Ein mit Holzverkleidung ausgestatteter, ramponierter Grand Cherokee mit rissiger Windschutzscheibe und herausgeschnittenen Teilen an den Außenspiegeln dient als Testfahrzeug für Stellantis' freihändiges Fahrsystem. Die Öffnungen dienen der Montage der Kameras, erklärt Joydip Saha am Steuer.

Saha, der globale Engineering-Manager und Verantwortliche für Stellantis' L2++/Hands-free-Door-to-Door-überwachtes automatisiertes Fahrsystem, nennt ihn „das am stärksten zerlegte Auto“. Ein gelber Kasten auf dem Armaturenbrett gibt einem menschlichen Sicherheitsfahrer über einen branchenüblichen „Kill Switch“ die Kontrolle. Dieser Schalter trennt die Stromversorgung des Moduls des fortschrittlichen Fahrerassistenzsystems (ADAS), sodass dieses das Fahrzeug nicht mehr steuern kann. Der Fahrer hat anschließend die volle Kontrolle.

Das im Fahrzeug integrierte STLA AutoDrive L2++-System gibt ein Signalton von sich, wenn Saha eingreifen muss, ähnlich wie ein Hund mit intelligentem Halsband. Bei einem Test im Chrysler Technology Center in Auburn Hills, Michigan, gerät das System beim Navigieren durch die komplexe Parkhausstruktur durcheinander, und Saha muss das Steuer übernehmen.

Das Gelände wurde von Lee Iacocca erbaut, dem ehemaligen Fortune-Posterboy, der in den 1980er Jahren Chrysler führte. Die Bauarbeiten auf dem 500-Acre-Gelände begannen 1986, und die Einrichtung wurde 1991 zu Kosten von laut Unternehmen etwa 1 Milliarde US-Dollar eingeweiht. Mit dem 1996 hinzugefügten Hauptquartierturm umfasst der Komplex 5,4 Millionen Quadratfuß und ist damit das zweitgrößte Gebäude der USA nach Grundfläche – nur das Pentagon ist größer.

Stellantis führt seine nordamerikanischen Engineering-Aktivitäten weiterhin aus Iacoccas Gebäude. Die Beschäftigten beschreiben die Situation weiterhin als „alles unter einem Dach“. Das Interieur ist im Design der frühen 1990er Jahre gehalten, mit schmalen Rolltreppen um einem achteckigen Oberlicht und einem diamantförmigen Parkhaus, das sowohl markant als auch schwer zu durchfahren ist.

Die Vorortsstraßen von Auburn Hills eignen sich besser für Tests. Sahas Entwicklungsfahrzeug passiert reibungslos eine Kreuzung, an der zwei Michiganer Fahrer innerhalb weniger Sekunden beide einen illegalen Spurwechsel über mehrere Spuren vollziehen.

Saha arbeitet länger an Systemen für autonomes Fahren als die meisten seiner Kollegen. Er arbeitete am Chrysler Pacifica, den Stellantis für Waymos ersten Robotaxi-Dienst in Arizona bereitstellte, und leitete anschließend eine Gruppe, die Level-4-Autonomie mit Partnern wie Aurora und Lyft integrierte. Er probefährt jede neue Software-Version noch selbst, manchmal zweimal pro Woche, da er jedes Problem, das ein Kunde erlebt, als seine Verantwortung betrachtet.

Saha sagte, sein Team habe das Hands-free-System des Cherokee mithilfe von KI-Tools in sechs Wochen gebaut. Ähnliche Arbeiten dauerten früher ein Jahr oder bis zu 18 Monate. Trotzdem setzt er Grenzen dafür, wie Ingenieure KI nutzen.

„Ich lasse niemanden KI zum Architekten von Systemen verwenden, weil die Leute dann vergessen, wie man debuggt“, sagte Saha. In einer sicherheitskritischen Branche, fügte er hinzu, müssten Ingenieure jede Frage zu den von ihnen gebauten Systemen beantworten können.

