17.05.2023

Elon Musk kündigt zwei neue Tesla-Modelle an

Bei der gestrigen Aktionärsversammlung machte Tesla-Chef Elon Musk einige Ankündigungen, darunter Pläne für zwei neue Modelle.
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Wiferion Tesla-Gründer Elon Musk - Twitter-Deal Jack Sweeney - Twitter-Übernahme
Tesla-Gründer Elon Musk | (c) Steve Jurvetson via Wikimedia Commons

Elon Musk gilt generell nicht als zurückhaltend bei großen Ankündigungen. Die gestrige jährliche Aktionärsversammlung des E-Auto-Konzerns bot aber die Bühne, noch über das übliche Ankündigungsvolumen hinauszugehen. Dabei ging es dem Milliardär offenkundig auch darum, die Shareholder zu besänftigen. Die Stimmung ist aktuell bekanntlich nicht sehr prickelnd. Viele Anteilseigner:innen hielten sich zuletzt öffentlich nicht mit Kritik an Musk zurück. Er vernachlässige Tesla zugunsten anderer Projekte, allem voran Twitter, so der Tenor.

Updates zu Cybertruck und Roadster und zwei neue Tesla-Modelle

Der Tesla-Boss hatte daher allen Grund, nicht mit leeren Händen zu kommen. So gab er den Aktionär:innen Updates zum Pickup-Modell Cybertruck und zur schon vor Jahren versprochenen Neuauflage des Sportwagen-Modells Roadster. Für besonders viel Aufsehen sorgte aber die Ankündigung zweier gänzlich neuer Modelle. Diese war bereits beim „Investor Day“ im März teilweise vorweggenommen worden.

„Wir sitzen hier nicht auf unseren Händen“

Konkret wurde Elon Musk auch diesmal nicht zu den geplanten Modellen. Zumindest eines davon dürfte tatsächlich schon in der Entwicklung sein. „Ich will nur betonen, dass wir tatsächlich ein neues Produkt bauen. […] Wir sitzen hier nicht auf unseren Händen“, so der Tesla-Chef gegenüber den Aktionär:innen. Man habe „zwei neue Produkte in der Pipeline“, bei denen „sowohl das Design als auch die Herstellungstechniken allem anderen in der Branche weit überlegen sind.“

Ein Van und das kompakte „Model 2“?

Raum für Spekulation bezüglich der zwei neuen Modelle bietet eine Grafik, die beim Investor Day im März gezeigt wurde (siehe unten). In ihnen werden Silhouetten zweier Autos angedeutet und auch (von der Realität aktuell weit entfernte) geplante Absatz-Volumina genannt. Das eine dürfte demnach ein Van werden, das zweite ein Kompaktwagen. Letzterer soll dem Vernehmen nach der neue Tesla-Bestseller werden, dürfte also preislich unter den bisherigen Modellen angesiedelt sein. Mehrere Fachmedien berichteten bereits vor ein paar Wochen von diesem „Model 2“, das um die 25.000 US-Dollar kosten soll.

Tesla Model 2 in der Investor Day-Präsentation
Scrrenshot aus der Tesla Investor Day-Präsentation via techcrunch.com

Neuer Tesla Roadster: Nicht unbedingt rentabel, aber geil

Preislich ganz woanders angesiedelt dürfte übrigens der oben erwähnte neue Roadster sein. Dieser werde „die Kirsche auf dem Sahnehäubchen“ werden, meint Elon Musk, „er wird einen bescheidenen Beitrag zur Rentabilität leisten, aber er wird geil [Anm. im engl. Original ’sick‘]“. Er wolle sich nicht gänzlich festlegen, hoffe aber, kommendes Jahr mit der Produktion starten zu können.

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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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