Für Unternehmen, die herausfinden, wie sie künstliche Intelligenz nutzen können, verschiebt sich das Gespräch von der Verbesserung bestehender Arbeit hin zu der Frage, was das Unternehmen grundsätzlich leisten kann. Das ist die Einschätzung von John Felton, Senior Vice President und Chief Financial Officer von Amazon Web Services (AWS), Amazons Cloud-Computing- und KI-Plattform, der den Wandel in einem Interview mit Fortune erläuterte.

Felton spricht regelmäßig mit AWS-Kunden, darunter auch andere CFOs, und sagte, deren KI-Adoption sei weiterhin ungleichmäßig. Viele befinden sich noch in einem frühen Stadium umfassenderer Cloud- und IT-Modernisierungsanstrengungen – eine Voraussetzung für den KI-Einsatz im großen Maßstab.

„Ich würde generell sagen, dass es sich überall noch früh anfühlt“, sagte Felton. „Das Tempo der Veränderung ist unglaublich, wie schnell sich alles bewegt. Ich denke, jedes Unternehmen befindet sich in einer anderen Phase. Ich denke, alle sind noch früh dran.“

Seine Äußerungen verorten ihn an einem interessanten Standpunkt, während KI einen bedeutenden neuen Investitionszyklus antreibt. Felton wies auch darauf hin, dass KI-Gespräche mit Kunden vor etwa zwei Jahren vor allem auf Produktivität und Kostensenkung fokussierten. Dieser Fokus ändert sich.

„Es gibt wirklich viel mehr Fokus auf die Frage: Wie nutze ich KI für neue Umsatzprodukte, für neue Kundenerlebnisse?“, sagte er.

Diese Perspektive wiegt angesichts der Größenordnung des Geschäfts, das Felton beaufsichtigt, besonders schwer. AWS ist inzwischen ein Geschäft mit 169 Milliarden Dollar annualisiertem Umsatz. Felton ist seit mehr als 20 Jahren bei Amazon und leitete zuvor die weltweiten Operationen des Unternehmens, bevor er 2024 Finanzchef von AWS wurde und an Amazon-CFO Brian Olsavsky berichtet. Diese Größenordnung verleiht auch AWS' internen Experimenten zusätzliche Sichtbarkeit, da die Plattform, deren Aufbau Felton mithilft, dieselbe Cloud- und KI-Basis ist, auf der seine Kunden ihre eigenen KI-Vorhaben aufbauen wollen.

Nach Feltons Ansicht besteht der größere Wandel darin, von der Ergänzung eines bestehenden Prozesses mit KI zu einer Neugestaltung des Prozesses selbst überzugehen. Was ihn beeindruckt, ist zu sehen, wie Unternehmen einen „KI-first-Mindset“ entwickeln und KI nutzen, um neu zu überlegen, das Unternehmen eigentlich sein sollte.

„Dort sehen viele Kunden, einschließlich uns selbst, wirklich deutlich mehr Mehrwert“, sagte Felton.

Innerhalb der Finanzorganisation von AWS ermutigt Felton die Mitarbeiter, an dieser Transformation mitzuwirken, statt darauf zu warten, dass ihnen jemand sagt, wie sie KI nutzen sollen. Seine Anweisung ist klar: „Nutzt KI jeden Tag.“

Statt vorzuschreiben, welche Aufgaben die Mitarbeiter angehen oder welche Tools sie verwenden sollen, möchte Felton, dass sie Chancen selbst identifizieren – mit der Begründung, dass sie ihre Arbeit besser verstehen als er. Er verfolgt, ob die Mitarbeiter dem nachkommen, nannte diese Kennzahlen jedoch nicht im Detail.

Ein Beispiel stammt vom Preisteam von AWS. Die Mitarbeiter hatten sich bei der Bewertung von Kundendeals auf ein kompliziertes Excel-Modell mit 18 Tabellen gestützt. Das Team verwandelte es in eine Chatbot-Oberfläche, mit der Nutzer Szenarien über Fragen in natürlicher Sprache erkunden können. Sie können fragen, was passiert, wenn ein Preis um 20 % sinkt, wie sich verschiedene Zahlungsbedingungen auf einen Deal auswirken oder wo der Break-even-Punkt liegt. Mitarbeiter, die die Tabelle bevorzugen, können das Modell weiterhin nach Excel exportieren. Die Bedeutung liegt nicht allein darin, dass KI ein bestehendes Tool einfacher zu bedienen machte; sie veränderte, wie die Mitarbeiter mit der zugrunde liegenden Analyse interagieren.

Ein anderes Team baute einen KI-Agenten, der Zahlungsbedingungen in Kundenverträgen mit den im Zahlungssystem von AWS erfassten Bedingungen vergleicht. Bisher prüften die Mitarbeiter eine Stichprobe von Verträgen. Der Agent ermöglicht es dem Team, alle zu prüfen.

„Machen wir nicht nur eine Stichprobe, sondern alle“, sagte Felton und beschrieb damit den Ansatz des Teams.

Die beiden Beispiele veranschaulichen den größeren Wandel, den Felton in den KI-Strategien von Unternehmen sieht: die Technologie nicht nur dazu zu nutzen, bestehende Arbeit zu beschleunigen, sondern auch, um das Leistungsspektrum der Organisation zu erweitern.

Felton nutzt die Technologie auch selbst. Er greift auf Amazon Quick zurück, einen KI-Assistenten für die Arbeit, unter anderem um Begleitmaterialien für Vorstandssitzungen abzufragen und Antworten in den zugrunde liegenden Dateien zu finden. Diese Art alltäglichen Experimentierens halte er für wichtig für CFOs, die herausfinden wollen, wo KI ihren Platz hat. Wie AWS diese interne Nachverfolgung misst und ob sich die Gespräche mit Kunden weiter von Kostensenkungen hin zu neuen Umsätzen verlagern, sind die Entwicklungen, die man beobachten sollte, während sich der von ihm beschriebene Wandel entfaltet.

Berichterstattung von Sheryl Estrada (Sheryl.Estrada@fortune.com). Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.