隨著企業部署更多的AI，它們對這項技術的投資回報率期望也越來越明確。

根據Gartner的數據，至少30%的GenAI項目在概念驗證階段后可能會于明年年底前被“放棄”，然而，《安永AI脈搏調查》顯示，在部署AI的高級業務領導者中，近四分之三的人報告了以下三個關鍵指標的投資回報率：運營效率(77%)、員工生產力(74%)和客戶滿意度(72%)。

在此，AI領導者分享了企業應如何評估AI的投資回報率，以及何時可以期望從AI中獲得回報。

定義AI的投資回報率指標

生產力

Wovenware運營副總裁Carlos Meléndez表示，AI投資回報率的最大指標是生產力。

Meléndez說，企業的AI生產力指標可能因部門而異。例如，對于軟件工程師來說，一個指標可以是開發的代碼行數。在招聘中，一些指標可以是新候選人、回復的電子郵件和進行的面試數量。

“這都是關于制定一個生產力基線并與之進行比較。”Meléndez說。

企業可能對生產力有不同的定義，但Indicium咨詢負責人Pedro Portela表示，“流程簡化應直接影響運營成本”。

Portela說，決策時間是AI的一個衡量標準，因為“尋找信息的時間越少，成本就越低”。他表示，企業可以利用GenAI顯著減少“洞察時間”。

運營效率

ARCO Construction數據、平臺、產品和工程負責人Robin Patra表示，當企業衡量使用AI自動化重復任務(如數據錄入和質量控制)所帶來的成本節約時，可以將運營效率設為投資回報率指標。

客戶滿意度

Portela表示，在客戶方面，當企業使用GenAI工具來改善互動、忠誠度和留存率時，客戶滿意度就是一個投資回報率的衡量標準。他還表示，企業還可以衡量與AI相關的客戶獲取成本和客戶終身價值。

Patra說，當AI與企業的凈推薦值(NPS)、客戶流失率和客戶解決時間掛鉤時，客戶體驗(CX)就是一個投資回報率的衡量標準。

收入

Patra補充說，收入是一個關鍵的投資回報率指標，因為企業可以衡量來自AI技術(如個性化推薦和動態定價)的銷售收入。

ServiceNow的首席分析官Vijay Kotu表示，為了評估AI的投資回報率，企業應首先通過試點項目來“展示價值”，然后再進行擴展，并使用幾個關鍵指標，如節約、收入和風險降低。

價值優于投資回報率

然而，UserTesting的首席產品和技術官兼首席創新官Kaj van de Loo表示，“為AI尋找一個嚴格的商業案例是有誤的”。

“你有電子郵件的商業案例嗎?有電的商業案例嗎?”van de Loo說，“AI將成為我們做生意方式的一部分，就這么簡單，同理，也不要試圖去衡量投資回報率，要專注于創造價值。”

在企業中追蹤AI的投資回報率

Kotu表示，企業應通過“明確AI將解決的業務問題”并將其與可衡量的目標聯系起來，來開始追蹤AI的投資回報率。

員工職能

Patra表示，企業可以監控在特定部門(如運營、財務和人力資源)中使用AI所帶來的效率。例如，人力資源部門可以追蹤招聘周期的長度。

Meléndez表示，IT和人力資源部門“從AI中獲得的投資回報率最高，但隨著大型語言模型(LLM)的興起，每個人的生產力都有所提高”。

Portela表示，在技術指導方面，數據產品經理可以“幫助確定哪些指標能夠捕捉用戶從解決方案中獲得的價值”，而AI工程師則可以提供提取使用指標的技術專長。

Kotu表示，從組織層面來看，企業可以通過查看關鍵角色(如代理、流程所有者、開發人員、最終用戶和領導層)的“價值計算”來追蹤AI帶來的生產力。

客戶行為

Meléndez表示，通過在使用AI前后收集客戶反饋，可以確定與客戶相關的AI投資回報率。例如，他說，在一個已經部署了聊天機器人或智能體的呼叫中心中，企業可以調查客戶以確定他們的滿意度水平。

Portela表示，企業可以分析客戶數據和偏好，并在使用AI個性化營銷活動、產品推薦和客戶體驗后追蹤投資回報率。

Patra表示，企業還可以通過檢查由于AI驅動的個性化而導致的購買頻率和平均訂單價值的變化來追蹤AI的投資回報率。

內部流程

Meléndez表示，在內部，追蹤AI投資回報率的關鍵是建立員工生產力的基線，并且“了解員工滿意度”也很重要。

“通過收集員工反饋、進行測量和基準測試，你可以確定AI是否改善了員工的工作，以及他們是否感受到組織的重視。”Meléndez說。

Portela表示，內部投資回報率的一個“成功案例”是追蹤AI如何影響信息檢索并減少尋找信息所花費的時間。

Patra表示，企業還可以追蹤其整個供應鏈運營中的AI投資回報率，如預測性維護和減少設備停機時間。

為何應確立AI的投資回報率

Meléndez表示，企業需要像對待其他IT投資一樣衡量和量化AI的結果。他說，AI可能是“一項昂貴的投資，因此擁有這些可以量化的數據來與首席財務官和掌管資金的人分享非常重要”。

然而，Meléndez表示，如果AI的投資回報率在實施后不久沒有得到證明，“這并不意味著組織不會從AI中受益——只是它可能目前不是合適的工具”。

Patra表示，AI不僅是一種技術部署，它還是一個“戰略杠桿”。

“衡量、追蹤并根據AI投資回報率采取行動的企業將獲得持續的競爭優勢。”Patra說。

“如果沒有明確的投資回報率，AI項目就有可能成為昂貴的試驗品，而不是價值驅動因素。”

Patra表示，當企業確立了AI的投資回報率時，就能確保AI投資集中在關鍵業務領域，預算分配更加有效，高投資回報率的項目得到擴展，并能發現差距以便進行重新校準，包括調整AI模型和重新投資方向。

Portela表示，無法證明投資回報率或至少無法證明預期投資回報率的AI解決方案“最終將被貼上技術時尚的標簽，并很可能被拋棄”。

Portela說，確立、追蹤并持續評估AI的投資回報率“可以確保戰略影響力和長期資金”。

何時能期望AI的投資回報率

雖然部署AI并讓團隊熟悉這項技術需要時間，但Meléndez表示，在三到六個月內，企業“應該期望看到一些變化”。

“這并不意味著它會100%實現，但他們應該看到生產力是否有所提高，”Meléndez說。“如果沒有，他們可能需要重新評估和調整。”

Patra表示，AI投資回報率的實現時間取決于項目的復雜性。

例如，Patra說，在三到六個月內，企業可以看到使用AI自動化常規流程和部署聊天機器人所帶來的投資回報率。

他說，在六到十二個月內，動態定價和預測分析等AI用例在“收集到足夠的數據后，可以產生可衡量的商業影響”。

Patra表示，在一年多的時間里，更具戰略性的轉型，如AI驅動的研發和大規模供應鏈優化，可能開始產生顯著價值。

Kotu補充說，雖然企業可能會因為等待AI市場成熟和AI價值顯而易見而采取觀望態度，但“現在是時候”應用、衡量和改進AI了。