Bei zwei Tagen Interviews im Technologiezentrum teilten Stellantis-Ingenieure Fortune mit, dass KI einige Projekte von einem Jahr auf Wochen und einige über Nacht laufende Simulationen auf Minuten verkürzt habe. Das Unternehmen will diese Geschwindigkeit nutzen, um die Entwicklung seiner Computing-Plattform STLA Brain und der STLA SmartCockpit-Software zu verkürzen. Insgesamt strebt Stellantis an, die Fahrzeugentwicklungszeit von vier Jahren auf 24 Monate zu reduzieren, beginnend mit zwei Modellen im Jahr 2027.

Nahezu jeder Ingenieur, der schnellere Arbeit beschrieb, betonte zugleich die Notwendigkeit, die Ergebnisse der Maschine zu überprüfen. Stellantis' Herausforderungen gehen über die Entwicklungsgeschwindigkeit hinaus. Das Unternehmen hat 14 Marken, ein europäisches Geschäft, das Verluste macht, und eine bereinigte operative Marge von 1,8 % im zweiten Quartal. Chief Executive Officer Antonio Filosa hat sich ein Margenziel von 7 % für 2030 gesetzt.

Die Wall Street wartet nicht. Stellantis ist der Automobilhersteller der „Big Three“ aus Detroit mit der größten Europatzunge; Europa machte etwa 38 % des Umsatzes 2025 aus. General Motors verkaufte seine europäischen Marken Opel und Vauxhall 2017 an PSA, eines der Unternehmen, das später in Stellantis aufging.

Europa bewegt sich auch schneller in Richtung Elektrofahrzeuge als die USA. Batterieelektrische Fahrzeuge machten laut dem europäischen Automobilherstellerverband ACEA im vergangenen Jahr 17,4 % der Neuzulassungen in der EU aus, verglichen mit 7,8 % der US-Verkäufe laut Cox Automotive. Die Europäische Union hat zudem 2035 als Zeitpunkt festgelegt, ab dem dort verkaufte Neuwagen am Auspuff emissionsfrei sein müssen – eine Regel, die für jeden in der Region verkauften Automobilhersteller gilt.

Stellantis hatte auch in Nordamerika stark auf Elektrofahrzeuge gesetzt. Nach dem Ende der 7.500 US-Dollar-Bundessteuergutschrift für E-Autos am 30. September 2025 traf es der härteste Schlag unter den Detroiter Automobilherstellern. Im Februar wies Stellantis eine Abschreibung von rund 22,2 Milliarden Euro, etwa 26,5 Milliarden US-Dollar, aus. Damit übertraf es Fords Belastung von 19,5 Milliarden US-Dollar im Dezember sowie die 7,6 Milliarden US-Dollar, die GM in zwei Abschreibungen verbuchte.

Die Stellantis-Aktie fiel an diesem Tag um 25 %, und die Auswirkungen belasten das Unternehmen weiterhin. Die Aktie ist seit Jahresbeginn fast 60 % im Minus.

Mel Roberts, Stellantis' Direktorin für nordamerikanische Infotainment-Systeme, plant Fahrzeugfunktionen fünf bis acht Jahre im Voraus. Sie sagte, KI sei nicht die größte Überraschung der vergangenen Jahre gewesen.

„Was ich nicht antizipieren konnte, ist der komplette Zusammenbruch der Elektrifizierungsambitionen und wie sich das tatsächlich auf alle unsere Zukunftspläne auswirkte“, sagte Roberts. „Es hat sich auf alles ausgewirkt.“

Detroits europäischer Automobilhersteller

Stellantis ist das einzige Mitglied der „Big Three“ von Detroit mit rechtlichem Sitz im Ausland, in den Niederlanden. Das Unternehmen entstand durch die fusion zur Pandemiezeit 2021 zwischen Fiat Chrysler und der PSA Group, die europäische Marken wie Peugeot und Citroën mit Fiat, Jeep und Ram zusammenbrachte.

Der internationale Charakter des Unternehmens zeigte sich während Fortunes Interviews. Führungskräfte, geboren in Frankreich, Mexiko und Bangladesch, trafen innerhalb weniger Minuten aufeinander, ebenso wie ein Mitarbeiter aus Michigan, der nach mehreren Jahren in Paris zurückkehrte.

