In einer Studie des Beratungsunternehmens Publicis Sapient kommen bemerkenswerte Unterschiede in der Wahrnehmung des Potenzials generativer Künstlicher Intelligenz (KI) zwischen Führungskräften auf verschiedenen Ebenen zum Vorschein. Die internationale Erhebung offenbart einen starken Kontrast in den Perspektiven zwischen der C-Suite und der VP-Ebene.
Hochrangige Führungskräfte, also die C-Suite, konzentriert sich hauptsächlich auf unmittelbar sichtbare Anwendungsfälle wie die Verbesserung der Customer Experience sowie Service und Vertrieb. Im Gegensatz dazu erkennt die VP-Suite – also Führungskräfte eine Ebene darunter – Möglichkeiten, generative KI über diese Bereiche hinaus in Operations, Personalwesen und Finanzen einzusetzen. Diese Divergenz zeigt, wie generative KI-Anwendungen das Potenzial haben, weit über die üblichen kundennahen Interaktionen hinauszugehen und stille, doch tiefgreifende Transformationen in Back-Office-Funktionen zu bewirken.
Ein weiterer auffälliger Unterschied ergibt sich bei der Risikowahrnehmung generativer KI-Technologien. Während 51 Prozent der Führungskräfte auf C-Ebene größere Bedenken hinsichtlich Risiken und ethischer Fragen äußerten – mehr als bei anderen aufkommenden Technologien –, wurden diese nur von 23 Prozent der VP-Ebene geteilt. Diese Diskrepanz könnte auf eine variierende Exposition gegenüber der direkten Anwendung und den damit verbundenen Herausforderungen der Technologie auf unterschiedlichen Führungsebenen hinweisen.
Inkohärente Reifegrade und die Herausforderung der Erfolgsmessung
Interessant sind auch die innerhalb einzelner Unternehmen festgestellten inkohärenten Reifegrade im Einsatz generativer KI. Einige Abteilungen befinden sich noch in der Phase der Definition von Anwendungsfällen, während andere bereits spezialisierte Anwendungen entwickeln. Dieses Nebeneinander verschiedener Entwicklungsstufen innerhalb derselben Organisation zeigt, wie komplex die Integration dieser Technologie sein kann.
Ein kritisches Thema bleibt die Erfolgsmessung: Obwohl etwa ein Drittel der befragten Unternehmen über ein dediziertes Budget für Projekte im Bereich der generativen KI verfügt, fehlt mehr als zwei Dritteln ein klar definierter Mechanismus zur Messung des Erfolgs ihrer Initiativen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, konsistente Kriterien für die Bewertung von KI-Projekten zu entwickeln.
