Mehr als dreieinhalb Jahre sind vergangen, seit OpenAIs ChatGPT einen starken Anstieg des Unternehmensinteresses an generativen künstlichen Intelligenz-Tools auslöste, die Arbeit neu gestalten sollen. Dennoch hat Hitachi, das weltweit fast 290,000 Menschen beschäftigt, bislang kein einziges unternehmensweites KI-Tool für alle Beschäftigten des japanischen Konzerns eingeführt.

Dieser vorsichtigere Ansatz könnte sich für Hitachi als vernünftig erweisen, zumal Untersuchungen gezeigt haben, dass viele Enterprise-KI-Piloten scheitern und die Debatte über die Kosten von KI an Schärfe gewonnen hat. Für ein Unternehmen mit Aktivitäten in den Bereichen Industrieausrüstung, Software, Energie und medizinische Systeme besteht die Herausforderung nicht nur darin, nützliche KI zu finden, sondern auch zu entscheiden, wo sie in einem weit verzweigten Geschäft sicher eingesetzt werden kann.

Bala Krishnapillai, Senior Vice President und Chief Information Officer der Americas-Sparte von Hitachi, sagt, die Belegschaft des Unternehmens nutze bereits viele KI-Tools. Seine interne Einführungsstrategie ist in drei Bereiche gegliedert. Der erste umfasst alltägliche Produktivitätstools wie Microsoft Copilot und Google Gemini, die zum Zusammenfassen von E-Mails und Besprechungsnotizen sowie für Übersetzungen verwendet werden. Übersetzungen sind besonders wichtig für die 607 Tochtergesellschaften, die in 190 globalen Märkten tätig sind.

Krishnapillai sagt, sein IT-Team arbeite eng mit Geschäftsleitern zusammen, um aufgabenbezogene Tools zu bewerten und freizugeben. Dazu können KI-gestützte Content-Erstellung für Kreativprofis oder Tools für Wettbewerbsanalysen gehören, die dem Vertrieb helfen. Der dritte Schwerpunkt liegt auf Entwicklern und KI-Coding-Assistenten, wobei Hitachi eng mit Anthropic zusammenarbeitet.

„Aus Sicht der Enterprise-KI-Strategie gibt es nicht die eine Lösung“, sagt Krishnapillai, der 2018 zu Hitachi kam und seit April 2025 CIO der Americas-Sparte ist.

Obwohl er die KI-Nutzung im gesamten Unternehmen fördert, sagt Krishnapillai: „Der Verbrauch von Tokens ist ein großes Thema. Wir führen einige Kontrollen ein.“ In einigen Abteilungen, in denen Wettbewerbsfähigkeit als entscheidend gilt, etwa in Forschung und Entwicklung, gibt es keine Einschränkungen für die KI-Nutzung. Im weiteren Unternehmen tragen die Division Manager die Verantwortung dafür, wie ihre Teams KI nutzen, und sie verfolgen die Ausgaben.

Eine größere Herausforderung für Krishnapillai war die Datenkomplexität. Hitachi wurde 1910 als einfache Werkstatt für Bergbaumaschinen gegründet und betreibt heute ein breit gefächertes Geschäft in den Bereichen Bahnsysteme, digitale Produkte, Industriemaschinen, Energie sowie erneuerbare Energien und medizinische Systeme. Auf Rang 197 der Fortune Global 500 war Hitachi der breiten Öffentlichkeit lange vor allem als Hersteller und Verkäufer von Unterhaltungselektronik wie Fernsehern und Camcordern bekannt, ein Geschäft, aus dem das Unternehmen vollständig ausgestiegen ist, während es sich stärker auf digitale Systeme und Dienstleistungen ausrichtete, die inzwischen 27% des Umsatzes ausmachen.

Hitachi erwirtschaftet heute einen Jahresumsatz von $70 billion und hat diese Größe unter anderem durch Übernahmen erreicht. Zu den größeren jüngeren Transaktionen zählen die für $11 billion übernommene Stromnetz-Sparte des Schweizer Tech-Unternehmens ABB sowie der $9.6 billion schwere Zukauf des US-Softwareanbieters GlobalLogic.

Ein Jahrhundert an Zukäufen und Transaktionen hat dazu geführt, dass Daten in mehr als 150 unterschiedlichen Customer-Relationship-Management-(CRM)-Systemen gespeichert sind, darunter Salesforce, SAP und Microsoft. Wenn Marketing- und Vertriebsteams an einem neuen Geschäftsvorschlag arbeiteten, konnte es Wochen dauern, einen genauen Analysebericht zu erstellen.

„Wir haben massive Daten in unserem Ökosystem gespeichert“, sagt Krishnapillai. „Aus Sicht eines IT-Unternehmens war das nicht beherrschbar.“

Krishnapillai beauftragte den Enterprise-Softwareanbieter Appian damit, Daten über der bestehenden Infrastruktur zu verknüpfen, ohne alles in eine einzelne Datenbank migrieren zu müssen. Der Hauptvorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass Teams heute neue Projekte schneller erstellen und zugleich präzisere Einblicke aus Hitachis Datenökosystem gewinnen können.

„Wenn wir jetzt ein Angebot erstellen, wird es stärker, überzeugender und sehr wettbewerbsfähig“, sagt Krishnapillai.

Hitachi und Appian sagen, der neue Ansatz habe zu einer 40%igen Effizienzsteigerung für das Vertriebs- und Marketingteam sowie zu einer Senkung der Betriebskosten um 20% geführt.

Matt Calkins, CEO von Appian, sagt, dieser Data Fabric werde es Hitachi auch erleichtern, agentische KI einzuführen. Solche autonomen Agenten könnten mitunter unerwartete Fragen stellen und nach nicht vorgesehenen Datenquellen im Unternehmen suchen, um zu ihren Schlussfolgerungen zu gelangen.

„Jeder hat verstreute Daten, und jeder muss unvorhersehbare Agenten mit Informationen versorgen“, sagt Calkins. „Sie werden wie Menschen sein, die das Unternehmen erkunden und Entscheidungen treffen, und deshalb müssen sie an Orte gehen, die man nicht bereits orchestriert und erwartet hat.“

Das ist eine optimistische Sicht, wenn alles gut geht. Rogue-AI-Agenten – ein diese Woche veröffentlichter Bericht sagte, von Anthropic und OpenAI entwickelte Modelle hätten unautorisierte Aktionen ausgeführt – verdeutlichen die Risiken eines solchen Ansatzes und die Notwendigkeit strenger Governance.

Krishnapillai sagt, er konzentriere sich darauf, Sicherheitsprotokolle sowie Datenschutz und Datensicherheit zu etablieren, bevor das Unternehmen vollständig bereit sei, autonome Aufgaben zu akzeptieren. Er sagt, Hitachi stehe aktiv mit Anbietern im Gespräch, um ein Softwaresystem zu finden, das die Erstellung aller KI-Agenten überwachen kann. Das soll unnötige Doppelungen vermeiden, aber auch Agenten fördern, die funktionsübergreifend im gesamten Unternehmen eingesetzt werden können.

„Wir befinden uns in der frühen Phase“, sagt Krishnapillai mit Blick auf den Fortschritt bei agentischer KI. „Unser Ziel ist es, in Zukunft autonom zu werden. Aber so weit sind wir noch nicht.“

John Kell

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com