AI-Sprawl erzeugt Abfall, während Unternehmen Werkzeuge und nicht Vertrauen verfolgen
Der Chief Product and Technology Officer hat gewarnt, dass „AI-Sprawl“ zu einer bedeutenden Quelle für Unternehmensabfälle wird, da Organisationen mehrere generative KI-Tools in verschiedenen Abteilungen ohne Koordination oder Governance einsetzen.
Tool-Proliferation
Viele Unternehmen behandeln die Einführung von generativer KI derzeit als eine Reihe von Abteilungsankäufen, anstatt als unternehmensweite Veränderung. Dies führt zu Governance-Lücken und zu Inkonsistenzen zwischen KI-Tools und den Kernprozessen, die für Genehmigungen, Serviceleistungen und Compliance erforderlich sind. Die Auswirkungen zeigen sich in inkonsistenten Daten, fragmentierten Workflows und unklarer Verantwortlichkeit.
Governance-Verschiebung
Die nächste Phase der Unternehmens-KI wird einen stärkeren Fokus auf Governance legen, die in den Betriebsstrukturen verankert ist, anstatt in separaten Richtliniendokumenten. Der Druck wird aus internen Verantwortlichkeiten und steigender regulatorischer Aufsicht resultieren. Aufsichtsräte und Führungskräfte werden Nachvollziehbarkeit verlangen, wenn KI Entscheidungen beeinflusst.
Automatisierungsfokus
Automatisierung wird im Zentrum der KI-Governance stehen. Sie kann Prüfspuren, Genehmigungen und Kontrollen in Workflows integrieren, wodurch die Nutzung von KI in der gesamten Organisation auditierbarer und konsistenter wird. Automatisierung wird über Effizienzinitiativen hinausgehen und als Schutzmechanismus für Unternehmens-KI fungieren.
Prozessengineering
Unternehmen werden ihre Effizienzstrategien neu bewerten müssen. Viele haben versucht, Effizienz durch den Kauf von Werkzeugen zu erlangen, was häufig scheitert, wenn kein klares Verständnis darüber besteht, wie die Arbeit in den Teams und Systemen tatsächlich abläuft. Führungskräfte werden eine größere Prozesssichtbarkeit verlangen, bevor sie neue Technologieinvestitionen genehmigen.
Schlussfolgerung
Die Organisationen, die mit KI erfolgreich sein wollen, werden zuerst die Sprawl angehen müssen: Werkzeuge konsolidieren, Prozesse standardisieren und KI auf einer einheitlichen Automatisierungsbasis neu aufbauen. Andernfalls könnten sie das Jahr damit verbringen, Werkzeuge zu rationalisieren und redundante KI-Investitionen abzuwickeln.