Die Fusionen hinterließen bei Stellantis auch ein von Kommissionen geschaffenes Fahrzeugentwicklungssystem. Ben Zawodni, Manager für Softwareentwicklung, arbeitet daran, hunderte Steuergeräte in einem zentralen Computing-System namens STLA Brain zusammenzuführen. Jedes Steuergerät ist ein kleiner Computer mit einer bestimmten Funktion. Die Zusammenführung dieser kleinen Computer in zentrale Plattformen spiegelt den breiteren Branchentrend zu softwaredefinierten Fahrzeugen wider, bei denen mehr Funktionen eines Autos im Code statt in spezialisierter Hardware liegen.

Über die Jahrzehnte, so Zawodni, habe sich die Fahrzeugarchitektur so entwickelt, dass sie die Lieferkette widerspiegele. „Wir haben Funktionen angeflanscht“, sagte er.

Amanda French, die Stellantis' Plattformteams leitet, behandelt ein ähnliches Problem auf einer anderen Ebene. Das Unternehmen baute historisch separate Fahrzeugplattformen, jeweils mit fester Größe. Die neue STLA One-Plattform ist so konzipiert, dass sie von kleinen B-Segment-Fahrzeugen bis zu Mittelklasse-Fahrzeugen des D-Segments reicht.

Stellantis sagt, STLA One solle sich zu einer Mega-Plattform entwickeln, die mehr als 30 Modelle unterstützt und bis 2035 über 2 Millionen Einheiten anpeilt. Gefragt, ob sich der Aufbau wie Legospielen anfühle, antwortete French: „Ja, nur mit viel mehr Menschen und Emotionen.“

‚Noch nicht so weit‘

Ned Curic, Stellantis' Chief Engineering & Technology Officer, ist ein gesprächiger und warmer Führungskraft, der sich selbst als „intensiv“ beschreibt. Er kam von Amazon zu Stellantis, nach früheren Stationen bei Microsoft und Toyota.

Curic sagte, Stellantis sei noch nicht dort, wo es sein müsse. Einige Teams hätten „phänomenale Erfolge“ erzielt, sagte er, aber „als Gesamtorganisation sind wir noch nicht dort.“

Er ist frustriert über die Komplexität, die die Automobilbranche angesammelt hat. Moderne Fahrzeuge können „fünf Bildschirme haben, wie digitales Rauschen, wie 350 Funktionen“, sagte Curic. Automobilhersteller hätten historisch dazu geneigt, die Funktionen „auf Checklisten abzuhaken“, ohne zu ermitteln, wie Kunden sie tatsächlich nutzen.

Bei Toyota habe er gelernt, dass „das qualitativ hochwertigste Teil in einem Auto das Teil ist, das man nicht im Auto hat“, sagte Curic. Stellantis' Fahrerforschung habe ergeben, dass die meisten Menschen einen mechanischen Hebel einem Knopf auf dem Bildschirm vorziehen.

Bei Amazon erhielt Curic E-Mails von Jeff Bezos, die Kundenbeschwerden weiterleiteten. Der Inhalt jeder Nachricht bestand aus einem einzigen Fragezeichen.

„Ich habe das nie als belastend empfunden“, sagte Curic. „Nie.“

Eine Führungskraft übernehme die Verantwortung für das Problem, erklärte er, während die anderen jeweils ein paar Absätze zur Lösung beitrügen.

Curic brachte auch Ideen von Amazon und Toyota mit zu Stellantis, darunter kleine Teams nach Amazons „Two-Pizza-Regel“ und ein einzelner Verantwortlicher pro System. Das Ziel ist zu verhindern, dass sich Ingenieure in getrennten Gruppen gegenseitig die Schuld zuschieben, wenn etwas fehlschlägt.

„Wenn du siehst, dass etwas nicht stimmt, nimmst du es einfach an dich“, sagte Curic. „Ich übernehme es.“

Die schwierigste Idee, die er vertritt, ist, dass „das Beste, was du für deine Karriere tun kannst, ist, dich selbst überflüssig zu machen“. Curic sagte, er habe das mehrmals getan, indem er ein Team in gute Form gebracht, weitergezogen und etwas Neues begonnen habe.

Damit dieser Ansatz funktioniert, müsse Stellantis sicherstellen, dass für diese Mitarbeiter stets neue Möglichkeiten vorhanden seien, sagte er. Führungskräfte bräuchten zudem Reife und Selbstvertrauen. Gefragt, ob Detroits lange Phase schwieriger Bedingungen die Mitarbeiter gegenüber Veränderungen defensiv mache, sagte Curic, es gebe stets etwas Angst, aber Veränderungen würden zunehmend akzeptiert „und sogar aktiv gesucht“.

