La personne qui consomme le plus de jetons AI au sein de l'une des entreprises d'IA les plus avancées au monde n'est ni ingénieur, ni chercheur, ni responsable produit. C'est le directeur des impôts.
Le CFO d'Anthropic, Krishna Rao, a fait cette révélation lors d'une apparition le 13 mai sur le podcast Invest Like the Best, soulignant que les professionnels de la finance senior sont devenus les utilisateurs internes les plus assidus de Claude, le modèle IA phare de l'entreprise.
Le carnet de bord IA de l'équipe financière
Rao a décrit une organisation financière qui est allée bien au-delà d'expériences occasionnelles avec l'IA. L'équipe maintient entre 70 et 150 « compétences » Claude personnalisées, qui sont essentiellement des flux de travail et des agents spécifiques stockés dans des dépôts partagés similaires à GitHub.
Les états financiers légaux, ce type de documents qui nécessitaient traditionnellement un assemblage humain minutieux, sont désormais principalement générés par Claude, avec une revue humaine en supplément. Les rapports hebdomadaires sur les revenus et l'utilisation des ressources informatiques qui prenaient plusieurs heures nécessitent désormais environ 30 minutes.
Rao a également mentionné qu'Anthropic suit l'utilisation interne des jetons via des classements. Ceux-ci sont purement informatifs et ne sont pas liés à la rémunération ou aux évaluations de performance.
Pourquoi l'équipe fiscale, de toutes les personnes
Le fait que les professionnels de la fiscalité soient devenus les principaux consommateurs de jetons révèle une histoire plus profonde sur l'endroit où l'IA apporte la plus grande valeur dans les environnements d'entreprise. Le travail fiscal est réputé pour être extrêmement complexe, très documenté et régi par des cadres réglementaires intricés qui évoluent constamment.
Un expert en fiscalité sait exactement quelles questions poser et peut immédiatement évaluer si une réponse générée par une IA est correcte. Les professionnels de la finance qui comprenaient déjà profondément leur domaine étaient ceux mieux placés pour développer ces 70 à 150 compétences personnalisées et les intégrer dans leurs processus quotidiens.
Ce que cela signifie pour les investisseurs et le marché dans son ensemble
Les gains de productivité décrits par Rao—des rapports de plusieurs heures réduits à 30 minutes, la génération automatisée d'états financiers—constituent des améliorations d'efficacité mesurables. Si l'équipe financière d'Anthropic peut maintenir jusqu'à 150 flux de travail AI personnalisés, l'échelle de ce que les grandes organisations financières pourraient construire est considérable.
Alors que les équipes financières automatisent des processus critiques comme les déclarations légales et l'analyse fiscale, les enjeux liés à la précision de l'IA deviennent considérablement plus élevés. Un chiffre halluciné dans un état financier légal constitue un problème réglementaire potentiel. Le cadre « revue humaine selon nécessité » décrit par Rao devra rester véritablement rigoureux.
Rao a également souligné une attente selon laquelle les nouveaux modèles Claude, plus performants, stimuleront une consommation encore plus élevée de jetons. À mesure que les modèles s'améliorent, le rendement de chaque requête s'accroît, ce qui encourage une utilisation accrue — une dynamique qui relie directement les améliorations du produit à la croissance des revenus provenant des utilisateurs existants.