KI im Autohaus realistisch einordnen
| Format | Online-Seminar; indiv. Inhouse-Schulung |
|---|---|
| Artikelnummer | SW11245.1 |
| Produktart | Offenes Seminar |
| Sprache | Deutsch |
| Dauer | als 4-stündiges offenes Seminar oder 2-tägige Inhouse-Schulung buchbar |
289,00 €*
Sofort verfügbar
Produktinformationen "KI im Autohaus realistisch einordnen"
Abonnenten unserer Automotive Medienmarken »Gebrauchtwagen Praxis«, »kfz-betrieb«, »Fahrzeug + Karosserie« oder »Automobil Industrie« erhalten auf das Seminar einen Nachlass von 25 % auf die reguläre Teilnahmegebühr. Wählen Sie hierfür bitte unter Datum den Termin mit der Ergänzung Preis Abonnenten. Dieser Rabatt ist nicht mit anderen Rabattaktionen kombinierbar.
Wann und wo macht KI Sinn?
Wann macht KI im Autohaus wirklich Sinn – und wann nicht? Diese zentrale Frage können viele Führungskräfte und Inhaber heute nicht fundiert beantworten. Einerseits steigt der Druck, digitale Lösungen für Kundenkommunikation, Lead-Bearbeitung oder interne Abläufe zu finden. Andererseits fehlt oft eine klare Methode, um zu prüfen, ob ein KI-Einsatz tatsächlich wirtschaftlich sinnvoll ist oder nur teure Technik ohne echten Nutzen bleibt. Hinzu kommt ein häufiges Missverständnis: KI wird als Tool-Thema behandelt, obwohl es ein Entscheidungs- und Organisationsthema ist. Wer KI erfolgreich nutzen will, muss verstehen, dass sie nur verstärkt, was bereits da ist – gute wie schlechte Prozesse.
Diese Schulung bietet einen strukturierten, ehrlichen Zugang zur KI-Bewertung im Autohaus. Teilnehmende lernen, typische Anwendungsfelder in Vertrieb, Service, Werkstatt und internen Prozessen realistisch einzuordnen und anhand eines praxisnahen Vier-Schritte-Modells – Relevanz, Daten, Prozessreife, Wirtschaftlichkeit – zu bewerten.
Das Seminar wird interaktiv gestaltet: Der Referent bindet die Teilnehmenden durch regelmäßige Befragungen per Tool aktiv ein, sodass individuelle Situationen und konkrete Fragestellungen aus der Praxis direkt aufgegriffen werden können. Es richtet sich gezielt an Führungskräfte, Inhaber und Verantwortliche, die keine Anbieterpräsentationen brauchen, sondern eine belastbare Entscheidungsgrundlage. Das Seminar vermittelt kein Wunschdenken, sondern Struktur statt Aktionismus: Welches Problem ist wirklich häufig? Welche Daten sind vorhanden? Wer sollte einbezogen werden? Welcher erste kleine Schritt ist pragmatisch umsetzbar? Am Ende steht eine klare, individuelle Einschätzung für den eigenen Betrieb.
Zielgruppe
Führungskräfte, Inhaber und Verantwortliche in Autohäusern
Lernziele
Am Ende des Workshops können die Teilnehmenden:
- erklären, warum KI im Autohaus aktuell relevant ist und was KI leisten kann - und was nicht
- beschreiben, warum KI ein Entscheidungs- und Organisationsthema ist – und kein reines Tool-Thema
- die wichtigsten Prüfkriterien für sinnvolle KI-Anwendungsfälle im Autohaus benennen
- typische Einsatzfelder im eigenen Betrieb erkennen und erste Prioritäten ableiten
- erste sinnvolle nächste Schritte für den eigenen Betrieb formulieren
Agenda
KI im Autohaus – Warum jetzt?
