你的团队可能已经在用 AI 了：有人用它写邮件，有人用它查资料，个人确实快了一些。但到了年底复盘，你很难说清楚 AI 给团队省了多少时间、改变了哪些流程。每个人的用法都不一样，好用的提示词和做法留在个人电脑里，换个人就要从头摸索；核心业务数据也不敢放心交给 AI。

亚马逊内部同样遇到过这些问题。这次分享以亚马逊部门案例如何先把数据理顺，再把企业知识和 AI 接起来，最后让 AI 在云端常驻、按计划自己完成重复工作，把个人的好做法沉淀成整个团队都能复用的能力。你会看到每个案例原来怎么做、现在怎么做、人在哪一步把关，以及最后省下的时间。

分享也会结合 Amazon Quick 这条产品线十年的演进，说明一家企业从数据就绪、AI 就绪到 AI 原生，每一步该做什么、容易踩哪些坑，帮助你回去就能挑出第一件值得交给 AI 的事。

演讲大纲

1. 问题：个人用上了 AI，团队为什么还看不到效果

• 用法分散、经验不沉淀、数据不敢交。

2. 亚马逊内部怎样用 AI 提效

• 各团队的典型用法与节省的时间。
• 深入案例

3.亚马逊 37 万员工提效方案

• 核心场景
• 安全与权限上的设计

4. 带走一份可以马上开始的行动清单

• 先挑哪件事、谁来牵头、怎么衡量。

听众收益

• 了解亚马逊各部门的具体做法和实际成效，得到一套判断企业 AI 转型走到哪一步的方法：数据就绪、AI 就绪、AI 原生，以及每一步的重点和常见的坑。
• 学会把个人的 AI 用法沉淀成团队可复用的能力，让效率在团队里不断累积。
• 了解 Amazon Quick 的核心能力，以及在安全与权限上的考虑。
• 带走一份可以马上开始的行动清单：先挑哪件事、谁来牵头、怎么衡量。