KI-Paradox in der Autoindustrie: Warum Experten zuerst gehen

Die deutsche Autoindustrie sucht verzweifelt Fachkräfte. Gleichzeitig hat die Branche im letzten Jahr 50.000 Stellen gestrichen. Wie passt das zusammen?

Unsere Branche erlebt den größten Umbruch ihrer Geschichte: Antrieb, Software, autonomes Fahren – technologisch ändert sich praktisch alles gleichzeitig. Und jetzt kommt noch die KI dazu. Alle reden davon, aber in vielen Abteilungen hat sich noch nicht viel verändert. Das kollektive Gefühl: Da kommt was. Aber wann? Und für wen?

Das neue Narrativ: KI trifft die Wissensarbeit

Eine neue Studie hat zwei Millionen echte KI-Interaktionen ausgewertet – keine Umfragen oder Prognosen, sondern echte Nutzungsdaten. Das Ergebnis dreht ein populäres Narrativ um: KI automatisiert nicht zuerst die einfachen Jobs, sondern die anspruchsvollsten.

Heute schauen wir uns an, was die Daten zeigen. Welche Jobs und Abteilungen in der Autoindustrie als nächstes betroffen sind. Und warum die meisten den echten Impact noch nicht spüren. 

Die Studie hat nicht gefragt, was KI theoretisch kann. Sondern gemessen, wofür Menschen KI tatsächlich nutzen. 

Was auffällt: KI übernimmt zuerst die höher qualifizierten Aufgaben. Nicht die einfachen. 
Hier sind vier Beispiele:

• Reiseverkehrskaufleute: Komplexe Reiseplanung fällt weg, der Ticketverkauf bleibt.
• Technische Redakteure: Analyse und Review fallen weg, Skizzen und Vor-Ort-Beobachtungen bleiben.
• Lehrer und Dozenten: Bewertung und Recherche fallen weg, Präsenzunterricht bleibt.
• Immobilienverwalter: Buchhaltung fällt weg, Verhandlungen bleiben.

KI übernimmt zuerst die Wissensarbeit. Was bleibt, ist alles, was persönlichen Kontakt und Beziehungen erfordert. Wichtig zu verstehen: KI muss nicht den ganzen Job übernehmen. Jede Stelle existiert wegen ein oder zwei Kernaufgaben. Wenn KI genau diese ersetzt, wird die Stelle hinfällig.

Philipp Raasch war 10 Jahre bei Mercedes. Heute schreibt er in seinem Newsletter Der Autopreneur über Tesla, China und warum deutsche Autobauer den Anschluss verlieren. Seine Analysen werden von 37.000 Lesern verfolgt – darunter Entscheider bei VW, BMW und BYD. Hier kostenlos abonnieren. Er ist Teil unseres EXPERTS Circle. Die Inhalte stellen seine persönliche Auffassung auf Basis seiner individuellen Expertise dar.

Die Lücke zwischen Potenzial und Realität

Aber wie viel davon wird tatsächlich schon genutzt? Für jede Berufsgruppe 2 Zahlen: wie viel KI theoretisch übernehmen könnte. Und wie viel heute tatsächlich im Einsatz ist: 

• IT und Software (Computer & Math): 96 Prozent möglich – 32 Prozent genutzt.
• Finance und Controlling (Business & Finance): 94 Prozent möglich – 28 Prozent genutzt.
• Management: 92 Prozent möglich – 25 Prozent genutzt.

Das Muster ist überall gleich: 60 bis 80 Prozent aller Büroaufgaben sind theoretisch automatisierbar. Tatsächlich nutzen Unternehmen KI bisher nur für 10 bis 20 Prozent. Die Lücke ist riesig, aber sie schließt sich schnell. KI verbreitet sich gerade zehnmal schneller als das Internet oder Smartphones.

Was das für die Autoindustrie bedeutet

Das populäre Bild zeigt Roboter in der Produktion, die Bandarbeiter ersetzen. Die Daten zeigen das Gegenteil: Produktion, Montage, Logistik und Werkstatt sind erst einmal kaum betroffen. Die Disruption passiert im White-Collar-Bereich.

Wo es schon sichtbar wird: IT und Softwareentwicklung nutzen KI bereits intensiv. Wo es kommen wird: 

• Simulation und Berechnung
• Controlling
• Legal und Compliance
• Strategieplanung

KI könnte hier viel übernehmen. Tut es aber noch nicht. 
Und selbst dort, wo KI den Job nicht komplett ersetzt, verändert sie ihn. Es gibt bereits einen Fachbegriff dafür: De-Skilling. KI übernimmt den anspruchsvollen Teil – die Analyse, die Strategie, die Bewertung. Was übrig bleibt, ist das Prüfen und Freigeben der Ergebnisse. Der Job existiert noch, aber sein Charakter hat sich gewandelt. 
Die Studie sagt: Bei anspruchsvollen Aufgaben beschleunigt KI die Arbeit um den Faktor 12. Je komplexer die Aufgabe, desto größer der Hebel. Und das sind genau die Aufgaben, für die Unternehmen am meisten bezahlen.

