Die digitale Transformation im Unternehmen ist längst keine Zukunftsvision mehr – sie ist Realität. Unternehmen der Automobilbranche, die diesen Wandel aktiv gestalten, gewinnen messbare Wettbewerbsvorteile.
Wir bei Dealer Recode sehen täglich, wie Betriebe durch systematische Digitalisierung ihre Effizienz steigern und ihre Kunden besser erreichen. Dieser Beitrag zeigt Ihnen, welche Kernelemente den Unterschied machen und wie Sie diese konkret umsetzen.
Wo setzt die digitale Transformation konkret an
Die digitale Transformation beginnt nicht mit großen Worten, sondern mit drei konkreten Hebeln, die unmittelbar in den Betriebsalltag greifen. Automobilunternehmen, die diese Hebel richtig nutzen, steigern ihre Produktivität messbar. Laut Capgemini Research Institute erzielen Unternehmen, die generative KI in ihre Abläufe integrieren, im Durchschnitt eine Produktivitätssteigerung von 6,3 Prozent innerhalb eines Jahres. Das ist kein theoretisches Versprechen – das sind harte, nachvollziehbare Ergebnisse.
Automatisierung als unmittelbarer Produktivitätshebel
Der erste Hebel ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Hier geht es nicht um vollständige Robotik, sondern um intelligente Systeme, die repetitive Aufgaben übernehmen. Codegenerierung, automatisierte Datenanalyse und maschinell gesteuerte Geschäftskorrespondenz sind dabei die unmittelbar wirksamen Anwendungsfälle (und sie liefern schnell messbare ROI-Ergebnisse). Bis zu 88 Prozent der Autohersteller planen, in den nächsten ein bis drei Jahren KI-Agenten für genau diese Aufgaben einzusetzen. Das bedeutet: Ihre Konkurrenz tut es bereits oder wird es sehr bald tun. Wer wartet, verliert Zeit und damit Effizienzgewinne, die die Konkurrenz längst realisiert hat.
Daten als strategischer Vermögenswert
Der zweite Hebel ist datengesteuerte Entscheidungsfindung. Ohne Daten ist jede Entscheidung ein Ratespiel. Mit strukturierter Datenanalyse werden Muster sichtbar, die sonst verborgen bleiben. Vernetzte Fahrzeuge erzeugen fahrzeuggenerierte Daten, die Anwendungen wie Flottenmanagement, vorausschauende Wartung und personalisierte Versicherungstarife ermöglichen. Diese Daten sind nicht nur Nebenprodukt – sie sind Vermögenswert. Der VDA setzt auf interoperable, standardisierte Datennutzung mit offenen Schnittstellen, damit Daten fair und diskriminierungsfrei zwischen Fahrzeugherstellern, Zulieferern und Dritten fließen. Das Konzept ADAXO sorgt für transparente Datenverwaltung. Datenverarbeitung muss DSGVO-konform erfolgen, und Fahrzeugbesitzer behalten die Kontrolle über ihre Informationen (ein Punkt, der Vertrauen schafft und rechtliche Sicherheit bietet). Wer diese Strukturen aufbaut, gewinnt Handlungsfähigkeit in Echtzeit.
Cloud-Infrastruktur als Fundament
Der dritte Hebel sind cloud-basierte Infrastrukturen. Sie sind nicht optional, sondern notwendig. Cloud-Systeme ermöglichen schnelle Skalierbarkeit, Over-the-Air-Updates ohne Werkstattbesuch und remote Diagnose von Fahrzeugen. Das spart Ausfallzeiten und Kosten. Gleichzeitig entstehen neue Sicherheitsanforderungen. Das Zero-Trust-Prinzip ist hier Standard: Jede Kommunikationsanfrage im Fahrzeug wird unabhängig verifiziert, um das Ausbreitungsrisiko von Angriffen zu minimieren. Die Cyber Resilience Act und NIS-2 verlangen ein durchgängiges Cybersecurity Management System über die gesamte Fahrzeuglebensdauer. Das ist nicht lästige Bürokratie – das ist Schutz vor existenziellen Risiken.
Wer diese drei Hebel systematisch und parallel einsetzt, transformiert sein Unternehmen nicht nur digital, sondern konkurrenzfähig. Der Weg beginnt mit gezielten Use Cases, die schnell ROI nachweisen, und einer robusten Governance-Agenda von Anfang an. Doch wie sieht die praktische Umsetzung dieser Hebel im Betriebsalltag aus?
Wie digitale Transformation neue Geschäftsmodelle schafft
Die drei Hebel der digitalen Transformation – Automatisierung, Datenmanagement und Cloud-Infrastruktur – verändern nicht nur interne Prozesse, sondern fundamentale Geschäftsmodelle. Automobilunternehmen, die diese Ebenen richtig nutzen, erschließen völlig neue Einnahmequellen und bauen gleichzeitig tiefere Kundenbeziehungen auf. Laut Capgemini Research Institute sehen 69 Prozent der Branche generative KI als Chance, Umsätze zu steigern und Innovationsprozesse zu beschleunigen. Das ist kein nebensächliches Optimierungsziel – das ist Kernstrategie.
Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, gewinnen dabei nicht nur Effizienzgewinne von 6,3 Prozent, sondern auch völlig neue Erlösmodelle, die vorher nicht denkbar waren.
Datenbasierte Services als zusätzliche Einnahmequelle
Vernetzte Fahrzeuge erzeugen täglich fahrzeuggenerierte Daten. Diese Daten ermöglichen völlig neue Geschäftsmodelle, die über den klassischen Fahrzeugverkauf hinausgehen. Flottenmanagement wird präziser, weil Echtzeit-Fahrzeugdaten verfügbar sind. Vorausschauende Wartung reduziert Ausfallzeiten und schafft neue Serviceverträge. Personalisierte Versicherungstarife entstehen durch kontinuierliche Fahrtdaten. Intelligentes Routenmanagement spart Treibstoff und erzeugt neue Mehrwertdienste. Das ist nicht Theorie – das sind konkrete, unmittelbar umsatzwirksame Angebote. Der VDA hat mit dem ADAXO-Konzept einen Rahmen geschaffen, der diese Datennutzung fair und transparent gestaltet, ohne dass Fahrzeugbesitzer die Kontrolle verlieren (DSGVO-Konformität ist dabei von Anfang an eingebaut). Unternehmen, die diese Daten strukturiert nutzen, generieren zusätzliche Umsätze, die das klassische Geschäftsmodell ergänzen und gleichzeitig einen Vertrauensvorteil schaffen.
Kundenbeziehungen werden kontinuierlich und persönlich
Das zweite große Geschäftsmodell-Shift liegt in der Kundenbeziehung selbst. Früher endete die Beziehung mit dem Fahrzeugverkauf. Heute ermöglicht Cloud-basierte Infrastruktur einen kontinuierlichen digitalen Dialog. Over-the-Air-Updates bringen neue Funktionen direkt ins Fahrzeug, ohne dass der Kunde die Werkstatt besuchen muss. Kontextabhängige Sprachassistenten passen sich an die Bedürfnisse des Fahrers an. Nahtlose Ladevorgänge für E-Fahrzeuge entstehen durch vernetzte Systeme. Diese permanente Verbindung schafft zwei massive Vorteile: Erstens entsteht eine emotionale Bindung durch kontinuierliche Wertschöpfung. Zweitens entstehen neue Touchpoints, an denen zusätzliche Services verkauft werden können (von erweiterten Funktionen bis zu Mobilitätsdiensten). Gen AI trägt nachweislich zu einer besseren Kundenerfahrung bei, mit einer durchschnittlichen Steigerung der Kundenzufriedenheit von 5,4 Prozent innerhalb eines Jahres. Das bedeutet höhere Wiederverkaufsquoten, bessere Bewertungen und stärkere Weiterempfehlungen. Die Kundenbeziehung wird zum wirtschaftlichen Vermögenswert.
Schnellere Marktreaktionen durch intelligente Betriebssysteme
Der dritte Punkt ist die operative Geschwindigkeit. Softwaredefinierte Fahrzeuge mit eigenen Betriebssystemen ermöglichen es, Funktionen schnell zu rollout, Fehler ferngesteuert zu beheben und Kundenwünsche in Wochen statt Monaten umzusetzen. Generative KI ermöglicht es, dass 25 Prozent der Arbeitstätigkeiten mindestens teilweise automatisiert werden können, weil diese Geschwindigkeit zum Wettbewerbsfaktor wird. Unternehmen, die schneller am Markt agieren, schnappen sich Marktanteile von langsameren Konkurrenten. Mit KI-Agenten für Codegenerierung, automatisierte Datenanalyse und intelligente Geschäftskorrespondenz verkürzen sich Entwicklungszyklen massiv. Das spart nicht nur Zeit – das spart auch Kosten und ermöglicht es, auf Markttrends zu reagieren, bevor Konkurrenten überhaupt das Problem erkannt haben. Wer diese digitale Agilität aufbaut, gewinnt nicht nur Effizienz, sondern auch die Fähigkeit, Geschäftsmodelle kontinuierlich anzupassen und neue Chancen zu nutzen, bevor der Markt sie vollständig erkannt hat.
Transformation in drei Phasen umsetzen
Die digitale Transformation scheitert nicht an der Technologie – sie scheitert an der Organisation. Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden mitnehmen und Systeme schrittweise modernisieren, setzen sich durch.
Laut Capgemini Research Institute erfolgt der erfolgreiche Einsatz generativer KI typischerweise in drei Phasen: isolierte Pilotprojekte, strategische unternehmensweite Integration und schließlich Demokratisierung durch Low-Code/No-Code-Lösungen. Das ist kein linearer Prozess, sondern eine bewusste Eskalationsstrategie, die Risiken minimiert und Momentum aufbaut.
