Jahresrückblick Teil 2: Die Autoindustrie im Zeichen künstlicher Intelligenz

00:00:00: Nagel Tiedemann, was mich bewegt.

00:00:07: Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge Nagel Tiedemann, was mich bewegt.

00:00:19: Ich begrüße an diesem Montagmorgen wie immer meinen Kollegen aus der Schriftaktion Pascal Nagel.

00:00:25: Guten Morgen.

00:00:26: Ja, Nick, und natürlich auch einen guten Morgen an alle unsere Zuhörerinnen und Zuhörer.

00:00:32: Es ist ja nicht nur eine neue Folge, was mich bewegt, sondern es ist gleichzeitig auch die letzte Folge in diesem Jahr, 23.

00:00:40: Genau, die letzte Folge, ja, spannend.

00:00:42: Wir haben dieses Jahr mit unserem Podcast-Projekt gestartet und wir hatten im Laufe dieser, ja, diesen halben Jahr

00:00:50: nicht nur spannende Themen, die wir hier mit, wir beide diskutiert haben, sondern wir hatten ja auch viele spannende Gäste schon in unserem Podcast.

00:00:58: Das wird sich 2024 auch fortsetzen.

00:01:01: Das schon mal sein, der Stille schon mal versprochen, dass wir auch im neuen Jahr auch wieder mit einigen tollen Interviews aufwarten werden.

00:01:09: Wir hatten ja jetzt dieses Jahr schon einige interessante Lebenswege, die wir besprochen haben.

00:01:14: Auch das eine oder andere diskussionswürdige Thema, was wir mit unseren Gästen besprochen haben oder diskutiert haben.

00:01:20: Und natürlich auch wir beide untereinander.

00:01:22: Und heute wollen wir dieses nochmal aufgreifen und nochmal schauen, was hat uns dieses Jahr eigentlich so bewegt.

00:01:32: Also nicht nur die letzte Woche, sondern auch eigentlich auf das ganze Jahr 2023.

00:01:38: Zurückschauen, das haben wir in der letzten Folge schon gemacht.

00:01:41: Da hast du über die Krisenstimmung beim größten deutschen Autohersteller Volkswagen geschaut.

00:01:49: Genau.

00:01:50: Und ich habe so ein bisschen mich mit dem Thema Partnerschaften beschäftigt.

00:01:55: Und ja, ich bin gespannt, was ist denn eigentlich dein zweites Top-Thema dieses Jahr gewesen?

00:02:01: Janik, wir haben es ja jetzt inzwischen schon 15 Folgen, was mich bewegt, geschafft, nie das gleiche Thema zu haben.

00:02:10: Man muss dazu vielleicht wirklich auch an dieser Stelle nochmal sagen, wir sprechen uns im Vorfeld wirklich nicht ab.

00:02:17: Also wir wissen nicht, was der andere mitbringt, immer auf die Gefahr, dass wir beide das gleiche Thema haben.

00:02:21: Und dass irgendwann mal jemand sagt, ich habe genau das gleiche, dann sind wir beide aus gleiche Thema vorbereitet.

00:02:27: Vielleicht ist es ja heute das letzte Chance, in diesem Jahr, dass wir vielleicht ein Match zu kriegen.

00:02:34: Dass wir vielleicht nochmal das gleiche Thema haben, weil wenn ich an das Jahr 2023 denke, dann kommt man an einem Thema natürlich nicht vorbei,

00:02:43: was in diesem Jahr im Prinzip zum ja am Grunde genommen großen Durchbruch, muss man fast sagen, kam.

00:02:49: Und das ist das Thema künstliche Intelligenz, Gen AI.

00:02:53: Na Mensch, dann haben wir es ja tatsächlich geschafft, in der letzten Folge 2023 das gleiche Thema uns auszusuchen.

00:02:59: Das ist ja vorhervorragend, dann können wir ja jetzt lang und breit über KI sprechen.

00:03:04: Dann können wir an dieser Stelle unsere KI-Sonderfolge starten und können lang und breit über KI.

00:03:11: Ich habe es mir fast gedacht, Janik, weil es ist natürlich, wie ich es gerade gesagt habe, du kannst an das Jahr 2023 eigentlich nicht zurückdenken,

00:03:18: ohne an künstliche Intelligenz zu denken.

00:03:21: Und klar, mit dem Populärwerden von ChatGPT sind natürlich sämtliche Branchen, eigentlich die ganze Gesellschaft, die ganze Welt.

00:03:34: Und das ist, glaube ich, nicht übertrieben, wenn man das so sagt, ist ja im Prinzip durch ChatGPT eigentlich so ein bisschen durcheinander gewürfelt worden.

00:03:41: Innerhalb von kürzester Zeit ist dieses Thema Demokratisierung von KI so groß geworden, dass plötzlich jeder darauf zugreifen konnte.

00:03:50: Und man ja immer an der Stelle und unsere Zuhörerinnen und Zuhörer, die sowieso technikaffin sind, die wissen, dass das technisch nicht unbedingt der große Wurf sein muss.

00:04:01: Oder ChatGPT nicht oft Modellen basiert, die noch nie zuvor gesehen wurden.

