Agenda automotiveIT Kongress 2026 in Ingolstadt

Software-Defined Vehicle, KI, neue Cyberrisiken und geopolitische Unsicherheit treffen auf Kostendruck, Legacy und knappe Ressourcen. Eine aktuelle CIO-Studie von Bechtle Greenfield und Fortinet untersucht, was diese dramatische Gleichzeitigkeit für die Automotive-IT bedeutet. Zum Auftakt ordnen die Initiatoren die Ergebnisse ein: Was hat in den Gesprächen überrascht – und welche Befunde sollte die Branche besonders ernst nehmen?

Key Takeaways:

• Welche Herausforderungen Automotive-CIOs derzeit besonders beschäftigen
• Wo die Studie Handlungsbedarf für die Branche erkennt
• Welche Muster sich über einzelne Technologien und Projekte hinweg zeigen

SDV, Security, AI & Scale – Wo das heutige Operating Model an Grenzen stößt
Wenn Software über Wettbewerbsfähigkeit entscheidet, Cyberrisiken mit Machine Speed wachsen und erfolgreiche Pilotprojekte noch lange keine industrielle Wirkung garantieren, verändern sich die Anforderungen an die Automotive-IT grundlegend. Gleichzeitig müssen gewachsene Systemlandschaften integriert, neue Formen der Zusammenarbeit gestaltet und immer mehr Transformationsaufgaben parallel bewältigt werden. Das Panel bringt die Befunde der Studie mit der Erfahrung führender Köpfe aus der Automotive-IT zusammen.

Im Fokus der Diskussion:

• Software und Daten als Faktoren der Wettbewerbsfähigkeit
• Security zwischen Innovationsgeschwindigkeit und wachsender Angriffsfläche
• Integration von IT, OT und Engineering
• Vom PoC zur industriellen Skalierung
• Menschen, KI-Agenten und Software im neuen Arbeitssystem
• Priorisierung unter wachsender Transformationslast

Zum Abschluss blicken Pascal Nagel, Christian Vogt und Uwe Burk aus der Vogelperspektive auf die Ergebnisse und die Diskussion des Tages. Was bedeutet das für die Automotive-IT – und welche Fragen müssen Unternehmen jetzt stellen, um mehr gemeinsame Handlungsfähigkeit zu entwickeln, damit der Move zurück vor die Welle gelingt?

Lean Production bleibt ein zentrales Prinzip der Automobilproduktion. Doch KI, Echtzeitdaten, Automatisierung und digitale Zwillinge erweitern die Möglichkeiten, Verschwendung zu reduzieren, Qualität zu sichern und Produktionssysteme flexibler zu machen. Diese Session zeigt, wie digitale Technologien bewährte Lean-Prinzipien stärken – und wie Fabriken lernfähiger, transparenter und widerstandsfähiger werden.

Key Takeaways:

• Wie KI und Datenanalyse Lean-Prinzipien in der Produktion erweitern
• Welche Rolle Echtzeittransparenz für Qualität und Produktivität spielt 
• Wie digitale Zwillinge und Predictive Analytics Entscheidungen verbessern 
• Wie Produktions-IT und Shopfloor enger zusammenwachsen 

Die Fabrik der Zukunft muss Kosten senken, Varianten beherrschen, Qualität sichern und gleichzeitig schneller auf Marktveränderungen reagieren. Das Panel diskutiert, wie OEMs, Zulieferer und Technologiepartner Smart-Factory-Ansätze praktisch umsetzen und welche digitalen Lösungen tatsächlich messbare Verbesserungen auf dem Shopfloor bringen.

Diskussionsfragen:

• Wie verändert Digitalisierung die klassischen Lean-Methoden? 
• Welche Use Cases liefern heute den größten Produktivitätshebel? 
• Wie gelingt die Integration von OT, IT und Produktionssystemen? 
• Wie werden Mitarbeitende in datengetriebene Produktionsprozesse eingebunden? 

Key Takeaways:

• Absicherung der gesamten Wertschöpfungskette
• Schutz von Fahrzeug, Backend, Mobile App und OTA-Prozessen
• Secure Identity und Zero Trust im Fahrzeug
• Threat Detection über Fahrzeugflotten hinweg
• Post-Production Security Management

Management-Botschaft: Die Angriffsfläche endet nicht am Fahrzeug.

Beim Software-Defined Vehicle geht es nicht nur um Technologie, sondern um Kontrolle über Architektur, Daten, Kundenschnittstellen und Wertschöpfung. Das Panel diskutiert, wie OEMs, Zulieferer und Tech-Unternehmen ihre Rollen neu definieren – und welche Kooperationsmodelle notwendig sind, um softwarebasierte Fahrzeugfunktionen schneller, sicherer und wirtschaftlicher auf die Straße zu bringen.

Diskussionsfragen:

• Welche Softwarekompetenzen müssen OEMs selbst aufbauen? 
• Wie verändert SDV die Zusammenarbeit mit Zulieferern und Tech-Partnern? 
• Welche Rolle spielen Standardisierung und Open Source? 
• Wie lassen sich Geschwindigkeit, Sicherheit und regulatorische Anforderungen verbinden? 

Kundenzentrierung endet nicht beim Fahrzeugkauf. Sie umfasst digitale Touchpoints im Handel, personalisierte Services, vernetzte Fahrzeugfunktionen und eine konsistente User Experience über den gesamten Lebenszyklus. Diese Session zeigt, wie Daten, KI und Plattformen helfen, Kundenbedürfnisse früher zu verstehen, Angebote präziser auszuspielen und digitale Services nahtlos in die Mobilitätserfahrung zu integrieren.

