BMW streicht jede fünfte Führungsrolle. Was Ihr Betrieb daraus lernt
Liebe Geschäftsführerin, lieber Geschäftsführer,
heute beginne ich ausnahmsweise mal nicht mit einer persönlichen Geschichte, weil ich einen Artikel gefunden habe, den ich sehr spannend finde. Daher eine kurze Zusammenfassung, was BMW gerade vorhat und was wir daraus lernen können.
Gestern hat BMW auf dem Capital Market Day in München gezeigt, wie der Konzern wieder profitabler und widerstandsfähiger werden will. Die Ziele sind klar beziffert: Die EBIT-Marge im Segment Automobile soll bis Anfang des nächsten Jahrzehnts zurück in den Zielkorridor von 8 bis 10 Prozent. Als Zwischenschritt peilt BMW für 2028 eine Marge von 3 bis 5 Prozent an. Der Free Cashflow im Automobilgeschäft soll dann auf mindestens 7 Milliarden Euro steigen. Weitere Entscheidungen folgen bis Frühjahr 2027.
Der Weg dorthin hat drei Teile. Das Portfolio wird stärker nach Regionen ausgerichtet, einige Modelle bekommen keinen Nachfolger, etwa der 2er Active Tourer (hier sei mir die Anmerkung erlaubt, dass das kein Fehler ist. 🙈), und es gibt weniger Varianten. In China soll der Anteil der vor Ort gebauten Fahrzeuge, die speziell für chinesische Kunden entwickelt sind, bis 2030 auf mindestens 95 Prozent steigen. Und die Struktur wird schlanker: Mit dem Betriebsrat hat BMW im Juli eine Einigung erzielt, inklusive freiwilligem Abfindungsprogramm. Bis Mitte 2027 sinkt die Zahl der Divisionen und zugehörigen Managementrollen um 20 Prozent, auf den Ebenen darunter soll es eine vergleichbare Reduktion geben. BMW begründet das mit effizientem KI-Einsatz, der Abläufe schlanker und Entscheidungen schneller macht.
Dafür setzt BMW KI systematisch in allen Kernprozessen ein, von Entwicklung und Einkauf über Produktion und Vertrieb bis zum After-Sales. In der Entwicklung sollen Agenten künftig durchgängig mitarbeiten, von den technischen Anforderungen bis zu Test und Freigabe. Sie greifen dabei auf Entwicklungsdaten und über Jahrzehnte gewachsene IT-Systeme zu, und die Entwickler überwachen die Ergebnisse laufend, prüfen sie und geben sie frei. In der Produktion läuft KI schon heute im Produktionssystem iFACTORY, auf einem standardisierten IT- und Datenmodell: digitale Zwillinge, KI-gestützte Qualitätsprüfung, autonome Transportlösungen in der Intralogistik. Bei Crashsimulationen arbeitet BMW mit Mistral AI zusammen. Finanzvorstand Walter Mertl nennt den durchgängigen Einsatz agentischer KI einen „Game-Changer“ für schnellere Entwicklung, schlankere Strukturen und schnellere Entscheidungen.
Das klingt nach Konzern. Mit der Größe hat es wenig zu tun: Die Fragen dahinter stellen sich in jedem Produktionsbetrieb, und zwar ab der ersten KI-Anwendung. Beantworten können Sie sie mit dem, was Sie im Haus haben.
3 Dinge, die Sie für Ihren Betrieb mitnehmen können:
Das Fundament kommt vor dem Agenten
Ein Agent arbeitet mit dem, was er vorfindet. In vielen Produktionsbetrieben liegt das verstreut: Stammdaten im ERP, Auftragsdaten in einem Nebensystem, Preislogik in einer Excel-Datei und das Wichtigste im Kopf des erfahrensten Mitarbeiters. Setzen Sie eine KI darauf, bekommen Sie schnelle Antworten, auf die Sie sich nicht verlassen können.
Der erste Schritt ist deshalb langweilig und wirksam: Suchen Sie sich den Prozess, in dem Sie zuerst KI einsetzen wollen, etwa Angebotserstellung oder Auftragsabwicklung, und prüfen Sie, welche Daten dafür nötig sind. Sind Artikelbezeichnungen einheitlich? Stimmen Stücklisten und Durchlaufzeiten? Gibt es für jeden dieser Datenbestände einen Verantwortlichen?
Konkret heißt das für Sie: Wählen Sie den einen Prozess aus, ziehen Sie die Daten heraus, die er braucht, und markieren Sie, wo sie fehlen oder widersprüchlich sind. Erst dann lohnt sich die Frage nach dem Werkzeug.
KI verändert die Führungsebenen
Information wandert in den meisten Betrieben von unten nach oben und wird auf jeder Stufe neu verpackt. Der Schichtführer meldet an den Abteilungsleiter, der fasst zusammen für den Bereichsleiter, der bereitet es für die Geschäftsführung auf. Jede Ebene kostet Zeit, und an manchen Stellen wird nur weitergereicht, ohne dass etwas hinzukommt.
Genau hier setzt KI an, weil sie Meldungen, Kennzahlen und Wochenberichte direkt verdichten kann. Wer entscheidet, sieht früher, was los ist. Es geht um den Weg, den eine Entscheidung nimmt.
Konkret heißt das für Sie: Nehmen Sie einen Bericht, der über zwei Ebenen zu Ihnen kommt, und zeichnen Sie seinen Weg auf. Wer liest ihn, was ergänzt er, wie lange liegt er? Wo nichts ergänzt wird, haben Sie den ersten Kandidaten für einen kürzeren Weg.
Die Freigabe bleibt beim Menschen
Auch bei BMW geben am Ende Menschen frei. Diese Regel gehört zu jedem KI-Einsatz, ob im Konzern oder bei Ihnen. KI-Ergebnisse lesen sich sicher, und trotzdem kann ein Wert falsch sein. Wenn niemand festgelegt hat, wer prüft, rutscht der Fehler durch, weil jeder annimmt, dass es ein anderer gesehen hat.
Legen Sie für jeden Einsatz drei Dinge fest: Wer prüft das Ergebnis? Wer unterschreibt? Woran erkennt man einen Fehler, zum Beispiel an einem Vergleichswert, einer Plausibilitätsgrenze oder einer Stichprobe? Das gilt für die Kalkulation genauso wie für die Terminzusage oder das Prüfprotokoll.
Konkret heißt das für Sie: Nehmen Sie die KI-Anwendung, die bei Ihnen schon läuft, oder die erste, die Sie planen, und schreiben Sie die drei Antworten in drei Zeilen auf. Fällt Ihnen eine nicht ein, ist das Ihre erste Aufgabe.
Fazit: BMW baut Entwicklung, Produktion und Führung um, und KI ist dabei der Hebel. Was für den Konzern gilt, gilt im Kleinen für Sie: Erst die Daten, dann der Agent. Dann die Frage, wo Entscheidungen warten. Und bei jedem Ergebnis ein Mensch, der geradesteht. Das schaffen Sie mit Ihrem Betrieb, unabhängig von seiner Größe.
- Welche Daten brauchen Sie, damit eine KI in Ihrem wichtigsten Prozess verlässlich arbeiten kann, und wo liegen sie heute?
- Welche Entscheidung in Ihrem Betrieb wartet regelmäßig auf eine Ebene, die nichts hinzufügt?
- Wer prüft und unterschreibt, was Ihre KI liefert, und woran erkennt er einen Fehler?
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Martin Posarnig