KI kann Entwicklungsprozesse massiv beschleunigen – doch ohne Datenkultur, Durchsatz und Upskilling wird aus dem technologischen Durchbruch schnell ein organisatorisches Problem.
Dr. Dieter LedererDr. DieterLederer
Ohne Organisation bleibt selbst die beste KI ein Raketenstart ins Prozesschaos: Datenkultur, klare Strukturen und gezieltes Delegieren entscheiden, ob aus „Impossible“ tatsächlich Zukunft wird.Heinrich Schwarze-Blanke
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Stolz
präsentierte der CTO seinen Vorstandkollegen das neue KI-gestützte
Entwicklungssystem: eigenständig arbeitende Agentic-AI, automatisierte
Testgenerierung, Codereview in Sekunden. Alle sind begeistert. Das muss der
Durchbruch sein – Applaus! Sechs Monate später ist das Programm im Zeitverzug,
das Budget gesprengt, die Teams frustriert. Die Technologie war exzellent, die
Organisation drumherum war es nicht. Aus einer guten Absicht wurde eine
schlechte Umsetzung.
Diese
Geschichte ist kein Einzelfall. Milliarden fließen gerade in KI-Systeme, die
Großes versprechen: ultraschnelle Entwicklung, Vermeidung nicht-kreativer
Arbeit, kontinuierliche Optimierung durch Selbstlernen. Doch der Effekt verpufft
häufig. Nicht weil die Technologie nicht liefert, sondern weil die Organisation
nicht bereit dafür ist. Erfahrungsgemäß gilt: Organisation schlägt Technologie.
Selbst das fortschrittlichste KI-System stiftet nur dann Wert, wenn es
organisatorisch verankert ist. Das klingt banal, ist es aber nicht. Die meisten
Unternehmen stecken ihre gesamte Energie in Technologie und gehen davon aus,
dass sich der Umgang damit schon finden wird. Doch das klappt nicht. Ohne das
Weiterentwickeln der Organisation entsteht Wirkung nur zufällig.
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Geschwindigkeit
braucht Struktur
Zwar
ist das eine Binsenweisheit und nahezu jedes Unternehmen kann ein Lied davon
singen. Daraus zu lernen, ist jedoch unbeliebt. Die folgenden Anregungen mögen
dabei helfen.
KI braucht Datenkultur: KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie
operieren. Wer Daten jahrelang in proprietären Silos gehortet hat, produziert
mit KI-Investitionen vor allem eines: teure Frustration. Datenqualität ist
Organisationsaufgabe, keine IT-Aufgabe.
KI braucht Durchsatz: KI-Systeme können in der Entwicklung auf Minuten verkürzen,
was früher Wochen dauerte. Das klingt nach Durchbruch, ist es jedoch nur halb,
wenn es sich danach staut. Abhilfe schaffen skalierbare Integrations- und
Validierungsprozesse, die einen hohen Durchsatz ermöglichen.
KI braucht Upskilling: KI-Systeme einzukaufen und sie Teams zu übergeben, die
nicht wissen, wie sie damit umgehen sollen, ist kein Transformationsansatz. Es
ist Investition ohne Strategie. Nur wenn Technologieeinsatz und Weiterqualifikation
Hand in Hand gehen, entsteht echter Fortschritt.
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Das Jahr 2026 wird für die
Automobilindustrie zum Realitätstest. KI-Systeme verändern, was technisch
möglich ist. Doch die Fähigkeiten der Organisation entscheiden, was davon auf
die Straße kommt. Wer nur einen der Hebel bedient, verschwendet Geld – mit
modernsten Mitteln.
Save the Date: AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress 2027
Am 22. und 23. Juni 2027 findet zum 31. Mal der Internationale AUTOMOBIL-ELEKTRONIK Kongress (AEK) statt. Dieser Netzwerkkongress ist bereits seit vielen Jahren der Treffpunkt für die Top-Entscheider der Elektro-/Elektronik-Branche.
