Der Hype um automatische KI übertrifft die Gewinne, da die Einführungskosten ins Gewicht fallen

Die meisten KI-Funktionen im Automobilbereich amortisieren sich noch immer nicht, selbst nach jahrelangen Investitionen in Sprachsteuerung, Fahrervorhersagesysteme, vernetzte Fahrzeugdienste und digitale Einkaufsprodukte.

Eine Live-Umfrage während eines Webinars von SBD Automotive ergab, dass nur 18 % der KI-Funktionen für die meisten Teilnehmer profitabel sind.

Automobilhersteller können KI entwickeln, das bestreitet niemand im Jahr 2026. Doch diese Technologien so einzusetzen, dass sie sich rentieren, ist eine ganz andere Sache. Robert Fisher von SBD Automotive sagte: „KI in der Automobilindustrie ist nichts Neues. Aber KI so einzusetzen, dass sie sich selbst trägt, ist nach wie vor sehr schwierig.“

Die Autohersteller zahlen weiterhin Cloud-Gebühren, jedes Mal, wenn Fahrer KI-Tools nutzen

Andy Qiu von SBD Automotive erklärte, die Branche betrachte das falsche Problem, wenn sie über KI im Auto spreche. „Das ist kein Technologieproblem“, sagte Andy. „Es ist ein Problem der Gewinn- und Verlustrechnung.“

Der entscheidende Punkt ist, dass diese Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz nicht nur eine einmalige Investition in neue Hardware darstellen. Anders als andere Hardware im Auto, die nach der Installation geräuschlos arbeitet, ist die künstliche Intelligenz im Auto nicht bei jeder Nutzung ihrer Funktionen geräuschlos. Jede Sprachanfrage, Routenplanung, Wettervorhersage oder Verbindung kann zusätzliche Kosten über die Cloud verursachen.

„Jedes Mal, wenn ein Nutzer mit einer KI-Funktion interagiert, läuft Ihr Cloud-Zähler. Das sind keine Investitionskosten mehr. Das sind laufende Betriebskosten, jeden Tag, für immer“, sagte Andy.

Dies wirft ein interessantes unternehmerisches Dilemma auf. Im Falle eines Misserfolgs verursacht die Funktion Kosten für Forschung und Entwicklung. Im Erfolgsfall hingegen könnten die Betriebskosten durch die Nutzung steigen. Daher müsste der Automobilhersteller nachweisen, dass die Technologie ausreichend Umsatz, Kundenbindung, Datenwert, Abonnementgebühren oder Vertriebsunterstützung generiert.

Andy merkte an, dass die meisten Hersteller kein adäquates Kostenmanagement für die einzelnen KI-Komponenten betreiben. Dies könnte bedeuten, dass sie nichtdent, welche Lösungen ihre Gewinnmargen schmälern. Andy bezeichnete dies als Portfolio-Problem, da die Lösung im Portfolio verbleibt, weil sie in der Produktpräsentation gut aussieht, obwohl Kunden sie kaum nutzen.

Andy unterteilte KI-Lösungen für die Automobilbranche in vier Kategorien. Erstens: Heldenlösungen, die Wert schaffen, Gewinn generieren und weiteres Wachstum erfordern. Zweitens: Hilfsprogramme, die Nutzern helfen, von denen Kunden jedoch erwarten, dass sie kostenlos angeboten werden. Drittens: Zombielösungen, deren Entwicklung zu teuer ist und die nur selten genutzt werden. Viertens: Störfaktoren, die das Kundenerlebnis verschlechtern.

Nissan reduziert Pläne für Elektroantriebe, da Käufer weiterhin die KI-gestützte Autosuche testen

Das Problem der KI-Gewinne trifft den Automobilmarkt, der ohnehin schon mit einer schwachen Nachfrage in einigen hochpreisigen Produktlinien zu kämpfen hat. JATCO, eine Tochtergesellschaft von Nissan Motor (OTC: NSANY), hat ihre Pläne zur Produktion von Elektrofahrzeugantrieben in Sunderland, Großbritannien, aufgrund der rückläufigen Nachfrage nach Nissan-Elektrofahrzeugen in Europa aufgegeben.

Das Unternehmen stellte das Projekt im Januar 2025 vor. JATCO plante Investitionen in Höhe von 48,7 Millionen Pfund (65,39 Millionen US-Dollar). Das Projekt sollte jährlich bis zu 340.000 Antriebseinheiten für Elektrofahrzeuge produzieren. Jede Einheit sollte einen integrierten Motor, Wechselrichter und Untersetzungsgetriebe für Nissan-Fahrzeuge umfassen.

Im Einzelhandel experimentieren Verbraucher mit KI, während Hersteller die Technologie weiterentwickeln. Im November 2025 führte Cars.com Inc. (NYSE: CARS) nach dem Start von Carson, dem KI-gestützten Autosuchtool, eine Umfrage durch.

Laut einer Umfrage unter Kaufinteressierten und potenziellen Neukäufern nutzten 44 % KI-gestützte Fahrzeugsuchtools auf Plattformen wie Cars.com. Darüber hinaus gaben 71 % an, ein mittleres bis hohes Vertrauen in KI-basierte Tools für verlässliche Fahrzeuginformationen zu haben.

Allerdings gibt es eine Einschränkung. Etwa die Hälfte der regelmäßigen KI-Nutzer fühlten sich wohl dabei, wenn KI-Tools ein Auto und dessen Preis vorschlugen. Andererseits gaben nur 22 % an, die KI-Vorschläge überprüfen zu wollen. Gleichzeitig befürchteten 63 %, dass KI-Tools voreingenommene Empfehlungen aussprechen könnten.

Bezüglich der Quellen neutraler Fahrzeuginformationen zeigte die Umfrage, dass zwei Drittel der Käufer Autoverkaufs- und Fahrzeugbewertungswebseiten vertrauen. Nach der Nutzung KI-basierter Suchtools wie Carson waren 41 % der Autokäufer geneigt, anschließend Webseiten von Autohäusern oder Herstellern zu besuchen.

Wenn es um Fahrzeugvorschläge geht, sind Käufer offen für solche Angebote von Verkäufern. Allerdings begrüßten nicht weniger als 64 % der Käufer auch Vorschläge von Händlern zu Kosten und Finanzierung.

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