Der Münchener Autobauer will ab 2028 ein „KI-orchestriertes Unternehmen“ sein. Was das bedeutet, zeigt sich im Einkauf. Dort arbeiten künftig autonome Agenten.
BMW strebt an, bis 2028 ein „KI-orchestriertes Unternehmen“ zu werden. Der Einkauf gilt als Vorreiter für die anderen Bereiche.
Im Einkauf setzt BMW vier KI-Agenten ein, die langfristig Milliarden sparen sollen.
Der Hintergrund: Druck auf dem chinesischen Markt, handelspolitische Verwerfungen und stärkerer Wettbewerb in Europa, was die Autokonzerne zum Sparen zwingt.
München. Bei BMW sprechen sie gern in Abkürzungen. Am besten im Dreiklang, so wie BMW eben. So präsentiert Einkaufsvorstand Nicolai Martin (intern „der M“) im FIZ (Forschungs- und Innovationszentrum), wie BMW zum OM 3.0 kommen will. Es ist das wohl wichtigste Projekt der kommenden Jahre.
Die Abkürzung steht für „Operating Model 3.0“. Das steht für die letzte Stufe des großen Umbaus, mit dem der Autobauer sich dank Künstlicher Intelligenz (KI) neu aufstellt.
Das Ziel: BMW will sich in den kommenden zwei Jahren zu einem „KI-orchestrierten Unternehmen“ wandeln. Aber was bedeutet das eigentlich genau?
Der Druck auf dem chinesischen Markt, handelspolitische Verwerfungen, stärkerer Wettbewerb in Europa – angesichts der vielen Herausforderungen sind Margen und Verkaufszahlen der Autoindustrie in den vergangenen Jahren massiv geschrumpft.
Konzernchef Milan Nedeljkovic hat daher ein „Transformationsprogramm“ für den gesamten Konzern ausgerufen. Integraler Bestandteil: intensivere Nutzung von KI. Dieses Programm soll nach den Worten des BMW-Chefs „die gesamte Struktur unseres Unternehmens ganz stark an die Wertschöpfung andocken“. Und so Milliarden einsparen.
KI: Vom Assistenten zum Agenten
Das will das Unternehmen in drei Schritten umsetzen. In der ersten Stufe unterstützt KI die Mitarbeiter bei einzelnen Aufgaben, etwa bei Analysen oder Ausschreibungen. In der zweiten übernehmen KI-Agenten ganze Abläufe: Sie greifen auf verschiedene Daten und Systeme zu und bereiten komplexe Entscheidungen vor.
In der dritten Stufe arbeiten mehrere Agenten über Abteilungsgrenzen hinweg zusammen. Sie verknüpfen etwa Informationen zu Lieferketten, Kapazitäten und Kosten und leiten daraus konkrete Handlungsmöglichkeiten ab.
Derzeit befindet sich BMW auf dem Weg vom „OM 1.0“ nach „OM 2.0“. Aus Assistenten sollen Agenten werden, die künftig nicht nur Antworten liefern, sondern zunehmend selbst Aufgaben ausführen können. 2028 soll dann die dritte Stufe folgen.
Vanessa Cann, Managing Director bei Accenture, begleitet Unternehmen bei ähnlichen Transformationen. Sie sagt: „Unternehmen können es sich nicht leisten, erst zwei Jahre lang zu entwickeln und die Agenten erst dann einzuführen, wenn alles fertig ist.“ Dabei solle „top down“, also von oben gedacht werden. Das schaffe die Voraussetzung, schneller und strategischer vorzugehen und „die großen Hebel zu finden“, sagt die Beraterin.
Gerade die Automobilindustrie müsse angesichts des hohen Kostendrucks nach „radikalen Maßnahmen“ suchen, sagt Cann. KI sei dabei eine Technologie, auf die viele Unternehmen setzten.
Vorstand Martin versteht den Einkauf als besonders geeignet für diese Transformation. Er ist überzeugt, dass deutsche Unternehmen bei der industriellen Nutzung von KI nicht nur mit China und den USA mithalten, sondern eine führende Rolle einnehmen können.
