KI trifft die deutsche Autoindustrie. Aber anders als alle denken

Herzlich willkommen zur 110. Ausgabe von Der Autopreneur.

Die deutsche Autoindustrie sucht verzweifelt Fachkräfte. Gleichzeitig hat die Branche letztes Jahr 50.000 Stellen gestrichen.

Wie passt das zusammen?

Unsere Branche erlebt den größten Umbruch ihrer Geschichte. Antrieb, Software, autonomes Fahren. Technologisch ändert sich praktisch alles gleichzeitig. Und jetzt kommt noch KI dazu.

Alle reden davon. Aber in vielen Abteilungen hat sich noch nicht viel verändert. Das kollektive Gefühl: Da kommt was. Aber wann? Und für wen?

Eine neue Studie hat 2 Mio. echte KI-Interaktionen ausgewertet. Nicht Umfragen. Nicht Prognosen. Echte Nutzungsdaten. Das Ergebnis dreht ein populäres Narrativ um: KI automatisiert nicht zuerst die einfachen Jobs. Sondern die anspruchsvollsten.

Heute schauen wir uns an, was die Daten zeigen. Welche Jobs und Abteilungen in der Autoindustrie als nächstes betroffen sind. Und warum die meisten den echten Impact noch nicht spüren.

Die Studie hat nicht gefragt, was KI theoretisch kann. Sondern gemessen, wofür Menschen KI tatsächlich nutzen.

Was auffällt: KI übernimmt zuerst die höher qualifizierten Aufgaben. Nicht die einfachen.

4 Beispiele:

KI übernimmt zuerst die Wissensarbeit. Was bleibt: Alles, was persönlichen Kontakt und Beziehungen braucht.

Wichtig zu verstehen: KI muss nicht den ganzen Job übernehmen. Jede Stelle existiert wegen 1 oder 2 Kernaufgaben. Wenn KI genau die ersetzt, braucht es die Stelle nicht mehr.

Aber wie viel davon wird tatsächlich schon genutzt? Für jede Berufsgruppe 2 Zahlen: wie viel KI theoretisch übernehmen könnte. Und wie viel heute tatsächlich im Einsatz ist:

Das Muster ist überall gleich. 60-80% aller Büro-Aufgaben sind theoretisch automatisierbar. Tatsächlich nutzen Unternehmen KI bisher für 10-20%.

Die Lücke ist riesig. Aber sie schließt sich schnell. KI verbreitet sich gerade 10x schneller als das Internet oder Smartphones.

Das populäre Bild: Roboter in der Produktion ersetzen Bandarbeiter. Die Daten zeigen das Gegenteil. Produktion, Montage, Logistik und Werkstatt sind erst mal kaum betroffen.

Die Disruption passiert im White-Collar-Bereich.

Wo es schon sichtbar wird: IT und Softwareentwicklung nutzen KI bereits intensiv.

Wo es kommen wird:

KI könnte hier viel übernehmen. Tut es aber noch nicht.

Und selbst dort, wo KI den Job nicht komplett ersetzt, verändert sie ihn. Es gibt bereits einen Fachbegriff dafür: De-Skilling. KI übernimmt den anspruchsvollen Teil. Die Analyse. Die Strategie. Die Bewertung. Was übrig bleibt: Ergebnisse prüfen und freigeben. Der Job existiert noch. Aber er ist ein anderer.

Die Studie sagt: Bei anspruchsvollen Aufgaben beschleunigt KI die Arbeit um den Faktor 12. Je komplexer die Aufgabe, desto größer der Hebel. Und das sind genau die Aufgaben, für die Unternehmen am meisten bezahlen.

KI verändert nicht nur, welche Aufgaben wegfallen. Sondern auch, wen Unternehmen überhaupt noch einstellen.

Mit KI sind Juniors 26-39% produktiver. Seniors nur 8-13%. Trotzdem werden immer weniger Juniors eingestellt.

In europäischen Tech-Unternehmen ist das Hiring von Juniors innerhalb eines Jahres um 73% eingebrochen. Nicht weil es keine Bewerber gibt. Sondern weil die Stellen verschwinden.

Der Grund: 1 Senior mit KI kann heute das erledigen, was früher ein ganzes Team gebraucht hat. Einschließlich der Juniors.

Unternehmen streichen also nicht einfach Stellen. Sie ersetzen alte Profile durch neue. Vor allem solche, die mit KI umgehen können.

