China Widener, Vizevorsitzende, US-Technologie-, Medien- und Telekommunikationsleiterin bei Deloitte – Interview-Serie

China Widener ist Deloittes Vizevorsitzende und Leiterin der US-Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche (TMT). Sie ist auch Mitglied von Deloittes US-Verwaltungsrat.

Sie bietet eine einzigartige Perspektive auf die Zukunft der TMT-Branche, insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von Agentic AI – intelligenten Systemen, die autonom Entscheidungen treffen können – und deren transformative Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen. Sie ist leidenschaftlich daran interessiert, Kunden dabei zu helfen, das volle Potenzial von Agentic AI zu nutzen, um Innovationen zu beschleunigen, die Betriebs-effizienz zu verbessern und neue Wettbewerbsvorteile zu schaffen, während sie gleichzeitig einen unerschütterlichen Einsatz für vertrauenswürdige KI beibehält.

China hat Artikel über KI, Technologie-Rahmenbedingungen für Unternehmen, Liefermodellanalysen und die Schließung der Talentlücke co-autoriert. Sie ist eine gefragte Rednerin und Moderatorin und ihre Erfahrungen im Technologiebereich und ihre Karriereentwicklung wurden in zahlreichen Podcasts und Veröffentlichungen vorgestellt.

Deloitte ist eines der größten Beratungsunternehmen der Welt und bietet Prüfung-, Beratungs-, Steuer-, Risikoberatungs- und Finanzberatungsdienstleistungen für Organisationen in fast allen Branchen an. Mit einem globalen Netzwerk in über 150 Ländern arbeitet Deloitte mit multinationalen Konzernen, Regierungen und aufstrebenden Unternehmen zusammen, um komplexe Herausforderungen zu meistern, die digitale Transformation voranzutreiben und die Betriebsleistung zu verbessern. Das Unternehmen ist insbesondere für seine Expertise in Bereichen wie Technologieberatung, Datenanalyse, Cybersicherheit und regulatorische Compliance bekannt, um Kunden bei der Anpassung an sich schnell ändernde Märkte zu unterstützen, während sie gleichzeitig eine starke Governance und langfristige Wachstumsstrategien aufrechterhalten.

Deloittes Forschung zeigt, dass die meisten Organisationen immer noch im Pilotmodus stecken. Was ist der größte Irrtum, den Führungskräfte über das haben, was es braucht, um KI im gesamten Unternehmen zu skalieren?

Organisationen versuchen oft, KI auf bestehende Prozesse “aufzusetzen”, wenn tatsächlich eine Neukonzeption dessen erforderlich ist, wie die Arbeit erledigt wird. Der größte Irrtum, den ich sehe, ist, dass die Skalierung von KI in erster Linie eine technische Herausforderung darstellt. In Wirklichkeit ist die Technologie oft der einfachste Teil. Was Führungskräfte tendenziell unterschätzen, ist das Ausmaß der erforderlichen Änderungen des Betriebsmodells – von Workflows und Entscheidungsrechten bis hin zu Talenten, Anreizen und Governance. 

Der Übergang von isolierten Anwendungsfällen zu einer unternehmensweiten Orchestrierung kann freigeschaltet werden, wenn Menschen, Prozesse und Technologie gemeinsam evolvieren. Ohne diese Ausrichtung bleibt selbst die fortschrittlichste KI im Pilotmodus stecken.

Warum liefern so viele KI-Initiativen keinen messbaren ROI, obwohl die zugrunde liegende Technologie funktioniert?

Echter ROI entsteht, wenn KI in End-to-End-Prozesse eingebettet ist und nicht als isolierte Experimente behandelt wird. Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht, weil die Technologie nicht funktioniert – sie scheitern, weil das Unternehmen nicht darauf vorbereitet ist, einen Nutzen daraus zu ziehen.

Unverbundene Anwendungsfälle, schlechte Workflow-Integration und unklare Wertverfolgung verhindern, dass KI in messbaren Einfluss umgesetzt wird. Was oft fehlt, ist die Orchestrierung. Der Wert von KI ist nicht nur vertikal – innerhalb einer einzelnen Fähigkeit oder Funktion – sondern auch horizontal, der Prozesse, Teams und des gesamten Unternehmens umfasst. Wenn Organisationen diese Ebenen nicht verbinden, enden sie mit Taschen voller Fortschritte, die nie skaliert werden können.

Der Wert entsteht durch die Ausrichtung von Technologie mit Workflows und Geschäftsergebnissen, so dass KI im gesamten Unternehmen und nicht nur in Silos operieren kann. Das ist der Zeitpunkt, an dem man von Experimenten zu echter Transformation übergeht und anfängt, nachhaltige, unternehmensweite Werte zu realisieren.

Wann sollte ein Unternehmen aufhören, zu experimentieren, und sich auf eine unternehmensweite KI-Transformation einlassen, und welche Signale zeigen an, dass sie bereit sind?