00:04:04: Aber das ist natürlich dieses Thema Zugänglichkeit zu KI, zu Sprachbots, zu large Language Modellen.

00:04:11: Dass das natürlich der ganz entscheidende Faktor ist und dass da sich natürlich auch sämtliche Wirtschaftsbereiche alles drauf gestürzt hat.

00:04:19: Ich meine, wir können ja an dieser Stelle gar nicht anfangen, nur darüber zu diskutieren, was das gesamtgesellschaftlich alles umgeworfen hat.

00:04:25: Wie plötzlich Schulen und Universitäten vor dem Problem standen im Prinzip eigentlich nicht mehr ausreichend testen zu können, ob eigentlich Abschlussarbeiten wirklich selbst verfasst wurden.

00:04:37: Wir beide sind natürlich als Chefredakteure eines textbasierten Mediums oder textbasierter Medien natürlich auch absolut damit konfrontiert, wie man diese Modelle gewinnbringend einsetzt.

00:04:53: Aber natürlich auch, welche Gefahren da lauern und so weiter.

00:04:56: Also gesamtgesellschaftlich ist es ja kaum zu diskutieren in kurzer Zeit, aber dann diskutieren wir das doch heute mal mit Blick auf die Automobilindustrie.

00:05:05: Weil auch da ist es natürlich so, dass da einfach der Hype ja genauso groß war wie in allen anderen Branchen auch und innerhalb kürzester Zeit die Ankündigungen hochgepuppt sind.

00:05:17: Ja, also ich glaube, man muss an der Stelle auch nochmal sagen oder auch nochmal betonen.

00:05:22: Das hast du ja eben auch schon in Teilen getan, dass das Thema KI vor allem natürlich in der Automobilindustrie ja ein Dauerbrenner Thema ist, was wir jetzt über viele Jahre ja auch schon begleiten.

00:05:32: Also da geht es jetzt, dass das Gen AI Thema ist, nämlich das eine, das hat das diesjahr nochmal so ein bisschen, hat nochmal ein Boost verschafft, auch in der öffentlichen Wahrnehmung.

00:05:40: Aber KI in der Automobilindustrie bedeutet natürlich schon seit einiger Zeit, schauen wir auf die Produktion, Qualitätssicherung, da ist das in vielen Unternehmen schon angekommen.

00:05:51: Da ist es aus diesem Laborstatus auch schon längst herausgetreten und schafft auch wirklich schon Mehrwerte und Optimierungspotenziale für die Prozesse.

00:06:01: Also ganz klar, wir haben es beim Thema Autonomus Fahren natürlich, das ist eigentlich das Boost Thema Nummer 1, wenn wir in die Entwicklung schauen, was das Thema Autonomus Fahren anblinkt.

00:06:11: Da haben wir auch schon vor fünf Jahren darüber gesprochen, was Künstliche Intelligenz, was Smart Algorithmen eigentlich auch für die Fahrsicherheit am Ende des Tages bedeuten können, was die Fusion von Sensor-Daten anbelangt.

00:06:24: Da spielt KI natürlich eine entscheidende Rolle. Predictive Maintenance ist ein weiterer Anwendungsfall,

00:06:30: wenn wir ein bisschen in die Produktion wieder schauen. Also da tut sich ja schon seit vielen Jahren relativ viel.

00:06:38: Ich habe aber auch den Eindruck, dass in diesen klassischen Entwicklungsfeldern, in den klassischen Technologiefeldern bei Künstliche Intelligenz,

00:06:45: dies ja auch nochmal der nächste Schritt gemacht wurde. Wir haben auf dem Automotive IT-Kongress darüber gesprochen, wir haben auf dem Automobil-Produktion-Kongress über das Thema diskutiert und debattiert.

00:06:56: Ich finde schon, dass man jetzt wirklich so ein bisschen in die Praxis geht und wirklich in den Alltag des Thema überführt.

00:07:05: GenAI auf der anderen Seite, wir haben es jetzt gerade auch in unserem großen Überblick dazu bei Automotive IT gesehen,

00:07:12: unser Titelgeschichte in der letzten Print-Automotive IT, in welchen Bereichen natürlich generative KI schon sozusagen zum Einsatz kommen.

00:07:21: Wir haben es in der Fahrzeugentwicklung, wir haben es in der Produktion, das ist noch nicht so ganz so stark angekommen,

00:07:27: aber auch in der Zugänglichkeit von großen Datentöpfen, von Daten, ja Data Lakes, die Verarbeitung von diesen großen Datenmengen kann natürlich durch KI und GenAI natürlich auch vereinfacht werden.

00:07:41: Wir haben auch mit Customer Experience auch ein großer, oder Customer Journey, ein großer Anwendungsfall und natürlich auch die User Experience ganz konkret am Endkunden im Auto.

00:07:53: Da haben sich die Hersteller in diesem Jahr auch ein bisschen hervorgewagt, Mercedes-Benz, GM, Stilantes, die nutzen das alle jetzt schon,

00:08:02: wir sind es gerade in so einer Beta-Phase schon an Kunden aus, vor allem in den USA, weil es dann natürlich auf der Regulierungsseite etwas einfacher ist an der einen oder anderen Stelle.