- Warum KI im Autohaus jetzt relevant ist: Daten sind verfügbar, Rechenleistung ist bezahlbar, der Erwartungsdruck steigt
- Was KI kann und was nicht: Mustererkennung und Prognosen vs. feste Wenn-Dann-Regeln und klassische Automatisierung
- Denkrahmen: KI muss von Problemen, Zielen und Nutzen her gedacht werden – nie vom Tool
Typische Anwendungsfelder im Autohaus
- Kundenkommunikation & Erreichbarkeit: 24/7-Erreichbarkeit, Vorqualifizierung, Standardanfragen strukturieren
- Lead-Bearbeitung & Vertrieb: Priorisierung, Reaktionsqualität, Follow-up-Unterstützung
- Gebrauchtwagen / Remarketing: Marktvergleich, Preisorientierung, Standzeit- und Logistikdenken
- Service & Werkstatt: Terminvorstrukturierung, Auftragssteuerung, interne Priorisierung
- Interne Abläufe: Informationsaufbereitung, Dokumentation, Reporting, Medienbrüche reduzieren
Woran erkennt man einen sinnvollen Anwendungsfall?
- Ist das Problem häufig und wirtschaftlich relevant genug? - Ein einmaliges Problem lohnt sich selten; täglich Wiederkehrendes mit messbarem Effekt schon
- Gibt es brauchbare Daten oder Erfahrungswerte? - Daten müssen nicht perfekt sein, aber zugänglich und halbwegs strukturiert
- Lässt sich der Prozess ausreichend strukturieren? - Reine Kreativaufgaben oder Einzelfallentscheidungen sind schwieriger
Vom Problem zur fundierten Bewertung
- Vier Schritte zur Bewertung eines ersten KI-Ansatzes im eigenen Unternehmen:
- Schritt – Relevanz & Nutzen: Was ist das genaue Problem? Wie oft tritt es auf? Was würde sich verbessern?
- Schritt – Daten- / Informationslage: Welche Informationen, Daten oder Erfahrungswerte sind vorhanden? Sind sie zugänglich?
- Schritt – Prozessreife: Ist der Ablauf klar genug strukturiert? Gibt es Verantwortliche?
- Schritt – Wirtschaftlichkeit: Ist der erwartete Nutzen groß genug, um den Aufwand zu rechtfertigen
Erste sinnvolle Schritte für den eigenen Betrieb
- Welches Problem ist bei uns wirklich häufig und wirtschaftlich relevant? Nicht: "Was könnte KI bei uns machen?", sondern: "Wo tut es wirklich weh?"
- Welche Daten oder Erfahrungswerte haben wir, die nutzbar wären? Auch unstrukturierte Erfahrungswerte können ein sinnvoller Startpunkt sein
- Wer im Betrieb sollte in eine erste KI-Einschätzung einbezogen werden? Führung + betroffene Mitarbeitende + ggf. externe Begleitung
- Wie können wir pragmatisch einen ersten kleinen Schritt machen? Kleinere Betriebe: lieber ein abgegrenztes Problem gut lösen als alles auf einmal

Athos Gianelli
Athos Giannelli ist Gründer und Geschäftsführer von GP-International Consulting und verfügt über langjährige Erfahrung im automobilen Retail-, OEM- und Beratungsumfeld. Seine beruflichen Stationen und Projekte führten ihn unter anderem in nationalen und internationalen Kontexten von Volkswagen, Audi, Porsche, Jaguar Land Rover und MHP. Dabei verbindet er strategische Managementperspektive mit operativer Umsetzungserfahrung im Autohaus- und Handelsumfeld.
Seine berufliche Basis liegt im Automobilhandwerk: Athos Giannelli ist Kfz-Handwerksmeister und Betriebswirt. Diese Verbindung aus technischer Herkunft, kaufmännischem Verständnis und langjähriger Management- und Projekterfahrung prägt seinen praxisnahen Blick auf den Automobilhandel. Als Performance Architect entwickelt er umsetzungsorientierte Ansätze zur Verbesserung von Vertriebs-, Prozess- und Steuerungsleistung im Automobilhandel. Sein Schwerpunkt liegt darauf, komplexe Entwicklungen wie Künstliche Intelligenz nicht abstrakt zu erklären, sondern in konkrete, nutzbare Anwendungen für Führungskräfte, Verkäufer und operative Teams zu übersetzen.