Organisationen sollten über Experimente hinausgehen, wenn sie bereit sind, KI in End-to-End-Prozesse einzubetten. Das bedeutet einen Übergang von der Behandlung von KI als Sammlung von maßgeschneiderten Pilotprojekten zu einer strategischen Transformation, die in einem klaren Fahrplan für den Wert und die Art und Weise, wie er erzielt werden kann, verankert ist.

Das bedeutet, Stakeholder um gemeinsame Prioritäten zu vereinen, zu definieren, wo KI den größten Einfluss auf Funktionen ausüben kann, und die richtige Governance und das richtige Betriebsmodell bereitzustellen, um es umzusetzen. Ohne diese Klarheit bleiben Organisationen mit Pilotprojekten stecken, die schwer zu skalieren oder zu replizieren sind.

In Kürze wird der Erfolg davon abhängen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, unternehmensweiten Strategie überzugehen – wo der Wert klar definiert, priorisiert und systematisch realisiert wird.

Wie sollten Führungskräfte den ROI im Kontext von KI neu denken, insbesondere wenn die Vorteile über Kosteneinsparungen hinausgehen und Produktivität, Arbeitskräfte-Neugestaltung und langfristigen strategischen Vorteil umfassen?

Es geht darum, den ROI von KI als mehr als nur Kosteneinsparungen zu denken. Wenn man in eine umfassendere Wertequation eintritt, die Produktivitätsgewinne, Arbeitskräfte-Transformation und neue Wachstumsavenen umfasst, dann wird der wahre Wert von KI freigeschaltet. Während Effizienz wichtig ist, kommt der größere Einfluss oft von der Neugestaltung von Rollen, der Beschleunigung von Entscheidungsprozessen und der Ermöglichung ganz neuer Geschäftsmodelle. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Vorteile nicht immer in traditionellen Finanzmetriken oder kurzfristigen P&L-Zyklen auftauchen. Der Schlüssel besteht darin, holistische Messansätze zu verwenden, die finanzielle, betriebliche und Arbeitskräfte-Ergebnisse kombinieren. Letztendlich besteht das Ziel darin, KI nicht nur als Kostenschraube, sondern als Treiber des langfristigen Wettbewerbsvorteils zu bewerten.

Eines der Herausforderungen, die hervorgehoben werden, ist die Lücke zwischen Sichtbarkeit und Aktion. Warum haben Organisationen Schwierigkeiten, Erkenntnisse, die durch KI generiert werden, in die Tat umzusetzen?

Die Lücke zwischen Erkenntnis und Aktion ist ein Umsetzungsproblem, kein Analyseproblem. Organisationen können manchmal Erkenntnisse generieren, aber unklare Entscheidungsrechte, nicht ausgerichtete Workflows und mangelnde Rechenschaftspflicht verhindern Aktionen. Governance ist der Schlüssel. Die Schließung dieser Lücke erfordert die Einbettung von KI und das Verständnis der Auswirkungen auf Workflows, Praktiken, Richtlinien und Ausführungswege.

Deloittes Enterprise AI Navigator betont die “Agentifizierung” von Aufgaben. Wie sollten Führungskräfte entscheiden, welche Prozesse am besten für KI-Agenten und welche für menschliche Workflows geeignet sind?

Unterschiedliche Prozesse erfordern unterschiedliche Automatisierungsgrade; effektive Transformation besteht darin, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Frage ist nicht, ob KI-Agenten eingesetzt werden sollen – sondern wo sie den größten Wert schaffen.

Der Wert kann auf zwei primäre Weise bewertet werden: organisationale “Passung” und finanzieller Einfluss. Für einige Organisationen wird die Ausrichtung mit bestehenden Workflows, Kultur und Arbeitsweisen die Priorität sein, wodurch “Passung” der beste Startpunkt ist. Für andere wird der Fokus auf messbare finanzielle Renditen liegen, wobei das Verständnis des Umfangs und der Größe der Wertschöpfung der primäre Treiber wird. Die Fähigkeit, beide Dimensionen zu bewerten, ermöglicht strategische Entscheidungen.

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht jeder Prozess agentifiziert werden sollte. Einige erfordern menschliches Urteilsvermögen, Vertrauen oder Kreativität. Das Ziel ist ein hybrides Modell, bei dem Menschen und Agenten absichtlich so konzipiert sind, dass sie sich gegenseitig ergänzen.

Viele Organisationen investieren stark in KI-Tools, aber nicht in die Neugestaltung von Workflows. Wie kritisch ist die Neugestaltung von Organisationen, um einen echten KI-Einfluss zu erzielen?

Die Neugestaltung von Organisationen ist nicht optional; sie ist zentral für die Erzielung von KI-Einfluss. Unternehmen, die in Tools investieren, ohne Workflows neu zu gestalten, sehen in der Regel nur inkrementelle Gewinne. Echter Wert entsteht, wenn Organisationen Rollen und Verantwortlichkeiten, Teamstrukturen und Entscheidungsprozesse von Grund auf neu denken. KI verändert nicht nur Aufgaben, sondern auch, wie die Arbeit im gesamten Unternehmen fließt. Ohne strukturelle Ausrichtung ist wahre Transformation begrenzt.

