AI Life: THE BIG AI STORY

AI Life: THE BIG AI STORY — co naprawdę dzieje się w Big Tech

„Jesteśmy w trakcie tektonicznej zmiany platformowej w AI.” — tak do pracowników zwrócił się Satya Nadella i… od razu przeorganizował Microsoft, by jeszcze agresywniej dowozić AI. Nie tylko Microsoft układa klocki na nowo: Amazon zmienia taktykę w promocji swoich narzędzi, a OpenAI rozpycha się w kolejnych kategoriach software’u. Poniżej szybki, ale treściwy obraz tego, co oznacza „AI era” w praktyce — dla gigantów, dla rynku i dla firm, które muszą podejmować decyzje zakupowe już dziś.

1) Microsoft: komercja pod jednym dachem, inżynieria „na ostro”

• Judson Althoff (dotychczas szef sprzedaży) został CEO biznesu komercyjnego Microsoftu. Pod jego remitą lądują sprzedaż, marketing i operacje, a Nadella i liderzy inżynierii koncentrują się na centrach danych, architekturze systemów i produktach AI. To formalne uznanie, że go-to-market wymaga takiej samej rangi jak R&D.
• W tle jest też chaos marek „Copilot”. Na wewnętrznym spotkaniu pracownicy mówili wprost o konfuzji klientów wobec kilku aplikacji o tej samej nazwie. Nadella miał spuentować to po swojemu: „Najlepszy sposób, by było mniej myląco? Mieć miliard użytkowników każdej z nich.” To oczywiście hiperbola, ale dobrze oddaje ambicję skali. Microsoft równolegle „porządkuje” UX i branding, tak by w określonych scenariuszach było jasne, którego Copilota promować/wstępnie instalować.

Co to znaczy dla klientów?
Krótko: szybsze „od idei do rollout’u”. Gdy komercja, marketing i delivery są spięte jedną odpowiedzialnością, skraca się pętla: brief → oferta → wdrożenie → sukces. Jednocześnie możemy spodziewać się mocniejszej presji bundlingowej (Copilot + 365 + Azure) i „ofert kontekstowych” szytych pod funkcję, nie pod produkt.

2) Amazon/AWS: Q Developer na zakręcie i zwrot ku developerom

• Q Developer, asystent kodowania od AWS, po pierwszym roku był na trajektorii ~16,3 mln USD ARR — dużo poniżej konkurentów jak Cursor (~500 mln USD ARR) czy Windsurf (~82 mln USD ARR). To wywołało przegląd strategii i re-pozycjonowanie: mniej „top-down” przez CIO, więcej grassroots – prosto do developerów.

Wniosek: AWS ma masę atutów infrastrukturalnych, ale produktowo w gen-AI nie zawsze wygrywa „na pudle”. Dlatego widzimy mocniejszą grę o serca programistów (community, pricing, integracje IDE), bo adopcja bottom-up szybciej przeradza się w realne użycie i przychód niż same prezentacje dla zarządów.

3) OpenAI: „SaaS-owy rajd” i nowy wektor — wideo & social

• OpenAI zademonstrowało pakiet narzędzi „SaaS-like” (sales, support, contracts), czym wystraszyło giełdę w segmentach oprogramowania — echo zjawiska „getting Amazon’d”, gdy wejście giganta do kategorii wycenia od nowa wszystkich graczy.
• Równolegle Sora 2 i aplikacja Sora pchają OpenAI w kierunku „AI-generated social”: krótkie wideo z udziałem nas samych/znajomych (za zgodą), świetna „lepkość” i mnóstwo pytań prawno-wizerunkowych. Czy to przyszłość social mediów? Część mediów już tak to czyta — przynajmniej w warstwie atencji i zabawy.

4) „Trzy rzeczy” z szerszego pejzażu (rynek–tech–biznes)

• Rynek kapitałowy: narracje o „hiperwzrostach AI” muszą zacząć dowodzić twardych metryk. Wall Street daje czas, ale coraz mniej cierpliwości — stąd pośpiech w Big Tech, by odblokować monetyzację na masie (użytkownicy, siedzenia, tokeny, usage-based). (Wniosek syntetyczny na podstawie powyższych źródeł.)
• Tech/organizacja: mocna centralizacja komercji (Microsoft) vs. deweloperska oddolność (AWS) to dwa różne sposoby na ten sam cel: wzrost adopcji AI.
• Kultura produktu: AI-wideo (OpenAI Sora 2) może stać się nową warstwą „entertainment OS” — świetnie angażującą, ale ryzykowną prawnie (IP, wizerunek). To nowe pole do regulacji i brand safety.

Co z tego wynika dla firm (praktyczny playbook na Q4 2025–2026)

1. Zrób mapę „AI w użyciu”, nie „AI w slajdach”. Zlicz aktywnych użytkowników, realne taski i wpływ na KPI (czas, koszt, jakość). To jedyny język, który „kupuje” zarząd i rynek.
2. Wybieraj platformy „tam, gdzie pracuje zespół”. Jeśli Twoi devowie masowo używają Cursor/Windsurf, nie próbuj ich „odkształcić” tylko dlatego, że na fakturze masz AWS — lepiej usankcjonuj i zintegruj (bezpieczeństwo, zgodność, billing).
3. Unikaj zamętu brandowego po stronie dostawców. W ekosystemie Microsoft jasno zdefiniuj którego Copilota używacie do czego (365, GitHub, Security). Spisz „ścieżki” i dostępność.
4. Myśl w kategoriach „pakiety + workflow”. To już nie „narzędzie”, to łańcuch akcji: prompt → dokument → podpis → ticket → faktura. Szukaj vendorów, którzy spinają cały przepływ (API, webhooks, OrderAction/BookAction).
5. Ryzyka Sora/AI-video: w politykach i procesach dodaj checklistę IP/wizerunku (kto zgadza się na wykorzystanie twarzy/głosu, gdzie lądują assety). Jeśli robisz marketing: white-listy promtów, recenzja prawna.
6. Mierz TCO „per akcja”, nie per licencja. Licencja 20 USD/mc może być tania lub droga — zależy, czy skraca Twój „czas od briefu do wdrożenia” i ile ludzi omija (automatyzacja vs. ręczna orka).

Dla zespołów sprzedaży i marketingu

• Jedna orkiestra komercyjna: marketing + sprzedaż + operations z jednym P&L i jednym backlogiem inicjatyw.
• Playbooks „AI-first”: demo w kontekście konkretnego procesu klienta, nie featurów; proof of value w 14–30 dni.
• „Podkładka inżynierska”: liderzy tech pracują „na ostrzu” (architektura, modele cenowe usage-based, optymalizacja inferencji), a komercja sama dowozi pipeline.

TL;DR

OpenAI naciera na SaaS i flirtuje z social video (Sora 2) — to może przestawić uwagę i budżety marek. Business Insider+1

Microsoft centralizuje komercję (Althoff CEO Commercial), by inżynierowie mogli pędzić z AI. Jednocześnie porządkuje Copiloty, choć nadal walczy z konfuzją marek. Reuters+1

Amazon re-kadr: Q Developer poza podium ARR, więc zwrot do developerów i produktowego „core”. Business Insider

Źródło: https://www.businessinsider.com