KI im Automotive-Mittelstand: Welche Kompetenzen Führung und HR jetzt brauchen

Künstliche Intelligenz wird im industriellen Alltag zunehmend eingesetzt. In der ifo-Umfrage vom Mai 2026 gaben 58,7 % der befragten Industrieunternehmen an, KI in ihren Geschäftsprozessen zu nutzen. Die Zahl bezieht sich auf die Industrie insgesamt, nicht speziell auf Automobilzulieferer. Das ifo Institut nennt unter anderem Qualitätskontrolle, Produktionsplanung und Wartung als produktionsnahe Einsatzfelder. Quelle: ifo Institut, 5. Juni 2026.

Eine Anwendung verändert auch die Arbeit im Team

Unsere Einschätzung für den automobilen Mittelstand: Der Nutzen einer KI-Anwendung hängt wesentlich davon ab, wie sie in einen bestehenden Arbeitsablauf eingebunden wird. Ein Werkzeug zur Fehlererkennung hilft beispielsweise erst dann verlässlich, wenn klar ist, wer seine Ergebnisse bewertet und welche Entscheidung daraus folgt.

Für HR beginnt die Aufgabe deshalb vor der Schulungsplanung. Zunächst muss verständlich werden, welche Tätigkeiten sich verändern, welche Verantwortung beim Menschen bleibt und welche Fähigkeiten Mitarbeitende im neuen Ablauf benötigen.

Vom konkreten Anwendungsfall zum Kompetenzbedarf

Wir empfehlen, einen überschaubaren Anwendungsfall auszuwählen und dessen Nutzen zu beschreiben. Soll die Ausschussanalyse schneller werden? Soll Instandhaltungswissen leichter verfügbar sein? Oder geht es um die Vorbereitung von Kundeninformationen?

Danach lassen sich die Anforderungen an das Team konkretisieren:

• Fachwissen, um Ergebnisse auf Plausibilität zu prüfen.
• Datenverständnis, um Grenzen und Fehlerquellen zu erkennen.
• Prozesskenntnis, um Vorschläge in den betrieblichen Ablauf einzuordnen.
• Kommunikation, um Unsicherheiten und Probleme früh anzusprechen.

Nicht jede betroffene Person muss programmieren können. Für viele Rollen ist entscheidend, fachlich beurteilen zu können, wann eine Empfehlung nützlich ist und wann sie überprüft werden muss.

Qualifizierung braucht Zeit im Arbeitsalltag

Ein Schulungstermin allein schafft noch keine neue Arbeitsweise. Mitarbeitende brauchen Gelegenheit, die Anwendung mit realen Aufgaben zu erproben und Rückfragen zu klären. Dafür sollten Führungskräfte Zeit, Ansprechpartner und einen nachvollziehbaren Umgang mit Fehlern vorsehen.

Das Fraunhofer-Projekt DaWiK untersuchte bereits von 2022 bis 2023, wie Kompetenzlücken in Instandhaltung und Service der Automobilindustrie systematisch erfasst und mit arbeitsnaher Qualifizierung bearbeitet werden können. Es liefert einen methodischen Bezug, ist aber keine neue Studie aus 2026. Quelle: Fraunhofer IAO, Projekt DaWiK.

Welche Führungskraft kann diese Veränderung tragen?

Bei der Besetzung einer COO-, Werkleitungs- oder Transformationsrolle schauen wir auf die Verbindung zwischen operativem Verständnis und Veränderungsfähigkeit. Kann die Person einen technischen Ansatz erklären, Prioritäten setzen und das vorhandene Erfahrungswissen einbeziehen? Hat sie bereits eine neue Arbeitsweise in einen laufenden Betrieb überführt?

Im Kandidatengespräch vertiefen wir den persönlichen Beitrag. Welche Widerstände traten auf? Was wurde angepasst? Welche betrieblichen Verbesserungen wurden tatsächlich beobachtet? Technologische Schlagworte im Lebenslauf sind dafür keine ausreichende Evidenz.

Wirkung und Verantwortung gemeinsam betrachten

Das EO Impact-Modell hilft uns, die gewünschte Veränderung mit dem Unternehmenskontext und der Teamreife abzugleichen. Wir prüfen auch, ob Entscheidungsräume und Unterstützung zur Aufgabe passen. Eine Person kann fehlende Rahmenbedingungen nicht unbegrenzt durch persönlichen Einsatz ausgleichen.

Für HR bedeutet das: Qualifizierung, Führungsbesetzung und organisatorische Verantwortung sollten gemeinsam geplant werden. Fachliche und rechtliche Anforderungen an den konkreten KI-Einsatz sind zusätzlich im Unternehmen zu prüfen.

CFO und COO im industriellen Mittelstand · Unser EO Impact-Modell

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