33:23: Aber... Und das ist doch nicht der Fall, ja?

00:33:28: Wenn ich diese Marken und die Brands, also die Brandsmengage mit dem schnelleren Lernkultur und der historie verbinde in meinem zuverlässigen Fahrzeuge

00:33:39: etc.,

00:33:40: kommt vor, glaube ich, das könnte der Unterschied sein für die Zukunft.

00:33:46: Dann lass uns mal genau da nochmal draufschauen Joachim.

00:33:48: nämlich wie kann man jetzt das Was wir jetzt bis jetzt geziert haben, eigentlich tatsächlich lernen und oben setzen.

00:33:55: Wo kommen wir an die ein oder andere Grenze?

00:33:58: Weil jetzt sage ich in meinem Bauchgefühl es hätte mir wahrscheinlich fast besser gefallen wenn du gesagt hättest ist das ein Technologieproblem?

00:34:05: weil da habe ich das Gefühl dass hätte man schneller lösen können einen technologischen Nachteil oder ein technologisches Hintertreffen tatsächlich auszugleichen weil das ist natürlich auch was unsere Autoindustrie kann und beherrscht.

00:34:19: Wenn es aber ein Technologiethema nicht ist, sondern genau dieses kulturelle Thema.

00:34:23: Dieses schnell lernen, dieses schnellen iterativen Prozesse, dieses Schrittweise dieser Weggang von Perfektion vom von SOP Orientierung und so weiter Das ist ja etwas das erzählst du ja heute einem Automobilhersteller Und der sagt ihr boah Ja und jetzt Herr Langwalter wie soll ich das denn jetzt machen?

00:34:43: Wie soll ich dass in einem Unternehmen mit mehreren hunderttausend Mitarbeitern weltweit So umstoßen, dass ich jetzt und zwar nicht erst in zwanzig Jahren schneller bin sondern im besten Fall morgen.

00:34:55: Das ist ja so ein bisschen die entscheidende Frage womit ich jetzt gar nicht darauf hinaus will.

00:35:00: das wird es jetzt doch wieder den Mut verlieren sozusagen uns geschlagen geben.

00:35:06: Aber genau diese kulturellen Transformationen und das was du skizzierst als ein neues Betriebssystem eines Automobilherstellers eigentlich.

00:35:14: Eine lernende Organisation, eine Organisation schneller Entscheidungen weniger Hierarchien umgenau soll in einer Ausrichtung näher am Kunden mit dem Kundendaten orientiert ist ja eine Transformation die eine ordentliche Größenordnung hat.

00:35:33: Ja, also wie gehst du da?

00:35:35: Wie geht man da jetzt ran.

00:35:36: Was würdest du einem Unternehmen raten was zu dir kommt und sagt okay ich finde den Claim die Du hast und die These super.

00:35:43: aber wo fange ich denn jetzt an?

00:35:46: ja eigentlich ist es so wie vielleicht das viele nicht hören wollen.

00:35:50: aber Ich würde jetzt etwas bezeichnen copy with pride.

00:35:56: in dem Fall muss sich wirklich dieses Kulturthema versuchen zu kopieren und wirklich jetzt einfach mal übernehmen.

00:36:07: Und das ist ja auch, wir haben ja vorhin gesagt, dass es mit Tesla war.

00:36:11: Eigentlich hat's ja noch früher angefangen in der Tech-Branche, weil der Tesla hat ja eigentlich nur diesen Textbeerit aus dem kalifornischen Markt übernommen.

00:36:20: Das müssen wir eigentlich uns mal abgucken und vielleicht mal über nehmen und nicht gleich sagen, wir könnens besser, weil ich habe das auch andere Projekte gesehen und das mehrfach gesehen Wo sie Joint Ventures hatten, wo sie gemeinsam was entwickelt haben.

00:36:37: Und der andere ist jetzt zuerst in Serie gegangen und als Zweiter hat es nicht hingebracht weil sie nämlich gleich im ersten Schritt gesagt haben das mache ich doch gleich besser anstatt mal mit dem reinzugehen was schon funktioniert uns dann iterativ zu verbessern Weil Sie ja wieder auf den SOP ausgerichtet waren und mich auch Verbesserung.