00:08:12: Gerade erst die Ankündigung, gerade im Postfach gesehen, dass Mercedes-Benz jetzt auf der CES in Las Vegas 24, also in gut drei Wochen, drei, vier Wochen,

00:08:25: jetzt wirklich noch mal die nächste Generation vom MBOS mit KI-Unterstützung im Fahrzeug, also die nächste Generation Infotainment zeigen wird,

00:08:34: wo das Thema Sprachsteuerung KI-Gestütz noch mal einen anderen Stellenwert bekommt.

00:08:40: Also da sieht man es auch nochmal, da ist natürlich in diesem Jahr, wie du schon gesagt hast, viel passiert, du hast gerade viel aufgezählt

00:08:50: und klar ist natürlich auch nochmal so ein Thema, das was ich gerade gesagt habe für die Gesamtgesellschaft, nämlich dieses Thema Demokratisierung von KI,

00:09:00: das ist ja auch genau das, was in der, in die Wirtschaft, in die Industriezweige, aber natürlich auch dann eben in der Automobilindustrie,

00:09:08: wenn man jetzt mal nicht in Richtung Endkunden, sondern in Richtung eigenen Mitarbeiter denkt, was da natürlich auch genau das Thema ist,

00:09:14: das natürlich solche Modelle im eigenen Unternehmen helfen, aus den ganzen Datentöpfen, aus den ganzen Daten, die zur Verfügung stehen,

00:09:23: natürlich den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern vereinfach, Daten zur Verfügung zu stellen, zu visualisieren,

00:09:30: individuelle Dashboards zu entwickeln überall da, wo dann nicht am Endeffekt wieder eine komplizierte, komplexe Anforderung irgendwie an die Digitaleinheit gestellt werden muss,

00:09:39: damit irgendwie vielleicht ein Jahr später mal so ein Dashboard fertig ist, sondern wo genau solche Modelle, ChatGPT und Co. helfen,

00:09:48: wenn man sie auf die eigenen Datentöpfe drauf setzt, ganz viel Zugang zu Daten und zu Informationen zu erleichtern.

00:09:55: Und ich glaube, das ist am Ende auch der entscheidende Faktor, wobei man da auch sagen muss, Janik, und du hast es ja selbst in deiner eigenen Geschichte,

00:10:03: rund um Gen AI ja auch beschrieben, da liegen natürlich auch ein bisschen die Fallstricke noch bei der Sache,

00:10:09: weil wie wir selber wissen, ist das mit den Datentöpfen und Datensilos auch in der Autoindustrie und in den großen, gewachsenen, monolithischen Systemen,

00:10:23: die zum Teil aber irgendwie voneinander sehr stark abgetrennt sind, eines der großen Themen in der Autoindustrie, in der IT, Datensilos,

00:10:30: das macht es natürlich nicht ganz einfach und das fand ich auch ganz spannend, dass zum Beispiel die Daniela Rittmeyer von Kapgemini sagt,

00:10:38: dass viele Unternehmen eigentlich gar nicht AI-ready sind, weil diese Daten, wenn die Daten gar nicht aufbereitet sind oder gar nicht richtig zu,

00:10:49: oder gar nicht auch einfach zugänglich zur Verfügung stehen, im Endeffekt kann ja so eine KI ja auch nicht zaubern.

00:10:55: Genau, also es muss den Zugriff auf die Daten bekommen und dafür ist halt die Grundlage eben auch eine Datendurchgängigkeit zu schaffen,

00:11:04: über sämtliche Stellen der Wertschöpfungskette hinweg, um dann auch das volle Potenzial von künstlicher Intelligenz am Ende des Tages auch voll ausschöpfen zu können.

00:11:14: Das gilt für generative Anwendungen natürlich genauso wie klassische, ja, künstliche Anwendung der künstlichen Intelligenz,

00:11:22: dass man da eine Grundlage schafft und wir haben es ja auch in vielen Gesprächen, auch wenn wir so ein bisschen in Richtung Produktion schauen,

00:11:29: auch gehört, dass diese Datendurchgängigkeit ja noch längst nicht geschaffen ist.

00:11:33: Also wir haben natürlich, sage ich mal, einige Vorbildunternehmen, die da vielleicht weiter sind als andere,

00:11:38: wenn man jetzt auch bei den großen Herstellern anklopfen oder das dort anschauen, aber natürlich auch in vielen Zulieferern,

00:11:45: kleineren Zulieferern, mittelständischen Unternehmen, da ist das natürlich noch sehr weit weg, bevor dort solche Anwendungen auch ihr Potenzial ausschöpfen können.

00:11:56: Und man muss natürlich auch immer genau überlegen, renne ich jetzt gerade einem Hype hinterher, mache ich das um sozusagen eine schöne Pressenbeteilung zu formulieren,

00:12:05: um dann zu sagen, guck mal, wir machen auch was für künstliche Intelligenz oder generative AI,

00:12:10: oder kann ich das nicht eigentlich auch erstmal, muss ich das nicht erstmal ganz anders angehen,

00:12:15: muss ich das Ganze, das fährt nicht von einer anderen Seite aufzäumen sozusagen und vielleicht erstmal gucken,

00:12:21: was ich denn eigentlich mit meinen traditionellen Methoden da auch schon bewirken kann, ohne jetzt zu sagen,

00:12:25: ja ich muss jetzt diesem Hype oder ja mich auf diesen Train da auch aufspringen.