Mit der Zuversicht ist Martin nicht allein: Laut dem „BCG AI Radar 2026“ würden deutsche Unternehmenslenker häufiger ihre KI‑Investitionen ausbauen als chinesische und US-amerikanische – auch wenn die dadurch erhofften finanziellen Ziele in den kommenden zwölf Monaten nicht erreicht werden.
Mit seinem Ressort will er beweisen, dass KI nicht nur Abläufe beschleunigen, sondern auch Kosten senken und die Widerstandsfähigkeit der Lieferketten stärken kann. Dafür hat der Einkaufschef die wichtigsten Prozesse seines Bereichs an den KI-Einsatz angepasst. „Wir haben eine Art U-Bahn-Netz für unsere Einkaufsprozesse aufgebaut – von Versorgung und Ausschreibung bis zu Verhandlung und Vergabe. Hier können wir dann immer die KI-Anwendungen exakt applizieren“, sagt Martin.
Der Einkauf eignet sich dafür besonders: BMW versorgt 31 Werksstandorte, arbeitet mit rund 2600 Hauptzulieferern zusammen und steuert täglich die Logistik für mehr als 36 Millionen Teile. Rund 70 Prozent der Wertschöpfung deckt der Konzern laut Martin über sein Lieferantennetzwerk ab. Das jährliche Einkaufsvolumen beträgt 80 Milliarden Euro. Entscheidungen in diesem Bereich wirken sich unmittelbar auf Kosten, Geschwindigkeit und Versorgungssicherheit aus.
Mit KI-Agenten will er zunächst mindestens einen mittleren dreistelligen Millionenbetrag einsparen. Doch das soll nur der Anfang sein. „Wenn ich eine Bezugsbasis von 80 Milliarden habe, will ich aber natürlich schnell über Milliarden denken und nicht über Millionen“, sagt er.
Dabei geht es Martin weniger um die eigenen Personalkosten als um Einsparungen im Geschäft mit den Lieferanten. „Der Fixkostenaufwand für meine Einkäufer liegt bei einem mittleren dreistelligen Millionenbetrag“, sagt Martin. Diesen Bereich effizienter zu machen, bringe vergleichsweise wenig gegenüber dem Potenzial, das er bei dem Einkaufsvolumen erschließen könne.
Beraterin Cann berichtet von einem Softwarekunden, bei dem je nach Bereich Einsparungen von 17 bis 35 Prozent erzielt worden seien. Für BMW ist die „Agentisierung“ des Einkaufs deshalb ein Großprojekt.
Vier neue Kollegen für den Einkauf
Dafür hat BMW zunächst den „Logic Hub“, eine gemeinsame Datenbasis, gebaut, der Welt-, Unternehmens- und Einkaufswissen miteinander verbindet und daraus den Geschäftskontext für die Abfragen der Einkaufsmitarbeiter erstellt.
Schon zum Beginn seiner Amtszeit vor 16 Monaten bestimmte Martin KI und Digitalisierung zur Priorität. Im Interview mit dem Handelsblatt hatte der Manager die neuen Agenten erstmals angekündigt:
Mr. Flexibility: Der erste Agent, der bereits im Einsatz ist. Das KI-gestützte Werkzeug soll bei der Beschaffung unterstützen und so Flexibilitätskosten reduzieren.
Ms. Resilience & Risk Management: Die KI-Kollegin soll den Konzern dabei unterstützen, geopolitische Risiken im Griff zu haben. Laut Martin ist dieses Werkzeug bereits weit fortgeschritten.
Ms. Product Quality: Die Assistentin soll dabei helfen, die Qualität von Komponenten und Lieferanten an den mehr als 30 Standorten weltweit zu sichern.
Mr. MatKo: Der Agent soll die große Datenbasis des Einkaufs nutzen, um Materialkosten über verschiedene Bereiche hinweg zu reduzieren.
Die Namen der Agenten sind bewusst vermenschlicht. BMW will die Systeme nicht als weitere Software verstanden wissen, die Einkäufer bedienen müssen. Die Agenten sollen künftig eigenständig Aufgaben übernehmen und miteinander agieren – wie echte Mitarbeitende. Ende des Jahres sollen sie schon miteinander interagieren können.
