Laut einem Bericht des Handelsblatts steht Sportwagenbauer Porsche vor einem umfassenden Umbau seiner Führungs- und Konzernstruktur. Vorstandschef Michael Leiters wolle seinen Sanierungskurs verschärfen. So prüfe Leiters eine Verkleinerung des Vorstands, Zusammenlegungen von Ressorts seien ebenfalls möglich. Die Autoren berufen sich dabei auf Informationen aus Managementkreisen des Stuttgarter Autobauers.

Probleme bei Porsche

Der Stuttgarter Hersteller von Luxussportwagen kämpft mit rückläufigen Geschäften in China und Amerika, schwachen Verkäufen von Elektroautos sowie hohen Produktionskosten. Die Gewinnmarge des Sportwagenbauers schrumpfte im vergangenen Jahr auf magere ein Prozent, verglichen mit 18 Prozent vor drei Jahren. Auch im ersten Quartal des laufenden Jahres verzeichnete Porsche deutliche Rückgänge bei Umsatz, Absatz und Gewinn. Werke wie Zuffenhausen oder Leipzig haben Überkapazitäten.

Der Autobauer hatte Anfang Mai angekündigt, drei Tochterfirmen zu schließen, um sich wieder auf sein Kerngeschäft zu konzentrieren. Von dem geplanten Stellenabbau bei der Batteriefirma Cellforce, der eBike Performance GmbH und der Software-Firma Cetitec, waren laut Porsche mehr als 500 Mitarbeiter betroffen. Auch das eigene Vorstandsressort für Car-IT wurde aufgelöst, Ressortleiter Sajjad Khan musste seinen Posten räumen. Seine Aufgaben übernahm Entwicklungschef Michael Steiner.

Umbau im Vorstand

Laut Handelsblatt wären weitere Verkleinerungen beim Porsche-Vorstand denkbar, der derzeit aus sieben Mitgliedern besteht. Als Wackelkandidat gelte laut Bericht etwa Vertriebschef Matthias Becker, dem die schwachen Verkaufszahlen angelastet werden. Doch auch Entwicklungschef Michael Steiner würde laut Bericht wegen der hohen Personalkosten seines Ressorts in der Kritik stehen. Zudem laufe der Vertrag des Produktionsvorstands Albrecht Reimold zum Jahreswechsel aus. Porsche wollte jedoch gegenüber dem Handelsblatt „Spekulationen zu Vorstandpersonalien“ nicht kommentieren.

Für die Zukunft des wichtigen Produktionsressorts gäbe mehrere Szenarien. So stände die Zusammenlegung mit der Beschaffung im Raum. Doch auch die Neubesetzung mit anderen Führungskräften aus dem VW-Konzern wären denkbar. Noch ist Vorstandschef Michael Leiters von vielen Managern umgeben, die ihre Karriere Porsches Ex-Chef, dem jetzigen VW-Vorstandsvorsitzenden Oliver Blume verdanken. Durch Umstrukturierungen könnte Leiters seine Macht festigen.

Einschnitte für die Belegschaft

Der heutige VW-Konzernchef und ehemalige Porsche-Vorstand Blume hatte Porsche auf deutlich höhere Stückzahlen und schnelles Wachstum ausgerichtet. Die Planungen sahen zwischen 350.000 und 400.000 Fahrzeuge pro Jahr vor. 2025 verkaufte Porsche nur noch rund 280.000 Fahrzeuge – 30.000 Fahrzeuge weniger als 2024.

Leiters will nun von Blumes Expansionskurs abrücken: Die Konzernstrukturen sollen so aufgestellt werden, dass Porsche auch bei einer Produktion deutlich weniger Fahrzeugen gute Gewinne erzielt. Das Handelsblatt geht von bis zu 200.000 Autos aus. Zehn bis fünfzehn Prozent operative Marge sollen bis Ende des Jahrzehnts intern als neue Zielgröße gelten. Unter Blume lag die Zielmarge bei 20 Prozent.

Der Umbau bei Porsche werde mindestens „zwei harte Jahre“ dauern. Zurzeit verhandele der Vorstandsvorsitzende mit dem Betriebsrat über ein Sparpaket. Das Porsche-Management hatte wegen der wirtschaftlichen Lage zuletzt die Mitarbeiterprämie für 2025 gestrichen. Auch der Vorstand erhielt keinen Jahresbonus. Im selben Jahr kündigte der Konzern an, rund 1900 Jobs in der Region Stuttgart bis 2029 abzubauen.

Die Belegschaft bei Porsche muss sich laut Handelsblatt auf weitere Einschnitte einstellen. Bis Ende Juli sollen die wesentlichen Eckpunkte stehen, im Herbst will Leiters die neue Strategie bei einem Kapitalmarkttag präsentieren.

(hze)

KI und Machine Learning sind aus der heutigen IT-Welt nicht mehr wegzudenken. Ihr Potenzial ist enorm, aber oft werden auch unrealistische Erwartungen in sie gesetzt. Wer den Einsatz von maschinellem Lernen für eigene Projekte prüfen und umsetzen möchte, erhält in unserem Classroom Einführung in Machine Learning mit Python einen Überblick sowohl über die Grundlagen als auch über die Grenzen der künstlichen Intelligenz.