00:12:31: Also das ist ja die Frage, ist es überhaupt notwendig jetzt an dieser Stelle so ein Use Case überhaupt aufzusetzen?

00:12:36: Ja, wir haben es ja in letzter Zeit ganz oft diskutiert Janik auch unter uns, dieses Fear of Missing Out,

00:12:42: dieses FOMO ist in der Branche einfach in Bezug auf KI gerade sehr groß, ja, nicht nur in der Branche.

00:12:47: Also ich meine, das ist ja das, was ich vorhin gesagt habe, das ist dieses Prinzip, ChatGPT, ist jetzt einfach eine Zugänglichkeit zu KI

00:12:55: und deswegen denkt momentan auch jeder, jeder Wirtschaftsbereich, jeder, also alle glauben ja es auch einsetzen zu müssen,

00:13:03: weil es da, also einfach, weil es da ist. Und das ist natürlich in der Autoindustrie ganz genauso

00:13:08: und das ist ja auch ein ganz spannender Aspekt, das hat uns zum Beispiel in der Geschichte, du weißt das, Jan Pila von IBM gesagt,

00:13:17: der ich zitieren an der Stelle mal, es gibt nicht nur Open AI, SGBT, sondern aktuell auch rund 120.000 Open Source Modelle,

00:13:24: etwa Lama 2 von Meter, die viele Aufgaben ebenso gut und kostengünstiger erledigen können.

00:13:32: Es geht immer auch darum, das richtige Modell in der richtigen Größe, in der richtigen Infrastruktur zu betreiben.

00:13:37: Und da ist natürlich auch so, dass wenn man mit vielen Experten spricht, die dann gerade auch vielen Unternehmen natürlich momentan auch attestieren,

00:13:44: aus diesem Fear of Missing Out heraus eher auch tatsächlich Geld zu versenken und auf Lösungen zu setzen, die man einsetzt,

00:13:53: des Einsetzens wegen so ein bisschen und eigentlich feststellt, eigentlich hätte das schon längst zur Verfügung gestanden,

00:14:00: es hätte vielleicht die ganze Kosten günstiger zur Verfügung gestanden, das Modell passt vielleicht gar nicht zu der Infrastruktur,

00:14:05: die ich habe und so weiter. Und das ist schon auch eine ganz spannende Erkenntnis.

00:14:10: KI und Gen AI, also Gen AI muss man als in dem Fall ja ganz im Speziellen sagen,

00:14:16: ist natürlich gerade, wenn man so einen Hype Cycle denkt, einfach auf dem Peak.

00:14:21: Wir wissen aber auch immer, was auf dem Hype Cycle nach diesem Peak kommt.

00:14:24: Wahrscheinlich kommt nämlich jetzt erstmal die nächsten zwei Jahre, kommt jetzt erstmal das Tal der Tränen

00:14:29: und dann wird von Gen AI erstmal nicht die Rede sein, weil man feststellt, so wie wir uns das alle vorgestellt haben,

00:14:35: lässt sich das gar nicht vernünftig einsetzen und dann kommt das irgendwann dann in die Nutzung wirklich.

00:14:42: Genau so ist es und dieses Thema Kosten nutzen, das ist sozusagen die eine,

00:14:47: sage ich mal, das eine Feld, was man dabei beachten muss und auch wirklich in seine Erwägung mit einbeziehen muss

00:14:55: und auch wirklich ganz realistisch und ehrlich auch zu sein, ist das jetzt wirklich das, was ich brauche

00:14:59: oder gibt es nicht da auch andere Lösungen, die mit denen ich deutlich schneller und kostengünstiger ans Ziel komme,

00:15:04: das andere ist und da schauen wir ja auch so ein bisschen in die Zukunft ist für mich auch das Thema Transparenz,

00:15:11: das Thema Datenschutz, das Thema ja, was hole ich mir da eigentlich ins Haus,

00:15:17: wenn ich mit solchen großen Sprachmodellen vielleicht von Open AI, JetGPT umgehe,

00:15:24: was ist eigentlich überhaupt mein Ansatz an der Stelle und welche Gefahren drohen damit auch

00:15:33: und da ist ja gerade auch so ein bisschen die Diskussion dieses Jahr entbrannt um die neue Regulierung,

00:15:39: die von der Europäischen Union kommen soll, der sogenannte AI-Act,

00:15:43: der ja ein ganz klares Rahmenwerk sein soll für die Nutzung von künstlicher Intelligenz und auch

00:15:49: im speziellen von großen Sprachbasismodellen. Da ist ja viel in Bewegung gekommen dieses Jahr.

00:15:56: Momentan sind die EU-Institutionen dabei, die die finale Ausgestaltung dieses AI-Acts zu formulieren.

