價值之路:衡量人工智慧投資報酬率的指南

已發表: 2024-12-11

試點人工智慧是每個企業採用人工智慧的重要一步。現在,我們進入下一章:展示業務影響。試驗和實驗是必要的,但如果沒有有效的方法來評估投資回報 (ROI),它們就無法確定優先事項或指導投資。當企業為 2025 年做準備時,是時候專注於繪製人工智慧成功的清晰藍圖,並根據投資回報率量化這種成功。

了解如何衡量和衡量人工智慧計畫的價值的重要性怎麼強調都不為過。掌握這一點的企業將能夠:

  • 捕捉 AI 為整個企業帶來的即時生產力提升
  • 實施投資報酬率評估,以迅速擴大有效的範圍並停止無效的工作
  • 利用早期勝利的見解來提供更多變革機會
  • 增加投資以加速這些機會的影響

獲得更多見解
下載 2025 年 AI 候選名單,以了解更多有關重要趨勢的行動步驟。

將您的企業從試點煉獄中解放出來

人工智慧將繼續存在,但許多企業仍停留在試驗階段。德勤報告稱,大多數組織將不到三分之一的生成式人工智慧實驗投入生產。貝恩發現,即使公司增加了幾乎所有用例的試點,但超出試點階段的專案卻越來越少。

我的看法:這不是這些試點的價值問題,而是信任問題——信任人工智慧系統能夠準確量化這些項目對傳統業務 KPI 的影響。這些可衡量的證據是推動人工智慧發展的關鍵,董事會、執行領導階層和整個組織對此充滿信心。

解構您業務的投資報酬率

量化人工智慧的投資報酬率使企業有信心繼續投資那些具有最直接影響和最大潛力的重大業務轉型舉措。為此,我敦促企業領導者超越「生產力」等主觀或定性術語來定義其組織的價值。這包括準確識別人工智慧影響如何轉化為對您的業務重要的既定成功衡量標準,例如 CSAT、NPS、品牌聲譽、收入等。

Grammarly 建構了人工智慧技術我們採用了許多人工智慧工具,與其他公司的做法類似。為了定義投資報酬率,我們確定了四類衡量標準,其中三類是領先指標,一類是評估底線影響的指標。這些類別將人工智慧評估的重點放在業務影響上,同時驗證影響是否可持續和可擴展。我相信這個全面而實用的框架可以幫助任何公司從定性影響轉向定量影響。

領先指標:

  • 合規性:這是一個簡單的「繼續/不繼續」決定。如果人工智慧不符合安全標準,則應拒絕該工具或倡議。
  • 品質:人工智慧輸出,無論是內容、影像、影片或分析,是否滿足員工和企業的信任期望?如果輸出品質不夠,是否可以透過訓練工具來改善?如果不是,則應拒絕該工具或倡議。
  • 員工體驗:人工智慧解決方案是否適合員工工作流程或提供更好的工作方式?如果強制採用人工智慧解決方案,最初的興奮通常會變成幻滅和放棄。

底線影響:

  • 影響:前三個衡量標準決定是否值得您花時間評估對業務目標的影響。如果一項計劃已經清除了所有這些障礙,您就可以開始評估增強的活動是否會帶來核心業務 KPI 的改進。您選擇在此評估的指標應與 AI 用例以及您的核心業務指標之一(例如 CSAT、NPS、交易規模/數量或品牌聲譽)保持一致。

例如,在 Grammarly,客戶滿意度對於我們的終身客戶價值和客戶流失率至關重要。我們在面向客戶的團隊中使用不同的 AI 工具存取權限進行 A/B 測試,以始終專注於 AI 品質和員工體驗如何影響 CSAT。

我的投資報酬率清單

開放式支票簿實驗的時代已經結束。為了產生真正的影響,我們必須迅速採取行動,制定清晰的行動手冊來衡量和擴展人工智慧成果。以下是需要關注的事項:

  1. 建立人工智慧投資報酬率評估框架:無論是基於上述四個類別還是針對您的業務量身定制的其他類別,清晰的框架對於以技術創新和競爭對手發展的速度就人工智慧計畫做出客觀的、有數據支持的決策至關重要。
  2. 利用內建的供應商 ROI 功能:為了加速您的評估流程,請透過選擇內建 ROI 測量功能的工具來補充您自己的本土框架。例如,Grammarly根據衡量使用、溝通績效、差距和品牌合規性的數據點產生有效溝通分數和投資報酬率報告
  3. 以立即提高生產力長期業務轉型為目標:早期投資回報率對於建立動力是必要的,但成功的關鍵是利用這些收益的洞察力來發現更多的轉型變革,並確保執行變革所需的投資和跑道。
  4. 擁抱持續評估:工具可能還不夠成熟,無法發揮其如今所承諾的影響,但這種情況可能很快就會改變。隨著新用例的發現,現在提供中等價值的部署可能會呈現指數級爆發。透過不斷迭代和評估您的人工智慧工具和用例,您可以理清人工智慧承諾的混亂,並加倍努力發揮作用。
  5. 識別人工智慧高級用戶和用例:了解人工智慧的使用和用例可以幫助確定人工智慧實施的價值是否會擴大。人工智慧高級用戶(在人工智慧使用中推動指數級價值的員工)表明您的組織中人工智慧的有效使用是什麼樣的。它們可以幫助發現新的人工智慧用例並加速勞動力人工智慧的採用。

對於積極實施人工智慧的企業來說,是時候量化價值了。憑藉明確的成功衡量標準和堅實的框架,我們可以自信地走出人工智慧試點階段,進入可帶來真正業務影響的可擴展計畫。


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