Die Führungskraft, die Ingenieuren rät, sich selbst überflüssig zu machen, stellt zugleich neue ein. Auf der Pariser Automobilausstellung im Oktober sagte Curic Bloomberg, Stellantis werde in diesem Jahr „mehrere hundert“ Ingenieure in Europa und den USA einstellen.

Der Startschuss

Der Druck trifft Ingenieure wie Zawodni und French. Beide arbeiten an Stellantis' Margenproblemen, indem sie die Fahrzeugverkabelung vereinfachen und die Fertigungsprozesse enger aufeinander abstimmen, mit dem Ziel, Kosten zu senken und die Gewinne zu verbessern.

„Die KIs werden uns nicht sagen, was die neuen Plattformen sind“, sagte Zawodni.

Er begann während der COVID-19-Pandemie mit der Konsolidierung des zentralen Computings in Stellantis-Fahrzeugen. Die Ingenieure arbeiteten vollständig remote, und das Unternehmen richtete Laboratorien in Indien, Polen und Nordamerika ein, auf die von überall zugegriffen werden konnte.

Ein Proof of Concept für eine globale Observability-Plattform, die Software tief im Inneren der Fahrzeugcomputer überwacht, dauerte eine Woche. Vor agilen Coding-Tools hätte vergleichbare Arbeit etwa sechs Monate gedauert, so Zawodni. Defekte, deren Behebung früher zwei bis drei Wochen dauerte, wurden auf zwei bis drei Tage reduziert.

„Wir wussten, dass wir unsere Zeit wirklich neu denken mussten“, sagte Zawodni. Gefragt, ob das beängstigend sei, antwortete er: „Wie aufregend, oder?“

French, eine Ingenieurin aus Süd-Indiana, zeigte sich begeistert über KI, bot jedoch eine nüchternere Einschätzung. Menschliches Urteilsvermögen könne „nicht ersetzt werden“, sagte sie. KI hilft ihr, Anforderungen und Stücklisten aus regionalen Systemen zusammenzustellen, die nie darauf ausgelegt waren, miteinander zu kommunizieren, weil Stellantis „aus einer Reihe verschiedener Unternehmen besteht“.

Sie verglich KI mit einer interaktiven Version von Cliffs Notes, etwas, das sie sich in der Schule gewünscht hätte.

Zawodni sagte, seine Ingenieure hätten unterschiedlich auf die Fortschritte reagiert. „Ich denke, es gab einen Startschuss, und dieser Startschuss ist gefallen“, sagte er. „Manche haben ihn gehört, manche nicht.“

Er beschrieb die Reaktion unter seinen eigenen Ingenieuren als gemischt. „Ingenieure haben wirklich Angst, ihre Kernkompetenzen zu verlieren“, sagte er. Manche wollen verstehen, warum ein Semikolon in einer Programmiersprache sich so verhält, wie es sich verhält. Zawodni nannte das „eine berechtigte Neugier“, sagte aber, dass es allein Stellantis nicht zu seinen Zielen bringe. Er will, dass die Ingenieure zu Architekten und schließlich zu Chefarchitekten werden.

Die Tools haben Zawodnis eigene Arbeitsbelastung nicht verringert. „Agentische Tools haben unsere Arbeit so viel einfacher gemacht“, sagte er. „Warum arbeite ich also so viel härter?“

Er schätzt, dass er mindestens doppelt so hart arbeitet wie früher. „Ich spüre ein enormes Gefühl der Dringlichkeit“, sagte er. „Ich hoffe wirklich, dass wir verantwortungsvoll umstellen können … besonders unsere Mitarbeiter.“

Schlachten wählen

Anne Laliron, eine französische Ingenieurin, die Stellantis' rund 400-köpfige Technologieforschungsgruppe leitet, gab nach COVID ihr Büro auf, damit ihre Mitarbeiter sie immer finden können. Zu ihrer Rolle gehört es zu entscheiden, welche großen technologischen Wetten das Unternehmen eingehen sollte.

Stellantis kann es sich nicht leisten, alles zu verfolgen, sagte Laliron. Es entwickelt einige Batteriezellen intern und arbeitet bei anderen mit Startups zusammen.

