8 gleichzeitig qualitativ im Hinblick auf den Einsatz digitaler Komponenten verbessern müssen. Die klassischen Anpassungsinstrumente wie Sozialpläne und Interessenausgleiche versagen angesichts dieser Fragestellung, da sie ausschließlich an sozialen Auswahlkriterien orientiert sind und für qualitative Aspekte nur wenig Raum lassen. Auch das Beharren der Gewerkschaften auf in der Vergangenheit unter gänzlich anderen Rahmenbedingungen ausgesprochenen Beschäftigungsgarantien ist unter dem Gesichtspunkt von Verbandsinteressen zwar nachvollziehbar, aber für die unternehmerischen Zukunftsinteressen wenig hilfreich. Es wird dabei die Illusion geweckt, der Transformationsprozess sei mit den vorhandenen Belegschaften über Qualifikationsmaßnahmen zu bewältigen. Dass dies nicht funktioniert, zeigt das Beispiel der KMUs , die auf Kompetenzzufluss von außen angewiesen sind. So sieht die IG Metall angesichts der durch die Transformation veränderten Anforderungen an Berufe und Tätigkeiten ausschließlich Arbeitgeber und Staat in der Verantwortung. Die Möglichkeit der tariflichen Gestaltung solcher Qualifikationsprozesse, in der auch die individuelle Verpflichtung zur Anpassungsqualifikation mit geregelt werden könnte, wird in allen offiziellen Verlautbarungen schlechthin negiert. Aber ohne eine Interessenverteilung und Zuweisung bei der Qualifikation von Beschäftigten wird der Prozess nicht zu bewältigen sein. Unter Fachleuten ist es unumstritten, dass die qualitative Bewältigung der Digitalisierung nicht mit einer Anpassung bestehender Ausbildungscurricula zu bewältigen sein wird. Die dynamische digitale Entwicklung erfordert bei den Beschäftigten die permanente Bereitschaft zum Aufbau neuer Kompetenzen in einem Prozess permanenten Lernens. Illusionen helfen hier nicht. Sie nähren nur wirklichkeitsferne Hoffnungen bei den Beschäftigten, die Transformation bliebe ohne individuelle Folgen. Vollends kontraproduktiv in diesem Zusammenhang ist die Forderung der IG Metall nach der Vier-Tage-Woche und einer weiteren Arbeitszeitverkürzung auf 32 Stunden pro Woche bei vollem Lohnausgleich. Begründet werden diese Forderungen unter anderem mit der Verhinderung weiteren Arbeitsplatzabbaus – angesichts des bestehenden Fachkräftemangels nicht nachvollziehbar. Schon die Mitte der 80er Jahre von der IG Metall durchgesetzte 35-Stunden-Woche wurde mit der Forderung nach der Verhinderung von Arbeitsplatzabbau begründet. Ob dies im Ergebnis gelang, ist bis heute unter Volkswirten umstritten. Mittlerweile in Vergessenheit scheint aber die Grundlage der damaligen Einigung geraten zu sein. Sie beruhte auf der Übereinkunft, dass individuelle Arbeitszeit und Betriebsnutzungszeit voneinander getrennt wurden. Diese Entkopplung eröffnete über eine uneingeschränkte Nutzung des eingesetzten Kapitals den Arbeitgebern ein erhebliches Innovationspotenzial, worüber die Kostennachteile der 35-Stunden-Woche zumindest teilweise kompensiert werden konnten. Von einer solchen Option sind wir heute jedoch meilenweit entfernt. Laut einer Studie der Deutschen Industrie- und Handelskammer ist die Innovationsbereitschaft der deutschen Industrie auf den niedrigsten Stand seit 2008 gesunken. Grund dafür sind nicht etwa nicht vorhandene Ideen im Hinblick auf Technologien oder Produkte, sondern in erster Linie der Fachkräftemangel, der Unternehmen in ihrer Innovationsfähigkeit einschränke. Dies sind Alarmzeichen, die eine an sich positive Entwicklung behindern, wenn nicht sogar stoppen könnte. Laut einer Untersuchung des Capgemini Research Institute befindet sich Deutschland in einem Achtländervergleich auf Platz drei beim umfassenden Einsatz von KI in der Automobilindustrie mit zwölf Prozent hinter den USA mit 25 Prozent und dem Vereinigten Königreich mit 14 Prozent. Im Vergleich zu 2017 wuchs der Anteil der Automobilunternehmen, die KI im Einsatz haben in Deutschland nur um einen Prozentpunkt. Im gleichen Zeitraum betrug das Wachstum in den USA sieben, im Vereinigten Königreich fünf und in China vier Prozentpunkte. Diese Tendenz sollte alle Beteiligten zum Nachdenken anregen. Wir müssen eine positive, technologieoffene Gestaltung von Rahmenbedingungen für den notwendigen Transformationsprozess in der Automobil- und Zulieferindustrie schaffen, wenn wir auch künftig im Konzert der globalen Automobilhersteller eine Rolle spielen wollen. Teilen autoregion e.V. https://autoregion.eu/de/startseite Presse https://autoregion.eu/de/presse Kontakt https://autoregion.eu/de/contact Summary Digitalization and AI in the automotive industry – do we have the right framework conditions? By Armin Gehl, Managing Director of autoregion e.V., Saarbrücken Digitalization and AI are key elements of the transformation process in the automotive and supplier industry. Shaping them and integrating them into companies’ internal business processes is one of the success factors for the future role of this industry. In addition to internal company developments and competencies, the shaping of external framework conditions by the state, associations and trade unions is also essential. Things could hardly have been much worse for our domestic automotive industry. The transformation process towards decarbonization and digitalization brought about by climate change and technical innovation would have been far enough to force the automotive and supplier industry into a process of change the likes of which it has not seen since the 1970s. To make matters worse, this process is being flanked by far-reaching political upheavals such as the war in Ukraine or increased self-confidence in the global South, with corresponding consequences for the markets, as well as economic conditions such as increased raw material and energy prices, disrupted supply chains and more difficult financing conditions due to higher interest rates worldwide. If you look at the product portfolio of our German OEMs, you can get the impression from the large number of new models in the e-segment that they are on the right track and are overcoming the challenges in a dynamically changing market environment with varying degrees … Read more https://t1p.de/7mi9m
RkJQdWJsaXNoZXIy MjUzMzQ=