Wie die Automobilbranche und das Kundenerlebnis durch KI verandert wird

Die IAA Mobility 2023, das großte Mobilitatsevent der Welt, hat vom 5. bis 10. 2023년 9월 wieder rund eine halbe Million Gaste nach Munchen gelockt. Ein Thema, dass sich in diesem Jahr durch nahezu alle Bereiche der Auto-Show zog, war die Kunstliche Intelligenz(KI). Etwa bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und beim autonomen Fahren oder in der Qualitatskontrolle und Produktion.

Automobilfabriken ubernehmen KI-gesteuerte Roboter inzwischen selbststandig Aufgaben wie Schweißen, Lackieren und Montieren.

Auch die Uberwachung des Fahrzeugzustandes mit Hinweisen fur die anstehende Wartung oder notwendige Reparaturen("예측 유지 관리") wird mittlerweile immer ofter von Intelligenten Algorithmen durchgefuhrt.

Ebenso kommt die Kunstliche Intelligenz beispielsweise im Fahrzeugdesign zum Einsatz. Aber auch bei der Optimierung der Fahrweise fur mehr Effizienz und Nachhaltigkeit, in der Sprachsteuerung von Navigationssystemen oder bei smarten Einparkhilfen wird sie verwendet. Dazu kommen Marketing, Vertrieb und Kundendienst und die effizientere Gestaltung der Lieferketten.

IAA Mobility 2023에 따른 Spannende KI-MasterClass

Ich hatte das Vergnugen, dieses Trendthema auf dem Mobilitatsfestival in der bayrischen Landeshauptstadt zu diskutieren. Mercedes-Benz AG의 IT 디지털 이사인 Axel Weichert와 BMW Group의 디지털 공급 책임자인 Alexander Scholz가 E-Mobility-Startup ChargeX의 Tobias Wagner와 이야기를 나눴습니다. Inmitten des hektischen Messetreibens konnten wir dazu die von unserem Partner IBM iX DACH gemeinsam mit TikTok betriebene Executive Lounge fur einespannende MasterClass nutzen.

"Generative KI ist ein echter Gamechanger, vor allem im Bereich Kommunikation", sagte Axel Weichert von der Mercedes-Benz AG in der Vorstellungsrunde.

Denn diese Technologie ist in der Lage auf der Basis vorhandener Informationen und Anwendervorgaben neue Inhalte zu generieren. 더 큰 Sprachmodellen, LLM(대형 언어 모델) 및 ChatGPT의 KI 도구, Google Bard 또는 Aleph Alpha zum Einsatz의 구성 등을 살펴보세요. Werden sie mit einer großen Menge an Daten in vielenverschiedenen Kontexten und Dimensionen trainingiert, konnen solche Modelle fur das Machine Learning(ML) mittlerweile auch komplexe Zusammenhange und Abhangigkeiten verstehen.

Axel Weichert는 Discussion darauf hin, dass bei Mercedes-Benz "derzeit uber alle Geschaftsfelder hinweg Use Cases getestet und deren Chancen und Risiken untersucht werden"에 대해 설명합니다. 따라서 미국에서 Mitte Juni를 시작하여 ChatGPT 기반 모델을 사용하여 직관적인 Sprachsteuerung des Infotainmentsystems MBUX의 Betaphase를 시작하십시오.

Fur den BMW 전문가 Alexander Scholz handelt es sich bei dieser Technologie ebenfalls um einen "wichtigen Effizienztreiber, insbesondere in der Supply Chain".

In der Produktion ist der Nutzen ebenfalls bereits ganz konkret spurbar: So werden im amerikanischen BMW-Werk in Spartanburg alleine durch den KI Einsatz im Karosserierohbau pro Jahr uber eine Million Dollar an Fertigungskosten eingespart. Konzern의 Fahrzeugdesign 실험은 Kunstlichen Intelligenz의 schon mit der Kunstlichen Intelligenz와 마찬가지로 Offroad-Fahrzeugen의 ohne menschliches Zutun에도 적용됩니다.

Auch das junge Unternehmen ChargeX setzt fur seine module aufgebaute E-Mobil-Ladeinfrastruktur auf eine KI-Losung. Sie dient der automatisierten Lastverteilung zwischen den verschiedenen Elektroautos an einem Standort. "Wir konnen damit eineoptime Ladestrategie entwickeln", Verriet uns Grunder 및 CEO Tobias Wagner. 알레르기 반응은 stehe man damit immer noch am Anfang입니다.

