Nur wenige große Organisationen haben ihre Kernprozesse um die künstliche Intelligenz herum neu aufgebaut, so der Technologiechef eines der größten Beratungsunternehmen der Welt. Er sagte auch, dass Unternehmen derzeit nicht viel Energie darauf verwenden sollten, die Schuld zuzuweisen, wenn KI-Projekte fehlschlagen.

Die Zahl der großen Unternehmen oder Regierungsprozesse, "die mit KI im absoluten Kern wirklich und wahrhaftig neu erfunden wurden, ist im Grunde fast null", sagte Marc Warner, globaler Chief Technology Officer bei Accenture, während einer virtuellen Fortune Brainstorm AI-Veranstaltung. Accenture, Gründungspartner von Brainstorm AI, war Sponsor der Session.

Warner und drei weitere Führungskräfte sprachen mit Fortune-KI-Redakteur Jeremy Kahn darüber, warum viele Unternehmen trotz der breiten Nutzung wenig Rendite aus KI ziehen. Zu den Diskutanten gehörten Matthieu Caillat von AXA, Greg Ulrich von Mastercard und Marjorie Janiewicz von Mistral AI. Ihre Antworten deuteten weniger auf Software als auf organisatorischen Wandel hin.

Peripherie gegen Kern

Die meisten Unternehmen hätten KI in periphere Bereiche wie Marketing, Besprechungsnotizen und Transkription integriert, so Warner. Programmierung sei "vielleicht ein bisschen anders", merkte er an, da sich die Erträge dort messen ließen. Die Ökonomie einer Branche zu verändern bedeute dagegen, die Kerngeschäftsprozesse anzugehen – was riskant sei. Er verglich die aktuelle Lage mit frühen Fabriken, die Strom zunächst nur für Beleuchtung nutzten, bevor sie die Produktion rund um Elektromotoren neu gestalteten. Ökonomen, die frühere Allzwecktechnologien untersucht haben, haben dieselbe Verzögerung dokumentiert: Messbare Gewinne stellen sich in der Regel erst ein, nachdem Organisationen ihre Abläufe um das neue Werkzeug herum umstrukturiert haben, statt lediglich alte Prozesse damit zu betreiben.

Ulrich argumentierte, dass die größten Erträge aus der Neugestaltung ganzer Workflows stammen und nicht daraus, KI auf bestehende Prozesse aufzusetzen. Mastercard sei "sehr, sehr weit fortgeschritten" bei der Überarbeitung seines Produktentwicklungszyklus, mit kleineren Teams und schnelleren Durchlaufzeiten, sagte er. Er wies auch auf eine häufige Falle hin: Beschleunigt man einen Schritt in einem80-Schritte-Prozess, entsteht beim nächsten Schritt einfach ein Rückstau.

"Der KI-Agent, der einen Teil davon automatisiert, ist nicht … der langsamste Punkt bei vielem davon", sagte Ulrich. "Es ist das Umdenken. Es ist das Neumappen."

Warner bezeichnete KI-Transformationen als "Politikprojekte" und sagte, er habe sie bis vor Kurzem als Technologieprojekte betrachtet. Die KI-Entwicklungen selbst betrachtet er weiterhin als Technologieprojekte.

Je besser die Technologie werde, desto weniger gehe es um Technologie und desto mehr um die Frage: "Wie nimmt man die Menschen mit?", sagte Caillat. Ulrich führte an, dass Mastercard auf die Unterstützung des CEO setze, einschließlich wöchentlicher Updates mit den direkten Berichten des CEO, räumte aber ein, dass niemand die Politik großer Organisationen gelöst habe.

Verantwortlichkeit

Kahn leitete eine Publikumsfrage weiter, wer verantwortlich ist, wenn ein KI-Agent einen Fehler macht. Warner sagte, es gebe keine einzige klare Antwort. Grundsätzlich sei der Business Owner für den Wert eines Agenten verantwortlich, der Technologe für seine Funktionalität und der Chief Information Security Officer für seine Sicherheit.

Dennoch, so argumentierte er, sollten die meisten Unternehmen sich in dieser Phase nicht auf Schuldzuweisungen konzentrieren. "Ich glaube nicht, dass sich die meisten Organisationen gerade jetzt zu viele Gedanken über das Schuldspiel machen sollten", sagte Warner und forderte die Unternehmen auf, den Menschen für ihre Versuche Anerkennung zu geben – auch wenn viele scheitern werden. Eine Ausnahme machte er für schwerwiegende Vorfälle wie eine große Sicherheitsverletzung.

Janiewicz, die nach eigenen Angaben zehn Jahre in der Cybersicherheit verbracht hat, stimmte zu, dass Fingerzeigen nicht hilfreich sei. Die bessere Frage sei, ob ein Unternehmen die Technologie, die es übernimmt, selbst kontrolliert und eigene Leitplanken setzen kann. Mistral verkauft Open-Weight-Modelle, die Kunden herunterladen und auf ihrer eigenen Infrastruktur betreiben können, anstatt ausschließlich über einen gehosteten Dienst eines Anbieters darauf zuzugreifen.

Im Tempo bleiben

Die Führungskräfte sagten auch, dass ihre Pläne nur eine kurze Haltbarkeit haben. Die Beratungs-Tools, die Mastercard vor etwa einem Jahr gebaut hatte, seien heute "altertümlich und einfach nicht mehr so nützlich", sagte Ulrich, weshalb das Unternehmen sie neu aufbaue. AXA habe früher nach dem Prinzip "zweimal messen, einmal schneiden" gearbeitet, könne "es sich aber nicht mehr leisten", sagte Caillat, weil Schlüsse abließen, bevor Gewissheit einkehrt.

AXA begann mit etwa 400 KI-Anwendungsfällen, um Begeisterung zu schaffen, und verengte dann den Fokus, sagte Caillat. Der Plan des Versicherers für 2027 bis 2029 zielt auf 500 bis 700 Millionen Euro wiederkehrenden KI-Vorsteuerwert pro Jahr bis 2029, und AXA hat rund 4 Milliarden unstrukturierte Dokumente, die es zunehmend zu nutzen beginnt.

Nach Berechnungen von Accenture gebe das aktuelle Tempo bis etwa 2030 keine Anzeichen einer Verlangsamung, ergänzte Warner. Energieengpässe im Westen könnten Anfang der 2030er Jahre zum Problem werden, sagte er.

Accenture ist Gründungspartner der Fortune Brainstorm AI-Veranstaltungen und war Gastgeber dieser Session. Generative KI wurde für Rechercheunterstützung und/oder Transkription des Originalartikels verwendet; der Reporter hat die Faktenbehauptungen unabhängig recherchiert und überprüft, und ein menschlicher Redakteur hat den Artikel vor der Veröffentlichungprüft.

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.