Die unterschätzte Komplexität der Software-Transformation

Der Wandel zur „Software-first Company“ ist keine Frage der Einsicht, sondern der technischen Umsetzung. Viele deutsche Hersteller stehen dabei vor einer harten Realität: Millionen Zeilen Legacy-Code, Hunderte proprietäre Schnittstellen und IT-Architekturen, die über Jahrzehnte gewachsen und entsprechend träge geworden sind. Software-Entwicklung folgt jedoch anderen Gesetzen als klassisches Automotive-Engineering. Während OEMs hierzulande Milliarden investierten, starteten chinesische Player auf der grünen Wiese – mit modernen Tech-Stacks, Cloud-native Architekturen, agilen Prozessen – meist ohne AUTOSAR-Legacy.

Unsere Erfahrung: Wir begleiten OEMs bei der Entflechtung dieser Komplexität – von der Identifikation technischer Schulden bis zur Einführung moderner Entwicklungsprozesse. Der zentrale Stellhebel: Architekturentscheidungen, die Skalierbarkeit und Time-to-Market nachhaltig verbessern. Man könnte das die Drei-Horizonte-Architekturstrategie nennen:

• Horizont 1: Sofortige Stabilisierung („Legacy Containment“)
  Im ersten Schritt werden kritischer Legacy-Systeme durch API-Abstraktionsschichten stabilisiert – nennen wir es „Legacy Containment“. Dadurch lässt sich monolithische ECU-Software in microservice-fähige Module kapseln und modularisieren, ohne das bestehende Kernsystem anfassen zu müssen. Das Ergebnis: schnellere Feature-Entwicklung bei minimalem Risiko.
  
• Horizont 2: Aufbau Cloud‑nativer Entwicklungsumgebungen
  Parallel entsteht eine Cloud-native Entwicklungsumgebungen mit DevSecOps-Pipelines. Der Schlüssel: Cross-funktionale „Feature Teams“ statt klassischer Komponenten-Teams. Wir haben gesehen, wie OEMs durch die Einführung von „You build it, you run it“-Prinzipien die Feedback-Zyklen von Monaten auf Wochen verkürzen konnten.
  
• Horizont 3: Strategische Zielarchitektur
  Langfristig entsteht eine Architektur mit konsequenter Domain-Driven Design-Philosophie. Hier kann man klar zwischen „Commodity Code“ (Plattform-Services wie Authentication, Telemetrie) und „Differentiation Code“ (UX, Fahrdynamik-Algorithmen) trennen. So fließen Ressourcen dorthin, wo sie echten Wettbewerbsvorteil schaffen.

Das Plattform-Dilemma: Build vs. Buy

Software-Defined Vehicles entkoppeln Hardware und Software. Plattformen wie Nvidia Drive, Qualcomm Snapdragon Ride oder Android Automotive ermöglichen modulare Entwicklung. Was bleibt, ist die strategische Frage: Soll ein OEM wirklich versuchen, das nächste Android oder iOS zu entwickeln? Oder ist klüger, Plattformen zu nutzen und sich voll auf das differenzierende UX-Layer zu konzentrieren? Die Industrie zeigt zwei erfolgreiche, aber sehr unterschiedliche Wege: Vollintegration vs. Best-of-Breed

• Tesla: Vollintegration des gesamten Stacks
• BYD: pragmatischer Best-of-Breed-Ansatz

Unsere Erfahrung: Wir unterstützen OEMs dabei, diese Entscheidung faktenbasiert zu treffen. Der Stellhebel liegt in der klaren Definition des Differenzierungsbereichs: Wo lohnt Eigenentwicklung, wo ist Integration der schnellere und günstigere Weg?

Daraus entsteht ein Bewertungsrahmen, den man als „Strategic Technology Value Assessment“ (STVA) bezeichnen kann. Dieser kombiniert drei Dimensionen:

• Technologische Differenzierung: Wo schaffen wir nachweislichen Kundennutzen?
• Kontroll- und Abhängigkeitsrisiko: Wie können wir „Plattform Lock-in Costs“ über 5-Jahres-Zyklen quantifizieren?
• Time-to-Competence: Wie lange dauert es realistisch, Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen?