Eigene Programmierübungen in Python werden mit Theorie, Demonstrationen und Hands-on-Experimenten abwechslungsreich unterstützt. Alle fünf Termine unterfüttert unser Experte mit sauberen Begriffseinführungen, Anwendungsbeispielen, spannenden Episoden und eindrücklichen Demonstrationen auch außerhalb des Python-Kontexts.

Expertenwissen für den professionellen Einsatz von künstlicher Intelligenz

Der Classroom richtet sich an alle Personen aus dem Softwarebereich mit erster Programmiererfahrung (bevorzugt in Python), die erste Schritte im Bereich des maschinellen Lernens gehen und einen Überblick erhalten möchten. Nach Abschluss aller Sessions verstehen Sie unterschiedliche Arten von Machine-Learning-Algorithmen, wissen KI-Lösungen realistisch einzusetzen und beherrschen Datenaufbereitung, klassische statistische Verfahren sowie künstliche neuronale Netze in Python. Die Termine sind:

• 26. August 2025: Python-Grundlagen und Datenaufbereitung mit NumPy und pandas
• 02. September 2025: Datenaufbereitung und -visualisierung mit pandas und Matplotlib
• 16. September 2025: Grundlagen und überwachtes Lernen mit scikit-learn
• 23. September 2025: Entscheidungsbäume, unüberwachtes und bestärkendes Lernen im Machine Learning
• 30. September 2025: Deep Learning – Künstliche neuronale Netze mit Keras und TensorFlow

Praxis- und Expertenwissen – live und für später

Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen.

Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.

(cbo)

Künstliche Intelligenz ist in den Zukunftsplanungen der deutschen Wirtschaft fest verankert, doch auf dem Weg in den produktiven Arbeitsalltag in den Unternehmen verliert sie oft massiv an Schwung. Das ist das zentrale Ergebnis einer Studie des IT-Beratungsunternehmens Zoi. Für einen erfolgreichen KI-Einsatz mangle es weniger an Geld, sondern an der passenden Unternehmensorganisation und der praktischen Umsetzung.

Basis der Studie ist eine Befragung von 500 IT-Verantwortlichen aus Unternehmen mit mehr als 2.000 Beschäftigten durch das Meinungsforschungsinstitut Civey. Wissenschaftlich begleitet wurde die Umfrage von der Hochschule der Medien in Stuttgart.

Lücke zwischen Pilotprojekt und Arbeitsalltag

Drei Jahre nach dem großen technologischen Durchbruch haben der Studie zufolge die meisten deutschen Großunternehmen erste Anwendungsfälle ausgemacht und Pilotprojekte gestartet. Doch zwischen dem ersten Ausprobieren und dem tatsächlichen, gewinnbringenden Einsatz im normalen Betrieb klaffe in vielen Unternehmen eine erhebliche Lücke.

In der Umfrage wurde auch nach konkreten Hindernissen gefragt, die einen erfolgreichen KI-Einsatz erschweren. Die IT-Verantwortlichen nannten dabei die Komplexität der bestehenden IT-Infrastruktur, fehlendes Fachwissen beim Personal sowie die schwierige Integration der neuen Technik in veraltete Computersysteme. Budgetfragen oder Unsicherheiten über den finanziellen Nutzen wurden hingegen deutlich seltener als Hindernis genannt. Die Studie ergab auch, dass ausgerechnet die erfolgreichen Vorreiter-Unternehmen stark unter der Komplexität ihrer Technik leiden.

Zu selten messbare Ziele

In vielen Fällen sind die Fehlerursachen demnach in der Chefetage zu suchen: Zwar geben rund drei Viertel der Unternehmen an, über eine schriftlich festgehaltene Strategie der Unternehmensleitung zu verfügen, doch nur bei etwa einem Drittel ist diese auch mit konkreten messbaren Zielen verknüpft. Ohne solche Erfolgskennzahlen bleibe die Strategie oft nur eine Absichtserklärung.

Zoi-Geschäftsführer Benjamin Hermann sagte, die Studienergebnisse zeigten, dass bei der KI-Transformation zwischen der technologischen Exzellenz und einer vorbildhaften operativen Umsetzung noch Welten lägen. „Mit KI anfangen ist einfacher, als mit KI produktiv zu sein.“

Professor Jan Kirenz von der Hochschule der Medien Stuttgart sagte, die Daten zeichneten ein klares Bild: „76 Prozent der deutschen Großunternehmen erproben KI-Agenten bereits aktiv, was das breite Innovationsinteresse belegt.“ Aber da erst 19 Prozent diese Technologien in ihren Kernprozessen einsetzten, stehe die breite Wertschöpfung noch aus.

IT-Verantwortliche sehen KI nicht als Jobkiller

In der Studie wurden die IT-Verantwortlichen auch danach gefragt, ob der KI-Einsatz mit einem massiven Jobverlust verbunden sei. Davon gehen die Befragten mehrheitlich nicht aus: 79 Prozent der befragten IT-Entscheider sagten, dass generative KI die Mitarbeiterzahl im Unternehmen stabil halte oder sogar steigen lasse.

(nen)