衡量与管理AI投资回报率的三种方法

经过数年 的AI实验和试点项目后，对大多数公司而言，一个关键问题仍然悬而未决：我们从所有这些AI投资中获得了多少回报——以及何种回报？对许多高管来说，AI投资回报率往往更像一门艺术而非科学：难以捉摸、不精确且依赖行业。

调查和基准测试描绘了一幅关于当前回报的混乱图景。许多指导也仍侧重于衡量投入——鼓励组织投资、实验和建设能力（“你应该投资于……”）——而非关注产出以及如何评估影响（“以下是衡量结果的方法”）。如今，很少有公司像对待新工厂或新机器那样，对人工智能应用同样的财务纪律。

我们对来自不同行业的30多位CEO和高级领导人的访谈证实，衡量AI投资回报率远非标准做法：两家做出几乎相同投资的公司可能以完全不同的方式定义成功。然而，那些未能明确AI投资回报率方法——或只是推出通用AI工具并希望获得生产力提升——的公司，很少能实现可信且持久的回报。

投资回报率的衡量因所使用的AI技术类型而异。 分析型AI项目通常基于预测和优化等成熟的机器学习技术，往往能产生更直接可归因的财务回报，但通常应用于目标明确、定义清晰的用例。相比之下，生成式AI具有广泛适用性，因为它能执行以前由人类完成的一系列知识工作任务。GenAI工具通常能提升工作速度、质量或数量，需要刻意转化为财务影响。一些公司还会以定制方式结合分析型和生成式AI解决方案。

AI投资回报率也高度依赖行业背景。在消费品行业，公司通过使用分析型AI简化供应链，增强需求响应能力。而使用生成式AI的B2B营销机构可能更关注创意产出和构思、提案中标率或潜在客户转化率——这是对“回报”的不同定义。

实现切实AI投资回报率的三种途径

根据我们对高管的访谈，我们确定了三种衡量和管理人工智能投资回报率的实用方法。这些方法反映了企业在人工智能成熟度方面的不同水平以及各异的战略意图。