Künstliche Intelligenz:
Wie der Autohandel die KI lieben lernt

Der KI-Hype und der Kater

Die Antworten der Händler zeigen, dass KI kaum jemanden kalt lässt, auch wenn in Gesprächen die Skepsis fast immer mitschwingt. Was rollt da auf die Menschheit zu? Noch größer als die anfängliche Aufregung über manch spektakuläre, aber eher nutzlose KI-Zaubertricks waren nur die langfristigen Erwartungen an den Nutzen von KI: Etwas, das so gut mit uns kommunizieren, ja „sprechen" kann, dem gesteht man zunächst einmal echte Intelligenz zu und verknüpft damit auch die Hoffnung auf eine ultimative Lösung für alle Probleme. Klimawandel? KI präsentiert uns eines Tages die Lösung. Energiesorgen? KI berechnet das mal eben. Fachkräftemangel? KI hilft aus der Patsche. Kosten-Kollaps? KI erhöht die Effizienz aller Prozesse.

Dass KI nun gemeinsam mit uns die Zukunft gestalten könnte, wir eventuell sogar etwas Kontrolle verlieren könnten, manche ihre Jobs, vieles an Bedeutung – dieser Gedanke erzeugte von Anfang an Schaudern bis hin zur Panik. Diese öffentliche Aufgeregtheit mag den Schöpfern von KI sogar gefallen, denn eine Entwicklung, die inzwischen rund eine Billion Dollar verschlungen hat und wohl noch viele weitere Billionen verschlingen wird, muss ihren Shareholdern bislang Unvorstellbares liefern, nie Dagewesenes.

Fast genauso unvermeidlich folgt nach dem KI-Hype nun der KI-Kater. Eine Grafik vom „Gartner Hype Cycle" macht die Runde in Vorträgen, wonach KI sich aus User-Sicht gerade im „Tal der Enttäuschung" befinde, sich schon bald auf den Weg zum „Pfad der Erleuchtung" mache – bis schließlich das „Plateau der Produktivität" erreicht sei.^[2]

Woher rührt die Katerstimmung?

Große Sprachmodelle (LLM) werfen mit falschen Zahlen um sich, produzieren Fakenews, erfinden Quellen. Sie nutzen ungefragt teuer erstellte Textbeiträge von Verlagen oder Bilder von Fotografen, meist ohne diese zu entlohnen. Sie verdrängen immer stärker klassische Suchmaschinenergebnisse und entziehen Homepages von Unternehmen Traffic. Sie verbreiten Lügen, fälschen Fotos und Videos oder betrügen Kunden mit herbeihalluzinierten Produkten. Über 50 Prozent aller Texte im Internet gelten inzwischen als KI-generiert.

Erste Gegenmaßnahmen der Social-Media-Betreiber werden neuerdings kolportiert: „menschengemachte" Inhalte sollen bevorzugt werden. Zahlreiche Unternehmen beschwören in ihren Kampagnen ihre Abstinenz von KI und versprechen sich davon Applaus von ihrer Zielgruppe.

Unterdessen findet KI kaum noch Trainingsmaterial: Da KI wegen des gefürchteten „Habsburg-Effekts" nicht mit KI-generierten Medien trainiert werden kann, steigt die Ergebnisqualität weniger stark als erhofft, denn das Internet ist nahezu leergesaugt. Selbst KI-Entwickler verzweifeln bisweilen an ihrer Schöpfung, die manchmal „Faulheit" an den Tag zu legen scheint, qualitativ nur schwer zu steuern ist.

Jeder Frage folgt eine Antwort. Der Computer-„Error" hat ausgedient. Wir sind anfällig für das schillernde KI-Universum, wir lieben die scheinbar einfache Lösung, sind zu wenig kritisch. Große Wachsamkeit im Umgang mit KI-Ergebnissen ist angesagt.

Trotzdem wird heute niemand in einer Führungsposition umhinkommen, sich eingehend mit KI zu beschäftigen. Den gigantischen Möglichkeiten. Den zweifellos hohen Risiken. Genau so muss sich Hassliebe anfühlen.

Was KI eigentlich kann – und was nicht

Das Aufkommen von KI 2022 kam nicht für jeden überraschend. Für große Konzerne oder Forschungsinstitute war die Nutzung von Mustererkennung im ChatGPT-Geburtsjahr längst nichts Neues mehr. Neu ist eher, dass sich nun auch kleine Autohandelsbetriebe fragen: KI, muss ich das haben? Das liegt vor allem daran, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder das europäische Claude im Prinzip jeden PC-Benutzer zum „Programmierer" adeln.

Was KI für den Einzelnen oder ein Unternehmen tun kann, für welche „Pain Points" KI eine Lösung bereithält, ist der menschlichen Phantasie überlassen. In der Autohandelsbranche gibt es bereits spannende Anwendungen.