Mogliche Risiken der KI immer im Blick behalten

Die verschiedenen Blickwinkel der Podiumsteilnehmer auf das Thema waren fur mich sehrspannend. Trotz der unterschiedlichen Perspektiven wurden in der Diskussion aber auch viele Gemeinsamkeiten deutlich. Etwa als wir die moglichen Risiken der Kunstlichen Intelligenz sprachen – wie zum Beispiel im Bereich Datensicherheit, dem Schutz von sensiblen Informationen oder bei Haftungs- und Garantiefragen.

"Wir mussen offensiv damit umgehen und fur eine moglichst große Transparenz sorgen", betonte Alexander Scholz. Es gelte, die KI-Sprachmodelle verantwortungsvoll einzusetzen und Vertrauen fur ihre Nutzung bei den eigenen Beschaftigten und in der Kundschaft aufzubauen. Deshalb haben sowohl Mercedes-Benz는 BMW에게 고유한 KI 지침을 제공하고 있으며, in denen die ethischen Prinzipien im Umgang mit der disruptive Technologie festgelegt werden. Dazu gehort auch, sich nicht ohne menschliche Kontrolle blind auf die Antworten der KI zu verlassen.

Um ein "Halluzinieren" der KI – vor allem in sicherheitskritischen Fragen – auszuschließen, muss garantiert werden, dass die Ausgabe eines LLM durch entsprechendes Training sachlich richtig und vorurteilsfrei erfolgt. Im Zweifelsfall sollte außerdem das Urteilsvermogen eines Menschen immer mehr zahlen als die Aussage der Kunstlichen Intelligenz.

Ohne Akzeptanz der Endanwender nutzt die beste KI-Losung nichts

Einen anderen Aspekt brachte in unserem Gesprach Tobias Wagner ins Spiel: Die unbedingt erforderliche Akzeptanz der Endanwender. Gerade die Automobilindustrie musse hier besonders sensibel sein, denn Autofahrerinnen und Autofahrer wollen selbst bestimmen und Entscheidungen nicht einem undurchsichtigen Algorithmus uberlassen. Er verwies auf die Lade-App seines Unternehmens, die in einer fruheren Version auf Basis von historischen Daten und der aktuellen Situation an einem bestimmten Ort automatisch einenoptimen Ladevorgang fur das Elektroauto festlegte.

"Doch die Leute wollen anhand ihrer konkreten Situation selbst entscheiden, wie voll ihre Batterie werden soll und wieviel Zeit dafur zur Verfugung steht", berichtete er aus der Erfahrung von ChargeX. Sinnvolle Vorschlage und Empfehlungen durch die KI seien zwar hilfreich, doch die letztendliche Entscheidung musse bei den Kundinnen und Kunden liegen.

Statt Regulierung der KI lieber eigene Erfahrungen damit sammeln

Einer – wie auch immer gearteten – dauerhaften Regulierung der neuen Technologie hielten alle Podiumsteilnehmer dagegen fur wenig hilfreich. Denn das bremse nur die Innovationsfreudigkeit und der Standort Deutschland gerate auf einem weiteren Gebiet ins Hintertreffen.

Aber gerade mit den Rechtsabteilungen der Automobilhersteller musse oftmals sehr Detailliert besprochen werden, was aus Grunden von Haftungs- oder Datenschutzfragen aktuell moglich ist und wo vielleicht noch Grenzen liegen? Die gemeinsame Klarung offener Punkte solle dabei sicherstellen, dass es nicht wegen juristischer Bedenken oder auf Grund bestehender Ángste bei der Realisierung neuer Anwendungsfalle zu Verzogerungen kommt.

Um ernst zu nehmende Bedenken gegen die KI-Anwendung zu entkraften, kann auch das Sammeln von eigenen Erfahrungen der Mitarbeitenden helfen.

"Die KI-Entwicklung last sich nicht mehr stoppen oder gar zuruckdrehen", zeigten sich die Experten in der MasterClass uberzeugt. Jetzt gehe es vielmehr darum, sie verantwortungsbewusst zu gestalten und zu nutzen.

Ohne Datenqualitat spuckt die KI keine brauchbaren Ergebnisse aus

Ein weiteres zentrales Thema beim Einsatz von generativer KI in der Automobilindustrie haben wir in unserer MasterClass in Munchen ebenfalls besprochen: Die Sammlung und Strukturierung von Daten und deren Qualitat. "Die schonsten Analysewerkzeuge nutzen nichts, wenn die Qualitat der Daten nicht stimmt", brachte es Axel Weichert auf den Punkt. Dann konne auch die beste KI nur unbrauchbare Antworten liefern.

