{"id":2175,"date":"2026-06-16T14:19:32","date_gmt":"2026-06-16T12:19:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/?p=2175"},"modified":"2026-06-16T14:21:45","modified_gmt":"2026-06-16T12:21:45","slug":"htec-studie-deutsche-automotive-unternehmen-ringen-mit-der-skalierung-von-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2026\/06\/16\/htec-studie-deutsche-automotive-unternehmen-ringen-mit-der-skalierung-von-ki\/","title":{"rendered":"HTEC-Studie: Deutsche Automotive-Unternehmen ringen mit der Skalierung von KI"},"content":{"rendered":"

Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen K\u00fcnstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Die unternehmensweite Skalierung bleibt jedoch eine zentrale Herausforderung. Das zeigt eine aktuelle Umfrage<\/a> von HTEC, einem globalen Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Softwarel\u00f6sungen.<\/p>\n

F\u00fcr den Report \u201eThe State of AI in Automotive 2025\u20132026\u201c von HTEC wurden weltweit C-Level-F\u00fchrungskr\u00e4fte aus der Automotive-Branche befragt, darunter auch zahlreiche Entscheider aus deutschen Unternehmen. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen: Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen. 85 % der deutschen Befragten gaben an, dass KI in ihrem Unternehmen bereits produktiv genutzt wird. Zum Einsatz kommt sie unter anderem in fortschrittlichen Fahrassistenzsystemen, beim autonomen Fahren, in Connected-Car-Services sowie f\u00fcr Predictive Maintenance und die Optimierung von Produktionsprozessen. Damit ist KI in vielen Unternehmen nicht mehr nur Zukunftsthema, sondern Teil des operativen Gesch\u00e4fts.<\/p>\n

Gro\u00dfteil setzt KI nur fragmentiert ein<\/h4>\n

Bei der unternehmensweiten Skalierung von K\u00fcnstlicher Intelligenz zeigen sich jedoch noch Defizite. Nur rund ein Drittel (34 %) der deutschen F\u00fchrungskr\u00e4fte gibt an, dass KI-Systeme bereits in mehrere Funktionen oder Produkte integriert sind. Der Rest setzt K\u00fcnstliche Intelligenz bislang nur fragmentiert in isolierten Anwendungsf\u00e4llen, Pilotprojekten oder Tests ein und hat sie nicht in unternehmensweite Workflows und Systeme integriert. Dadurch bleibt ein erheblicher Teil des wirtschaftlichen Potenzials ungenutzt.<\/p>\n

Der unternehmensweiten Skalierung stehen noch zahlreiche Barrieren im Weg. Die gr\u00f6\u00dfte davon ist laut der deutschen Umfrageteilnehmer die mangelnde Abstimmung des Managements hinsichtlich der KI-Strategie (55 %). Weitere H\u00fcrden sind die Integration in bestehende Prozesse und Systeme, fehlende Priorisierung von KI-Funktionen und -Bausteinen sowie Unsicherheit hinsichtlich Business Case und ROI von KI-Investitionen (jeweils 50 %).<\/p>\n

F\u00fchrungskr\u00e4fte schauen zuversichtlich auf Edge AI<\/h4>\n

Eine strategisch immer wichtigere Rolle f\u00fcr die Automotive-Industrie spielt Edge AI. Indem KI-Anwendungen Daten direkt an ihrem Entstehungsort verarbeiten, werden Latenzen reduziert und Antwortzeiten verk\u00fcrzt. Gleichzeitig k\u00f6nnen Unternehmen Bandbreite und Infrastrukturbelastung senken sowie Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen besser erf\u00fcllen.<\/p>\n

Der Gro\u00dfteil der befragten deutschen F\u00fchrungskr\u00e4fte (88 %) ist mit dem Konzept von Edge AI vertraut und alle F\u00fchrungskr\u00e4fte dieser Gruppe sind zuversichtlich, dass sie entsprechende Techniken erfolgreich einsetzen k\u00f6nnen. Viele Unternehmen wollen dabei hybride Bereitstellungsmodelle verfolgen, indem sie intern entwickelte L\u00f6sungen mit externen Plattformen und strategischen Partnerschaften mit spezialisierten Technik- und Service-Anbietern kombinieren. Das gibt ihnen die M\u00f6glichkeit, Innovationen zu beschleunigen, weil sie Zugang zu Experten-Know-how erhalten und nicht alles in Eigenregie entwickeln m\u00fcssen, und gleichzeitig die Kontrolle \u00fcber kritische Systeme und ihr geistiges Eigentum zu behalten.<\/p>\n

Z\u00f6gerliche Nutzung gef\u00e4hrdet Wettbewerbsf\u00e4higkeit<\/h4>\n

Den deutschen Unternehmen ist bewusst, dass die Zeit dr\u00e4ngt. Zwei Drittel von ihnen (66 %) gehen davon aus, dass es ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit um ein bis drei Jahre zur\u00fcckwerfen w\u00fcrde, wenn es ihnen nicht gel\u00e4nge, die Potenziale von KI und Edge AI zu nutzen. 17 % bef\u00fcrchten sogar, dass es mehr als drei Jahre sein k\u00f6nnten. Demgegen\u00fcber sieht sich aber nur weniger als ein Viertel (24 %) der Unternehmen in der Lage, KI schnell einzuf\u00fchren und zu skalieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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