Generative KI wird Autos neu erfinden – aber nicht so, wie Autohersteller denken. In einer großen Automobilfabrik beobachtete ich Ingenieure, die jubelten, weil sie mit generativer KI ein Federbein-Element um 40 Prozent leichter gemacht hatten, ohne die Festigkeit zu beeinträchtigen – in Stunden statt Monaten. Die Begeisterung war groß, doch etwas störte mich: Man nutzte eine Technologie, die die gesamte Mobilität neu erfinden könnte, um lediglich bestehende Bauteile aus den 1950er-Jahren minimal zu verbessern. Es war, als würde man einen Supercomputer benutzen, um die Girokonto-Abrechnung zu balancieren – technisch beeindruckend, aber am Punkt vorbeigegangen. Drei Jahre Beratung in der Automobilindustrie haben gezeigt: Die Branche macht einen zentralen Fehler. Sie behandelt generative KI als Optimierungswerkzeug, doch sie ist eigentlich ein Reimagination-Engine. Dieser Denkfehler könnte traditionelle Hersteller in die Bedeutungslosigkeit treiben. Die Elektromobilität hat die zentrale Beschränkung beseitigt, die ein Jahrhundert lang die Autoform prägte: den Verbrennungsmotor. Doch die meisten Hersteller gestalten EVs immer noch so, als müsste ein großer Metallblock unter der Haube Platz finden. Sie optimieren alte Architekturen, während wenige Konzerne die gleiche Technologie nutzen, um zu fragen: Soll ein Auto überhaupt wie ein Auto aussehen? Die Konsequenzen sind existenziell. Diejenigen, die diese Frage stellen, werden die Zukunft der Mobilität dominieren. Die, die es nicht tun, riskieren, in die Museen der disruptiven Technologien zu wandern – neben Kodak und Nokia. Die Optimierungs-Falle entsteht, weil Unternehmen stets innerhalb vorgegebener Grenzen arbeiten: ein Bauteil wird leichter, der Preis sinkt, der ROI ist messbar. Doch die zugrundeliegenden Annahmen bleiben unangetastet: Dass Batterien in Hüllen gehören, dass ein Armaturenbrett nötig ist, dass die Federung eine bestimmte Form haben muss. So entstehen nur Verbesserungen, keine Revolutionen. Doch was passiert, wenn man die Grenzen weglässt? In einer Reimagination-Annäherung erzeugt ein KI-Modell, basierend auf VAE (Variational Autoencoder), völlig neue Formen ohne vorgegebene Strukturen. Es optimiert nicht innerhalb von Design-Constraints, sondern durchsucht den gesamten möglichen Gestaltungsraum. Die KI generiert tausende Formen, bewertet sie nach Stabilität, Aerodynamik, Materialverbrauch und Fertigbarkeit – und findet Lösungen, die menschliche Ingenieure nie entwerfen würden. Ein Beispiel: ein Türgriff, der wie ein Baumzweig wirkt, 35 Prozent leichter ist und die Crash-Sicherheit sogar verbessert. Die Reaktion der Ingenieure? „Kunden würden das nie akzeptieren.“ Doch das sagten sie auch über Teslas Touchscreen-Interieur, die BMW-Kühlergrille oder die Entfernung von Tasten. Die Branche hängt an alten Paradigmen: Chassis und Karosserie getrennt, Räder, Lenkrad, Spiegel. Doch bei Elektrofahrzeugen ist das überflüssig. Die Batterie kann strukturell wirken, die Motoren verteilt. Generative KI, die von null an entwirft, produziert integrierte, fließende Formen – 30 bis 40 Prozent leichter, 25 Prozent aerodynamischer. Die Designs sehen aus wie Flugzeugrumpf oder organische Strukturen. Sie sind nicht nur technisch überlegen, sondern erzwingen eine Neubewertung des Begriffs „Auto“. Die Konkurrenz ist nicht, wer am besten optimiert, sondern wer die richtigen Fragen stellt. Tesla hat mit Giga-Casting 70 Teile in ein einziges Aluminiumgussstück vereint – nicht durch Optimierung, sondern durch Reimagination. Resultat: 83 Prozent weniger Montagezeit, 64 Prozent geringere Herstellungskosten, 16,3 Prozent Gewinnmarge. Chinesische Hersteller wie BYD und NIO gehen noch weiter: BYD integriert die gesamte Wertschöpfung, NIO fragt, ob der Akku überhaupt im Auto bleiben muss. Die Antwort: Batteriewechsel in 3 Minuten. Kein Range Anxiety, kein großer Akku, sondern ein neues Geschäftsmodell. Die Muster der Disruption sind immer gleich: Kodak hatte die digitale Kamera, vergrub sie. Nokia optimierte Hardware, Apple fragte: Soll ein Telefon ein Telefon sein? Blockbuster optimierte Läden, Netflix fragte: Braucht man Läden? Die Technologie war nie der Grund. Die Bereitschaft, die Grundannahmen zu hinterfragen, war es. Was muss sich ändern? Erstens: unabhängige Innovationseinheiten, die nicht nach Quartalszahlen beurteilt werden. Zweitens: Partnerschaften mit KI-Forschern, die „dumme“ Fragen stellen dürfen. Drittens: Kunden nicht fragen, was sie wollen, sondern zeigen, was möglich ist. Die Realität: 63 Prozent der Auto-Manager glauben, sie seien „fortgeschritten“ in KI – doch hauptsächlich in Optimierung. Die, die die echte Reimagination betreiben, fragen: Soll ein Auto überhaupt existieren? Soll es für eine Person oder die Gemeinschaft sein? Soll es besitzt werden oder genutzt werden? Die Zukunft gehört nicht den besten Optimierern, sondern den mutigsten Fragensteller. Und die, die das nicht verstehen, werden die Geschichte schreiben – aber nicht als Protagonisten.