고객 여정에 대한 고객 여정 관련 정보를 확인하려면 dann lassen sich den Kundinnen und Kunden beispielsweise maßgeschneiderte Angebote uber den bevorzugten Kanal schicken을 알아보세요. Deren Einversstandnis는 dafur allerdings eine Grundvoraussetzung입니다.

생성 KI – so die ubereinstimmende Meinung in unserer Runde – sei fur ein personalisiertes Marketing, dass genau auf die aktuelle Situation der Empfanger ausgerichtet ist, dasoptime Werkzeug. Denn damit lassen sich die 1:1-Kampagnen, die fur die Kundschaft eine hohe Relevanz haben und dementsprechend bessere Ergebnisse Bringen, hervorragend automatisieren.

Zweistufiger Ansatz 모피 다이 Entwicklung von KI-Losungen

BMW – 그래서 Alexander Scholz – verfolge einen zweistufigen Ansatz beim weiteren Einsatz der Kunstlichen Intelligenz. Im ersten Schritt soll mit ihrer Hilfe die Effizienz in allen Bereichen gesteigert, der Aufwand reduziert und die Entlastung der Mitarbeitenden von Routinetatigkeiten vorangetrieben werden. In der zweiten Stufe gehe es dann um das leichtere Treffen von praziseren und besseren Entscheidungen auf Basis von gesammelten Daten. Damit konne man auch vor dem Hintergrund des 인구 통계학 Wandels und zunehmenden Personalmangels die Beschaftigten wirkungsvoll unterstutzen.

IAA Mobility에 대한 MasterClass의 핵심 내용이 무엇이었나요?

Die Antwort auf diese Frage fallt mir nicht leicht, da wir im Rahmen unserer Panel-Diskussion viele wichtige Themen aus Zeitgrunden nur streifen und viele konkrete Einsatzszenarien gar nicht vorstellen konnten. Unsere Diskussion 마지막 sich mit folgenden Punkten zusammenfassen:

• Es gibt – schon heute – unendlich viele 자동차 산업의 사용 사례, in denen KI sinnvoll genutzt werden kann. Wir haben in unserer Session einige Beispiele diskutiert, angefangen von der Lieferkette, uber die Ladeinfrastruktur bis hin zu kundenorientierten Prozessen. Aber trotzdem Stehen wir damit amt am Anfang der Entwicklung.
• Die Technologie verandert sich sehr schnell. Es lohnt sich deshalb fur die Branche, engagierte Teams / Kompetenzzentren in ihrer Organization einzurichten, um die Entwicklung im Auge zu behalten und schnell auf neue Trends reagieren zu konnen.

• Im Augenblick geht ein Trend dahin, dass Automobilunternehmen ihr eigenes "Unternehmens-ChatGPT" haben werden, das an ihre spezifischen Bedurfnisse angepasst und mit ihren eigenen Daten trainiert wird, um die Qualitat der Egebnisse garantieren zu konnen.
• "Saubere" Daten sind dabei der Schlussel, um aus geschaftlicher Sicht interessante Ergebnisse aus dem KI-Einsatz zu erzielen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

• Eine der großten Herausforderungen besteht derzeit darin, geeignete Mitarbeitende mit den benotigten KI-Fahigkeiten zu finden oder sie selbst auszubilden. 프로그램은 자격을 갖춘 이니셔티브 Turn2Learn에서 Mercedes-Benz를 Maßstabe로 설정합니다.
• Eine Gute und transparente Kommunikation ist unerlasslich, um die Bedenken von Mitarbeitenden und der Kundschaft aufzugreifen und hoffentlich zu zerstreuen.

Es war eine Bereicherung fur mich, von unseren Experten im Panel aus erster Hand zu horen, wie sie die KI nutzen, um die eigenen Ablaufe im Unternehmen effizienter zu gestalten. Aber auch, wie sie damit Vertrieb, Marketing und Service optimieren 및 vor allem fur ihre Kundinnen und Kunden eine bessere Customer Experience Schaffen. Wir haben eine spanende Zeit vor uns und ich freue mich sehr darauf, zu sehen은 Sachen KI in der Automobilindustrie als nachstes passiert에 있었습니다. 뭐야?

Wenn Sie dazu Fragen, Anregungen oder weitere Ideen haben, sind wir unter dieser 주소: [email protected]. Sprechen Sie mich auch gerne personlich an.

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