KI im Automotive Engineering: Ein Beschleuniger – aber kein Wundermittel

Wenn Sascha Pallenberg über Künstliche Intelligenz spricht, klingt das selten nach Heilsversprechen. Der Tech-Blogger, Unternehmer und Berater gründete unter anderem Mobilegeeks und war mehrere Jahre bei Daimler als Head of Digital Transformation tätig. Seine Kernthese: KI ist weniger „Lösung“ als Beschleuniger – und verändert damit etablierte Prozesse, Rollenbilder und Standortlogiken von Grund auf.
 

Herr Pallenberg, was fällt Ihnen zum Stichwort „KI im Fahrzeug-Engineering“ als Erstes ein?

Sascha Pallenberg: KI im Automotive beschreibt nicht „die“ eine Funktion im Auto, sondern zieht sich als Technologie durch die gesamte Wertschöpfungskette: von der Materialforschung über Entwicklung und Produktion bis zur User Experience im Fahrzeug.
 

Beginnen wir in der Entwicklung und Produktion. Warum sind digitale Zwillinge und das Industrial Metaverse für Sie echte Gamechanger?

Sascha Pallenberg: Weil sie den Denkfehler der Vergangenheit korrigieren: „Erst bauen, dann optimieren“, dieses Konzept wird durch neue Technologien ad absurdum geführt beziehungsweise komplett umgedreht. Indem Produktionslinien zunächst virtuell simuliert werden, lassen sich Effizienz, Materialflüsse, Umrüstzeiten, Fehlerbilder umfassend testen, bevor es an die Umsetzung geht. Das ermöglicht eine Optimierung noch vor Produktionsstart, mit allen damit verbundenen Vorteilen. 

Keine Frage, digitale Zwillinge, virtuelle Fabrikplanung, Simulationen gibt es nicht erst seit gestern. Neu ist allerdings, wie einfach zugänglich diese Instrumente heute sind und wie schnell Teams iterieren können. Wenn das Durchspielen verschiedener Engineering-Varianten nicht mehr Wochen dauert, sondern in Stunden erledigt ist, verändert das die gesamte Produktionslogik. Die dynamisch wachsende Rechenleistung und Cloud Computing haben in diesem Sinne zu einer Demokratisierung geführt.
 

Sie haben auch das Thema Materialforschung angesprochen. Haben Sie ein Beispiel dafür, wie KI in diesem Feld Prozesse verbessern und beschleunigen kann?

Sascha Pallenberg: Nachhaltige Materialalternativen entstehen oft im Learning by Doing: Man probiert, misst, scheitert, probiert erneut. Mit KI kann ich chemische Strukturen und Eigenschaften virtuell gegeneinander matchen, und zwar nicht nur bei fünf, sondern bei zehntausenden Kombinationen. Damit verschiebe ich die Grenze dessen, was in Forschung und Entwicklung überhaupt explorierbar ist und komme erheblich schneller zu tragfähigen Resultaten.
 

Bedeutet das: weniger Labor, mehr Simulationen?

Sascha Pallenberg: Nicht unbedingt weniger Labor, aber ein anderes. Das virtuelle Labor dient entscheidend zur Vorsortierung: Was ist vielversprechend, wo lohnt sich der physische Prototyp? Und genau an dieser Stelle entsteht Tempo im Innovationsprozess, ohne dass dadurch die Qualität leiden würde.
 

Bislang übliche Fahrzeuglebenszyklen von sieben bis acht Jahren mit einem Facelift nach der Hälfte der Zeit verzögern viele Innovationen. Ist das Automotive Engineering in dieser Hinsicht zu träge?

Sascha Pallenberg: In der Tat! Bei Automotive handelt es sich nicht um eine App-Industrie. Fahrzeug-Plattformen laufen über viele Jahre, Entscheidungen wirken lange, und nicht jedes Feature lässt sich in einem bestehenden Hardwarepaket nachrüsten. Darum werden die wirklich KI-prägenden Innovationen nicht unmittelbar sichtbar. Sie beginnen jetzt allmählich in den neuen Fahrzeuggenerationen, dürften ihren Höhepunkt aber eher ab Ende der laufenden Dekade erreichen. Dann, wenn neue Architekturen konsequent darauf ausgelegt sind.
 