Die Junior-Krise: Woher kommen die Experten von morgen?

KI verändert nicht nur Aufgaben, sondern auch das Einstellungsverhalten. Mit KI sind Juniors 26–39 Prozent produktiver, Seniors hingegen nur 8–13 Prozent. Trotzdem werden immer weniger Juniors eingestellt. In europäischen Tech-Unternehmen ist das Hiring von Juniors innerhalb eines Jahres um 73 Prozent eingebrochen. Nicht wegen mangelnder Bewerber, sondern weil die Stellen verschwinden.

Der Grund: Ein Senior mit KI kann heute das erledigen, was früher ein ganzes Team inklusive der Juniors benötigt hat. Unternehmen streichen also nicht einfach Stellen, sie ersetzen alte Profile durch neue – vor allem durch solche, die mit KI umgehen können. Das wirft die Frage auf: Wenn niemand mehr Berufseinsteiger einstellt, woher kommen dann die Experten von morgen?

AI-Washing: KI als Sündenbock für Restrukturierungen

Soweit die Daten. Aber die Realität ist komplizierter als die Schlagzeilen. Während es oft heißt, KI vernichte Jobs, sind wir faktisch noch nicht an diesem Punkt. 59 Prozent der Personalverantwortlichen geben zu: Sie rücken KI als Grund für Stellenabbau in den Vordergrund, weil das bei Investoren besser ankommt (Modernisierungssignal). Die echten Gründe sind meist finanzieller Natur: Kosten, sinkende Nachfrage oder klassische Restrukturierung.

Fast 90 Prozent der befragten Vorstände sagen, dass KI in den letzten drei Jahren keine Auswirkungen auf die Beschäftigung hatte. Von 1,2 Millionen gestrichenen Stellen in den USA im Jahr 2025 waren nur 4,5 Prozent tatsächlich KI-bedingt. 

Es gibt mittlerweile sogar einen eigenen Begriff dafür: AI-Washing. Unternehmen nutzen KI als Erklärung für Jobabbau, der eigentlich andere Ursachen hat. 

Die Gefahr: Alle reden über KI-Stellenabbau. Aber der findet so noch gar nicht statt. Und wenn der echte Impact kommt, nimmt ihn niemand mehr ernst. 

Fazit: Widerstand und neue Wettbewerber

Bei Mercedes haben wir an Strategiedecks für den Vorstand gebaut. Ganze Teams. Wochenlang. Für ein Deck. Heute kann eine Person mit KI das an einem Nachmittag liefern. Das sind genau die Jobs, die KI jetzt verändert. 

Und wir kennen das Muster. Bei der digitalen Transformation war es genauso. Prozesse digitalisieren, Daten vernetzen, Silos aufbrechen. Die deutsche Autoindustrie weiß seit Jahren, dass das nötig ist. Und tut sich bis heute schwer damit. Zu viele gewachsene Strukturen. Zu viele Beharrungskräfte. Zu wenig Veränderungsbereitschaft. 

Ich befürchte: Bei KI wird es nicht anders laufen. KI setzt genau dort an, wo der Widerstand am größten ist. KI betrifft zuerst die Leute mit dem meisten Einfluss. Und sie werden bremsen. Weil niemand gern das Tool einführt, das einen selbst überflüssig macht. 

Und damit wiederholt sich noch ein Muster: Newcomer haben dieses Problem nicht. Junge Unternehmen bauen von Anfang an mit KI. Weniger Leute, schnellere Entscheidungen, keine alten Strukturen. Das kennen wir von E-Mobilität und Software. Wer keine Organisation transformieren muss, ist schneller. 

Das Problem: KI vergrößert den Abstand zwischen den Schnellen und den Langsamen. Für die deutsche Autoindustrie ist das ein zusätzliches Risiko. Zu allem, was wir ohnehin schon durchlaufen. 

Jeff Bezos hat gerade 6,2 Mrd. Dollar in einen Fonds gesteckt. Der kauft gezielt Industrieunternehmen bevor KI sie verdrängt. Automotive ist explizit dabei. Seine Wette: Diese Unternehmen haben die Substanz. Aber werden die KI-Transformation nicht alleine schaffen. Also kommt er von außen und erzwingt die Veränderung. 

Aber die Daten zeigen auch was anderes. 

Die Branche sucht verzweifelt Fachkräfte und baut gleichzeitig Stellen ab. Beides stimmt. Weil die Aufgaben sich schneller verändern als die Menschen, die sie erledigen. Die gute Nachricht: Die Korrelation zwischen Fachwissen und KI-Nutzen ist extrem hoch. Wer tief im Thema steckt, wird von KI nicht ersetzt. Sondern besser. Davon hat die deutsche Autoindustrie genug. 

Das wird aber nur dann zum Vorteil, wenn diese Menschen KI auch wirklich nutzen. Nicht nebenbei. Sondern als Kern ihrer Arbeit. Die Lücke zwischen dem, was möglich ist, und dem, was genutzt wird, schließt sich. Schneller als bei jeder Technologie zuvor. Die Frage ist nicht, ob KI diese Jobs verändert. Sondern ob wir schnell genug mitgehen.