Sieben Anwendungsbeispiele im Autohandel

KI im Alltag von Verkäufer und Serviceberater

Gerade für den Alltag von Autoverkäufern und Serviceberatern können jene KI-Funktionen nützlich sein, wie sie viele der kostenpflichtigen Versionen der Sprachmodelle bereits beinhalten:

• KI-Tools extrahieren Wesentliches aus langen E-Mail-Konversationen. Sie transkribieren Gespräche, fassen komplexe Dialoge zusammen, formulieren klare Aufträge und To-dos und berücksichtigen Fristen.
• Da KI auch innerhalb eines angelegten „Projekts" lernfähig ist, erkennt sie, welche Antworten und Angebote gut funktionieren oder ob manche Formulierungen lieber vermieden werden sollten. Die Qualität der Verkäuferarbeit steigt.
• KI ordnet und strukturiert To-dos: Anrufe können als Speech-to-Text zusammengefasst und abgelegt werden und lassen sich damit auch im CRM speichern. Alles wird automatisiert dem richtigen Kunden und Fahrzeug zugeordnet.
• KI kann wie ein persönlicher Assistent fungieren und selbsttätig an Termine erinnern, Antwortmails vorschlagen oder Textbausteine liefern. Die Entscheidung liegt dabei trotzdem beim Mitarbeiter selbst.

Zielke sieht KI in Zeiten immer komplexerer Customer Journeys, vielfältigerer Kontaktpunkte und zahlloser Leadquellen als probate Möglichkeit des Handels, mit den Entwicklungen des Marktes gleichzuziehen.

Die Erwartungs-Lücke: Zahlen aus der Praxis

KI kann für ein Unternehmen sehr nützlich sein. Aber wie nützlich genau? Zeitersparnis, Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum: Das sind die häufigsten Erwartungen von Unternehmen an den Einsatz von KI. Dazu ein kleiner Exkurs in eine Branche, die KI schon im Jahre 2024 zu 96 % im Einsatz hatte: die Medienhäuser. Branchenübergreifend waren es zu diesem Zeitpunkt laut Bitkom erst 9 %.^[11]

Der Befragung zufolge klaffte eine beachtliche Lücke zwischen den erhofften Effekten und jenen, die tatsächlich eingetreten waren. Man spricht von der „Expectation Gap", der Erwartungs-Lücke:

Hier wird deutlich: KI mag ein neues Zeitalter begründen, aber wir befinden uns in diesem Zeitstrahl eindeutig noch in der Lernphase. Wie hilfreich KI-Tools tatsächlich sind, muss sich für die vielen denkbaren Einsatzbereiche in unterschiedlichen Branchen erst noch herausstellen. Auch die bekannte 10-80-10-Regel (10 % Vorbereitung und Prompting, 80 % KI, 10 % Kontrolle) erweist sich im Hinblick auf potenzielle Zeitersparnis durch KI-Einsatz allzu oft als etwas pauschal oder sogar blauäugig.

KI und Kundenakzeptanz: Der Coca-Cola-Fall

„Wir machen das jetzt mit KI!" hat sich das Marketing von Coca-Cola wohl gedacht und unlängst einen 60-Sekunden-Werbespot komplett von KI generieren lassen. 70.000 (!) Promptversuche später stand das Werk. Winterwunderland, ein Weihnachtsmann, eine lange Schlange durch die Landschaft fahrender Coca-Cola-Trucks.

„AI Slop" (KI-Mansch), lauteten die höhnischen Verrisse in den sozialen Medien. Der Spot wirkte seltsam unnatürlich, das Gesicht des Weihnachtsmannes ledrig, die ikonischen Cola-Trucks fuhren mal mit zwei, drei, vier, fünf oder sechs Achsen durchs Bild. Die hämische Freude der User, im Spot immer neue Ungereimtheiten zu entdecken und zu posten, steigerte sich täglich. Fast zeitgleich präsentierte Apple einen konventionell erstellten Clip zu seinem neuen Liquid-Glass-Betriebssystem, der großen Anklang fand und fast wie ein Gegenentwurf zu Coca-Cola gefeiert wurde.

Trade Republic: Kehrtwende mit Millionenaufwand

Ein besonders aufschlussreiches Beispiel liefert der Berliner Neobroker Trade Republic, der mit über zehn Millionen Kunden zu den größten Retailbanken Europas gehört. Jahrelang setzte das Fintech im Kundenkontakt auf KI-gestützten Chat-Support. Das Ergebnis: ein Chaos aus Beschwerden. Zeitweise stauten sich über 20.000 unbearbeitete Anfragen an, manche davon über 30 Tage alt. Die Verbraucherzentralen verzeichneten innerhalb von neun Monaten mehr als 300 Beschwerden, doppelt so viele wie im Vorjahr. Die Finanzaufsicht BaFin wurde aufmerksam.^[14]

Im April 2026 zog CEO Christian Hecker die Konsequenzen und räumte eigene Fehler ungewöhnlich offen ein: „Das Service-Modell, das wir jetzt in den letzten zwei Jahren gefahren haben, war in sich nicht angemessen, und da lagen Fehlentscheidungen vor, die dann auch am Ende des Tages ich persönlich gemacht habe." Die Annahme, Kundenanliegen weitgehend automatisieren zu können, sei naheliegend gewesen, habe sich aber als falsch erwiesen. Trade Republic investiert nun einen hohen zweistelligen Millionenbetrag und hat über 1.000 geschulte Serviceagenten an sechs europäischen Standorten aufgebaut. Das neue Versprechen lautet schlicht: „Keine Chatbots." Kunden sollen am Telefon im Mittel innerhalb von 15 Sekunden einen echten Menschen erreichen.