00:36:57: Und ich muss es jetzt einfach mal übernehmen, also das war wirklich ein sehr teures Projekt.

00:37:02: Der Autohersteller ist bis heute nicht mit einem eigenen Level II Plus System in Serie gekommen, weil er das einfach nicht übernommen hat von dem anderen.

00:37:13: Weil er meinte, ich müsste jetzt gleich die Sensoren und andere nehmen.

00:37:16: Ich müsste gleich einen anderen Prozessor nehmen.

00:37:18: Einfach einmal übernehmen und dann eben Hardware Software KI alles zusammen ... optimieren, also diese Silos dazwischen einreisen.

00:37:32: Weil im Augenblick ist immer noch ein lokales Optimierung keine globale Optimierung selbst innerhalb der Firma.

00:37:39: das sind lauter verschiedene Silos und man muss dieses Silos innerhalb der Firma überschreiben... Und man muss eigentlich auch die Silos zum Zulieferer.

00:37:51: Das ist ja immer noch die Hackordnung in der Industrie.

00:37:54: ich mache es ja Der Zulieferer ist mein Deiner.

00:37:59: Ich versuche es für den günstigsten Preis zu bekommen und ich kann auch nicht neben dem ZulIEFER immer wieder auswechseln, ich muss mit ihm zusammen das ganze bauen.

00:38:12: also das ist eigentlich für mich einmal übernehmen und dann auch über meinen eigenen Schatten springen und das ist gut.

00:38:22: da kommen wir wieder zum was schwierig wird.

00:38:26: Ja, es ist schwierig ja vor allem wenn man, ich meine wir diskutieren das nicht nur für die Automobilindustrie.

00:38:33: Wir diskutieren es für den ganzen Industriestandort Deutschland vielleicht mal irgendwann einen kleinen Schritt zurückzugehen sich von dem was man auf der einen Seite natürlich auf stärken zu besinnen aber trotzdem den Mut zu haben an andere Stellen zu gucken und vielleicht mal so ein Reset Knopf zu drücken und wie du es gerade gesagt hast Copy with Pride irgendwann auch erstmal hinzugehen und zu sagen okay Dann machen wir mal kurz eine Pause und gucken einmal, was wirklich einfach aktuell das ist.

00:38:58: Was wir nutzen können?

00:38:59: Und auf der Basis bauen wir weiter.

00:39:02: Hältst du es für realistisch, dass viele der deutschen europäischen westlichen Hersteller schnell genug genau diese Erkenntnis haben und auch umsetzen?

00:39:14: Also ab und zu zur Zeit muss ich sagen, ist es schwer.

00:39:21: Es versucht sich viele noch über in ihre Rente zu retten, dass sie nichts mehr ändern müssen.

00:39:28: Weil sie vielleicht auch nicht und oft im vielen Fallen nicht können.

00:39:32: Und das ist wirklich schwierig.

00:39:35: Das werden dann auch irgendwelche Konstrukte gebaut, wo die alten Rollen weitergeführt werden.

00:39:42: aber ich denke, das Beste ist... Ich muss so eine Art Internet-Startup machen.

00:39:51: Eine Organisation Ich hab's ja in meinem Vortrag verwendet, die S-Kurve.

00:39:56: Wo ich mal mit einem kleinen Team angefange und ein Beispiel voran gehe ... Und dann die anderen mitziehe als jetzt.

00:40:05: die meisten machen auch wieder.

00:40:06: Das ist so ein klassisches übliches Herangehensweise.

00:40:10: Auch den großen Big Bang!

00:40:12: Die machen einen riesen Plan über die ganzen Fachabteilungen hinweg.

00:40:18: wie muss das Ganze transformiert werden?

00:40:22: Und dann planen wir ein, zwei, drei Jahre und dann IT muss auch noch nachziehen.

00:40:27: Das sind dann auch Nummer drei und vier Jahreszyklen.

