AI: DER HYPE IST ECHT - FÜR DIEJENIGEN, DIE DEN GANZEN WEG GEHEN

Bei Pinewood.AI glauben wir fest an das Potenzial der KI-Technologie, unsere Branche zu verändern. Ich meine, der Hinweis steckt schon im Namen. Ebenso hören wir die Behauptungen von Hunderten von Unternehmen in unserer Branche über KI, und der Lärm ist ohrenbetäubend. In einer Branche, in der viele Führungskräfte das Gefühl haben, dass sich ihre Technologieinvestitionen nicht rentiert haben, respektiere ich ihre Vorsicht und ihre Sorge, dass wir uns in einem weiteren Hype-Zyklus befinden.

Deshalb wollte ich einen unabhängigen Experten zu Wort kommen lassen, der den größten Teil seines Berufslebens damit verbracht hat, sich von Anfang an mit KI zu beschäftigen. Dr. Robert Plant ist Lehrstuhlinhaber für Business Technology an der Miami Herbert Business School. Unser Gespräch konzentrierte sich auf zwei Schlüsselfragen: Stehen wir wirklich an einem Wendepunkt, der die Wirtschaft verändern wird, und was sind die konkreten Auswirkungen auf die Automobilindustrie?

Seine Antwort auf die erste Frage war unmissverständlich. Ja, wir befinden uns an einem echten Wendepunkt. Er verglich dies mit der Einführung von PC, ERP und Internet und der Art und Weise, wie sie Geschäftsmodelle veränderten. Seiner Meinung nach wurde der Fortschritt in der KI durch einen Mangel an Daten und an Rechenleistung gebremst. Jetzt haben wir die Daten und die Chips.

Gleichzeitig stellte er fest, dass es an jedem Wendepunkt Branchenakteure gibt, die es verstehen, und solche, die es nicht tun. IBM hat den PC nicht erfunden und SAP hat ERP nicht erfunden, aber beide wurden zu dominierenden Akteuren. Auch Unternehmen wie Blockbuster und Kodak haben es nicht verstanden und gelten heute als abschreckende Beispiele. Letztere sind Beispiele dafür, dass es für Marktführer schwieriger ist, sich mit der notwendigen Geschwindigkeit umzuorientieren, weil es schwierig ist, den Aktionären zu sagen, dass man das Geschäftsmodell, mit dem sie so viel Geld verdient haben, für einen Sprung ins Ungewisse aufgibt.

Wir haben auch darüber gesprochen, dass viele, sowohl in unserem Sektor als auch in anderen, ihre KI-Investitionen auf Funktionen wie den Kundenservice konzentrieren. Seiner Ansicht nach ist dies als erste Lernerfahrung sinnvoll, aber wenn Ihre Strategie darin besteht, KI in erster Linie zur Kostensenkung einzusetzen, werden Sie nie das volle Potenzial ausschöpfen. Er zog den Vergleich mit Unternehmen, die ihren Kundenservice und ihre IT in kostengünstigere Länder auslagern. Kurzfristig half dies ihren Gewinnen, aber viele holen diese Funktionen jetzt wieder ins Haus, weil dies das Kundenerlebnis schwächt.

Seine Kernaussage ist, dass KI nicht als eigenständige Technologie betrachtet werden sollte, sondern als Teil eines neuen Ökosystems, und die Gewinner werden diejenigen sein, die sie über ihre gesamte Wertschöpfungskette hinweg einsetzen. Was bedeutet das nun für die Automobilindustrie?

Wir sprachen über das Potenzial von "kleinen Sprachmodellen". Wie der Name schon sagt, werden diese auf kleineren Datensätzen trainiert, sind schneller zu lernen und benötigen weniger Rechen- und Energieressourcen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie den großen Sprachmodellen unterlegen sind. Stellen Sie sich diese Modelle als spezialisierte "Experten in einer Box" vor. Sie könnten weit mehr über jedes Modell, jede Option und jedes Zubehörteil wissen, das ein OEM herstellt und ein Händler verkauft, als jeder menschliche Verkäufer. Sie könnten dieses Wissen rund um die Uhr für mehrere Kunden gleichzeitig einsetzen.

Schließlich haben wir über RAG-Systeme gesprochen, die generative KI mit Geschäftsdaten in Echtzeit integrieren. Der offensichtlichste Vorteil dieser Systeme ist ihre Fähigkeit, z. B. Kundenanfragen, Fahrzeughistorie und Lagerverfügbarkeit zu berücksichtigen, um personalisierte Empfehlungen zu geben. Darüber hinaus können sie zusätzliche externe Datensätze einbeziehen, um das Kaufverhalten der Kunden genauer vorherzusagen. In den Vereinigten Staaten bedeuten beispielsweise die regionalen Klimaschwankungen, dass Fahrer in Chicago im Winter ganz andere Serviceanforderungen haben als Fahrer in Florida. Die KI kann anhand der Daten vorhersagen, wann Fahrer in Chicago ihr Auto oder ihren Lkw wintertauglich machen wollen.

Meine Zeit mit Dr. Plant ließ mich keinen Zweifel daran, dass wir als Unternehmen auf dem richtigen Weg sind. Aber wir müssen uns auch mit einer Menge Lärm auseinandersetzen, der sehr künstlich und wenig intelligent ist. Wenn wir diese Geräusche durchdringen und uns die Zeit nehmen, Händlern und OEMs zu helfen, das wahre Potenzial der KI zu verstehen, dann ist die Chance für einen Wandel real, und sie muss genutzt werden.