Der unterschätzte Faktor: Daten und KI

Autonomes Fahren, prädiktive Wartung, personalisierte Services – all das entsteht nicht allein durch Software, sondern durch leistungsfähige Daten-Pipelines und KI‑Infrastruktur. Chinesische Hersteller haben hier einen spürbaren Vorsprung: Sie sammeln um ein Vielfaches mehr Fahrzeugdaten, vernetzen ihre Ökosysteme nahtlos mit Mega‑Apps wie WeChat und erzeugen damit einen massiven Data Flywheel‑Effekt: Mehr Daten, bessere KI, bessere Produkte, mehr Nutzer, noch mehr Daten.

Deutsche OEMs müssen hier aufholen – jedoch unter strengeren regulatorischen Rahmenbedingungen. Das macht den Gap exponentiell schwerer zu schließen.

Unsere Erfahrung: Ein zentraler Hebel dabei kann sein, den Wert von Daten noch transparenter zu machen – für den OEM, aber auch den Endkunden. Wenn Kunden spürbar von datengetriebenen Services profitieren, steigt Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft. Wir entwickeln beispielsweise Applikationen, die die Interoperabilität von Ladelösungen durch konsolidierte Live‑Verfügbarkeitsdaten, harmonisierte Tarif- und Roaming-Informationen sowie standardisierte API‑Schnittstellen verbessern – insbesondere dort, wo heute heterogene Protokolle, inkompatible Backend-Systeme und fehlende Ende‑zu‑Ende‑Datenflüsse zu inkonsistenten Statusmeldungen und fehleranfälligen Ladeerlebnissen führen.

Das Ecosystem-Play

Wir ergänzen die bekannten Szenarien um einen entscheidenden Punkt: OEMs als Orchestratoren von Automotive-Ökosystemen. Statt alles selbst zu entwickeln, verschiebt sich der Fokus:

• Eigene Fahrzeugplattformen – Hardware-Exzellenz bleibt Kernkompetenz
• Open-Source-Software-Plattformen für Drittanbieter
• Premium-Integration und Kundenerlebnis als Differenzierungsfaktor
• Kontrolle der Kundenschnittstelle und Daten

Unsere Erfahrung: Der entscheidende Mindset‑Shift lautet von „Not Invented Here“ zu „Best Integrated Here“. Dieser Wandel entscheidet darüber, ob OEMs in Zukunft Ökosystemführer werden – oder Feature‑Lieferanten im Plattformgeschäft anderer.

Die Zeitfrage: Warum Geschwindigkeit alles ist

Software-Transformationen in Großkonzernen dauern realistisch 7 bis 10 Jahre. Gleichzeitig operieren Wettbewerber in 2- bis 3-Jahres-Zyklen. Das bedeutet: Selbst wenn deutsche OEMs heute alles richtig machen, wird die Lücke zunächst größer. Das ist mathematisch unvermeidbar. Die Herausforderung verschärft sich durch einen zweiten Faktor:

Das Kerngeschäft muss die Transformation finanzieren – während es parallel an Profitabilität verliert. Diese Doppelbelastung macht Geschwindigkeit nicht nur wichtig, sondern existenzentscheidend.

Unser Fazit

Die Transformation ist keine reine Engineering-Aufgabe. Sie ist eine IT-, Daten- und Kulturrevolution, die bestimmt, wer im nächsten Jahrzehnt relevant bleibt. Erfolgreich werden jene OEMs sein, die komplexe Technologie- und Datenökosysteme beherrschen – nicht nur jene, die exzellente Fahrzeuge bauen. Die Ressourcen sind da. Die eigentliche Frage lautet: Ist der Mut da, Entscheidungen schnell genug zu treffen?

Als Partner für digitale Transformation im Automotive-Bereich begleiten wir OEMs genau entlang der zentralen Hebel – von Software-Architektur über Datenstrategien bis hin zu KI-Enablement. Die nächsten 3 bis 5 Jahre werden entscheiden. Wir liefern dafür Architektur, Tooling und Delivery‑Erfahrung, die messbar Tempo und Qualität erhöhen.