Vom Schrauben zum Datenlesen

Wer heute in ein modernes Auto steigt, begegnet Künstlicher Intelligenz oft, ohne es zu merken. «In modernen Autos kommt man an Künstlicher Intelligenz gar nicht mehr vorbei. Sie ist beispielsweise in Form von Fahrerassistenz, Navigationssystem oder Sprachassistenten im Auto integriert», erklärt Sascha Kürsteiner, Geschäftsführer der Autogarage Zehender in Horn. Das Auto wird zunehmend zu einem Computer auf Rädern. Diese Entwicklung macht auch vor der Werkstatt nicht Halt. Wo früher vor allem Erfahrung, Gehör und mechanisches Verständnis gefragt waren, stehen den Fachleuten heute immer mehr digitale Informationen zur Verfügung. Fehlercodes, Sensordaten und elektronische Fahrzeugdiagnosen liefern Hinweise darauf, wo ein Problem liegen könnte. «Für die Garage bedeutet das: Die Komplexität der Fahrzeuge nimmt zu – gleichzeitig entstehen mit KI neue Möglichkeiten, diese Komplexität zu bewältigen», sagt Geschäftsführer Sascha Kürsteiner.

KI hinter der Werkstatttür

Auch im Arbeitsalltag der Zehender Garage AG kann Künstliche Intelligenz an ganz unterschiedlichen Stellen eingesetzt werden. Eine zentrale Anwendungsmöglichkeit ist die Fehlersuche. Statt sich ausschliesslich durch technische Dokumentationen oder verschiedene Datenbanken zu arbeiten, können Mitarbeitende digitale Werkzeuge nutzen, um Informationen schneller zusammenzutragen und mögliche Ursachen eines Problems einzugrenzen. Dabei ersetzt die KI nicht den Mechaniker, sie erfordert mittlerweile nur andere Kompetenzen von ihm. «Die Diagnosegeräte sagen uns nicht, was genau gemacht werden muss. Somit ersetzt die KI nicht zwingend die Fachperson. Sie kann ihr vielmehr als eine Art digitaler Assistent zur Seite stehen», erklärt Kürsteiner.

Das gilt auch abseits der Hebebühne, wo KI in der Zehender Garage AG ebenfalls eingesetzt wird. Texte für Kunden, Zusammenfassungen von Informationen, administrative Aufgaben oder die Aufbereitung von Dokumentationen lassen sich teilweise automatisieren. Was früher Zeit gekostet hat, kann mit geeigneten Werkzeugen schneller erledigt werden. Gerade für kleinere und mittlere Garagenbetriebe kann das interessant sein. Denn dort sind die personellen Ressourcen häufig begrenzt. «Jede Aufgabe, die effizienter erledigt werden kann, schafft Zeit für andere Arbeiten – etwa für die Kundenbetreuung oder die eigentliche Reparatur», erklärt Kürsteiner.

Chancen und Verantwortung

So gross die Chancen sind, so wenig ist KI ein Selbstläufer. Ein falsches Ergebnis kann in einer Garage weitreichende Folgen haben. Bei einem Fahrzeug geht es schliesslich nicht nur um Effizienz, sondern auch um Sicherheit. Hinzu kommen Fragen des Datenschutzes und der Kosten. Welche Daten dürfen in ein KI-System eingegeben werden? Welche Anwendungen sind zuverlässig genug für den professionellen Einsatz? Und lohnt sich die Investition für einen Betrieb überhaupt? «In gewissen Bereichen müssen wir die KI verwenden, weil diese in die Systeme des Autoherstellers implementiert sind. Die KI kann unsere Arbeit verbessern und die Effizienz steigern. Aber es ist wichtig, dass wir am Ende immer noch die Entscheidungen treffen», so Kürsteiner. Die Entscheidung der Nutzung der KI in den Autos liegt beim Autobesitzer oder der -besitzerin. Bei vernetzten Autos, die über Satelliten ständig Informationen mit der Autogarage austauschen, ist eine Zustimmung des Besitzers oder der Besitzerin notwendig. Die gesammelten Daten können bei einem Verkauf des Autos komplett gelöscht werden. Die restlichen Daten bleiben im Auto. Beziehungsweise werden Daten, die in der Autogarage bei einer Diagnose gelesen werden, nur temporär genutzt und nicht gespeichert.

Vom Schrauber zum Mechatroniker

Wo früher Motor, Getriebe und Fahrwerk im Zentrum standen, gehören heute Elektronik, Software und digitale Diagnosesysteme zum Berufsalltag. «Die Ausbildung wird immer digitaler. Heute werden beispielsweise Mechatroniker ausgebildet», sagt Kürsteiner und führt aus: «Auch die Weiterbildung wird wichtiger. Unsere Mitarbeiter nehmen drei bis viermal im Jahr an Weiterbildungen teil, um die Systeme zu verstehen, ihre Ergebnisse beurteilen und richtig einordnen zu können.

Dieser Beitrag ist im Rahmen der Wirtschaftsbeilage 2026 erschienen.