Ein Beispiel, wie aus einem KI-Assistenten langfristig ein eigenständig arbeitender KI-Agent werden soll, stellt Martin im Forschungs- und Innovationszentrum zusammen mit seinem Bereichsleiter für Batteriezelleneinkauf, Hendrik Lang, und dem Produktverantwortlichen, Maik Leuthold, vor: Mr. Flexibility.
So funktioniert Mr. Flexibility
Gerade angesichts geopolitischer Risiken wie Zöllen und Handelsbarrieren ist es im Einkauf entscheidend, Probleme schnell zu lösen und frühzeitig zu prüfen, ob zusätzliche Fahrzeuge überhaupt profitabel sind. Früher habe der Einkauf der Produktion mitunter bereits zugesagt, ohne die Kosten genau zu kennen, erklärt Martin. „Dann haben wir öfter Autos gebaut, über die sich die Kunden gefreut haben, die uns aber bei höheren Stückzahlen nicht mehr viel gebracht haben.“
Wie Mr. Flexibility das jetzt verhindern soll, zeigen die BMW-Manager am Beispiel der Batteriezellen für das Elektro-SUV iX3. Leuthold öffnet dafür den Agenten und spricht seine Frage aus: „Haben wir genug Kapazitäten, um 10.000 iX3 im Jahr 2028 mehr zu bauen?“
„Für die einfache Frage nach 10.000 zusätzlichen iX3 muss ich die Daten aus drei verschiedenen Ressorts verbinden und dann manuell aus diesen Daten die Frage beantworten“, erklärt Zelleinkäufer Lang. Die Batterien und deren Zellen gehören zu den wichtigsten, zugleich aber teuersten und am strengsten regulierten Teilen in einem E-Auto.
Mr. Flexibility prüft zunächst, ob er die Anfrage richtig verstanden hat und welche Daten dafür benötigt werden. Anschließend greift der Assistent auf die verfügbaren Planungs- und Kapazitätsdaten zu und führt die Informationen zusammen. Als Antwort generiert die KI eine Analysegrafik. Sie zeigt pro Lieferanten und Monat entweder grüne oder rote Kacheln – grün steht für ausreichende Kapazitäten, rot für einen Engpass.
Innerhalb weniger Minuten wird deutlich: Um mehr als die zunächst geplanten Einheiten zu bauen und zu verkaufen, benötigt BMW zusätzliche Zellen. Nicht alle lassen sich einfach beschaffen.
Mr. Flexibility schlägt verschiedene Maßnahmen vor, etwa Vorproduktion in einem bestimmten Zeitfenster mit freien Kapazitäten, Belieferung aus China oder Kapazitätstausch zwischen den Standorten der Zulieferer. Zugleich führt er die Kosten dafür auf, eine sechsstellige Summe.
Mr. Flexibility soll bis zum Ende des Jahres Kapazitäten zu den wichtigsten Fahrzeugkomponenten der anlaufenden Modelle der „Neuen Klasse“ prüfen und gegebenenfalls auch Maßnahmen für den Einkauf vorschlagen können. Künftig könnte der Agent die Bestätigung des Bauprogramms sogar eigenständig über Nacht in das Produktionssystem der Kollegen schreiben, sagt Martin. Soweit ist BMW aber noch nicht.
Damit die Transformation zum KI-orchestrierten Konzern über die Ressortgrenzen hinweg gelingt, mahnt Cann eine konzernweite Standardisierung an. Ansonsten drohen Verzögerungen. Noch würden Agenten stark in Silos gedacht, sagt die Beraterin. Wer sich zunächst auf die leichter zu hebenden Potenziale innerhalb eines Silos konzentriere, laufe Gefahr, dass jede Abteilung auf eigenen Plattformen und mit eigenen Standards baue. „Dann muss erst mühsam aufgeräumt werden“, sagt Cann. Es brauche daher von Beginn an eine konzernweite Plattformstrategie.
