Viele Projekte rund um künstliche Intelligenz scheitern in Unternehmen bereits im Anfangsstadium an der mangelnden Verfügbarkeit oder an der Qualität der Daten.
Nach einer aktuellen Erhebung der Unternehmensberatung BearingPoint sagen 68 Prozent der Befragten, in deren Unternehmen noch keine KI-Initiativen vorhanden sind, dass sie nicht wissen, wie sie sich dem Thema künstliche Intelligenz nähern sollen. U ... ganzen Artikel auf www.automotiveit.eu lesen
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zu einem strategischen Werkzeug für Werkstätten und den Automotive-Sektor. Diagnose, Fehlersuche, Werkstattplanung sind nur einige Bereiche, wo KI den Menschen unterstützt, aber nicht ersetzen kann.
Elektromobilität gewinnt in Deutschland weiter an Bedeutung. Laut der TÜV Mobility Studie 2026 würden inzwischen die Hälfte der Bundesbürger beim Autokauf ein reines Elektroauto, einen Hybrid oder ein Wasserstofffahrzeug bevorzugen.
Das Kfz-Gewerbe mit seinen rund 440.000 Beschäftigten befindet sich im Strukturwandel. Ebenso wie andere Branchen stehen auch Werkstätten vor den großen Herausforderungen der Digitalisierung, Elektromobilität, Nachhaltigkeit und Fachkräftesicherung
KI- und Datenprojekte scheitern mehrheitlich vor dem Produktivstart. Diese Fuckup-Beispiele aus der Praxis zeigen, welche Fehler dahinterstecken – und wie sie sich vermeiden lassen
KI ist der Hauptgrund für IT-Umbauten, doch viele Projekte überschreiten Budget und Zeitplan. Datenqualität und Governance sind oft unterschätzt.
Eine von künstlicher Intelligenz gestützte Werkstattplanung erhöht die Auslastung und senkt die Kosten – das zeigen die Erfahrungen aus dem Karosserie- und Lack-Zentrum der Graf-Hardenberg-Gruppe mit der Software von Aspaara.
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Version: 0.7.6.0 vom 03.05.2025