Weinig grote organisaties hebben hun kernactiviteiten herbouwd rond kunstmatige intelligentie, aldus de technologiechef van een van de grootste adviesbureaus ter wereld. Hij zei ook dat bedrijven nog niet veel energie moeten steken in het toewijzen van schuld wanneer AI-projecten mislukken.

Het aantal grote bedrijven of overheidsprocessen "dat echt, werkelijk opnieuw is uitgevonden met AI in het absolute centrum is vrijwel nul," zei Marc Warner, global chief technology officer bij Accenture, tijdens een virtueel Fortune Brainstorm AI-event. Accenture, een foundering partner van Brainstorm AI, sponsorde de sessie.

Warner en drie andere bestuurders spraken met Fortune AI-redacteur Jeremy Kahn over waarom veel bedrijven weinig rendement uit AI rapporteren ondanks het brede gebruik. De panelleden waren Matthieu Caillat van AXA, Greg Ulrich van Mastercard en Marjorie Janiewicz van Mistral AI. Hun antwoorden wezen minder op software dan op organisatorische verandering.

Rand versus kern

De meeste bedrijven hebben AI volgens Warner ingezet in perifere taken zoals marketing, notulen en transcriptie. Coderen is "misschien net iets anders," merkte hij op, omdat rendement daar meetbaar is. De economie van een sector veranderen betekent daarentegen dat je kernbedrijfsprocessen moet aanpakken — en dat is risicovol. Hij vergeleek het huidige moment met vroege fabrieken die elektriciteit alleen voor verlichting gebruikten, voordat de productie werd herontworpen rond elektromotoren. Economen die eerdere algemene technologieën bestudeerden, hebben dezelfde vertraging vastgesteld: meetbare winsten komen doorgaans pas nadat organisaties hun activiteiten rond het nieuwe gereedschap herstructureren, in plaats van oude processen ermee aan te drijven.

Ulrich betoogde dat de grootste rendementen komen van het herontwerp van complete workflows in plaats van het leggen van een AI-laag over bestaande processen. Mastercard, zei hij, is "heel, heel ver gevorderd" in het herontwerp van de productontwikkelingslevenscyclus, met kleinere teams en snellere doorlooptijden. Hij waarschuwde ook voor een veelvoorkomende valkuil: versnel één stap in een proces van tachtig stappen, en de volgende stap krijgt gewoon achterstand.

"De AI-agent die een onderdeel hiervan automatiseert is niet … de langste pole in de tent voor veel hiervan," zei Ulrich. "Het is het herdenken. Het is het opnieuw in kaart brengen."

Warner omschreef AI-transformaties als "politieke projecten" en zei dat hij ze tot onlangs als technologieprojecten had beschouwd. De AI-bouw zelf ziet hij nog steeds als technologieprojecten.

Caillat zei dat naarmate de technologie verbetert, het werk minder over technologie gaat en meer over: "Hoe neem je mensen mee?" Ulrich merkte op dat Mastercard vertrouwt op steun van de CEO, inclusief wekelijkse updates met de directe medewerkers van de CEO, maar gaf toe dat niemand de politiek van grote organisaties heeft opgelost.

Verantwoordelijkheid

Kahn droeg een publieksvraag over over wie verantwoordelijk is wanneer een AI-agent fout gaat. Warner zei dat er geen enkel eenduidig antwoord is. In grote lijnen is de bedrijfseigenaar verantwoordelijk voor de waarde van een agent, de technoloog voor de functionaliteit en de chief information security officer voor de beveiliging.

Toch, betoogde hij, zouden de meeste bedrijven op dit moment niet te veel met schuld bezig moeten zijn. "Ik denk niet dat de meeste organisaties zich nu al te veel zorgen moeten maken over het schuldenspel," zei Warner, waarbij hij bedrijven aanspoorde mensen waardering te geven voor het proberen van dingen, wetende dat veel pogingen zullen mislukken. Hij maakte een uitzondering voor kritieke incidenten zoals een grote security-inbreuk.

Janiewicz, die zei tien jaar in cybersecurity te hebben gewerkt, was het ermee eens dat de schuld aanwijzen niet nuttig is. De betere vraag, zei ze, is of een bedrijf de technologie die het adopteert beheerst en zijn eigen randvoorwaarden kan stellen. Mistral verkoopt open-weight modellen die klanten kunnen downloaden en op hun eigen infrastructuur kunnen draaien in plaats van ze alleen via een gehoste dienst van een leverancier te gebruiken.

Tempo bijhouden

De bestuurders zeiden ook dat hun plannen een korte houdbaarheid hebben. Ulrich zei dat adviestools die Mastercard ongeveer een jaar geleden bouwde nu "ouderwets, en simpelweg niet zo nuttig meer zijn," waardoor het bedrijf ze herbouwt. Caillat zei dat AXA vroeger werkte volgens het principe "twee keer meten, een keer knippen," maar "dat zich niet langer kan veroorloven," omdat conclusies verlopen voordat de zekerheid er is.

Caillat zei dat AXA begon met ongeveer 400 AI-use cases om enthousiasme op te bouwen, en toen de focus versmalde. Het plan van de verzekeraar voor 2027 tot 2029 richt zich op €500 miljoen tot €700 miljoen per jaar aan terugkerende pre-belastingwa uit AI tegen 2029, zei hij, en AXA heeft ongeveer 4 miljard ongestructureerde documenten die het bedrijf langzaam begint te benutten.

Warner voegde eraan toe dat het huidige tempo volgens de berekeningen van Accenture geen teken van vertraging vertoont tot ergens rond 2030. Energierestricties in het Westen kunnen in het begin van de jaren 2030 een rem gaan zetten, zei hij.

Accenture is de foundering partner van Fortune Brainstorm AI-events en hostte deze sessie. Generatieve AI werd gebruikt voor onderzoeksassistentie en/of transcriptie van het originele artikel; de verslaggever heeft de feitelijke beweringen onafhankelijk onderzocht en geverifieerd, en een menselijke redacteur heeft het artikel vóór publicatie beoordeeld.

Dit verhaal verscheen oorspronkelijk op Fortune.com.