„Wenn du alles umfassen willst“, sagte sie, „läufst du Gefahr, deine Anstrengungen zu zerstreuen.“

Partnerschaften ermöglichen es Stellantis, Technologien jenseits seiner internen Fähigkeiten zu verfolgen. Das Unternehmen arbeitet mit dem britischen Startup Wayve an Wahrnehmungssoftware für freihändiges Fahren, mit dem französischen Startup Tiamat an Natrium-Ionen-Batterien und mit Zeta Energy an Lithium-Schwefel-Batterien. Beide Chemien sind Alternativen zu den Lithium-Ionen-Zellen, die heute die meisten Elektrofahrzeuge antreiben. Stellantis besitzt außerdem eine Beteiligung am chinesischen E-Auto-Hersteller Leapmotor und verkauft Leapmotor-Fahrzeuge außerhalb Chinas über das Joint Venture Leapmotor International.

Partnerschaften seien bei Stellantis tief verankert und bei anderen Automobilherstellern seltener, sagte Laliron. Curic wolle eine Kultur, in der es „nicht hier erfunden sein muss“. Die Beziehung zu Leapmotor bringe Vorteile in beide Richtungen: „Wir haben viel gelernt … wir haben ihnen auch viel beigebracht.“

Bei Batterien verfolge Stellantis einen ähnlichen Ansatz, sagte Laliron: intern konstruieren, mit Startups zusammenarbeiten und die Massenproduktion den Gigafactory-Partnern überlassen.

Eine der größten Wetten des Unternehmens steht auf einer nahegelegenen Bühne: ein batterieelektrischer Dodge Charger Prototyp mit einer Festkörperbatterie von Factorial, einem Startup aus Massachusetts, das seit 2021 mit Stellantis zusammenarbeitet. Festkörperdesigns ersetzen den flüssigen Elektrolyt in konventionellen Lithium-Ionen-Zellen durch einen festen Stoff – eine Technologie, die ein Großteil der Automobilbranche verfolgt.

Die beiden Unternehmen arbeiten als ein Team. Factorial-Mitgründerin Siyu Huang sagte, das Startup habe die Technologie mit 250 Millionen US-Dollar Kapital entwickelt, ein Bruchteil dessen, was manche Konkurrenten ausgegeben haben. Das Fahrzeug funktionierte beim ersten Start.

Huang schätzt dennoch, dass die Technologie drei bis fünf Jahre von der Automobilproduktion entfernt ist. Laliron streicht jedes Jahr etwa 10 % der Projekte ihrer Gruppe, wenn sie keine Ergebnisse liefern.

„Es ist immer schmerzhaft“, sagte sie.

Weiterhin ein Auto pro Tag

Die KI-bedingten Geschwindigkeitsgewinne sind real, aber sie bleiben klein im Vergleich zu Stellantis' breiteren Herausforderungen. Arturo Guzman war einer der ersten Mitarbeiter, die KI in die Aerodynamik-Arbeit des Unternehmens einführten, vor etwa fünf Jahren, nachdem ein Startup ihm bei einem Gespräch am Rande einer Konferenz Schwierigkeiten hatte, die Technologie zu erklären.

Jetzt erklärt er sie Vizepräsidenten – indem er den Zauber nimmt. „Es gibt keine Wunder. Es gibt keine Magie“, sagte Guzman. „Für uns als Ingenieure ist das alles Python-Code.“

Mit dem Modell seines Teams liefert eine Designänderung am Frontsplitter eines Ram Pickups in etwa drei Minuten eine Widerstandsschätzung. Eine vollständige Simulation dauerte früher 14 bis 24 Stunden.

Guzman vergleicht das System mit einem Praktikanten. Den jüngeren Ingenieuren gibt er einen anderen Vergleich: R2-D2 aus Star Wars. „Du gibst ihm einfach eine Aufgabe und schaust später nach, was es getan hat“, sagte er.

Die Zeit, die sein Team spart, fließt in andere Arbeiten, sagte Guzman. Die Gruppe erstellt neue Richtlinien, bearbeitet Anfragen aus dem gesamten Unternehmen und durchsucht Simulationsdaten nach potenziellen Patenten.

