Die Steigerung der Effizienz und Kosteneinsparungen sind für viele Unternehmen von zentraler Bedeutung für den Erfolg ihres Unternehmens. Die rasante Entwicklung von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) eröffnet hierfür scheinbar vielversprechende Möglichkeiten.

Über konkrete Anwendungsfälle und Möglichkeiten GenAI in Unternehmen und speziell in der Automobilindustrie einzusetzen, sprechen in diesem Interview Gabriele Eder, Leiterin des Segments Manufacturing, Industrial und Automotive bei Google in Deutschland, sowie Gernot Gutjahr, Partner bei KPMG und verantwortlich für den Cloud Advisory Service in Deutschland und für EMA.

KPMG: In unserem aktuellen CEO Outlook haben 76 Prozent der befragten CEOs Generative AI als eine ihrer Top-Prioritäten genannt. Inwiefern ist diese Euphorie berechtigt?

Gabriele Eder: Diese Euphorie ist absolut berechtigt. KI spielt schon seit mehreren Jahren die Rolle des Treibers von Effizienz und Produktivität in hochgradig automatisierten Unternehmensprozessen. Aber jetzt wird eine ganz neue Klasse an Problemen lösbar, die in den Bereichen Kreativität, Personalisierung und Innovation zuvor einfach als nicht automatisierbar galt – und das macht es so spannend. Künstliche Intelligenz (KI) wird also zurecht als Game Changer für alle Industrien gewertet – und hierzu zählt natürlich auch die generative KI. Nach meiner Wahrnehmung haben viele CEOs verstanden, dass einerseits Effizienz, andererseits aber auch neue Wachstumsmöglichkeiten durch KI geschaffen werden können, die vorher noch nicht da waren. Ein Punkt ist dabei zentral: Für viele Unternehmen steht die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Spiel.

Gernot Gutjahr: In der ersten KI-Welle war eine Verbesserung der Prozesse durch intelligente Automatisierung und durch analytische KI möglich. Der Fokus lag dabei meist auf Backoffice-Prozessen, der Reduktion von unnötiger Komplexität und Kosten, beispielsweise durch intelligente Automatisierung in der Buchhaltung oder im operativen Einkauf. Betriebsmodell und Strategie, also die Produkte, Märkte und Wettbewerber unserer Kunden, blieben dabei noch weitgehend unverändert. Was wir in der zweiten KI-Welle verstärkt sehen, sind Verbesserungen in der Top-Line, also in der Gewinn- und Verlustrechnung, zum Beispiel durch digitale Vertriebs- und Servicekanäle.
Der Fokus lag dabei häufig auf der Transformation des Front Office, der Verbesserung der Kundenzentrierung und der Agilität. Generative KI transformiert den Kundenservice, indem sie das Kundenerlebnis und die Produktivität der Agenten verbessert und ergänzt. Das sind echte Veränderungen am Betriebsmodell, im Front Office von Einzelhändlern, Energieversorgern und Telekommunikationsanbietern sowie im Retail-Segment von Banken und Versicherungen.

KPMG: Künstliche Intelligenz gehört zu den Schlüsselfaktoren in der Automobilindustrie. Wie entwickelt sich der Sektor in Bezug auf KI?

Gabriele Eder: KI spielt in der Automobilindustrie bereits heute eine Schlüsselrolle, da KI die Nutzererfahrung bei der Interaktion mit einem Fahrzeug ganz maßgeblich verändern kann. Google ist in der Automobilindustrie sehr präsent, und das Spektrum reicht von Cloud und KI bis hin zu Android Automotive und Geo Services wie Google Maps. Deswegen nutzen wir unsere ganze Bandbreite an differenzierten Services und denken nicht in Silos, sondern rücken den Kundennutzen in den Fokus. Wir denken bei allem, was wir tun: “Wie können wir dazu beitragen, das Erlebnis im Auto zu verbessern?”. Autofahrende erwarten heute dieselbe moderne User Experience, wie sie es von ihren Smartphones gewohnt sind. Die Ansprüche steigen kontinuierlich – und wir bringen unser gesamtes Know-how und unsere Erfahrung in diese Partnerschaften mit ein.

KPMG: Wie zu Beginn angesprochen, ist es nicht einfach, durch Technologie einen in einer Bilanz ablesbaren Nutzen zu erzielen. Das gilt offenbar nicht für Google. Was macht Google anders und richtig, was können Organisationen von Google lernen?

Gabriele Eder: Google baut kontinuierlich auf seine Stärken in der Softwaretechnologie auf. Gleichzeitig erfinden wir uns immer wieder neu. So sind wir zum Beispiel nach der “Mobile first”- Strategie nun seit mehreren Jahren in einer Phase des „AI first“ angekommen – und wenden KI nicht mehr nur für unsere eigenen Produkte an, sondern ermöglichen unseren Kunden, selbst KI für ihre Transformation einzusetzen.