Geht es nach BMW, brechen in der Softwareentwicklung revolutionäre Zeiten an. „Werde Teil des ‚iPhone-Moments in der Künstlichen Intelligenz‘ als unser Magier, der Dinge ermöglicht mit generativer KI.“ Mit diesen Worten sucht der Autobauer in einer Stellenausschreibung nach einem Projektmanager für den Bereich, den es vor wenigen Monaten überhaupt noch nicht gab.Die neuartigen KI-Sprachmodelle, die Anfang des Jahres mit dem Aufkommen des KI-basierten Bots ChatGPT große Bekanntheit erlangt haben, könnten der Autoindustrie neue Möglichkeiten in der Softwareentwicklung eröffnen. Laut einer Studie der Unternehmensberatung Boston Consulting Group könnten Autobauer die eigene Softwareentwicklung mit dem Einsatz von generativer KI um bis zu 55 Prozent beschleunigen und gleichzeitig die Kosten um bis zu 95 Prozent senken.
Für Autobauer wie BMW, Mercedes und Volkswagen sind das traumhafte Aussichten. Denn bislang hinken sie trotz Milliardeninvestitionen bei der Softwareentwicklung gegenüber Konkurrenten wie Tesla oder neuen chinesischen Elektroautomarken hinterher. Sie sind abhängig von Tech-Konzernen wie Google und Zulieferern wie Bosch, Continental und ZF. Das Softwareengagement der deutschen Autobauer ist überwiegend geprägt von Problemen und Verzögerungen.
„Wir sind überzeugt, dass generative KI einen wertschöpfenden Beitrag leisten kann, um die Produktivität und das Entwicklungstempo zu steigern“, teilt BMW nun mit. Der Autobauer nutzt bereits KI-Sprachmodelle für sein digitales Benutzerhandbuch, den „Car Expert“.
„Er findet die richtigen Stellen und sucht sich daraus die Antwort, fasst diese intelligent zusammen und macht sie in menschenähnlichen Dialogen gut zugänglich“, teilt BMW mit. Der Dax-Konzern experimentiert auch mit bilderzeugender KI. Diese könnte Design-Prozesse und Fahrzeug-Entwicklungsprozesse unterstützen.
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Auch in den Entwicklungsabteilungen von Volkswagens Softwareeinheit Cariad werde nach Möglichkeiten gesucht, generative KI in die Softwareentwicklung und Prozessautomatisierung einzubinden, sagt David Ilgener von Cariad. Der Manager leitet bei Volkswagens Softwareeinheit den Bereich, der sich um die Einführung neuer Tools zur Softwareentwicklung kümmert. „Wir haben zum Beispiel festgestellt, dass diese Sprachmodelle erstaunlich gut auch im Automotive-Umfeld programmieren können, obwohl sie darauf nicht explizit trainiert sind“, sagt Ilgener.
Hauptmotivation von VW dürfte sein, die Softwareentwicklung zu beschleunigen. In der jüngeren Vergangenheit hatten die Wolfsburger dort massive Probleme. Wichtige Modellanläufe mussten verschoben werden, weil Software nicht fertig wurde oder fehlerhaft war.
Der notorische Mangel an talentierten Codern ist ein Grund dafür. Unter diesem Personalmangel leidet die gesamte deutsche Autoindustrie seit Jahren.
Durch KI mehr Code mit derselben Anzahl an Entwicklern
Dieses Fachkräftevakuum könnte generative KI zumindest teilweise beseitigen, heißt es in der Studie von BCG. „Mit generativer KI wird Code nicht nur in der Hälfte der Zeit entwickelt. Es kann auch mehr Code mit derselben Anzahl an Mitarbeitern generiert werden“, schreiben die Autoren. Einer Analyse zufolge würden sich 90 Prozent der Entwickler dank des Einsatzes der Sprachmodelle produktiver fühlen, 96 Prozent bemerkten eine deutliche Beschleunigung bei repetitiven Aufgaben.
Aus Sicht von BCG könnte generative KI zum Beispiel das Testen und Validieren von entwickelter Software übernehmen, ein wichtiger Bereich für Zulieferer. Denn nach wie vor werden die Abermillionen Zeilen Software-Code für die Autobauer bei Zulieferern entwickelt. Der Autozulieferer Continental teilte mit, er könne mittels generativer KI den Prozess bis zur Produktfertigstellung bereits verbessern.
Autonomes Fahren bei der Volkswagen-Tochter MAN
Eine Mitarbeiterin testet Fahrten mit dem Hamburg Truck Pilot.
(Foto: Thies Raetzke)
Eine wichtige Rolle spielt auch die Automatisierung von aufwendigen Prozessen. Ein Bereich wäre das sogenannte Labeln von Rohdaten. Das ist bei der Entwicklung des automatisierten Fahrens notwendig. Hierbei werden in Kamerabildern Objekte wie Autos, Straßen oder Passanten bislang in einem weitgehend manuellen Prozess nachgezeichnet und kategorisiert. Mit diesen gelabelten Daten wird eine KI trainiert. Eine bilderzeugende generative KI könnte diesen Prozess laut BCG automatisieren mit einer bis zu 25 Prozent höheren Präzision.
Noch allerdings befindet sich die Branche in einem Findungsprozess, auch weil die Technologie unter Unzulänglichkeiten leidet. Die Sprachmodelle neigen nach wie vor dazu, zu „halluzinieren“. Die Modelle würden plausibel und sprachlich versiert arbeiten, allerdings nicht immer korrekt, teilt BMW mit. Bei Cariad findet eine Klassifizierung der Anwendungsmöglichkeiten statt, damit die Entwickler im Vorfeld abschätzen können, bei welchen Softwareprodukten der Einsatz von generativer KI infrage kommt.
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Elmar Pritsch, partner at the consulting firm Deloitte and responsible for car software there, sees the use of the new language models as just the beginning. “Generative AI will not immediately become a game changer in software development in the automotive industry,” says Pritsch. The car manufacturers would first have to create the conditions for this, including standardized software and hardware architectures. “AI-generated code can then act on this and be used much more efficiently.”
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Hardly anyone in the industry expects that the majority of the software in the automotive industry will be developed automatically with the help of the models in the future. “We assume that the tools will be an important tool for our developers and will, for example, free them from repetitive programming tasks or work as co-developers,” says Ilgener from Cariad.
According to Pritsch, it will still be some time before generative AI is widely used in the automotive industry. In contrast to electronic items such as smartphones, there are also higher safety requirements, since failure can result in traffic accidents with injuries.
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