Sie kritisieren den aktuellen Trend zu immer größeren Bildschirmflächen im Innenraum. Was stört Sie daran – und was erwarten Sie stattdessen?

Sascha Pallenberg: Erstens ist das ergonomisch oft schlecht: Große Touchflächen, die sich nur mit einem ausgestreckten Arm bedienen lassen, würde ich nicht als komfortabel bezeichnen. Zweitens altern solche Konzepte schlecht: Fahrzeuge sind lange im Feld unterwegs, doch wer spielt nach zehn oder 15 Jahren hier noch Updates ein? Drittens glaube ich, dass wir die Interaktion mit dem Fahrzeug neu denken müssen: Dabei denke ich insbesondere an Spracheingaben für virtuelle Assistenten, ergänzt um physische, gut erreichbare Tasten. 

Es gibt gute Gründe, warum physische Bedienelemente nie völlig aus den Fahrzeugen verschwunden sind: Sie sind schnell, haptisch, fehlertolerant. In der Zukunft braucht es kontextbasierte, smarte Bedienkonzepte, statt einfach immer nur weiter die Displays zu vergrößern.
 

Ein zweites großes Thema, das die Branche bewegt, ist das autonome Fahren. Frühere Erwartungen, was den Zeitpunkt der Marktreife angeht, haben sich als zu optimistisch erwiesen. Was halten Sie aus heutiger Sicht für realistisch?

Sascha Pallenberg: Ich bin sicher: Zum Ende der Dekade werden wir mehr autonome Funktionen in relevanten Umfängen sehen. Und dann wird sich auch die automobile Nutzung verändern. Wenn ich nicht mehr permanent selbst fahren muss, gewinne ich wertvolle Zeit. Dann wird das Auto zum dritten Lebensraum zwischen Zuhause und Arbeit, inklusive Wellness-, Entertainment- und Produktivitäts-Szenarien, die heute noch wie Gimmicks wirken.
 

Welche Rolle kann KI bei den aktuellen Entwicklungsschwerpunkten konkret spielen?

Sascha Pallenberg: KI kann dabei helfen, effizienter zu entwickeln, wirtschaftlicher zu produzieren, schneller Varianten zu bewerten. Doch KI kompensiert nicht automatisch strategische Fehler oder überholte Kostenstrukturen. Und sie verhindert auch nicht, dass man mit weniger Komponenten in der Elektrowelt langfristig weniger klassische Entwicklungsjobs braucht.
 

Der Wettbewerb aus Asien, speziell China, hat enorm zugelegt. Wie bewerten Sie in diesem Zusammenhang die Position der europäischen und speziell der deutschen Automobilhersteller?

Sascha Pallenberg: Ich bin grundsätzlich optimistisch, allein schon wegen der hierzulande vorhandenen enormen Erfahrung und der hohen Strahlkraft der Marken – das ist ein Kapital, das neuen Playern fehlt. Außerdem haben sich die heimischen Traditionsmarken immer wieder als innovationsfähig und flexibel erwiesen. Die neuesten E-Fahrzeuge von deutschen Marken bringen einen erheblichen Sprung nach vorne, das Angebot wird in der Breite erheblich besser. Dieser Premium-Anspruch ist mit entsprechend hohen Preisen verbunden – aber dann muss eben auch Premiumqualität abgeliefert werden.
 

Zusammengefasst gefragt: Ist die Nutzung von KI im Automotive Engineering wirklich revolutionär oder handelt es sich in mancher Hinsicht eher um einen Hype, der stark übertrieben wird?

Sascha Pallenberg: Revolutionär ist die Möglichkeit, neue Ideen schnell auszuprobieren und umzusetzen, weil Rechenleistung und Tools skalieren. Als reinen Hype würde ich das Narrativ „KI löst jetzt alles“ bezeichnen. Hinzu kommt ein weiterer Punkt: Viele LLM-Anbieter verbrennen aktuell riesige Summen an Kapital, während ihre Profitabilität weiterhin nicht geklärt ist. Spannender wird es dort, wo KI nicht das Produkt an sich ist, sondern tief in ein Produkt integriert wird. Da kann Automotive sogar im Vorteil sein, weil das Fahrzeug über seinen Lebenszyklus hinweg viele Anknüpfungspunkte bietet, von der Entwicklung bis zum Aftermarket.