00:16:03: Und ja, wie gesagt, das Ganze ist ein Sektor übergreifender Rechtsrahmen, der dort entsteht und

00:16:10: irgendwie ganz klare Vorgaben machen soll, wie die KI in Zukunft genutzt werden können. Es wird

00:16:16: also ein horizontaler Ansatz der verschiedenen Risikostufen mit allen bezieht. Also wie stark ist

00:16:22: sozusagen so ein KI-System auch mit Risiko behaftet. Und da sind wir natürlich in der

00:16:28: Automobilindustrie natürlich schnell an dem Punkt autonomes Fahren. Da sprechen wir natürlich nicht

00:16:35: nur über Chat-TPT sprechen, sprechen wir über Datenschutz-Themen natürlich, über Transparenz,

00:16:41: wo kommen überhaupt die Informationen her, die dieses Modell heraus sucht. Das ist natürlich das eine,

00:16:48: aber bei autonomem Fahren auf der anderen Seite. Und wenn wir da über künstliche Intelligenz sprechen,

00:16:52: reden wir natürlich auch über Menschenleben am Ende des Tages. Und da ist die Frage, inwiefern

00:16:56: kann so ein Rahmenwerk, auch ein Rahmenwerk für Algorithmen im Fahrzeug dann am Ende des Tages

00:17:04: oder auch für die Typengenehmigung von Fahrzeugen in Zukunft eigentlich bereitstellen. Und da gibt's

00:17:11: momentan noch viel Diskussionen. Momentan ist es so, dass dieser AI-Act gar nicht so sehr

00:17:17: für die Automobilindustrie gilt. Es soll nämlich in Zukunft auch branche-spezifische

00:17:23: Regulierungen geben, wo das dann deutlich stärker noch reguliert wird. Dass es, wie gesagt,

00:17:29: im Bereich Typengenehmigung von Kraftfahrzeugen soll es da einiges geben. Es gibt ja momentan auch

00:17:33: schon Regulierung für den Bereich künstliche Intelligenz im Fahrzeug. Aber was da wann das

00:17:40: genau kommt und wie das aussieht, das ist noch sehr ungewiss. Also der AI-Act, wenn er jetzt

00:17:45: beschlossen wird, wird dann ja auch frühestens, soweit ich weiß, 2025 in Kraft treten. Und da

00:17:52: wird noch einiges Zeit ins Land gehen. Aber auf der anderen Seite wird so ein Rechtsrahmen natürlich

00:18:00: auch mehr bürokratischen Aufwand für die Unternehmen bedeuten, weil man deutlich klarer

00:18:06: auch eine technische Dokumentation machen muss, was Trainings- und Testverfahren anbelangt. Man

00:18:11: muss deutlich klarer aufdecken, wie das mit dem Urheberrecht aussieht. Und da sterben man sich

00:18:16: natürlich nicht nur als Autoindustrie, sondern eigentlich als Industrie, alle Industrien eigentlich

00:18:22: die Frage stellen, ist das jetzt für mich ein ja, Innovationsschub, wenn ich so ein Regelwerk habe

00:18:26: oder ist es wieder eine Innovationsbremse, die vielleicht im Wettlauf der Märkte weltweit USA

00:18:33: wissen wir, es ist relativ locker geregelt. In China ist es an der einen oder anderen Stelle deutlich

00:18:38: stärker reguliert. Also da ist immer die Frage, ist das jetzt am Ende des Tages gut, so ein Regelwerk

00:18:44: zu haben? Die allgemeine Meinung ist ja, wir brauchen so ein Regelwerk. Das ist in vielen Bereichen

00:18:49: jetzt mal fern der Industrie natürlich ganz klar, wenn wir auch in den privaten Raum gehen. Aber

00:18:55: für die Industrie ist eben die Frage, ist das gut, dass wir jetzt so eine Regulierung bekommen oder

00:19:00: nicht? Und das ist noch ein bisschen ungewiss. Ja ungewiss ist ja, ist ja so ein bisschen das

00:19:06: zusammenfassende Stichwort, wenn wir jetzt über China ja sprechen. Aber was ist denn so, was ist

00:19:12: denn dein Gefühl, Janik? Weil du hast dich jetzt in letzter Zeit wirklich sehr viel mit dem Thema

00:19:16: beschäftigt, gerade so zum Ende des Jahres. Was ist denn dein Gefühl, wo KI in der Autoindustrie

00:19:24: wirklich vielleicht auch kurzfristig einen Impact haben kann? Weil du hast vorhin ja schon einige

00:19:30: Bereiche aufgezählt, in dem KI heute schon eingesetzt wird, dann auch im speziellen Gen AI.

00:19:36: Da ging es um KI in der Produktion, da ging es um die Customer Journey, um Sprachsteuerung im Auto,

00:19:41: in der Entwicklung. Also ich erinnere mich an eine Aussage von Elmar Britsch, den wir gesprochen

00:19:47: haben, den ehemaligen Bosch CIO, der gesagt hat, Entwicklungszyklen könnten sich um die Hälfte

00:19:53: verkürzen. Das ist natürlich Verheißungen, die die Branche ja auch irgendwo besonders attraktiv

00:20:01: findet, gerade wenn wir immer über Entwicklungsgeschwindigkeit in der Autoindustrie sprechen.