Governance hinkt der Einführung von KI, insbesondere von agenter KI, hinterher. Welche Risiken unterschätzen Unternehmen, wenn sie autonomere Systeme skalieren?

Unsere Forschung zeigt, dass nur 21% der Organisationen eine ausgereifte Governance für autonome Agenten haben. Ohne ein starkes, unternehmensweites Governance-Programm zögern viele Unternehmen, diese Tools einzusetzen. Diese Zögerung führt oft zur Entstehung von “Schatten-KI”, die ein erhebliches unkontrolliertes Risiko darstellt. 

Zugleich unterschätzen Organisationen häufig die Rolle, die Mitarbeiter bei der Governance spielen können. Richtlinien und Berichtsstrukturen sind kritisch, aber sie reichen nicht aus. Mitarbeiter möchten in der Regel KI verantwortungsvoll nutzen – und wenn sie mit klaren Richtlinien ausgestattet sind, werden sie zu einer starken Verteidigungslinie.

Das bedeutet, dass Organisationen sich auf die Schulung ihrer Belegschaft konzentrieren sollten: Was ist sicher, was ist riskant und wie kann man gute Urteilsentscheidungen in Echtzeit treffen? Zum Beispiel, wenn man sich fragt: Sollte ich hier sensible Finanzdaten einbeziehen? Diese Art von täglicher Entscheidungsfindung ist der Ort, an dem die Governance wirklich zum Leben erweckt wird. Mitarbeiter, wenn sie informiert und ermächtigt sind, stärken aktiv die Risikohaltung des Unternehmens.

Schließlich bleiben kontinuierliche Überwachung und periodische Tests unterutilisiert, aber sie sind für die Skalierung von KI-Fähigkeiten unerlässlich. Wenn wir weiter in die Ära von agenter KI eintreten, muss kontinuierliche Überwachung zu einem Muss für jedes Unternehmen werden, das diese Fähigkeiten im großen Maßstab einsetzt.

Deloitte schlägt vor, dass der Enterprise AI Navigator die Strategie- und Designzeit erheblich reduzieren kann. Was ändert sich genau, wenn Organisationen ein System wie dieses verwenden, um KI-Entscheidungen zu treffen?

Der Enterprise AI Navigator verbindet finanzielle, Workflow- und Arbeitskräfte-Erkenntnisse in einem einheitlichen Transformations-Roadmap. Was sich ändert, ist der Übergang von intuitionsgesteuerter Entscheidungsfindung zu datengesteuerter Transformation, die einen disziplinierten Ansatz über den gesamten Stakeholder-Landschaft umfasst. Mit dem Enterprise AI Navigator kann Deloitte helfen, Szenarien vor dem Investieren zu modellieren, KI-Entscheidungen direkt an finanziellen und workflow-bezogenen Einfluss zu binden und von isolierten Pilotprojekten zu einem kohärenten, unternehmensweiten Roadmap zu gelangen

Es komprimiert effektiv die Strategie- und Designzyklen, indem es Führungskräften Einblicke in das gibt, was funktionieren wird – bevor sie es skalieren.

Wenn man in 1 bis 2 Jahren vorausschaut, was wird die Unternehmen trennen, die es schaffen, KI in einen Wettbewerbsvorteil umzuwandeln, von denen, die im Experimentiermodus stecken bleiben?

Die Trennung wird nicht darum gehen, wer KI eingesetzt hat; es wird darum gehen, wer sich wegen KI transformiert hat. Diese Führungskräfte werden KI als ein Geschäftstransformationsinstrument und nicht nur als Werkzeugset behandeln. Das bedeutet, Workflows und Betriebsmodelle von Grund auf neu zu gestalten und den Wert holistisch über finanzielle, Arbeitskräfte- und Wachstumsergebnisse zu messen.

Wesentlich werden sie erkennen, dass Produktivität allein nicht das Ziel ist. Viele Organisationen sehen bereits inkrementelle Effizienzgewinne, aber der Wettbewerbsvorteil kommt von der Nutzung von KI, um neue Umsatzströme freizuschalten, Angebote umzugestalten und unternehmensweites Wachstum zu treiben, und nicht nur, die gleiche Arbeit schneller zu erledigen.

Diejenigen, die zurückbleiben, werden weiterhin auf Werkzeuge und nicht auf Ergebnisse fokussieren, isolierte Anwendungsfälle ohne Verbindung über das Unternehmen hinweg verfolgen und tendenziell zu wenig in Change-Management, Governance und Orchestrierung investieren – was es schwierig macht, den Einfluss zu skalieren.

In Kürze wird der Erfolg davon abhängen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, unternehmensweiten Strategie überzugehen – wo der Wert klar definiert, priorisiert und systematisch realisiert wird.

Die Gewinner werden diejenigen sein, die von KI-aktivierten zu KI-getriebenen Unternehmen übergehen. Diese Unternehmen werden KI in die Art und Weise einbetten, wie das Geschäft läuft, wie es wächst und wie es konkurriert, und nicht nur, wie es experimentiert.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Deloitte besuchen Deloitte.