KI entwickelt sich schnell. CFOs haben ein enges Zeitfenster, um ihren Wert zu gestalten.

(SeaPRwire) –   Guten Morgen. KI entwickelt sich rasant, aber viele Unternehmen haben noch nicht entschieden, wer die Aufgabe übernehmen soll, diesen Schwung in messbaren geschäftlichen Wert umzuwandeln.

Bei dem ’s Modern CFO Dinner in San Francisco am vergangenen Donnerstag, gesponsert von Deloitte und ServiceNow, übermittelte Melissa Valentine, Senior Fellow am Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, eine klare Botschaft an die CFOs: Sie haben ein schrumpfendes Fenster, um die Wertschöpfung durch KI in die Hand zu nehmen.

Valentine verwies auf einen kürzlich erschienenen Artikel in der Harvard Business Review von den Gründern des Return on AI Institute und zitierte Umfrageergebnisse, die diese Chance unterstreichen. Nur 2 % der befragten Vorstandsmitglieder gaben an, dass CFOs mit der Gewinnung von Wert aus KI betraut seien. Dennoch gaben 76 % an, dass sie bei Zuständigkeit der CFOs einen erheblichen Wert generiert hätten – weit vor anderen Abteilungen. Laks Srinivasan, Mitautor dieser Studie, sagte mir, dass Finanzchefs die einzigartige Position haben, KI-Projekte zu definieren, zu bewerten, zu finanzieren und zu messen und dieses Framework dann im gesamten Unternehmen anzuwenden.

Valentine, eine ordentliche außerordentliche Professorin für Managementwissenschaft und Ingenieurwesen an der Stanford School of Engineering, sagte der Versammlung von Finanzchefs, dass CFOs eine strategische Chance haben, die KI zu leiten, wenn sie bereit sind, den Wert zu quantifizieren und dafür rechenschaftspflichtig zu sein. Sie argumentierte, dass generative KI ihre experimentelle Phase verlässt und zu etwas übergeht, das CFOs gut kennen: systematische Messung. Vor zwei Jahren hätte eine strenge Rechenschaftspflicht noch verfrüht gewesen, heute ist sie unerlässlich.

Zur Frage der Sicherheitsvorkehrungen verwies Valentine auf einen jüngsten Vorfall, bei dem Anthropic versehentlich den internen Quellcode für sein Claude-Codierungstool preisgab und so einen seltenen öffentlichen Einblick in die Art und Weise gewährte, wie fortschrittliche KI-Labore ihre Modelle schützen. Sie lenkte die Aufmerksamkeit auf das Konzept der „Harness Engineering“ – die Infrastruktur rund um Modelle, um sie nutzbar und sicher zu machen, darunter sekundäre KI-Systeme, die zur Überwachung primärer Systeme entwickelt wurden. Ihr Rat an die CFOs: Studieren Sie diese Architektur, denn Führungskräfte müssen verstehen, ob das System um ein Modell robust genug ist, um es im Unternehmensmaßstab zu steuern, zu überwachen und zu vertrauen.

Dieses Beispiel untermauerte einen breiteren Punkt in Valentes Ausführungen: Die Anforderungen an sichere, produktionsreife KI unterscheiden sich grundlegend von denen für alltägliche Experimente von Mitarbeitern. Sie zog eine deutliche Unterscheidung zwischen zwei sehr unterschiedlichen Formen der KI-Transformation. Eine beginnt an der Vorderfront, wo Mitarbeiter Tools wie Gemini oder NotebookLM verwenden und durch Experimente praktische Anwendungen entdecken. Die andere wird von oben getrieben, wo produktionsreife Anwendungsfälle eine robuste Dateninfrastruktur, ingenieurtechnliche Strenge und Governance erfordern. Beide sind wichtig. Jede erfordert ein eigenes Betriebsmodell.

Die zentrale Erkenntnis für Finanzführende ist, dass die Rechenschaftspflicht im Bereich KI zu einer Kompetenz auf CFO-Ebene wird. Sobald sich KI von einer Neuheit zu einem operativen Gebot entwickelt, werden die Führungskräfte, die Disziplin aufbauen, diejenigen sein, die am besten positioniert sind, um ihren Wert zu nutzen.

Sheryl Estrada
sheryl.estrada@.co