Dla firm, które zastanawiają się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję, rozmowa przesuwa się od ulepszania istniejącej pracy do przemyślenia na nowo tego, co firma może robić. Taką opinię wyraził John Felton, wiceprezes i dyrektor finansowy Amazon Web Services (AWS), platformy chmurowej i AI Amazona, który omówił tę zmianę w wywiadzie dla Fortune.

Felton regularnie rozmawia z klientami AWS, wśród których są również dyrektorzy finansowi, i stwierdził, że ich adopcja AI pozostaje nierównomierna. Wiele firm jest dopiero na wczesnym etapie szerszych prac modernizacyjnych w zakresie chmury i IT, co jest warunkiem wstępnym wdrażania AI na dużą skalę.

„Ogólnie rzecz biorąc, powiedziałbym, że wszędzie jest to jeszcze na wczesnym etapie” — powiedział Felton. „Tempo zmian jest niebywałe, wszystko dzieje się tak szybko. Uważam, że każda firma znajduje się na innym etapie. Myślę, że wszyscy są jeszcze na początku drogi.”

Jego wypowiedzi sytuują go w interesującym punkcie obserwacyjnym w momencie, gdy AI napędza znaczący nowy cykl inwestycyjny. Felton zauważył również, że rozmowy z klientami o AI sprzed około dwóch lat koncentrowały się głównie na produktywności i obniżaniu kosztów. To się zmienia.

„Naprawdę znacznie więcej uwagi poświęca się temu: jak wykorzystać AI do nowych produktów generujących przychody, do nowych doświadczeń klientów?” — powiedział.

Ta perspektywa ma szczególne znaczenie ze względu na skalę biznesu, którym zarządza Felton AWS to obecnie działalność o zannualizowanej skali 169 miliardów dolarów. Felton spędził w Amazonie ponad 20 lat i wcześniej kierował światowymi operacjami firmy, zanim w 2024 roku został szefem finansów AWS, podlegając dyrektorowi finansowemu Amazona Brianowi Olsavsky'emu. Ta skala daje również wewnętrznym eksperymentom AWS dodatkową widoczność, ponieważ platforma, którą Felton pomaga prowadzić, jest tą samą bazą chmurową i AI, na której klienci starają się zbudować własne projekty AI.

Według Feltona większa zmiana polega na przejściu od dodawania AI do istniejącego procesu do przemyślenia samego procesu. Robi na nim wrażenie obserwacja firm zmierzających w kierunku „nastawienia AI first”, wykorzystujących AI do ponownego rozważenia tego, czym firma powinna być w pierwszej kolejności.

„To właśnie tam wielu klientów, w tym my sami, naprawdę dostrzega znacznie większą wartość” — powiedział Felton.

Wewnątrz organizacji finansowej AWS Felton zachęca pracowników do udziału w tej transformacji, zamiast czekać, aż ktoś inni powie im, jak korzystać z AI. Jego wytyczna jest prosta: „Korzystaj z AI każdego dnia”.

Zamiast narzucać, które zadania pracownicy powinni realizować ani których narzędzi powinni używać, Felton chce, aby samodzielnie identyfikowali możliwości — w przekonaniu, że rozumieją swoją pracę lepiej niż on. Śledzi, czy pracownicy stosują się do tej wskazówki, choć nie ujawnił szczegółów tych wskaźników.

Jednym z przykładów jest zespół cennika AWS. Pracownicy wcześniej opierali się na skomplikowanym modelu w Excelu obejmującym 18 zakładek, służącym do oceny umów z klientami. Zespół przekształcił go w interfejs chatbota, który pozwala użytkownikom eksplorować scenariusze za pomocą pytań w języku naturalnym. Mogą pytać, co się stanie, gdy cena spadnie o 20%, jak różne warunki płatności wpływają na umowę ani gdzie leży punkt rentowności. Pracownicy preferujący arkusz kalkulacyjny nadal mogą wyeksportować model z powrotem do Excela. Istotą nie jest jedynie to, że AI ułatwiło korzystanie z istniejącego narzędzia; zmieniło sposób, w jaki pracownicy wchodzą w interakcję z leżącą u podstaw analizą.

Inny zespół zbudował agenta AI, który porównuje warunki płatności w umowach klientów z tymi zapisanymi w systemie płatności AWS. Wcześniej pracownicy sprawdzali próbkę umów. Agent pozwala zespołowidzić wszystkie.

„Nie róbmy tylko próbki, zróbmy wszystko” — powiedział Felton, opisując podejście zespołu.

Te dwa przykłady ilustrują szerszą zmianę, jaką Felton dostrzega w strategiach AI firm: wykorzystanie technologii nie tylko do przyspieszenia istniejącej pracy, ale do rozszerzenia tego, co organizacja może robić.

Felton sam również korzysta z tej technologii. Polega na Amazon Quick, asystencie AI do pracy, m.in. do przeszukiwania materiałów pomocniczych przygotowywanych na posiedzenia zarządu i znajdowania odpowiedzi w plikach źródłowych. Uważa, że tego rodzaju codzienne eksperymentowanie jest ważne dla dyrektorów finansowych, którzy próbują ustalić, gdzie AI się sprawdza. Sposób, w jaki AWS mierzy to wewnętrzne wdrożenie, oraz to, czy rozmowy z klientami będą się dalej przesuwać z cięcia kosztów w stronę nowych przychodów, to kwestie, które warto obserwować w miarę rozwoju opisywanej przez niego transformacji.

Opracowanie: Sheryl Estrada (Sheryl.Estrada@fortune.com). Ta historia pierwotnie ukazała się w Fortune.