Treten Sie vor, Aiman Ezzat, der Chief Executive des Technologie- und Beratungsunternehmens Capgemini. Der französische Fortune-500-Europa-Riese geriet in die Schlagzeilen, nachdem er dem Verkauf seiner US-Tochtergesellschaft Capgemini Government Solutions zugestimmt hatte, die Daten zur Erfassung und Abschiebung für die Einwanderungs- und Zollbehörde ICE in Amerika bereitgestellt hatte.

Im Zuge des großen Tech-Ausverkaufs aufgrund von Ängsten vor KI-Ausgaben ist der Aktienkurs von Capgemini unter Druck geraten. Ich sprach mit Ezzat, bevor die Kontroverse um ICE ausbrach (Ezzat erklärte auf LinkedIn, das US-Geschäft habe autonom gehandelt, um klassifizierte US-Informationen zu schützen).

Er erzählte mir, dass Führungskräfte bei KI einen schmalen Grat beschreiten; es gäbe einen optimalen Punkt irgendwo zwischen zu weit, zu schnell und dem Feststecken am Startblock. „Man möchte der Lernkurve nicht zu weit voraus sein“, sagte er.

„Wenn [Sie das sind], investieren und bauen Sie Fähigkeiten auf, die niemand haben will.“ KI ist kein plötzlicher Paukenschlag; Veränderungen werden schrittweise erfolgen.

Die meisten Führungskräfte können sich noch an den Hype um das Metaverse erinnern — eine Virtual-Reality-Welt, in der wir über unsere tanzenden Avatare handeln und Geschäfte machen konnten (Capgemini selbst experimentierte mit einem Metaverse-Labor).

Mark Zuckerberg war von der Idee so angetan, dass er sein Unternehmen danach benannte. Wie Heißluftfritteusen hat auch diese Zeit möglicherweise ihren Zenit überschritten.

Agilität ist der neue Ansatz: kleine Tests und Pilotprojekte, bevor man skaliert. Capgemini betreibt mittlerweile Labore für 6G-Mobiltechnologie, Quantencomputing und Robotik.

Niemand weiß, welche Teile dieser Technologien die Metaversen der Zukunft sein werden. „Ist alles reif für die Reife? Nein“, sagt Ezzat.

„Aber wir wollen dabei sein, um sehen zu können, wann die Dinge anfangen zu reifen, wann wir wirklich mit der Skalierung beginnen können, und nicht darauf warten zu wollen, bis man sagt: ‚Okay, oh, jetzt bewegt es sich.‘“

„Wir müssen etwas tun, oder? Man muss also investieren — aber nicht zu viel —, um sich der Technologie bewusst zu sein und mit einer Geschwindigkeit zu folgen, die sicherstellt, dass wir bereit sind zu skalieren, wenn die Einführung sich beschleunigt.“

Wie ich bereits geschrieben habe, betrachten viele große Unternehmen KI in erster Linie als Möglichkeit, einzelne Geschäftsbereiche effizienter zu gestalten. Das ist ein Anfang, aber kein Ansatz für das „gesamte Unternehmen“, der Daten und Abläufe aus beispielsweise Finanzen und Personalwesen oder Beschaffung und Lieferketten zusammenführt und sie dann auf innovative Weise verknüpft.

„KI ist ein Geschäft. Sie ist keine Technologie“, sagt Ezzat und warnt, dass Führungskräfte oft in die Falle tappen, KI als „Black Box zu betrachten, die separat verwaltet wird. Es stecken Technologien dahinter, aber es geht wirklich darum, das Unternehmen zu transformieren. Sie kann nicht nur dazu genutzt werden, den Laden am Laufen zu halten.“

„Die Frage, auf die Sie [als CEO] sich konzentrieren müssen, lautet: ‚Wie kann Ihr Unternehmen durch KI erheblich disruptiert werden?‘ Und nicht: ‚Wie wird Ihr Finanzteam effizienter werden?‘ Ich bin sicher, dass Ihr CFO sich am Ende des Tages darum kümmern wird.“

Ein abgedroschener Begriff im Zusammenhang mit KI ist der „Mensch in der Schleife“ (Human in the Loop) — ein Begriff, der kürzlich von einer hochrangigen Führungskraft aus der Technologiebranche als völlig verfehlt kritisiert wurde.

Wworüber wir eigentlich sprechen sollten, ist der „Mensch an der Spitze“ (Human in the Lead). Willkommen zurück, „Menschzentrierung“, eine jahrhundertealte soziale Philosophie, die in den 1950er Jahren von der Ergonomie-Bewegung als technischer Ansatz formalisiert wurde.

„Wie geht man mit dem um, was wir KI-Menschzentrierung nennen?“, sagt Ezzat. „Grundsätzlich die Notwendigkeit, KI mit Menschen zu integrieren. Wie bringt man Menschen dazu, dem Agenten zu vertrauen? Der Agent kann dem Menschen vertrauen, aber der Mensch vertraut dem Agenten nicht wirklich.“

Bei der Ergonomie ging es um Stühle, die für Menschen gebaut wurden, anstatt um Stühle, die so konstruiert waren, dass sie effizient in ein Büro passten oder einfach zu stapeln und zu bewegen waren.

KI so zu formen, dass sie mit Menschen zusammenarbeitet, ist eine ähnliche Herausforderung. Schlechte Stühle führen zu Rückenschmerzen. Schlechte KI wird wahrscheinlich weitaus gravierendere Folgen haben.

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Eine Version dieser Geschichte wurde ursprünglich am 12. Februar 2026 auf Fortune.com veröffentlicht.