Bleibt die Frage: Wenn niemand mehr Berufseinsteiger einstellt. Woher kommen dann die Experten von morgen?

Soweit die Daten. Aber die Realität ist komplizierter als die Schlagzeilen.

Die Schlagzeilen sagen: KI vernichtet Jobs. KI ersetzt Menschen. Tatsächlich sind wir noch nicht an dem Punkt.

59% der Personalverantwortlichen sagen: Sie stellen KI als Grund für Stellenabbau in den Vordergrund, weil das bei Investoren besser ankommt. Die echten Gründe sind meistens finanzieller Natur: Kosten, Nachfrage, Restrukturierung.

Fast 90% der befragten Vorstände sagen: KI hatte in den letzten 3 Jahren keine Auswirkungen auf die Beschäftigung. Von 1,2 Millionen gestrichenen Stellen in den USA 2025 waren nur 4,5% tatsächlich KI-bedingt.

Es gibt mittlerweile sogar einen eigenen Begriff dafür: AI-Washing. Unternehmen nutzen KI als Erklärung für Jobabbau, der eigentlich andere Ursachen hat.

Die Gefahr: Alle reden über KI-Stellenabbau. Aber der findet so noch gar nicht statt. Und wenn der echte Impact kommt, nimmt ihn niemand mehr ernst.

Bei Mercedes haben wir an Strategiedecks für den Vorstand gebaut. Ganze Teams. Wochenlang. Für ein Deck. Heute kann eine Person mit KI das an einem Nachmittag liefern. Das sind genau die Jobs, die KI jetzt verändert.

Und wir kennen das Muster. Bei der digitalen Transformation war es genauso. Prozesse digitalisieren, Daten vernetzen, Silos aufbrechen. Die deutsche Autoindustrie weiß seit Jahren, dass das nötig ist. Und tut sich bis heute schwer damit. Zu viele gewachsene Strukturen. Zu viele Beharrungskräfte. Zu wenig Veränderungsbereitschaft.

Ich befürchte: Bei KI wird es nicht anders laufen. KI setzt genau dort an, wo der Widerstand am größten ist. KI betrifft zuerst die Leute mit dem meisten Einfluss. Und sie werden bremsen. Weil niemand gern das Tool einführt, das einen selbst überflüssig macht.

Und damit wiederholt sich noch ein Muster: Newcomer haben dieses Problem nicht. Junge Unternehmen bauen von Anfang an mit KI. Weniger Leute, schnellere Entscheidungen, keine alten Strukturen. Das kennen wir von E-Mobilität und Software. Wer keine Organisation transformieren muss, ist schneller.

Das Problem: KI vergrößert den Abstand zwischen den Schnellen und den Langsamen. Für die deutsche Autoindustrie ist das ein zusätzliches Risiko. Zu allem, was wir ohnehin schon durchlaufen.

Jeff Bezos hat gerade 6,2 Mrd. Dollar in einen Fonds gesteckt. Der kauft gezielt Industrieunternehmen bevor KI sie verdrängt. Automotive ist explizit dabei. Seine Wette: Diese Unternehmen haben die Substanz. Aber werden die KI-Transformation nicht alleine schaffen. Also kommt er von außen und erzwingt die Veränderung.

Aber die Daten zeigen auch was anderes.

Die Branche sucht verzweifelt Fachkräfte und baut gleichzeitig Stellen ab. Beides stimmt. Weil die Aufgaben sich schneller verändern als die Menschen, die sie erledigen. Die gute Nachricht: Die Korrelation zwischen Fachwissen und KI-Nutzen ist extrem hoch. Wer tief im Thema steckt, wird von KI nicht ersetzt. Sondern besser. Davon hat die deutsche Autoindustrie genug.

Das wird aber nur dann zum Vorteil, wenn diese Menschen KI auch wirklich nutzen. Nicht nebenbei. Sondern als Kern ihrer Arbeit. Die Lücke zwischen dem, was möglich ist, und dem, was genutzt wird, schließt sich. Schneller als bei jeder Technologie zuvor. Die Frage ist nicht, ob KI diese Jobs verändert. Sondern ob wir schnell genug mitgehen.

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Hier die Wochenperformance der wichtigsten Automotive-Werte:

Woche Δ: Kursveränderung der letzten Woche
YTD Δ: Kursänderung seit Jahresbeginn