00:20:05: Aber was glaubst du denn eigentlich, wo liegt denn der Sweet Spot eigentlich jetzt vielleicht

00:20:10: kurzfristig bei der Gen AI? Also kurzfristig würde ich es, also wenn wir jetzt wirklich nur auf

00:20:16: Gen AI schauen, wenn andere KI-Bereiche, würde ich sagen, ganz klar, Prozessoptimierung in der

00:20:22: Produktion, da ist einfach, es ist einfach ganz klar, dass da einfach schon viele Use Cases schon am

00:20:27: Start sind und da glaube ich, ist KI an sich ein Mittel dort deutlich größere Mehrwerte zu schaffen.

00:20:36: Wenn wir jetzt eher auf das Thema Generative AI schauen, würde ich schon sagen, ist es ähnlich wie

00:20:41: in einer breiten gesellschaftlichen Wahrnehmigung, ist der Zugang zu Informationen, der Zugang zu

00:20:49: Daten, der vereinfachte Zugang zu Dokumentationen, auch in der Produktion, aber auch im Verwaltungsbereich,

00:20:56: der Zugang zu Datenbanken ist sicherlich über das über Chatbots oder ja Anwendung der Gen AI

00:21:05: deutlich zu vereinfachen und da kann man auch relativ kurzfristig glaube ich sozusagen low hanging

00:21:10: fruits wie es so gerne heißt, einfahren und am Ende des Tages ja einfach die Prozesse im Konzern

00:21:17: in den Unternehmen auch verbessern, aber natürlich auch und das haben wir jetzt schon gesehen,

00:21:23: ist die Interaktion zwischen Kunde und Unternehmen im Auto zum Beispiel über Sprach ein, also die

00:21:32: natürliche Interaktion mit dem Fahrer ist, kann da deutlich verbessert werden und vereinfacht

00:21:37: werden. Ich denke mal, da wird es schnell schon einiges an Vorteilen geben, die sich da ergeben.

00:21:46: Das sind im Prinzip die Use Cases, mit denen die Industrie ja jetzt momentan auch schon rausgegangen

00:21:51: ist und da auch schon kommuniziert. Es ist die Frage, inwiefern kann auch die Interaktion zwischen

00:21:58: also in der Customer Journey, inzwischen Kunde und Unternehmen verbessert werden, wenn es im

00:22:05: Bereich After Sales geht, das ist ja etwas, was jetzt momentan auch schon viel gemacht wird,

00:22:09: nicht nur in der Autoindustrie. Also das sind glaube ich so die Bereiche, in denen diese Technologien

00:22:16: schnell auch mehr Wert liefern können. Das würde ich jetzt mal so als Einschätzung sehen.

00:22:22: Ja, ich sehe das ganz ähnlich, weil woran ich jetzt gerade einfach nochmal denke,

00:22:27: wir haben uns in letzter Zeit oder auch vielleicht in den letzten ein, zwei Jahren auch sehr viel mit

00:22:34: vielen IT-Verantwortlichen über das Thema Low Code, No Code unterhalten. Also diese

00:22:38: Fragestellung, wie sehr kann ich eigentlich die Mitarbeitenden im Unternehmen auch in den Fachbereichen

00:22:44: dazu befähigen, bestimmte Lösungen selbst zu entwickeln, bestimmte Anforderungen im Prinzip

00:22:51: schon selbst erledigen zu können? Weil eine Sache ist natürlich klar, ich erinnere mich so an ein

00:22:56: Zitat von Stefan Fingerlingen vom Chef der Volkswagen Group IT Solutions, der gesagt hat,

00:23:04: eigentlich arbeitet doch heute schon jeder, der IT kann, arbeitet doch schon in der IT.

00:23:08: Also dieses Thema Fachkräftemangel, das werden auch nicht mehr. Die Konkurrenz wird immer größer,

00:23:14: weil sämtliche Unternehmen, Industriezweige und so weiter inzwischen weltweit um IT-Fachkräfte

00:23:21: und Digitalisierungsspezialisten buhlen. Das werden einfach nicht mehr, aber die Anforderungen

00:23:27: werden mehr. Und dann nützt es dann halt ganz oft auch einfach nichts, wenn einfach ein Fachbereich

00:23:33: mit einer ja vielleicht in der Prioritätenliste des Gesamtunternehmens sozusagen mit einer kleinen

00:23:39: Anforderung um die Ecke kommt, die dann irgendwo auf Prioritätenplatz 55 steht und im Prinzip

00:23:45: niemals abgearbeitet wird von der IT. Und dann kommt das nächste, was wieder in der höhere

00:23:52: Priorität ist und es verbleibt irgendwie immer. Also ich glaube jeder, der in einem großem Unternehmen

00:23:55: arbeitet, der kennt das auch irgendwo. Und da ist auch niemand irgendwo einen Vorwurf zu machen,

00:24:00: weil es einfach Dinge gibt, die ja die dann vielleicht von größerem Interesse fürs Gesamtunternehmen