„Jetzt sage ich ihnen: Schickt mir einfach die Daten“, sagte er.

Der Windkanal selbst hat sich nicht beschleunigt. Die Anlage testet weiterhin in der Regel „ein Auto pro Tag“, sagte Steve Kubiak, ein gebürtiger Michiganer, der 1992 bei Chrysler anfing und den Kanal seit etwa zehn Jahren beaufsichtigt.

Gefragt, ob sich der Prozess verändert habe, antwortete Kubiak: „Nein, es war immer genauso.“

Die Analyse wird schneller, selbst wenn die physische Prüfung es nicht ist. Kubiaks Kollege Todd Lounsberry gibt der KI die Daten der letzten 20 Testläufe und fragt, welche Muster sie erkennt.

Gefragt, wie jemand Manager eines Windkanals wird, antwortete Kubiak: „Zuerst musst du einen Windkanal bekommen.“

Andere Ingenieure halten die KI an kurzer Leine. Mohammed Malik, der Stellantis' Fahrsimulatoren am Automotive Research & Development Centre in Windsor, Ontario, leitet, sagte, seine Gruppe halte sie „in der Box“. Trotzdem hat die Technologie seine Arbeit verändert.

Maliks Simulator ähnelt einer lebensgroßen, immersiven Version von Mario Kart, dem Nintendo-Rennspiel, in dem Charaktere Fahrzeuge und Strecken wählen und Hindernissen ausweichen, um die Ziellinie zu erreichen. Seine Arbeit wurde mehr durch den Simulator verändert als durch KI.

Ingenieure stimmten früher ein Fahrzeug am Computer ab, bauten einen Prototyp und erfuhren erst dann, wie er sich anfühlte. Jetzt kann ein Fahrer ein Computermodell erleben, bevor ein physisches Fahrzeug existiert, und Malik kann Federn während des Tests austauschen. Er kann in einer Stunde 10 Reifen testen, was mit einem Prototyp unmöglich ist.

Sein Team hat etwa 20 Straßen gescannt, von Rennstrecken bis zu Ortsstraßen, in 10-Zentimeter-Quadraten. Es tauscht Straßenmodelle mit Kollegen in Brasilien und Italien aus, statt Fahrzeuge über Ozeane zu verschiffen.

Malik zeigte ein Video einer vollständig großen Stellantis-Karosserie ohne Räder. Sie hing an scheinbar mechanischen Spinnenbeinen, die sich vor einem riesigen Fernsehbildschirm mit einer Rennstrecke auf und ab sowie vor und zurück bewegten.

Gefragt, ob er je Mario Kart gespielt habe, sagte Malik, ein Student habe ihm eine eigene Strecke gebaut. „Du kannst die Rainbow Road fahren, wenn du willst“, sagte er strahlend hinter seinem dichten Schnurrbart.

Die Rolle der KI ist im Simulator derzeit enger. Ein einzelner Durchlauf erzeugt tausende Datenkanäle. Wenn ein Fahrzeug auf eine Bodenwelle trifft und „etwas schlingert“, fragt Malik die KI, welcher Kanal untersucht werden soll.

Sein größeres Ziel: einem Agenten die Bewertungsbögen jedes Testfahrers aus jeder Region zuführen, fragen, „was es braucht, um einen Jeep zu bauen“, und ihn den Simulator selbst bedienen lassen, bis sich das Fahrzeug richtig anfühlt.

Derzeit gehe das Unternehmen sehr langsam vor und wolle eine gewisse Kontrolle behalten, sagte er. „Manches, was wir tun wollen, können wir heute schon“, sagte Malik. „Und manches, was wir tun wollen, können wir nicht.“

Die größere Überraschung sei die unterschiedliche Anpassungsbereitschaft der Mitarbeiter gewesen. Erfahrene Testfahrer, die 10 oder 20 Jahre mit physischen Prototypen gearbeitet hatten, taten sich schwer mit dem Umstieg auf den Simulator. Jüngere Ingenieure mit Renn-Setups in ihren Kellern nutzten ihn sofort.

Laliron hat ein ähnliches Muster beobachtet. Erfahrene Ingenieure tragen Erinnerungen an frühere Misserfolge mit sich, sagte sie, und manchmal „schließen ihre Gehirne Türen“.