00:40:31: Das war für mich immer erschreckend.

00:40:33: Ihr müsst einfach anfangen.

00:40:35: Ja?

00:40:35: Und auch selber, das ist ja auch dieses iterative Lernen fängt auch in der Organisation an, dass ich iterativ verbessere.

00:40:43: Ich kann mir gut erinnern bei einem Autosteller wo ich selber gearbeitet habe Habe ich gesagt, hey wir möchten ein neues Feature jetzt von der Idee bis im Fahrzeug in vier Wochen haben.

00:41:00: Normalerweise hat keine Chance.

00:41:03: Dann habe ich gesagt okay nehmen wir mal einfach alle die da mit involviert sind.

00:41:06: das war jetzt in dem Fall was wo ich vom Mobiltelefon die Batterie initialisiere fürs Laden wenn ich zur Ladestation fahre um es halt anzumelden und Dann hat man halt einen aus dem App in den Telefon einer in der Konnektivität.

00:41:24: Ich muss dann ins Fahrzeug rein, da geht es ins Cockpit.

00:41:27: Dann musste ich in den Motorkontroller, dann musste ich an den Batterie-Kontroller rein also wirklich durch alle Domänen durch.

00:41:34: Da haben wir uns halt eine Person genommen.

00:41:37: ihr weiß... Wir waren drei Wochen fertig und das haben wir natürlich als Beispiel genommen um andere mitzuziehen.

00:41:49: Wieder die Essenz, ich muss mit einem Keimen anfangen.

00:41:51: Ich kann nicht den Big Bang wie es eigentlich üblicherweise ich plane und dann exekute sondern ich muss klein und das ist genau selber mit Software.

00:41:59: Ich fange mit was laufähigem an.

00:42:02: Das Pilot holt durch den Berg durch.

00:42:05: Boah mal durch!

00:42:06: Kann ich durchgucken?

00:42:07: Und dann erweite ich den Tunnel.

00:42:10: Anstatt jetzt... mir zu überlegen von allen seiten den berg anzuschauen und ich sage jetzt kein planung ist auch falsch aber die planung signifikant zu reduzieren und dann nachzu schärfen.

00:42:27: Und die übliche für solche projekte sagt das kostet mich jetzt fünfhundert millionen Da sind jetzt mal dreihundert Leute, die dann planen.

00:42:36: Dann wird irgendwie Gremien.

00:42:37: Dann werden alle Risiken betrachtet.

00:42:39: für jedes Risiko muss es eine Mitigation geben.

00:42:43: also jetzt bleibt man bei Kulturwandel.

00:42:46: was passiert wenn und das und dass und das?

00:42:49: Und dann in einer halben jahren oder sagen wir mal machen sie positiver in sieben Monaten sage ich sieht gut aus jetzt legen wir los ... in die Richtung gelaufen und nicht mehr nachgebessert.

00:43:04: Es ist auch der Fall, erstens heute zu spät angefangen... Und ich habe eigentlich dann nicht mehr die Chance nachzubessern,... ... weil vermutlich war der Plan nicht richtig!

00:43:15: Die Umgebung hat sich auch geändert.

00:43:18: Das ist gar nicht vorgesehen.

00:43:20: diese Änderungen oder dass jemand ein Fehler macht, das sagt, oh, es war jetzt eine falsche Entscheidung, sind ja Karrieren vorbei bei uns.

00:43:29: Ja absolut.

00:43:31: Gibt es aber dennoch ganz klare Grenzen der Übertragbarkeit dessen was du zum Beispiel auch in China gesehen hast auf das was europäische Hersteller, deutsche Herstelle umsetzen können.

00:43:41: Ich denke jetzt zum Beispiel an Fragen wie Datenschutz vielleicht an deutscher Stelle an der einen oder anderen Stelle vielleicht verhindert, dass sich aus den Daten so optimal lernen kann wie ich das vielleicht an anderen Stellen in der Welt tue.

