30.05.2023

Autonomes Fahren: Tesla in Vergleichsstudie mit 12 Konkurrenten auf letztem Platz

Elon Musk erklärte autonomes Fahren wiederholt zum entscheidenden Faktor für Tesla. In einer von der Wirtschaftswoche in Auftrag gegebenen Studie verliert der E-Auto-Riese in dem Feld aber gegen sämtliche Konkurrenten.
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Elon Musk Tesla autonomes Fahren LiDAR
Elon Musk | (c) United States Air Force via Wikimedia Commons

Ein funktionierender Autopilot entscheide darüber, ob Tesla viel oder „praktisch null“ wert sei – diese Aussage stammt nicht von einem Kritiker, sondern von CEO Elon Musk selbst. Er stellte in der Vergangenheit wiederholt klar, dass autonomes Fahren aus seiner Sicht langfristig die zentrale Technologie im Konkurrenzkampf der Autohersteller sein wird. Und er sieht sein Unternehmen mit dem „full self driving“-Modus, der in Nordamerika bereits weitgehend verfügbar ist, in einer guten Position.

Tesla und autonomes Fahren: erst die Daten-Leaks…

Doch während dieser Tage schon über einen relativ baldigen Start des Angebots in Europa spekuliert wird, kommen immer mehr berechtigte Zweifel auf, ob die Technologie tatsächlich so weit ist, wie behauptet. Seit einigen Tagen sorgen 100 Gigabyte geleakte Tesla-Daten, die dem Handelsblatt zugespielt wurden, für Aufsehen. Darunter sind auch vertrauliche Daten zu mehr als 1.000 Unfällen mit dem Autopiloten sowie mehrere Tausend Beschwerden zu Problemen mit automatischer Beschleunigung oder Bremsung.

…und jetzt auch noch eine Studie

Und nun berichtete die Wirtschaftswoche über erste Ergebnisse einer selbst in Auftrag gegebenen, noch nicht veröffentlichten, Studie, in der Tesla im Bereich autonomes Fahren ebenfalls nicht gut wegkommt. Der Autopilot des E-Auto-Riesen wurde dafür mit den Produkten von zwölf Konkurrenz-Unternehmen verglichen, darunter Waymo, Baidu und Cruise, die alle bereits autonome Taxi-Flotten betreiben. Das Ergebnis der Studie: Tesla liegt insgesamt auf dem letzten Platz.

Fehlen von LiDAR als entscheidendes Manko

Dass Tesla im Vergleich so schlecht abschneidet, wird unter anderem darauf zurückgeführt, dass eine bestimmte Technologie vom Konzern nicht eingesetzt wird, auf die die meisten anderen bauen: LiDAR (Light Detection and Ranging). Elon Musk spielte dieses laserbasierte Verfahren zur Abstandsmessung und Erkennung der Umgebung wiederholt öffentlich herunter. Tesla setzt stattdessen bislang auf ein Kamera-basiertes System, das dem Vernehmen nach aber unterlegen ist. Mittlerweile testet der E-Auto-Riese aber auch mit dem laserbasierten System, die Karten könnten also mittelfristig wieder neu gemischt werden.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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