00:24:07: sind. Die stehen dann ganz oben, dann gibt es riesen Projekte, die dauern dann alleine schon

00:24:10: irgendwie zwölf Monate. Ja, also muss ich doch da reingehen und muss doch die die Leute dazu

00:24:16: befähigen, bestimmte Dinge selbst machen zu können. Und da, da ist meiner Ansicht nach dieses Thema

00:24:21: Demokratisierung von KI über solche Sprachmodelle und über die Möglichkeit eben verknüpft mit den

00:24:28: eigenen Daten des eigenen Unternehmens wirklich einfach da Struktur reinzubringen, Übersichtlichkeit

00:24:34: reinzubringen und vielen Menschen halt Informationen, Daten zur Verfügung zu stellen, Prozesse zu

00:24:42: visualisieren, um wirklich vielen Menschen Hilfe zur Selbsthilfe im Prinzip darüber anbieten zu

00:24:49: können. Ich glaube, das wird ein Hebel sein, der wird natürlich in Richtung sozusagen nach

00:24:55: außen hin gar nicht das Sichtbare sein, aber nach innen innerhalb der Prozesse des Unternehmens

00:24:59: wird das glaube ich der große Hebel sein, um zu einer ganz anderen Prozessgeschwindigkeit und

00:25:05: Prozesseffizienz zu kommen. Und am Endeffekt geht es ja immer darum, wir diskutieren darüber, dass

00:25:09: die Autoindustrie sowie viele große Industrien großbehebig ist, dass die traditionellen Hersteller

00:25:16: natürlich riesengroße Öltanker sind, die man schwer einfach mal eben von links nach rechts irgendwie

00:25:21: wendet, die aber eben angesichts dieser Konkurrenz-Situation, die man aktuell zum Beispiel auch

00:25:28: aus China sieht, einfach viel mehr Geschwindigkeit aufnehmen müssen. Und diese Geschwindigkeit,

00:25:32: die kann ich nur aufnehmen, wenn innerhalb eines solch eines Unternehmens viele Prozesse einfach

00:25:39: viel, viel schneller und unkomplizierter gehen. Und ich glaube, da liegt tatsächlich einfach,

00:25:43: ja natürlich vorbehaltlich dieser Datenstruktur, die auch erstmal da sein muss. Das ist klar,

00:25:50: das haben wir vorhin auch gesagt, das ist der Fallstrick an der Sache. Aber ich glaube,

00:25:53: da liegt wirklich in nächster Zeit der wirklich echte Sweet Spot von Gen AI innerhalb des

00:26:01: Unternehmens so was deutlich verbessern und auch ja beschleunigen zu können. Also das wird natürlich

00:26:07: spannend zu sehen, wie das jetzt auch in der nächsten Zeit und in den nächsten Jahr, da werden

00:26:12: wir sicherlich bei Auto Motorfight hier auch nochmal ganz genau darauf schauen, wie das eigentlich in

00:26:16: die Umsetzung geht oder ob das Thema sich jetzt so langsam wieder in die aus der öffentlichen

00:26:22: Wahrnehmung künstliche Intelligenz wird sich nicht aus der Wahrnehmung, das wird nicht aus der

00:26:25: Wahrnehmung geraten. Dafür ist es also einfach ein zu entscheidendes und wichtiges Thema. Aber wir

00:26:29: müssen natürlich jetzt auch sehen, ja was ist denn aus diesen Ankündigungen geworden? Was wird

00:26:34: denn da auch wirklich umgesetzt? Ich meine, du hast es gerade angesprochen, das Thema Fachkräfte,

00:26:38: wir brauchen die Industrie, braucht die die entscheidenden Leute, die in diesem Bereich sich

00:26:43: auskennen und da auch die Expertise haben. Und wir haben auch schon von vielen auch schon Ankündigungen

00:26:50: zum Thema Logo und Logo, Mitarbeiterqualifizierung auch gehört. Aber jetzt müssen wir natürlich

00:26:55: schauen, was wird denn dann wirklich in den Unternehmen auch umgesetzt und das wird sicherlich

00:26:59: unsere Aufgabe nächstes Jahr sein, zu schauen, ja was passiert denn da wirklich? Sind das nur

00:27:04: Ankündigungen, die bislang gemacht werden oder kommt das auch wirklich in die unternehmische

00:27:08: Praxis und das wird ja ganz spannend sein zu sehen, ob das wirklich auch so passiert und da freue

00:27:13: ich mich darauf, dass wir diesen Abgleich dann im nächsten Jahr und natürlich auch in den nächsten

00:27:17: Jahren eigentlich machen können, zu sehen, was ist denn jetzt wirklich der Mehrwert dieser

00:27:22: Technologien und kann Gen AI, kann KI aus diesem Hype auch wirklich ein ja in die Praxis gehen und

00:27:30: aus dem Tal der Tränen raustreten und sagen, hier werden jeden Tag die Prozesse durch KI,

00:27:36: durch smarte Algorithmen eben optimiert. Das wird spannend sein zu sehen. Schönes Schlusswort,