00:43:56: Vielleicht ist es aber auch nur etwas wo man sich gerne hinter zurückzieht und sagt ja das können wir ja mit dem deutschen europäischen Datenschutz leider nicht machen und am Endeffekt heißt es, naja so sehr ernst detail musst du doch gar nicht gehen, dass das irgendwie datenschutzrelevant ist.

00:44:10: also gibt es aber trotzdem etwas wo du sagst wenn wir mal ehrlich sind das sind Dinge die ich in China gesehen habe.

00:44:15: die können wir in Deutschland so nicht machen Abgesehen vielleicht von der Arbeitszeit?

00:44:19: Ja, in meines Datenschutzthema kommt oft hoch.

00:44:26: Also ich kann das natürlich... Ich sehe es auch ein bisschen, wird schon ein bisschen als Schutzschild weil wir eigentlich eher... Das sind alle so aufgewachsen dass war... Ich nenne das mal alles Hochgratisverhalten.

00:44:36: man versucht es zu challengeen und man sucht eigentlich eher die Risikoseite wie möglich.

00:44:41: Ich finde, das gute Beispiel bei uns ist Risikokapitalgeber.

00:44:45: Im Englischen heißt es Venture Capital, das ist ganz andere Angehensweise.

00:44:49: Aber ich sage es sogar so entweder ihr könnt es im europäischen Markt machen oder die Industrie hat ja wirklich einen starken Hebel, ist systemrelevant muss aus meiner Sicht diesen Datenschutz und KI-Schutz wieder etwas aufweichen, weil der wirklich uns restriktet.

00:45:12: Weil ich bin in Boards wo wir die Firmen advisen.

00:45:15: wenn ihr es nicht innerhalb der Grenzen von Europa tun könnt dann fangt trotzdem an aber machts außerhalb von Europa und bessert danach.

00:45:24: Weil wir können nicht überleben wenn wir die Industrie mit solchen Schutzmechanismen abschnüren.

00:45:32: zum Beispiel damals mit Gentechnik haben wir das genauso getan.

00:45:37: die Gentechnikforscher sind nach Amerika oder in den asiatischen Raum gewechselt.

00:45:41: Und jetzt mit den KI-Leuten, man muss auch hier das Umgebung schaffen wenn Chinesen und der amerikanische Markt völlig unrestricted arbeiten.

00:45:52: und wir sind restriktet ich sag nicht mehr so ein unrestriktes Arbeiten aber da müssen wir zwischenweg geben.

00:45:59: Aber ich lasst euch davon nicht ab halten, sondern fang trotzdem mal an und natürlich versuchen innerhalb des Datenschutzes so viel wie möglich zu tun.

00:46:09: Aber ich würde trotzdem auch Richtung Gesetzgeber muss man auch arbeiten wenn das den Fortschritt verhindert weil die Talente gehen dorthin wo sie es auch bezahlt bekommen.

00:46:22: Das ist auch ein Riesenthema.

00:46:23: wir haben die Top-Talente in der KI und in der Software werden hier auch nicht ausreichend kompensiert.

00:46:32: Die gehen dorthin, wo sie es

00:46:33: bekommen.".

00:46:34: Aber das wird dann anders reden.

00:46:37: Das leitet sich eigentlich der Haus ab!

00:46:40: Ja, das stimmt schon ja klar und das macht natürlich nochmal die Umsetzung all dessen was wir besprochen haben noch mal schwieriger.

00:46:45: Wir haben auf der einen Seite gibt es durchaus gewisse Hemmnisse und gewisse Roadblocks, gewisse Restriktionen?

00:46:53: Auf der anderen Seite stehen wir wie wir es auch gemeinsam gesagt haben stehen wir natürlich aber auch einer Transformation gegenüber, die vielleicht vielen traditionellen Unternehmen aus der Automobilindustrie nicht ganz leicht fällt und die vielleicht auch wenn man es mal so sagt.

00:47:10: Ich persönlich das ist einfach nur mein eigenes... Das ist jetzt weder eine Frage oder einfach mein Bauchgefühl.

