新聞股票「接近於零」:四位AI高層表示,尚無企業因AI而真正轉型,並歸咎於「政治工程」

「接近於零」:四位AI高層表示,尚無企業因AI而真正轉型,並歸咎於「政治工程」

作者: Fortune Crypto·

重點速覽

  • •Accenture全球技術長Marc Warner表示,真正以AI重塑核心的大型企業或政府流程數量接近於零,因為大多數部署仍停留在行銷、會議紀錄和轉錄等周邊工作。
  • •與談者認為,有意義的AI回報需要重新設計整個工作流程,而非將AI疊加在現有流程上;Mastercard正以更小團隊重整產品開發生命週期,以實現更快交付。Warner將AI轉型形容為「政治工程」;Mastercard依賴執行長支持,並與執行長直屬主管進行每週更新,但Ulrich承認沒有人解決得了大型組織的政治問題。
  • •關於問責,Warner表示業務負責人對AI代理的價值負責,技術人員對其功能性負責,資訊安全長對其安全性負責,但多數企業應避免究責,重大資安事件等關鍵事故除外。
  • •AXA從約400個AI應用案例收斂聚焦,目標是到2029年實現每年5億至7億歐元的稅前經常性AI價值;Accenture預期目前的AI採用步伐將持續至2030年左右,屆時西方的能源限制可能開始產生制約。
「接近於零」:四位AI高層表示,尚無企業因AI而真正轉型,並歸咎於「政治工程」

根據全球最大顧問公司之一的技術長說法,鮮少有大型組織圍繞人工智慧重建其核心業務。他還表示,當AI專案出錯時,企業現階段不應花太多精力追究責任。

「以AI為絕對核心、真正徹底重塑的大型企業或政府流程,數量基本上接近於零,」Accenture全球技術長Marc Warner在Fortune Brainstorm AI線上活動中表示。Accenture是Brainstorm AI的創始合作夥伴,並贊助了本次活動。

Warner與另外三位高層與Fortune AI編輯Jeremy Kahn對談,探討為何許多公司儘管廣泛使用AI,回報卻相當有限。與談者包括AXA的Matthieu Caillat、Mastercard的Greg Ulrich,以及Mistral AI的Marjorie Janiewicz。他們的回答更多指向組織變革,而非軟體本身。

邊緣業務與核心業務

Warner表示,大多數公司將AI部署在行銷、會議紀錄和轉錄等周邊工作上。他指出,程式開發「或許有些不同」,因為其回報可以衡量。相較之下,改變一個產業的經濟結構,意味著要針對核心業務流程下手——這是有風險的。他將當前時刻比作早期工廠只把電力用於照明,直到後來才圍繞電動馬達重新設計生產流程。研究早期通用技術的經濟學家也記錄了同樣的滯後:可衡量的收益往往只在組織圍繞新工具重構營運之後才會出現,而非僅用新工具驅動舊流程。

Ulrich認為,最大的回報來自重新設計整個工作流程,而非將AI疊加在現有流程之上。他說,Mastercard在重整產品開發生命週期方面「非常、非常先進」,採用更小的團隊並實現更快的交付速度。他還指出一個常見的陷阱:加速一個80步流程中的某一步,下一步就會開始積壓。

「自動化其中一部分的AI代理並不是……這類專案中最關鍵的瓶頸,」Ulrich說。「關鍵是重新思考,是重新規劃。」

Warner將AI轉型形容為「政治工程」,並表示直到最近他才不再將其視為純技術專案。於AI建置本身,他仍視之為技術專案。

Caillat表示,隨著技術進步,這項工作的重點越來越不在技術,而在於「如何帶動人們一起前進?」Ulrich指出,Mastercard依賴執行長的支持,包括與執行長直屬主管的每週更新會議,但他也承認,沒有人解決得了大型組織的政治問題。

問責

Kahn轉達了一位聽眾的提問:當AI代理出錯時,誰該負責?Warner表示沒有單一明確的答案。大致而言,他說,業務負責人對代理的價值負責,技術人員對其功能性負責,資訊安全長則對其安全性負責。

不過他認為,大多數公司在現階段不應糾結於追究過失。「我認為大多數組織現在不應該太過擔心究責遊戲,」Warner說,並呼籲企業肯定勇於嘗試的人,即使許多嘗試會失敗。他也為重大資安外洩等關鍵事故保留了例外。

擁有10年資安經驗的Janiewicz同意,互相指責並無助益。她說,更好的問題是:一家公司是否掌控自己採用的技術,並能設定自己的防護欄。Mistral銷售開放權重模型,客戶可以下載並在自己的基礎設施上執行,而不必只透過供應商的託管服務存取。

保持節奏

高層們還表示,他們的計畫保鮮期很短。Ulrich說,Mastercard約一年前建立的顧問工具如今已「過時,而且在今天已經沒那麼有用」,因此公司正在重建這些工具。Caillat說,AXA過去奉行「三思而後行」的原則,但如今「已經負擔不起了」,因為結論往往在確定性到來之前就已過期。

Caillat表示,AXA最初規劃了約400個AI應用案例以激發熱情,之後再收斂聚焦。他說,這家保險公司2027至2029年的計畫目標是到2029年實現每年5億至7億歐元的AI稅前經常性價值,且AXA擁有約40億份非結構化文件,正開始加以利用。

Warner補充說,根據Accenture的計算,目前的步伐在接近2030年之前沒有放緩的跡象。他表示,西方的能源限制可能會在2030年代初開始產生制約。

Accenture是Fortune Brainstorm AI活動的創始合作夥伴,並主辦了本次場次。原始報導使用了生成式AI進行研究協助和/或轉錄;記者獨立報導並查證了文中的事實主張,並於刊出前經人工編輯審閱。

本文最初刊登於 Fortune.com。