衡量與管理人工智慧投資報酬率的三種方法

經過數年 的 AI 實驗和試點計畫後，對大多數公司來說，一個關鍵問題仍然懸而未決：我們從所有這些 AI 投資中獲得了多少回報——以及哪些類型的回報？對許多高階主管而言，AI 的投資報酬率往往仍感覺更像藝術而非科學：難以捉摸、不夠精確，且因產業而異。

調查和基準測試描繪出當前回報的混亂景象。許多指導方針也仍專注於衡量投入——鼓勵組織投資、實驗和建立能力（「你應該投資於……」）——而非產出以及如何評估影響（「這是衡量結果的方法」）。如今，很少有公司對人工智慧應用與對新工廠或機器相同的財務紀律。

我們對來自不同產業的 30 多位 CEO 和高階主管的訪談證實，衡量 AI 投資報酬率絕非標準做法：兩家進行幾乎相同投資的公司，可能以完全不同的方式定義成功。然而，那些未能找出明確的 AI 投資報酬率方法——或只是推出通用 AI 工具並期望生產力提升——的公司，很少能實現可信且持久的回報。

投資報酬率的衡量因所使用的 AI 技術類型而異。 分析型 AI 專案，通常基於預測和最佳化等成熟的機器學習技術，往往能產生更直接可歸因的財務回報，但傾向於應用在目標明確、定義清晰的用例上。相比之下，生成式 AI 因其能夠執行先前由人類完成的各種知識工作任務而具有廣泛的適用性。GenAI 工具通常能在工作速度、品質或數量上帶來改善，需要刻意轉化為財務影響。而有些公司則以客製化方式結合分析型和生成式 AI 解決方案。

AI 投資報酬率也高度取決於產業背景。在消費品領域，公司透過使用分析型 AI 來簡化供應鏈，增強需求回應能力。使用生成式 AI 的 B2B 行銷代理商則可能專注於創意產出與構想、提案勝率或潛在客戶轉換率——這是一種不同的「回報」定義。

實現具體 AI 投資報酬率的三條途徑

根據我們對高階主管的訪談，我們確定了三種衡量和管理 AI 投資報酬率的實務方法。這些方法反映了公司之間不同的 AI 成熟度以及不同的策略意圖。