00:47:16: ich momentan bin jetzt nicht unendlich guter Dinge dass wir bei den riesengroßen Schiffen unserer Industrie innerhalb von ganz kurzer Zeit so einen Wechsel um hundred und achtzig Grad sehen, was im Prinzip Entscheidungskultur, Unternehmenskultur Prozesse Geschwindigkeit angeht.

00:47:36: Einfach weil die Beharrungskräfte vielleicht natürlicherweise einfach groß sind.

00:47:43: Ich will da jetzt ja gar nicht persönlich irgendeiner Person, die an irgendeinem Stelle in so einem Konzern arbeitet, was böse ist sondern Ein Unternehmen ist eine Entität in sich selbst, die einer bestimmten Regel folgt sozusagen.

00:47:56: Und diese sind einfach so stark auf einem Weg dass ich jetzt nicht die Hoffnung habe das ein Volkswagen und es ist jetzt nicht Richtung Volkswagen sondern jetzt einfach Synonym für einen sehr großen Hersteller.

00:48:09: Ich könnte auch den Herstellern nennen für den du am Arzt tätig warst mit ähnlich vielen Marken weltweit Stellantis ob das ein BMW Mercedes ist vielleicht noch nicht ganz die Größe haben, trotzdem traditionelle Strukturen.

00:48:24: Dass man da innerhalb von kurzer Zeit jetzt umdreht und sagt das sind jetzt die Strukture, die kann ich jetzt ändern, da bin ich ehrlicherweise nicht so furchtbar guter Dinge.

00:48:36: Musst du weder unterstützen oder verneinen ist an der Stelle nur mein Bauchgefühl?

00:48:41: Also ich habe ab und zu meine Zweifel.

00:48:47: Aber ich habe nicht aufgegeben.

00:48:50: Das ist auch ein Grund, warum mich da drüber öffentlich spreche, weil ich versuche einfach wach zu rütteln und ich will aufzeigen jetzt nicht nur die Risiko oder nicht nur Probleme sondern auch immer zeigen.

00:49:04: in jedem meiner Vorträge oder auch in jedem meiner Mandate sage ich auch immer überlege mir immer was könnte eine Lösung sein?

00:49:13: Und ich hatte gerade gestern beim Abendessen schönes Gespräch mit dem CTO Von einem großen firma und das weiß nicht aus dem automobilum fällt aber.

00:49:23: Auch kis in anderen industrien wird zu wenig schnell eingesetzt, der hat einfach sagt wir sind jetzt so weit gegangen dass wir jeder den antropik oder open air account für zu hause auch bezahlt haben.

00:49:39: Ja sodass jeder die chancel des einzusetzen und wir erwarten dass in den nächsten sechs Monaten die Produktivität um dreißig, vierzig, fünfzig Prozent steigt und hat jetzt schon solche Projekte gemacht.

00:50:00: Die haben es hundertzwanzig Prozent gesteigert.

00:50:03: Ja?

00:50:04: Die sind mehr als doppelt so schnell wie sie vorher waren.

00:50:09: Und ich habe auch mit Start-ups.

00:50:10: Es ist nämlich auch das andere was passiert.

00:50:12: Ich bin ja auch mein anderer Spineis.

00:50:15: Ich helfe Start ups einmal als Ehrenamtlicher Mentor oder auch als Investor, oder auch Teilhaber.

00:50:23: Und da sehe ich wie die selbst mit ihrer Ideo und Dogfood also ihre eigenen Produkte in der Software, die für die Softwareentwicklung zur Verfügung stehen – Mit KI entwickeln und fast nur noch prompten!

00:50:39: Also da ist noch einiges an Luft nach oben und eigentlich muss es schon jedem die Chance geben das zu tun.

00:50:46: Wenn er das nicht mehr kann, muss ich vielleicht auch noch Hilfestellungen bieten.

00:50:51: Aber es muss die Chance da sein und ich glaube auch dran dass es möglich ist.

00:50:58: Ich habe jetzt auch mit Firmen zu tun, die kann ich jetzt noch nicht nennen aber sie sich jetzt auch drauf.