Ob in persönlichen, aber KI-formulierten Anschreiben, in Social-Media-Beiträgen oder in diversen Werbeauftritten: KI-Inhalte sind als solche oft zu erkennen und nicht immer kommt das beim Kunden gut an. Wenn wir Schülern verbieten, aus Bequemlichkeit ihre Hausaufgaben mit KI-Hilfe zu erledigen, muss es uns als Gesellschaft nicht wundern, dass die Nutzung von KI auch für die höchstpersönliche Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden bisweilen als irgendwie charakterlich tiefstehend betrachtet wird.

Voicebots im Autohaus: Was Kunden wirklich denken

Trotzdem fällt es schwer, eine allgemeingültige Regel abzuleiten. Ob Kunden vom Einsatz von KI nun eher entsetzt oder sogar begeistert sind, muss im Einzelfall ausgetestet werden. Für den Einsatz von Voicebots im Autohaus gibt es erste ermutigende Erkenntnisse aus einer AUTOHAUS Pulsschlag-Umfrage.^[1]

Befragt wurden sowohl die Händler als auch deren Kunden. Händler sollten schätzen, wie hoch die Akzeptanz von modernen KI-Voicebots bei ihren Kunden sein könnte – und die Kunden wurden direkt nach ihrer Meinung dazu befragt.

Voicebot-Akzeptanz im Autohaus: Was denken Kunden wirklich?

Tatsächliche Reaktion vs. Händler-Schätzung · AUTOHAUS Pulsschlag-Panel, August 2025

Das überraschende Ergebnis: Die Kunden äußerten sich weniger kritisch zu Voicebots als die Händler befürchteten. Ein „Telefon-Roboter" springt schließlich nur dann ein, wenn gerade kein Mitarbeiter Kapazitäten frei hat – und dann erweist er sich in der Regel als deutlich hilfreicher als ein Anrufbeantworter. Erkennbarer Nutzen schlägt KI-Skepsis.

69 % der im Handel eingesetzten Telefon-KI-Anwendungen beherrschen Terminvereinbarungen, 64 % die Annahme und Weiterleitung von Anrufen, 41 % mischen auch beim Thema Leadgenerierung und Rückrufangeboten mit.

Welche Probleme sehen Händler beim KI-Einsatz?

Laut AUTOHAUS Pulsschlag-Panel finden 52 % der Händler die Integration in vorhandene Systeme aufwändig. An zweiter Stelle nennen die Händler „Datenschutz / DSGVO" als Herausforderung – hinzu kommt der EU AI Act mit einigen ergänzenden, spezifischen Regeln. 44 % der Händler äußern Skepsis, wie Daten in der KI verarbeitet werden.

KI-Agenten: Wo größte Vorsicht geboten ist

Größte Vorsicht ist geboten im Umgang mit KI-Agenten, also autonomen digitalen Assistenten, die selbsttätig komplexe Aufgaben ausführen können: die Buchung von Fahrkarten oder Flugscheinen, die Steuerung von Maschinenanlagen, das Beantworten von E-Mails, das Erledigen von Geldüberweisungen. Ein KI-Agent ist in der Lage, seine Umgebung, etwa die Website einer Fluggesellschaft, wahrzunehmen, Eingabeanforderungen zu erkennen, Namen einzutragen, Geburtsdaten, Zahlungsinformationen und die Kreditkartennummer.

Für größtmögliche Autonomie haben KI-Agenten naturgemäß Zugriff auf möglichst viele Zugangsdaten des Auftraggebers: Mail-Accounts, Bankkonten, Passwörter für diverse Webdienste. Die Sicherheits-Spezialisten von Risk Ident warnen bereits vor AI-Jacking.^[12] Prompts können verändert werden, versteckte Prompts auf einer Website eingeschleust werden.

Fazit: Werkzeug, nicht Wundermittel

So einfach der Zugang zu KI zunächst ist und so verlockend die Möglichkeiten für Unternehmen und Mitarbeiter sind, so anspruchsvoll gestaltet es sich in der Praxis, KI sinnvoll und sicher einzusetzen. In dieser frühen Phase des anbrechenden „KI-Zeitalters" bietet es sich an, viel in Aus- und Fortbildung zu investieren. Insbesondere die Management-Ebene sollte sich befähigen, abschätzen zu können, welche Probleme in Zukunft am besten mit KI gelöst werden könnten. Immer mit gesunder Skepsis – und einem wachsamen Blick für die durchaus vorhandenen Risiken.