Mit gezielten Use Cases schnell ROI nachweisen
Der Schlüssel liegt darin, dass jede Phase konkrete Erfolgsergebnisse liefert, die die nächste Phase rechtfertigen. Unternehmen starten mit Codegenerierung für IT-Teams oder automatisierter Datenanalyse für das Controlling – Use Cases, die schnell ROI nachweisen und Vertrauen für die nächsten Schritte schaffen. Wer sofort auf Gesamttransformation setzt, verliert die Organisation unterwegs. Parallel dazu muss die Belegschaft verstehen, dass KI ihre Arbeit nicht ersetzt, sondern verändert. Automobilunternehmen, die transparent kommunizieren, dass 25 Prozent der Arbeitstätigkeiten durch KI teilweise automatisiert werden können, schaffen Raum für Umschulung statt Angst. Die Arbeit verschiebt sich von repetitiven Aufgaben hin zu Systemsteuerung und strategischer Gestaltung – ein echtes Upgrade für die Mitarbeitenden, wenn es richtig kommuniziert wird.
Schulung und Begleitung am echten Use Case
Schulungsprogramme müssen dabei nicht theoretisch sein – sie müssen praktisch am echten Use Case stattfinden. Ein Datenanalyst lernt KI-gestützte Analyse nicht in abstrakten Trainings, sondern indem er oder sie täglich mit den neuen Tools arbeitet und dabei von Experten begleitet wird. Diese Form des Learning by Doing schafft schneller Kompetenz und gleichzeitig emotionale Akzeptanz. Mitarbeitende, die selbst erleben, wie ihre Produktivität steigt, werden zu Botschaftern der Transformation statt zu Skeptikern.
Schrittweise Migration mit Sicherheit von Anfang an
Cloud-Infrastruktur ist notwendig, aber nicht alle Systeme können gleichzeitig migriert werden. Unternehmen, die versuchen, alles auf einmal in die Cloud zu verschieben, erleben Chaos und Datenverluste. Besser ist ein phasenweiser Ansatz: zunächst unkritische Systeme wie Marketing-Automation oder Dokumentenverwaltung in die Cloud verlagern, parallel dazu Erfahrungen sammeln und Prozesse optimieren, dann schrittweise zu geschäftskritischen Systemen übergehen. Over-the-Air-Updates und Remote-Diagnose funktionieren nur, wenn die Infrastruktur stabil ist – also erst nach Pilotphase. Gleichzeitig muss das Zero-Trust-Prinzip von Anfang an implementiert sein, nicht als nachträglicher Sicherheits-Patch. Das Cyber Resilience Act und NIS-2 verlangen ein durchgängiges Cybersecurity Management System über die gesamte Fahrzeuglebensdauer. Wer das erst nach der Migration aufbaut, zahlt doppelt.
Partnerschaften als wirtschaftliche Notwendigkeit
Die Partnerschaft mit erfahrenen Implementierungspartnern ist hier nicht optional – sie ist wirtschaftlich sinnvoll. Ein spezialisierter Partner bringt bewährte Migrationsmuster mit und verhindert teure Fehler (Fehler, die andere bereits gemacht haben und die Sie vermeiden können). Investitionen in Technologie müssen mit Investitionen in Expertise einhergehen. Unternehmen, die nur Software kaufen, aber keine Beratung dazunehmen, investieren in teure Lizenzen, die am Ende nicht richtig genutzt werden. Die richtige Strategie ist: einen Technologie-Partner auswählen, der auch Implementierungs- und Change-Management-Expertise mitbringt, um sicherzustellen, dass die Systeme tatsächlich den Geschäftsbetrieb transformieren und nicht nur kosten (und Komplexität erzeugen).
Schlussfolgerung
Die digitale Transformation im Unternehmen ist kein Projekt mit Enddatum – sie ist eine kontinuierliche Notwendigkeit. Automobilunternehmen, die Automatisierung, Datenmanagement und Cloud-Infrastruktur systematisch einsetzen, gewinnen nicht nur kurzfristige Effizienzgewinne von 6,3 Prozent. Sie schaffen fundamentale Wettbewerbsvorteile, die sich über Jahre hinweg verstärken, während die Kundenzufriedenheit um 5,4 Prozent steigt und neue Geschäftsmodelle entstehen.
Wer jetzt nicht handelt, verliert an Tempo und Marktposition. 80 Prozent der Automobilunternehmen haben ihre Investitionen in generative KI bereits erhöht, und 88 Prozent planen den Einsatz von KI-Agenten in den nächsten drei Jahren – die Konkurrenz bewegt sich schnell. Der Weg erfolgt in drei Phasen mit gezielten Use Cases, die schnell ROI nachweisen, mit Mitarbeitenden, die Sie mitnehmen, und mit Partnern, die bewährte Implementierungsmuster mitbringen (und damit teure Fehler vermeiden helfen).
Der erste Schritt ist, die richtigen Partner an Ihrer Seite zu haben. newroom media unterstützt Automobilunternehmen dabei, ihre digitale Transformation konkret zu planen und umzusetzen – mit praxisnahem Wissen und strategischem Mehrwert für Entscheider. Die Zeit zum Handeln ist jetzt.