Key Takeaways:

• Wie digitale Plattformen Vertrieb, Fahrzeug und Aftersales verbinden 
• Wie Daten und KI personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen 
• Wie sich Silos zwischen Marke, Handel, Produkt und Service aufbrechen lassen 
• Welche Rolle UX und digitale Services für Kundenbindung spielen 

Viele Unternehmen sprechen über Customer Centricity. Schwieriger ist die Umsetzung über Organisationen, Systeme und Vertriebskanäle hinweg. Das Panel diskutiert, wie Automobilunternehmen Kundenerlebnisse konsistent gestalten, Daten verantwortungsvoll nutzen und digitale Services so entwickeln, dass sie echten Mehrwert liefern – im Fahrzeug, im Handel und im Aftermarket.

Diskussionsfragen:

• Wie entsteht eine konsistente Customer Journey über alle Touchpoints?
• Welche Daten sind für echte Kundenzentrierung entscheidend?
• Wie verändert KI die Personalisierung von Services und Angeboten?
• Wie lassen sich Händler, OEMs und digitale Plattformen besser verzahnen? 

Globale Unsicherheiten, volatile Nachfrage und komplexe Liefernetzwerke machen Supply Chain und Logistik zu strategischen Steuerungsfeldern. Digitale Plattformen, KI und digitale Zwillinge schaffen Transparenz, machen Risiken früher sichtbar und ermöglichen präzisere Entscheidungen. Diese Session zeigt, wie Unternehmen ihre Lieferketten resilienter, intelligenter und reaktionsfähiger aufstellen.

Key Takeaways:

• Wie digitale Transparenz Risiken in Liefernetzwerken früher sichtbar macht
• Welche Rolle KI und Predictive Analytics in Planung und Steuerung spielen 
• Wie digitale Zwillinge Materialflüsse und Szenarien abbilden können 
• Wie Supply Chain Management vom Kostenfaktor zum Wettbewerbsvorteil wird 

Transparenz allein reicht nicht aus. Entscheidend ist, wie schnell Unternehmen auf Störungen, Engpässe und Nachfrageschwankungen reagieren können. Das Panel diskutiert, wie OEMs, Zulieferer, Logistikpartner und IT-Anbieter Daten, Plattformen und KI nutzen, um Planungssicherheit, Flexibilität und Resilienz entlang der gesamten Supply Chain zu erhöhen.

Diskussionsfragen:

• Wie wird aus Lieferkettentransparenz konkrete Handlungsfähigkeit? 
• Welche digitalen Tools helfen bei Engpässen, Risiken und Volatilität? 
• Wie lassen sich Partner entlang der Supply Chain besser integrieren? 
• Welche Daten- und Plattformmodelle braucht eine resiliente Logistik? 

Agentic AI wird zu einem entscheidenden Hebel für Effizienz, Geschwindigkeit und Prozessautomatisierung. Doch Unternehmen, die ohne klare Zielarchitektur skalieren, riskieren fragmentierte Agentenlandschaften, isolierte Punkt-zu-Punkt-Integrationen, unsichere Systemzugriffe, steigende Kosten und wachsende Abhängigkeit von einzelnen Plattformen. Der Vortrag zeigt, warum eine umfassende AI Architektur zur strategischen Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit wird - und warum die Integration von Unternehmensdaten, Systemen und Prozesswissen dabei die zentrale Herausforderung ist. Denn erst wenn AI auf verlässlichen Kontext zugreifen, Systeme sicher nutzen und Prozesse wirklich verstehen kann, entsteht skalierbare Wertschöpfung. Entscheidend ist dafür ein Architekturansatz, der zentrale Leitplanken und Kontrollpunkte mit dezentraler Umsetzung verbindet - und so Geschwindigkeit ermöglicht, ohne Kontrolle, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit zu verlieren.

Wie wird aus Agentic AI eine produktive Unternehmenslösung? Anhand eines konkreten Use Cases bei Audi zeigt der Vortrag den Weg von der Idee bis zur praktischen Umsetzung. Im Mittelpunkt stehen zentrale Herausforderungen bei der Integration in bestehende IT-Landschaften, der Bereitstellung relevanter Informationen und der sicheren Nutzung von Unternehmenssystemen. Der Praxisbericht vermittelt wesentliche Erfahrungen und zeigt, welche Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten im Unternehmen entscheidend sind.

Viele Unternehmen haben erste KI-Anwendungen erfolgreich getestet. Die eigentliche Herausforderung beginnt jedoch beim Rollout: Daten müssen verfügbar, Systeme belastbar, Modelle kontrollierbar und Kosten steuerbar sein. Das Panel diskutiert, wie Unternehmen von einzelnen Use Cases zu einer skalierbaren KI-Infrastruktur gelangen – und welche Rolle CIOs, Cloud-Provider, Produktions-IT und Fachbereiche dabei übernehmen.

Diskussionsfragen:

• Was unterscheidet erfolgreiche KI-Piloten von skalierbaren KI-Plattformen? 
• Wie viel Cloud braucht KI – und wo bleibt Souveränität entscheidend? 
• Wie lassen sich Security, Compliance und Geschwindigkeit verbinden? 
• Welche Fähigkeiten müssen IT-Organisationen für AI Operations aufbauen?