Das Oliver Wyman Forum veröffentlicht die zweite Ausgabe von "The AI Agenda" mit dem Titel "The reality check". Der Ausgangsbefund: KI ist im Unternehmen überall präsent, außer in der Gewinn- und Verlustrechnung. Die Budgets steigen, die Pilotprojekte vervielfachen sich, doch belegte Gewinne bleiben verzögert, diffus oder von Veränderungen außerhalb der Technologie abhängig. Der Bericht stützt sich auf mehr als 25.000 Antworten aus 15 Märkten, eine mit der NYSE durchgeführte Umfrage unter 415 CEOs und einen Souveränitätsindex.
Beim Return on Investment unterscheiden die Autoren vier Investitionstypen mit unterschiedlichen Verläufen: gezielte Anwendungen, Mitarbeiter-Tools, Grundlagen, Transformation. Die Berechnung lässt häufig Kosten aus, etwa die 22 Minuten Überprüfung pro Stunde KI-gestützter Arbeit, und verwechselt Gewinne auf Aufgabenebene mit Renditen. Eine Rendite-These muss formuliert werden, bevor Kapital gebunden wird, der Prozess muss neu gestaltet werden, wenn KI den Engpass verschiebt, und ein "ROI-Harvester" muss benannt werden, um freigesetzte Kapazität in Ergebnisse umzuwandeln. Nur 12 % der CEOs berichten von einem Gewinn über 10 %.
Bei der Belegschaft beschreibt der Bericht eine Fehlausrichtung der Führung: 37 % der Führungskräfte und 11 % der Nicht-Führungskräfte sehen eine klare KI-Ambition. In Abwesenheit einer Erzählung schreiben die Mitarbeiter ihre eigene, dunklere: 62 % der täglichen Nutzer verschleiern ihre KI-Kompetenz, 68 % würden Gehalt gegen eine Garantie der Arbeitsplatzsicherheit eintauschen. Das Management wird entbündelt, das Lernen der Junior-Mitarbeiter erodiert, und 27 % der Nutzer berichten, doppelt so produktiv zu sein, insbesondere dort, wo der Arbeitgeber Rahmen, Werkzeuge und Schulung bereitstellt.
Im Handel wird KI zum zweithäufigsten Ausgangspunkt für Käufe und zur meistbefolgten Beratungsquelle. Marken müssen "Shopping Agent Optimization" betreiben: für Agenten lesbare Produktblätter, unabhängige Nachweise und Checkout-Abläufe, die autorisierte Agenten akzeptieren. Der Verkäufer muss den Agenten, den Kunden und das Mandat des Agenten verifizieren.
In der Governance reduziert ein einfacher freigegebener Pfad Shadow AI; ein Risk Lab erlaubt das Testen neuer Anwendungsfälle; Human in the Loop kann nicht länger das Überwachungsmodell sein, ersetzt durch mehrschichtige automatische Kontrollen und eine lebende Governance, die die Freigabe bei jeder Änderung neu prüft.
Bei der Souveränität kontrolliert kein Land und kein Unternehmen den gesamten Stack. Das Ziel ist eine kontrollierte Interdependenz: den Kontrollebene besitzen (Daten, Kontext, Gedächtnis, Berechtigungen), das Modell austauschbar halten, die Souveränitätsprämie nur dort zahlen, wo der Einsatz es rechtfertigt, und Regeln und Partnerschaften gegenüber öffentlichen Ausgaben bevorzugen.