00:27:41: würde ich sagen, für die letzte Folge in diesem Jahr, du hast damit ja im Prinzip schon fast die

00:27:48: Überleitung zum nächsten Jahr gegeben. Ich kann mir gut vorstellen, Janik, dass wir wahrscheinlich

00:27:52: zum Jahresstart 24 wahrscheinlich den Spieß umdrehen und eher ein bisschen nach vorne gucken. Das denke

00:28:00: ich mal, werden wir wahrscheinlich anfangen, jetzt Sarahs mal machen und werden mal so ein bisschen

00:28:03: schauen, wo könnte denn 2024 die Reise hingehen. Aber an dieser Stelle hoffen wir natürlich auch,

00:28:10: dass wir das wir so ein bisschen noch mal mit unserem kleinen Jahresrückblick nochmal ja

00:28:15: so ein paar Themen nochmal aufgreifen konnten, die vielleicht ja wichtig für die Branche waren

00:28:19: und es würde natürlich auch, das sage ich jedes Mal am Ende der Sendung, weiterhin interessieren.

00:28:25: Was sie denken, was ihr denkt, vielleicht auch haben wir ein Thema vielleicht vergessen, was

00:28:29: dieses Jahr eigentlich total wichtig war. Wir konnten uns natürlich auch nur ein bisschen was

00:28:34: rausgreifen. Janik, ich möchte aber auch noch mal die Gelegenheit wirklich nutzen und sagen,

00:28:38: dieser Podcast, das spreche ich glaube für uns beide, ist ein kleines Herzensprojekt von uns.

00:28:45: Das macht uns große Freude. Da haben wir großen Spaß dran und ja zu sehen, dass das Ganze auch

00:28:52: wirklich ankommt, dass sich mit jeder Folge im Prinzip die Community, die das hört, wächst und

00:28:59: wir inzwischen schon ja über 20 Folgen dieses Jahr haben machen können. Das freut mich persönlich

00:29:07: ganz riesig und deswegen möchte ich mich an dieser Stelle auch noch einmal bei allen unseren

00:29:12: schon bisherigen Zuhörerinnen und Zuhörern in diesem Jahr bedanken, die uns da auch das

00:29:16: Vertrauen schenken, uns ein bisschen zu lauschen, was wir jeweils für wichtig und richtig halten

00:29:24: und freue mich natürlich einfach darauf, wenn es 2024 auch so weitergeht und man auch unseren

00:29:30: Input und unsere Meinung da auch weiterhin schätzt. Genau, mir ermirkt es auch total

00:29:35: Spaß gemacht mit dir über diese Themen zu diskutieren und ich hoffe, dass wir auch so

00:29:38: ein bisschen für den einen oder anderen einen Denkanstoß mitgeben konnten. Ich denke nicht,

00:29:42: dass wir in diesem Rahmen immer die Möglichkeiten haben, jedes Thema wirklich bis in die Tiefe zu

00:29:47: diskutieren und erschöpfend zu diskutieren, aber wie gesagt, wir sehen das ja auch so ein bisschen

00:29:52: als Ja-Anstoß für unsere Community, dass wir da auch darüber diskutieren und dass die Themen

00:29:58: sozusagen nochmal, dass wir über diese Themen auch nochmal nachdenken und sie wie gesagt auch

00:30:03: mit ihnen liebe Zuhörerinnen auch diskutieren. Da freuen wir uns auch im nächsten Jahr drauf.

00:30:08: Denke mal, wir hören uns im Januar wieder, Anfang Januar, in der zweiten Januarwoche, denke

00:30:15: ich mal, sind wir wieder mit unserem Podcast hier, was mich bewegt am Start und wie gesagt,

00:30:20: ich hatte es am Eingangs schon gesagt, wir werden auch in der nächsten Zeit dann wieder einige

00:30:24: spannende Gäste hier im Podcast begrüßen dürfen mit ihren Lebenswegen, mit ihren Themen, mit ihren

00:30:30: Technologien, die sie in den vergangenen Jahren umgetrieben haben und da freuen wir uns sehr drauf.

00:30:35: Wir haben da schon ein bisschen was vorbereitet. Wir haben da schon ein wenig was vorbereitet,

00:30:39: genau. Wir haben da was im Köcher. Mehr sagen wir an der Stelle nicht. Machen wir so ein bisschen

00:30:44: den Cliffhanger fürs nächste Jahr und genau, an dieser Stelle kann ich kann man dann nur noch

00:30:49: sagen, wünsche ich allen ein schönes Weihnachtsfest, kommen sie gut ins neue Jahr und wir hören uns

00:30:54: dann 2024 wieder. Dem schließe ich mich gerne an. Ein ganz schöne Weihnachtszeit und einen guten

00:31:00: Jahreswechsel wünsche ich auch Ihnen und euch allen und dir Janik auch. Ja, dir auch, passt geil.

00:31:06: Danke immer gut, ciao. Ciao.

00:31:08: Nagel Tiedemann, ein Interview Podcast von Automotive IT und Automobil Produktion. Alle Infos

00:31:17: zur Folge in den Show notes. Weitere Episoden überall, wo es Podcasts gibt.

00:31:21: [Musik]