00:51:04: also mit chinesischen Ohren bin ich gerade im Gespräch Dass die helfen wollen Jetzt nicht eine Partnerschaft Von mir aus das Ada-System oder ich mach dir jetzt das Cockpit besser, sondern die auch helfen wollen.

00:51:19: Da bin ich jetzt gerade dran dass aktiv einen OEM mit einem europäischen OEM denen hilft in dieser Transformation weil da gibt es nämlich auch welche aus diesen Legacy OEMs... ...die die Transformation geschafft haben Die sind vorne mit dabei und die wollten das als ihren Export nach außen sehen.

00:51:41: Also ist es möglich.

00:51:43: Und auch jetzt nochmal zu dem in der Ukraine, die haben Zweiundzwanzig Fünftausend Drohnen im Land produziert.

00:51:53: Den Rest haben sie alles von außen zugekauft In vier Jahren.

00:51:56: Jetzt bauen Sie sieben Millionen Drohne und exportieren diese Technologie.

00:52:02: Ja also jetzt wer sieht es?

00:52:04: leider ist es so aber das ist ein negativ Beispiel.

00:52:06: Aber im Iran also die Golfstaaten kaufen massiv die Abwehrsysteme von dort.

00:52:13: Und das ist nichts anderes, das ist Hardware Software Autonomus Fliegen oder eben Teilautonomus fliegen also Level zwei plus.

00:52:22: ja Autonomes fahren und die Probleme sind die gleichen, da sind die neuesten KI Chips.

00:52:30: es sind stelle Iterationen mit dem Kunden Lernen die zeichnen alle Flugdaten von allen Drohnen auf Die Kameradaten, die GPS-Daten.

00:52:43: Wenn ich jetzt Drohne weggelassen hätte, könnte das genauso Auto sein?

00:52:45: Ja.

00:52:46: Kameradaten, GPS-daten Radardaten, Mischendaten am Zweihunderttausend Entwickler, die alle auf diese Datenbank zugreifen können, iterieren dann Hardware Software in Wochenritmen, schieben die neue Software in die Systeme und updaten auch die Hardware.

00:53:03: Das geht nämlich auch.

00:53:04: Die meisten denken, ich muss ja hardware bauen, die vier, fünf, sechs Jahre hält.

00:53:09: Ich kann auch Hardware-Updaten, wenn es nötig ist.

00:53:13: Und OEM in China eine Generation ein Jahr später haben die noch einmal die Steuergeräte weiter zentralisiert.

00:53:23: Ist alles möglich!

00:53:24: Also nochmal zurück ich glaube daran Es ist möglich und meine Mission vielleicht so ein Helfer-Syndrom Aber ich glaube dran und möchte helfen Die Industrie wirklich zu beschleunigen.

00:53:38: Es ist möglich.

00:53:42: Das ist ein sehr, sehr schönes Schlusswort weil es heißt immer gerne end on a high note und insofern du glaubst dran Freue mich, wenn ich eines besseren Belehrt wäre werde.

00:53:53: Ich danke dir, dass du heute dabei warst weil es wirklich spannende, ja spannende Beobachtungen sind die du mit dabei hast, weil es spannende Thesen sind.

00:54:03: das Betriebssystem sozusagen der Automobilhersteller muss sich verändern auf dem Bild herstellen müssen vor allem auch hierzulande einfach zu lernenden Organisationen werden und so lässt sich am Ende Geschwindigkeit bringen für dich einen sehr, sehr spannenden Ansatz.

00:54:18: Und Joachim ich sage ganz, ganz herzlichen Dank dass du heute mit dabei warst in dieser Folge und sage an dieser Stelle an alle die zugehört haben Ganz herzliche dank und wir hören uns in der kommenden Woche wieder.

00:54:31: bis dahin tschüß

00:54:32: auch viel dank.

00:54:33: was mich bewegt ein podcast von automotiv it und Automobilproduktion.

00:54:41: Alle Infos zur folge in den show Weitere Folgen überall, wo es Podcasts gibt.