Den KI-Workshop für den Automobilhandel hat Athos Giannelli aus der Praxis heraus entwickelt. Ziel ist es, Teilnehmenden einen realistischen, verständlichen und direkt anwendbaren Zugang zu KI zu ermöglichen – mit konkreten Beispielen aus Vertrieb, Kundenkommunikation, Führung, Organisation und Prozessverbesserung. Seine Workshops verbinden fachliche Tiefe, Retail-Erfahrung und eine klare Umsetzungsorientierung.
Dieses Seminarthema bieten wir auch als 2-tägige Inhouse-Lösung an. Im Rahmen des Workshops wird individuell für Ihr Autohaus eine Standortanalyse durchgeführt, die verschiedenen Möglichkeiten zum KI-Einsatz bewertet, Anwendungsfälle priorisiert und konkrete Implementierungsvorlagen erarbeitet. Preis auf Anfrage.
Wo macht KI an Ihrem Standort konkret Sinn – und wie bereiten Sie einen verantwortbaren Start vor?
Viele Autohäuser haben erkannt, dass Künstliche Intelligenz Potenzial bietet. Doch zwischen einem ersten Grundverständnis und einem tragfähigen Umsetzungsschritt liegt ein entscheidender Arbeitsschritt: die strukturierte Analyse des eigenen Standorts, eine ehrliche Bewertung der Möglichkeiten und eine klare Priorisierung der relevantesten Anwendungsfälle.
Genau hier setzt dieser zweitägige Inhouse-Workshop an. Er führt Ihr Team systematisch von der Standortanalyse über eine einheitliche Bewertungslogik bis hin zu konkreten Implementierungsvorlagen – für die KI-Themen, die an Ihrem Standort tatsächlich Priorität haben.
Was diesen Workshop auszeichnet:
Kein Technologie-Showcase, sondern ein strukturierter Arbeitsprozess. Der Workshop beginnt nicht mit Tools, sondern mit der Realität Ihres Standorts: mit Ihren konkreten Engpässen, Entscheidungsproblemen und den operativen Hebeln in Vertrieb, Service, Aftersales, Marketing und Kundenmanagement.
Ihr Haus, Ihre Themen, Ihre Ergebnisse. Als geschlossenes Inhouse-Format arbeiten Ihre Fach- und Führungskräfte ausschließlich mit den realen Engpässen, Kennzahlen und Verantwortlichkeiten Ihres eigenen Betriebs. In parallel arbeitenden Teams werden Standortthemen aus unterschiedlichen Perspektiven analysiert – von externer Wertschöpfung und Durchlaufzeiten über interne Prozesse bis hin zu Kundenbindung und Nachvermarktung. Die Ergebnisse werden präsentiert, diskutiert und gemeinsam priorisiert.
Bewertung nach einheitlichen Kriterien. Alle identifizierten KI-Ansätze werden anhand einer klaren Bewertungslogik eingeordnet: Nutzen, Datenbasis, Integrationsfähigkeit, Transparenz, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage statt einer Wunschliste.
Implementierungsvorlage statt offener Fragen. Für die 1–3 priorisierten Themen erarbeitet Ihr Team am zweiten Tag konkrete Umsetzungsvorlagen mit ersten Schritten, Verantwortlichkeiten und Startvoraussetzungen – damit nach dem Workshop nicht Begeisterung, sondern Arbeitsfähigkeit entsteht.
Maximale Verbindlichkeit durch Inhouse-Setting. Weil ausschließlich Ihr eigenes Team teilnimmt, können Sie offen mit realen Zahlen, internen Herausforderungen und bestehenden Verantwortlichkeiten arbeiten. Die Ergebnisse haben dadurch eine deutlich höhere Umsetzungsreife als bei offenen Formaten.
Für wen ist dieser Workshop konzipiert? Führungskräfte aus Vertrieb, Marketing, IT, Service und Geschäftsleitung sowie IT-Spezialisten und Multiplikatoren Ihres Hauses, die den nächsten Schritt von der KI-Orientierung zur konkreten Umsetzungsvorbereitung gehen wollen.