Manche Mitarbeiter haben sich mit Arbeit abgefunden, die besser, aber nicht zwingend schneller ist. Roberts sagte, ihr KI-Recherche-Tool liefere 10 bis 15 Quellen, die sie alle überprüfen müsse.

„Ich denke nicht, dass es Zeit spart“, sagte Roberts, obwohl es ihre Arbeit „robuster“ mache.

Noch ein Zyklus

Alison Rahm, Stellantis' Chef-Ingenieurin für mittlere und große SUVs, hat technologischen Wandel schon erlebt. Sie kehrt nach zwei Jahren, in denen sie von Paris aus das europäische Fahrzeugprogramm des Unternehmens leitete, nach Michigan zurück. Sie erinnert sich an eine Mitarbeiterversammlung 1997, als ihr Chef ankündigte, die Mitarbeiter würden etwas Neues namens E-Mail erhalten.

„Wir alle gerieten in totale Panik“, sagte Rahm. Sie kehrten an ihre Schreibtische zurück und probierten es trotzdem aus.

KI führt heute Prüfungen durch, die Ingenieure früher von Hand erledigten, sagte Rahm, etwa das Durchgehen einer Liste von rund 1.000 technischen Konstruktionspraktiken. Das gibt Ingenieuren mehr Zeit zu fragen, ob die Regeln selbst noch stimmen.

Rahm ist nicht bereit, die doppelte Kontrolle aufzugeben. Jahrelang nach Einführung der virtuellen Crashtests, so merkt sie an, ließen Ingenieure weiterhin echte Autos gegen Wände krachen, um sich zu vergewissern, dass die Szenarien stimmten.

Gefragt, wie lange es dauern wird, der KI auf dieselbe Weise zu vertrauen, machte Rahm eine Pause.

„Ich denke, wir brauchen einen weiteren Lebenszyklus, um uns selbst zu beweisen, dass unsere Annahmen richtig waren“, sagte sie. Nach dem Hinweis, dass verschiedene Produkte unterschiedliche Lebenszyklen haben, überlegte sie weiter: „Ich würde sagen, vier Jahre.“

Das würde den Meilenstein in 2030 setzen, das Jahr, in dem Filosa eine Marge von 7 % versprochen hat.

Saha fährt zurück in Iacoccas Parkhaus und übernimmt erneut das Steuer des Cherokee, als die diamantförmige Struktur in Sicht kommt. Das automatisierte System braucht auch auf dem Heimweg eine führende Hand.

Während das Fahrzeug eine sanfte Einparkmanöver abschließt, spricht Saha darüber, wann der KI-Umbruch klarer werden wird. Er sagt, er sei ein Game-of-Thrones-Fan und seine Lieblingsfigur sei Robb Stark. Obwohl seine Arbeit auf Logik basiere, schätze er Fantasy, weil sie ihn ermutere, mit der anderen Hirnhälfte „ein bisschen philosophisch“ zu sein.

„Kreativität ist sehr wichtig“, sagte Saha.

Der Mensch habe sich durch kreative Lösungen angepasst und gedeiht, sagte er. „Wir waren nie das stärkste Tier der Welt“, sagte er im Stil des Game-of-Thrones-Autors George R.R. Martin.

Saha vermutete, dass mehrere hundert Jahre Industrialisierung die Menschen manchmal dazu trainiert hätten, primär prozessorientiert zu denken. „Mein Verständnis ist, dass wir die prozessorientierte Welt hinter uns lassen werden, weil uns die KI hilft. Und meine persönliche Überzeugung ist, dass das tatsächlich gut ist.“

„Es wird Verluste geben“, sagte Saha, wie bei jedem technologischen Wandel. Aber der Mensch habe sich immer wieder durch Kreativität an die natürliche Welt angepasst.

„Die Menschen werden auch herausfinden, wie man die KI zähmt“, sagte er.

Dieser Bericht wurde aktualisiert, um die Titel von Ned Curic und Joydip Saha präziser darzustellen: Chief Engineering & Technology Officer bzw. Verantwortlicher für L2++/Hands-free-Door-to-Door-überwachtes automatisiertes Fahren.

Ursprünglich veröffentlicht auf Fortune.com: https://fortune.com/2026/11/01/stellantis-detroit-ai-best-thing-make-yourself-redundant-chrysler/