30.11.2020

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

Am A1 IoT Day erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, wie sein Team smarte Sensoren zur Optimierung der Fahrzeuge nützt.
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Toto Wolff ist zu Gast beim A1 IoT Day.
Toto Wolff war zu Gast beim A1 IoT Day. (c) Sebastian Kawka
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Auf dem A1 IoT Day am 23. 11. 2020 drehte sich alles um das Internet der Dinge, also um vernetzte Geräte – vom Wearable bis zur smarten Fabrik. Dass auch der Rennsport vernetzt ist, erklärte Toto Wolff, Motorsportchef Mercedes-Benz, in einem Interview zu digitalen Entwicklungen im Rennsport.

Hunderte Sensoren in einem Rennwagen

Die Formel 1 ist eine der schnellsten und technologisch fortschrittlichsten Sportarten der Welt – ein Sekundenbruchteil kann bereits zwischen Erfolg und Niederlage entscheiden. Um in der vordersten Reihe mitspielen zu könne, bedarf es also eines perfekten Zusammenspiels von Menschen und Maschine.

In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 (bei Testfahren sogar über 1000) im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden. Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.

Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.

Schnelle Autos – schnelle Daten

Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren. Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“

Bei den Trainings und Testfahren geht es darum, zu lernen, wie Wolff sagt: Also die Erkenntnisse aus dem Simulator zu verifizieren. Im Qualifying hingegen geht es um Live-Daten – unter anderem für die die Sicherheit des Fahrers und alle Systeme, die das Auto lahmlegen könnten, wie etwa Cooling, Elektrik, Hydraulik und diverse Systeme rund um den Motor.

Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten. Hier werden Daten aus rund 10.000 historischen Rennen mit den Entscheidungen auf der Strecke abgeglichen.

Über Nacht wird weiter trainiert

Insgesamt arbeiten rund 2000 Mitarbeiter an den zwei Motorsport-Standorten in England, die an zwei Fahrzeugen arbeiten. Diese sind unter anderem in das Design, die Entwicklung und die Produktion der Fahrzeuge involviert. Auf der Rennstrecke arbeiten jeweils maximal 80 Menschen für das Team, davon rund 40 im Engineering. Jeweils 40-50 Leute arbeiten zusätzlich remote an den beiden Standorten.

Über Nacht sitzen dann Simulator-Fahrer mit den Performance Engineers im Simulator, um zu verstehen, was am Vortag passiert ist und wie man das Setup für den nächsten Tag optimieren kann. Die Rennfahrer können also mit dem dem arbeiten, was über Nacht ausgearbeitet wurde.

Mensch und Maschine: Ein Dream-Team

Wer ist also wichtiger, der Rennfahrer oder das Netzwerk dahinter? „Das eine geht nicht ohne das andere“, sagt Wolff: Der talentierteste Fahrer kann ohne ein gutes Auto nicht gewinnen, und umgekehrt genauso. Es ist also Beides notwendig – wie in einem Unternehmen, wo es um jede einzelne Stelle geht, die zur Gesamtperformance beiträgt. Ebenso ist wichtig, dass Mensch und Maschine zusammenspielen, sagt Wolff: „Denn nur so bist du siegfähig.“

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(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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AI Summaries

Toto Wolff am A1 IoT Day: Schnelle Autos dank smarter Sensoren

  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
  • Im Rennen selbst geht es schließlich darum, die optimale Performance aus dem Auto heraus zu holen, also etwaige Fehler schon frühzeitig zu erkennen und live in den sogenannten „Race Support Rooms“ in England auszuwerten.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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  • In einem Formel 1-Auto von Mercedes AMG Petronas sammeln daher über 500 im Auto verbaute Sensoren etwa 2000 Datensätze pro Minute, welche in Echtzeit in die Boxen und an das Werk übertragen werden.
  • Die technischen Expertinnen und Experten werten diese Daten aus und unterstützen so das Team an der Strecke dabei, die richtige Strategie für das Rennen zu finden.
  • Unter Toto Wolffs Führung gewann das Mercedes-Team mehr als hundert Rennen und sieben Mal in Folge beide Weltmeistertitel in der Formel 1. Beim digitalen Event, dem A1 IoT Day, war er remote aus Oxford zugeschaltet.
  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
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  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
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  • Es geht unter anderem darum, schnell zu kommunizieren, also die Daten mit großen Bandbreiten möglichst rasch zu übertragen, sagt Wolff: Denn je schneller die Daten verfügbar sind, desto schneller kann man reagieren.
  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
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  • Auf der anderen Seite geht es aber auch um das Management dieser Daten – also darum, „aus der riesigen Datenflut das herauszufiltern, was notwendig ist, um das Auto schneller zu verstehen oder auf der Strecke schneller zu bewegen.“
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