Ihr Ergebnis nach zwei Tagen: Sie verlassen den Workshop nicht mit einer Ideensammlung, sondern mit einer klaren, gemeinsam erarbeiteten Entscheidungsgrundlage für Ihren Standort: priorisierte KI-Anwendungsfälle, eine nachvollziehbare Bewertung und eine belastbare Implementierungsvorlage für den verantwortbaren Start – erarbeitet von Ihrem eigenen Team, mit Ihren realen Themen
Lernziele
Nach Abschluss dieses zweitägigen Inhouse-Workshops können die Teilnehmenden
- Standortspezifische Engpässe identifizieren – Relevante Entscheidungsprobleme, Prozessengpässe und operative Hebel im eigenen Autohaus systematisch erfassen und als Ausgangspunkt für KI-Anwendungsfälle nutzen.
- KI-Ansätze qualifiziert unterscheiden – Sinnvolle KI-Anwendungen von weniger zielführenden Ideen abgrenzen und realistische von überambitionierten Szenarien trennen.
- Anwendungsfälle strukturiert bewerten und priorisieren – KI-Ansätze anhand einheitlicher Kriterien (Nutzen, Datenbasis, Integrationsfähigkeit, Transparenz, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz) einordnen und eine belastbare Priorisierung für den eigenen Standort vornehmen.
- Erwartungen, Risiken und Zielkonflikte sichtbar machen – Unterschiedliche Perspektiven (Mitarbeitende, Führung, Kunden) vor einer Umsetzungsentscheidung systematisch berücksichtigen und potenzielle Konflikte frühzeitig benennen.
- Implementierungsvorlagen für priorisierte Themen erarbeiten – Für 1–3 ausgewählte KI-Anwendungsfälle ihres Standorts konkrete Umsetzungsschritte, Verantwortlichkeiten und Startvoraussetzungen in einer belastbaren Vorlage dokumentieren.
- Eine wiederverwendbare Arbeitslogik anwenden – Auch über den Workshop hinaus arbeitsfähig bleiben, indem sie die erlernte Methodik (Verstehen → Einordnen → Bewerten → Priorisieren → Umsetzen) eigenständig auf weitere Themen am eigenen Standort anwenden können.
Agenda
Tag 1
Inhalt | Methode |
| Orientierung, Zielbild & gemeinsame Arbeitsgrundlage Workshopziele, Arbeitslogik der zwei Tage, Erwartungsabfrage und Standortbestimmung der Teilnehmenden | Trainer-Input, Slido-Impuls, Erwartungsabfrage |
KI im Autohaus realistisch einordnen | Trainer-Input, Diskussion |
Standortanalyse: Engpässe, Entscheidungsprobleme & erste KI-Ansätze | Gruppenarbeit |
Ergebnispräsentation & Verdichtung der Standortthemen | Präsentation, Feedback |
Erwartungen, Risiken und Zielkonflikte | Gruppenarbeit Reflexion |
Verdichtung Tag 1 & Vorpriorisierung | Plenum Priorisierung |
Tag 2
Inhalt | Methode |
Rückblick & Fokussierung | Plenum |
Bewertungslogik & Bewertungsmaßstab | Trainer-Input, Slido-Impuls |
| Bewertung priorisierter Ansätze Die Arbeitsgruppen bewerten die am Vortag identifizierten und vorpriorisierten KI-Anwendungsfälle anhand der einheitlichen Bewertungslogik | Gruppenarbeit |
Präsentation, Diskussion & Priorisierung | Präsentation, Entscheidung |
Roadmap und Umsetzungslogik | Trainer-Input, Verdichtung |
| Implementierungsvorlage je priorisiertem Thema Für jedes der 1–3 priorisierten Themen erarbeiten die Teilnehmenden eine konkrete Implementierungsvorlage mit Umsetzungsschritten, Verantwortlichkeiten und Startvoraussetzungen | Arbeitsphase |
Vorstellung, Abschluss & Next Steps | Plenum, Slido-Impuls |



